（来源：lynote 磐创AI）

Anthropic 今年披露，他们合入代码库的代码中，超过 80% 已经由 Claude 编写。

Coding Agent 正在快速改变工程师的工作方式。

这并不意味着工程师不重要了。

真正发生的变化是：

“写代码”正在越来越高效，而“决定做什么、为谁做、怎么把产品推向市场”的价值正在上升。

对于已经工作 3～8 年的算法工程师、开发工程师来说，下一阶段值得补的，可能不只是一个新框架。

而是把能力从：

Engineer

扩展到：

AI Product Builder

也就是不仅会 Build，还能理解：

User → Product → Growth → GTM → Business

很多工程师会 Build，但没有真正做过一次 GTM

假设今天给你一个已经上线的 AI 产品，让你：

在美国找到第一批 100 个真实用户。

你会怎么做？

你需要研究：

• 谁真正需要这个产品？

• 用户在哪里？

• Reddit、SEO、TikTok 哪个渠道有效？

• 什么功能用户真正愿意付费？

• 什么增长假设值得验证？

然后像做工程实验一样：

提出假设 → 执行实验 → 获取数据 → 分析结果 → 继续迭代

这也是我们想让参与者真正经历的一次实践。

一个 10 万 DAU AI 产品的真实增长实验

Lynote.ai 是一款面向全球用户的 AI 学习与写作产品，目前已经达到：

10 万级 DAU

我们发起：

Lynote Global AI Growth Action Learning Program

项目借鉴 MIT Sloan Action Learning 的理念：

Learning by Doing

不是听一堆增长课程，而是直接面对一个：

Real Business Challenge

用真实产品、真实用户和真实数据，完成一次 AI 出海实验。

你可能研究的问题包括：

美国大学生为什么会使用 AI Writing 产品？

Reddit 是否能带来真实用户？

哪些 SEO 关键词值得投入？

海外用户真正愿意为什么功能付费？

一个海外校园如何从 0 获取第一批 100 个用户？

你最终得到的，不只是“参加过一个活动”

而是一份真正可以用于求职、转型甚至创业的：

AI Global Growth Portfolio

里面可以清楚地讲：

我研究了什么用户

提出了什么假设

做了什么实验

获得了什么数据

最后得出了什么 GTM 结论

这也是这个项目最大的价值：

不是让工程师“转行做运营”。

而是帮助已经会 Build 的人，补上：

用户、产品、增长和全球市场。

从：

Engineer

走向：

AI Product Builder

项目信息

真实产品： Lynote.ai

产品规模： 10 万级 DAU

项目方法： MIT Sloan Action Learning

实践方向： User Research / Growth / SEO / Community / GTM

最终产出： AI Global Growth Portfolio

项目导师： Vivian｜中山大学毕业

如果你已经会 Build，

但还没有真正经历过一次：

Find Users → Validate Market → Grow Product

欢迎加入。

Learn by Doing.

真正做一次 AI 出海。

报名微信：Vivian_WenJ