1. 確定問題：使用Ikigai模型來確定你想要解決的問題，找到你擅長的、市場需要的以及你感興趣的交叉點 。

2. 市場調研：進行市場研究，了解潛在競爭者、他們的產品以及優(yōu)缺點，找到你可以改進的地方 。

3. 購買域名與創(chuàng)建著陸頁(Landing Page)：購買你的公司域名，并創(chuàng)建一個Landing Page來吸引潛在用戶并收集他們的信息 。

4. 分享與驗證：通過郵件和社交媒體分享你的Landing Page，并進行市場驗證 。

5. 制定商業(yè)計劃：制定一個商業(yè)發(fā)展計劃，包括獲取客戶、產品迭代、團隊*、資金籌集等步驟 。

6. 確定MVP(最小可行產品)：確定MVP的核心功能，使用奧卡姆剃刀法或用戶訪談來精簡功能 。

7. 技術研發(fā)與部署：研究產品核心技術，使用遷移學習(Tran*er learning)和卷積神經*(CNN)等技術進行開發(fā) 。

8. 執(zhí)行商業(yè)發(fā)展計劃：按照你的商業(yè)計劃執(zhí)行，從獲取種子客戶到產品迭代，再到規(guī)?；唾Y金籌集 

9. 分析YC投資的AI初創(chuàng)企業(yè)：了解YC投資的AI初創(chuàng)企業(yè)主要集中在醫(yī)療保健/生物科技、金融科技、開發(fā)者工具等領域 。

10. 注意B2B與B2C市場：大多數YC資助的AI初創(chuàng)企業(yè)專注于B2B市場，但B2C市場也有巨大潛力 。

11. 觀察技術趨勢：關注生成式AI的革命，云與邊緣AI的差異，以及多模態(tài)AI的發(fā)展 。

12. 關注倫理和可訪問性：考慮數據隱私、AI倫理、可解釋性AI等關鍵問題，這些領域存在巨大的機會 

13. 考慮量子計算和區(qū)塊鏈：探索將AI與量子計算或區(qū)塊鏈結合的高風險高回報機會 。

14. 了解創(chuàng)始人背景：典型的YC支持的AI初創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)始人具有強大的技術背景，經常來自頂尖大學和科技公司 。

15. 適應新的AI時代：認識到AI時代需要新的思維方式，包括快速迭代、靈活的團隊結構和大膽的創(chuàng)新 

一、明確目標與核心挑戰(zhàn)

在追求構建一個完全由AI驅動的軟件公司的愿景時，我們首先需要認識到當前的技術局限性。大模型雖具備強大的智商，卻如同被囚禁的智慧體，缺乏自主決策與全面理解現實的能力。因此，我們的任務在于明確目標，并通過精心的引導和價值判斷，來激發(fā)大模型的潛力。

二、解構與重構*模型

為了讓大模型“理解”并參與到軟件公司的運作中，我們首先要對軟件公司的*流程進行深度解構。這包括明確*需求、開發(fā)流程、測試發(fā)布等關鍵環(huán)節(jié)，并細化到具體的角色分工，如老板、產品經理、程序員、測試人員等。每個角色不僅承擔著特定的職責，還需與其他角色緊密協(xié)作，通過一系列任務和*推動項目的進展。

三、構建領域模型與智能體

領域模型是我們連接價值判斷與大模型智商的橋梁。通過對*流程、角色、*及數據的細致梳理，我們能夠構建出一個清晰、可操作的框架，使大模型能夠“理解”并適應這一環(huán)境。接下來，我們需打造不同的智能體（Agent），每個Agent代表一個角色或職能，擁有基礎提示詞和實時信息，能夠根據自身角色和上下文環(huán)境執(zhí)行任務。

四、啟動與運營智能公司

當所有智能體準備就緒后，我們就可以啟動這個基于AI的軟件公司了。通過預設的流程和角色分工，智能體們能夠自動接收任務、執(zhí)行工作，并生成階段性成果。在這個過程中，人類主要扮演設定原則、監(jiān)控進度和評估成果的角色。這種全新的運作模式使得軟件公司能夠靈活應對各種需求，快速開發(fā)出高質量的產品。

五、智能原生公司的特征與挑戰(zhàn)

智能原生公司具有幾個顯著特征：首先，與領域相關的決策和判斷仍需人類參與；其次，應用以角色為中心進行計算和協(xié)作；第三，需要完善的配套措施來確保數據的準確性和任務的順利執(zhí)行；*，如何界定工作完成的標準以及如何避免幻覺問題也是亟待解決的挑戰(zhàn)。

六、普通人的機遇與AI的未來影響

盡管構建智能原生公司看似技術門檻較高，但實際上它更依賴于對領域的深入理解和價值判斷。因此，對于理解領域的普通人來說，這是一個巨大的機遇。他們可以通過設計合理的領域模型和智能體來利用大模型的智力資源，創(chuàng)造出*的價值。同時，我們也需要正視AI對未來就業(yè)市場的影響。隨著技術的發(fā)展，許多傳統(tǒng)崗位將被AI取代，但新的崗位和機會也將應運而生。關鍵在于我們如何適應這一變化，提升自己的技能和競爭力。