PostHog 4 年做 10 个 AI 产品,总结 38 条实战经验
rseroter · x · 2026-10-14
PostHog 工程师 Ian Vanagas 复盘 4 年打造 10 个 AI 产品(PostHog AI、安装 Wizard、Replay Vision、Scouts 等,月活近 10 万人)的 38 条经验,rseroter 转发推荐。
要点摘录:
- AI 可能让产品变差:慢、不可靠,或解决没人有的问题(如「跟文档聊天」任何 AI 都能做)。先考虑是否真的要做 AI——往往「为 AI 而建」更好,比如先做 MCP server:PostHog 的 MCP server 日活用户是其 AI 产品 PostHog AI 的 5 倍
- 找 jobs to be done 而非 demo:最佳机会是耗时 30 秒以上、涉及用户不会的语言/界面(如 SQL)、或重复 20 次以上的任务
- Onboarding 是首选场景:AI 安装向导把 2 小时的工作压缩到约 8 分钟,使用者付费转化率高 5 倍、激活速度快 2 倍
- 别问「怎么加 AI」,问「这个产品的 agent-first 版本是什么」,否则会被 AI 原生竞争者颠覆;做「2030 形态」的产品可能需要推倒多年累积的 UI 假设重来
- 警惕客户用 AI 重建你的产品:有头部客户用他们的 MCP + Claude Code 搭了「PostHog 2.0」原型,促使团队加入更可定制的 canvas artifacts
- 像评估新产品一样评估 AI 项目:写清评判标准和 runway 预算
- 其他建议包括重视 observability 投入等
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