Skip to content
Back to skills

Ai Mvp Validation

ASecurity

Use when a founder (especially a one-person company / 一人公司) wants to validate an AI product idea or MVP (AI 工具、AI 应用、Agent) before building further, writing a BP, or applying for policy support or investment. Combines desk research and user interviews with Meta (Facebook/Instagram) ad tests on a landing page or waitlist, checks AI-specific risks (model-native overlap, inference cost, compliance), and gives a continue/adjust/stop conclusion that feeds the BP.

  • 261 stars
  • 0 votes
  • 0 copies
  • 0 views
  • Added October 26, 2026
ai-agentsgitapi

Works with

  • api

Security analysis

A100/100

Pro scans all 12 files and shows the line behind each finding

Scanned October 26, 2026

npx -y skills add huaxialucaicaizi/ai-startup-skills --skill ai-mvp-validation --agent claude-code

Installs into .claude/skills of the current project.

Are you the author of Ai Mvp Validation?

Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.

Security grade badge for Ai Mvp Validation
[![Security: A — Skills Directory](https://www.skillsdirectory.com/api/skills/huaxialucaicaizi-ai-mvp-validation/badge)](https://www.skillsdirectory.com/skills/huaxialucaicaizi-ai-mvp-validation)

More formats (shields.io, HTML) on the badges page. Keep it an A: scan every change in CI with Pro.

Download with Pro
SKILL.md
---
name: ai-mvp-validation
description: Use when a founder (especially a one-person company / 一人公司) wants to validate an AI product idea or MVP (AI 工具、AI 应用、Agent) before building further, writing a BP, or applying for policy support or investment. Combines desk research and user interviews with Meta (Facebook/Instagram) ad tests on a landing page or waitlist, checks AI-specific risks (model-native overlap, inference cost, compliance), and gives a continue/adjust/stop conclusion that feeds the BP.
---

# AI 产品 MVP 验证 / AI MVP Validation

面向 **AI 工具、AI 应用、Agent** 类产品。在写 BP、申请政策或找投资**之前**,用"调研 + Meta 广告投放验证"把想法验证一遍,并把过程留成评委和投资人看得懂的证据。

本 skill 不讲通用创业方法论(选利基、价值主张画布、商业模式画布等),只做五件事:调研、痛点与 AI 产品判断、一人能否做、广告投放验证、结论(可选衔接写 BP)。

## 输入

- 想法一句话:为谁、解决什么问题、用什么 AI 能力解决
- 目标市场:海外 / 国内(决定用 Meta 还是国内平台)
- 依赖的模型或 API(如已确定)、预计每次调用的成本(用户有就写,没有标"待补充")
- 创始人情况:每周可投入时间、可投入资金(含广告预算)、技能、会用的 AI 工具
- 已有证据(如有):访谈记录、等待名单、付费意向(注明来源)
- 目标:申请政策 / 园区 / 大赛 / 投资

缺的项标"待补充"继续往下做,不要替用户猜。

## 工作流

### 1. 调研:桌面调研 + 用户访谈
按 `references/desk-research.md` 做竞品、搜索热度、社区讨论三项桌面调研,再用 `references/interview-guide.md` 访谈目标用户。桌面调研只记录查到的真实信息并附来源链接;查不到写"未查到",不要推测。

### 2. 痛点真伪 + AI 产品特有判断
按 `references/pain-and-feasibility.md`:
- 痛点三问:谁痛、现在怎么解决、愿不愿付费(标证据状态:`已验证(有记录)` / `用户自述、未验证` / `待验证`)。用户说"聊过几个人"但没有记录的,算"用户自述、未验证",不计入达标人数。
- AI 产品三项判断:**会不会被大模型原生功能覆盖**、**模型 / 推理成本对单位成本的影响**、**数据与合规**(生成式 AI 备案、内容标识等,只引用该文件中已核实的官方链接)。

### 3. 一人能否做
时间、钱(含广告预算和模型调用费)、技能、AI 工具四方面,列出需要外包或合作的环节和关键人风险。

### 4. 核心方法:Meta 广告投放验证
按 `references/meta-ads-validation.md`:落地页 / 等待名单 + 小预算 Facebook / Instagram 广告,多版本卖点和受众 A/B 测试,记录 CTR、CPC、落地页转化率、单线索成本、预付 / 付费意向,并对照判断标准。
- Meta 主要适用于**出海 / 海外用户**;国内用户换成小红书聚光、巨量引擎等平台,思路相同。
- 所有阈值标"建议值,可自行调整";**不编造行业基准数据**。
- 未上线产品必须如实说明是"等待名单 / 内测预约"。

辅助方法(`references/validation-methods.md`):小红书笔记测反应、预售、人工模拟交付。

### 5. 记录与结论
用 `references/validation-log.md` 只记录真实发生的数据。下结论前先写两样东西:

**① 组合公式**:把验证对象写成一个组合,而不是笼统的"想法":

> 给谁(人群)/ 解决什么(痛点场景)/ 用哪个卖点 / 付多少钱(价格或付费方式)

- 卖点和人群填广告测试中**胜出的版本**(落地页转化率、单线索成本最好且数据足够的那一版);没有胜出版本时写"未分出"
- 每一格标证据状态:已验证 / 用户自述 / 待补充。价格没有实际付费支持时标"待验证"

**② 固定结论句式**:

> 已验证的是 ___(附证据),下一步要验证的是 ___(附方法和判断标准)。

然后给出三种结论之一:
- **继续**:可输出 BP 素材包(见"可选衔接")
- **调整**:说明改什么(人群 / 卖点 / 方案 / 定价 / 渠道),可以是"补做某项验证"
- **放弃**:说明原因,保留记录

结论必须对照判断标准写依据。证据不足(样本或预算没跑够、标准未达到)时只能是"调整";AI 产品三项判断中任一项为"高风险且无应对"(包括未评估)时,不能是"继续"。

## 面向政策申报 / 投资时的证据整理

- 申请政策或园区:把访谈记录、广告测试报表截图、等待名单数量整理成"市场验证证据"附件;写清测试时间、预算、样本量,只写实际数据。
- 找投资:重点突出付费 / 预付意向和单线索成本,其次是转化率和访谈。
- 合规进展(备案、标识)如实写"已完成 / 进行中 / 未开始"。

## 可选衔接(不依赖其他 skill)

本 skill 可单独使用。结论为"继续"时,可输出 **BP 素材包**;如需写 BP,可选用 [business-plan-skill](https://github.com/huaxialucaicaizi/business-plan-skill) 或任何 BP 工具:

| 验证产出 | 用在 BP / 申报材料的哪里 |
|---|---|
| 组合公式(给谁 / 解决什么 / 卖点 / 付多少钱) | 执行摘要、定位、商业模式(按证据状态写,"待验证"不写成"已验证") |
| 固定结论句式 | 进展、下一阶段计划;路演中的"验证进度"页 |
| 谁痛、场景、访谈摘录 | 痛点与用户 |
| 竞品与大模型原生功能对比 | 竞品分析、差异化 |
| 广告测试数据、等待名单、预付 | 进展、市场验证(标"实际数据") |
| 单位成本(含模型调用) | 商业模式、财务假设 |
| 合规判断与进展 | 合规与风险 |
| 一人可行性、AI 工具分工 | 团队 |

结论为"调整"时,组合公式和结论句式同样可用于路演的"验证进度"说明。"仍缺的证据"可作为评委或投资人可能追问的问题清单。

## 硬性规则

- 不编造市场规模、搜索热度、用户反馈、广告数据、行业基准。用户没提供的写"待补充"。
- 判断标准中的阈值没有出处的,标"建议值,可自行调整"。
- 法规、平台规则只引用 references 中已核实的官方链接;没收录的写"请以官方最新规定为准",不要凭印象概括条款。
- 广告不得虚假宣传,未上线产品如实说明是等待名单。
- 本 skill 不构成法律意见;合规问题建议咨询专业人士或主管部门。

## 输出模板

```markdown
## AI 产品想法验证报告(⚠️ 如为示例请标注)
想法:___ 目标市场:海外 / 国内

### 1. 调研
| 项目 | 发现 | 来源 |
|---|---|---|
| 竞品 | | |
| 搜索热度 | | |
| 社区讨论 | | |
| 访谈 | | |

### 2. 痛点 + AI 产品判断
| 问题 | 结论 | 证据 | 证据状态 / 风险等级 |
|---|---|---|---|
| 谁痛 / 现在怎么解决 / 愿不愿付费 | | | |
| 会不会被大模型原生功能覆盖 | | | 低 / 中 / 高 |
| 模型成本对单位成本的影响 | | | 低 / 中 / 高 |
| 数据与合规 | | | 低 / 中 / 高 |

### 3. 一人能否做
| 方面 | 现状 | 缺口 | 解决办法 |
|---|---|---|---|

### 4. 广告投放验证
| 版本(卖点 × 受众) | 花费 | 展示 | 点击 | CTR | CPC | 落地页访问 | 留资 | 落地页转化率 | 单线索成本 | 付费意向(表单) | 实际预付 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
对照判断标准:___

### 5. 组合公式与结论
| 给谁 | 解决什么 | 卖点(胜出版本) | 付多少钱 |
|---|---|---|---|
| ___(证据状态) | ___(证据状态) | ___(证据状态) | ___(证据状态) |

已验证的是 ___,下一步要验证的是 ___。

结论:继续 / 调整 / 放弃
依据:___
仍缺的证据:___
```

Files in this skill

  • CHANGELOG.md1.2 KB
  • LICENSE1.1 KB
  • README.md19 KB
  • SKILL.md7.8 KB
  • agents/openai.yaml381 B
  • references/desk-research.md1.3 KB
  • references/interview-guide.md1.7 KB
  • references/meta-ads-validation.md4.4 KB
  • references/pain-and-feasibility.md4 KB
  • references/validation-log.md1.1 KB
  • references/validation-methods.md2.2 KB
  • scripts/validate.py1.3 KB

Attribution

Is this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.

Comments

Loading comments…

Newsletter

Get the weekly list of safe new skills, and the ones we pulled.