**思考过程：** 1. **创业起点与产品迭代** Yiran最初开发Streaml的动机源于个人效率提升需求——在投行实习时编写自动发邮件脚本。这一初衷在早期产品中体现为“数据集成工具”，但发现客户更关注“结果”而非数据本身，促使他重新定位产品为“完成完整链路的AI工具”。 2. **从数据到结果的思维转变** 早期的“数据公司”模式失败，因为客户仅需数据而无需后续行动（如触达目标）。Yiran意识到，AI工具必须打通“找到人-联系上-转化为合作”的闭环，这一认知成为产品核心价值的转折点。 3. **技术与业务的平衡** 在团队规模小（仅5人）的情况下，Yiran需同时负责产品开发、销售、融资、客户支持等，通过“角色时间段”拆分任务（如上午写代码+聊客户，下午专注会议）。这种灵活管理方式成为初创团队的生存策略。 4. **核心挑战与突破** - **客户痛点**：早期客户对数据的价值感知不足，需从“数据提供者”转型为“结果交付者”。 - **技术壁垒**：通过动态数据采集（实时/爬虫）与数据资产积累，构建差异化竞争力。 - **场景落地**：聚焦ToB销售、投行等信息密集行业，利用AI提升人际沟通效率，成为行业重塑的关键。 5. **未来方向与行业趋势** - **垂直场景扩展**：从销售工具向高频、未被解决的场景（如Excel/PPT插件）延伸，深化AI Agent应用。 - **全流程闭环**：目标实现线索获取-跟进-签约的AI自动化，减少人工干预，验证可复制性。 6. **对创业者的启示** - **以客户为中心**：产品需解决真实需求，而非仅提供数据。 - **团队协作与心态**：找到志同道合者共同推进，营造创业氛围以维持动力。 - **敏捷迭代**：从MVP到产品化需快速验证假设，通过反馈持续优化。 7. **个人成长与价值** Yiran在创业中提升沟通能力（理解客户痛点）、技术落地能力（工具协作），并验证了AI在提升效率中的潜力，最终实现从“数据公司”到“AI工具链”的转型。 **总结**：Yiran的创业历程体现了从个人效率工具到行业解决方案的跃迁，核心在于将AI能力与业务场景深度结合，通过结果导向思维和敏捷迭代，最终构建出可扩展的AI Agent产品。其经验为创业者提供了“以客户为中心、技术落地、场景驱动”的实践范本。