AI 降低的是開發門檻，不是市場門檻

以前要把一個產品從想法做到可以使用，往往需要前端、後端、資料庫與部署能力。現在透過 Codex、Claude Code 等 AI 開發工具，不是工程師的人也能先做網站、App、Agent 或自動化流程的 MVP。

這讓「能不能做出來」不再是唯一難題。當相似功能能被更快複製，產品是否對準真實需求、能不能接觸到客戶，以及客戶是否信任你，會變得更重要。

產品做出來，為什麼還是找不到客戶？

常見原因不是功能不夠多，而是開發前沒有回答四個問題：產品做給誰、解決什麼問題、客戶為什麼願意付費，以及要去哪裡找到他。

如果只從「我能做什麼」出發，很容易做出技術上可行、商業上卻沒有人急著需要的產品。AI 可以加快製作，卻不會自動產生市場需求。

AI 產品的實作順序：客戶 → 需求 → MVP → 開發

較穩健的順序，是先接觸目標客群，確認他們反覆出現且願意處理的問題；再用最小版本測試解法，而不是先把所有功能做完。

  1. 選定一群人：描述具體角色與工作情境。
  2. 確認一個問題：蒐集真實對話、提問或工作紀錄。
  3. 定義付費結果：說清楚對方付費後要得到什麼改變。
  4. 做最小版本：只完成足以驗證需求的核心流程。
  5. 根據回饋調整：保留被使用的功能，停止沒人需要的假設。

開發前的四題需求檢查

做給誰？
不要只寫「創作者」，要具體到零基礎講師、一人公司經營者或需要穩定產出內容的小團隊。

解決什麼問題？
描述正在發生的工作困難，而不是只描述工具功能。

為什麼願意付錢？
確認問題是否足夠急迫，以及解法能否產生可檢查的成果。

去哪裡找到客戶？
列出可持續接觸的內容平台、社群、合作夥伴或既有客戶關係。

這也是 Aimo 使用 Codex 的方法

我是 Aimo 吳宥婕，持續實作 Codex、AI 短劇、AI 自媒體與內容工作流。我的重點不是只教一個工具，而是把真實工作拆成可交付、可檢查的成果，再由人保留事實、價格、發布與商業判斷的最後決定權。

對零基礎使用者來說，可以先從一件小工作開始：用真實客戶問題定義成果，再讓 Codex 協助整理資料、建立 MVP 或內容頁面。工具負責加速，市場判斷仍然由你負責。

常見問題

AI 時代做產品，應該先開發還是先找客戶？

先確認目標客群與真實問題，再用最小可行產品驗證。AI 能加快開發，但不能替代市場需求。

不會寫程式，可以用 Codex 做 MVP 嗎？

可以。你仍需要說清楚目標、輸入資料、限制與驗收標準，並親自檢查成果是否真的能用。

AI 產品找不到客戶時，應先檢查什麼？

先檢查產品服務誰、解決的問題是否急迫、客戶是否願意付費，以及你是否有穩定接觸這群人的管道。