留住人的不是全能 AI
最近在 Reddit 看到一篇在問，OpenClaw 到底有沒有 killer use case。我其實超懂這個卡點。
功能很多，demo 很帥，不等於會留下來。對 growth 來說，真正麻煩的從來不是「講不出 10 個用途」，而是你講了 10 個之後，新用戶回家還是不知道明天先用哪一個。
我們做產品導入時有個很土的原則：第一個 workflow 一定要夠窄，窄到一週至少會重複 5 次，而且結果看得到。像是每天早上整理 20 封 lead email、把會議摘要變成 CRM note、或是自動拉 GA4 異常流量提醒。這種東西不性感，可是會留人。
反過來說，「它可以幫你處理 email、meeting、research、browser、calendar、agent orchestration」這種全餐式敘事，轉換頁很好寫，activation 常常很難救。因為使用者第一天會覺得很強，第三天開始就想，嗯，所以我現在到底該叫它做什麼？
我自己看 AI 工具的留存，最常見的分水嶺不是模型差異，是有沒有固定節奏。你如果有一個流程是每週會跑 5 次，每次能省 15 到 20 分鐘，那個工具就比較容易活下來。反之，如果每次都要重新想 prompt、重新決定權限、重新猜你要不要信它，再厲害都會慢慢被關掉。
所以我現在反而不太相信「萬能 AI」這個賣法。我比較相信先打穿一個重複場景，再慢慢外擴。先讓使用者明確感受到，這個 workflow 上線後，我真的少做了哪件雜事，或多拿到多少結果。數據一出來，後面的 use case 才會自己長出來 📈
講白一點，killer use case 不是拿來寫 slogan 的，是拿來養成習慣的。工具能不能留下來，最後還是看它有沒有進到你的固定工作節奏裡。
作者：Stella