**王文锋与Sheet0：AI数据工具的创业之路与长期主义思考** --- ### **一、创业历程与方向演变** 1. **初期探索：AI编程（LLM Programming）** 王文锋于2023年7月启动创业，首推AI编程工具LLM Programming，旨在通过大模型将用户需求文档（PRD）直接转化为可用软件（如Vibe Coding）。然而，因对模型能力预判不足、推进过急，导致效果不理想，最终转向新方向。 2. **第二阶段：Tool Use（NaturalProgrammingInterface, NPi）** 2024年2月启动NPi项目，定义了“自然语言编程接口”，成为Agent基础设施的早期探索者。NPi提前半年实现了MCP（Model Call Programming）的核心流程，为后续工具调用奠定了基础。 3. **最终定型：Sheet0（Context Engineering）** 在NPi基础上，王文锋意识到工具调用的核心在于“上下文（Context）”而非单纯工具层。因此，Sheet0聚焦于**数据收集与结构化**，目标是将公开网站转化为结构化数据表，成为“最强的AI数据收集工具”。 --- ### **二、Sheet0的核心价值与用户场景** 1. **核心定位** Sheet0致力于解决**公开互联网数据抓取与结构化**问题，简化复杂数据处理流程，赋能产品经理、市场运营等非技术人员快速生成数据价值。 2. **典型用户场景** - **数据收集**：如Fiverr用户抓取老旧网站活动信息，筛选适合2-4岁儿童的活动，替代传统手动复制粘贴。 - **销售线索生成**：通过AI聚合AI公司信息，匹配联系人邮箱，分析客户AI转型需求，实现端到端数据处理。 - **长尾场景**：用户反馈Sheet0在处理低频、复杂数据任务时表现突出，如地图交互数据提取、多源数据匹配等。 --- ### **三、商业模式与未来规划** 1. **短期：积分计费（Credit Model）** 基于资源消耗量对用户进行计费，类似多数Agent产品的收费模式。 2. **长期：结果付费（Outcome-Based Pricing）** 用户可设定数据价格，将任务分发至Sheet0平台用户网络，实现数据交易。平台撮合数据供需，提升流通效率。 --- ### **四、对AI创业者的思考与建议** 1. **长期主义与耐心** - AI创业需经历至少半年的磨合期，如Cursor（2022成立）在2024年才爆发，Manus（Monica衍生项目）经历两年积累。 - 要合理预期，避免低估Production-ready Agent的工程复杂度。 2. **对模型进步的信心** - 通过“**心理障碍击碎效应**”（如马拉松突破后复现难度下降）论证模型持续进步的必然性。 - 人类智慧是自然物理规律的产物，因此模型进步是可预期的。 3. **稀缺性思维** - 在AI技术泛滥时，需思考“**什么是稀缺的**”，聚焦数据处理、上下文工程等核心价值点。 --- ### **五、王文锋的核心观点** 1. **AGI的必然性** “人类存在本身就是AGI的最好证明”，智慧是物理规律的产物，模型持续进步是必然趋势。 2. **Context Engineering的重要性** 工具调用的精准度依赖上下文理解，Sheet0通过结构化数据处理，实现从工具层到上下文层的跃迁。 3. **创业者的自我认知** “我的判断往往比市场领先一年左右”，需在负反馈中坚持，等待模型与市场共同成熟。 --- ### **六、结语** Sheet0的诞生是王文锋对AI长期主义的实践，其核心逻辑是：**通过结构化数据处理，让普通人以极简方式获得工程师的“超能力”**。在AI技术快速迭代的今天，Sheet0以数据工具为切入点，既回应了市场需求，也体现了对模型持续进步的信心。未来，随着结果付费模式的落地，Sheet0有望成为AI数据生态中的关键节点。