聊聊 Interview Coder 的需求挖掘

昨天晚上一直在看 Roy Lee 的帖子，就觉得他现在做的 Interview Coder 产品的思路非常值得我学习，这篇文章简单展开一下。

事情背景其实很简单，Roy 是一名哥大本科毕业生，花费了差不多 600 多个小时在 LeetCode 平台上做编程练习。

这么做的目的还是为了应付科技公司面试过程中的算法机考，毕竟现在主流科技公司基本都会采用 LeetCode 的题库（我自己也曾经在上面刷过题）。

说实话在上面做各种算法题真的很痛苦，经常抓耳挠腮且没什么头绪。这个过程中，Roy 自然就冒出一个想法，能不能将 AI 的能力引入进来，协助自己进行机考的面试。

但问题是，机考面试的时候需要录屏，如果明目张胆的使用 AI 协助自己答题，那后续肯定会被刷下去。

于是这个家伙自己开发了一款工具（Interview Coder），一个可以实时解决任何编程问题的隐形 AI 助手。

这款工具妙就妙在，机考面试过程中的录屏软件无法检测到它。那自然就可以在面试过程中，光明正大的使用 AI 进行“作弊”。

于是 Roy 在这款工具的助力下，陆陆续续通过了亚马逊、脸书、TikTok 的面试，且都获得了相应的工作邀约。

如果故事到这里结束的话，基本就不会有后续的波澜了。

有意思的是，这个家伙在获得一系列工作机会后，直接在油管上将他的面试录像公布了出来，大方展示自己是如何使用 Interview Coder 这款工具来欺骗各大科技公司的招聘系统的。

于是硅谷就炸了，他开发的这款产品自然也就爆炸了（短短几天就赚了快 20 万美金）。

后续的故事，自然就是工作邀约被取消，哥伦比亚大学对他进行停学处分，好像现在是被开除了（大佬不在乎这个）。

住：对于细节信息如果有兴趣的话可以去 Roy 的账户底下看看，他都有更新相应的信息记录，我就不继续写了。

所以我现在分享这个案例，其目的就是想说说一种需求挖掘方法，即通过自己在工作中、生活中碰到的痛点问题来挖掘需求。

这种方法之所以有效，主要是因为这个痛点你碰到了，那基本就会有第二个人、第三个人继续碰到。

痛点存在，且需求真实，那下一步完全可以沿着这个思路去开发相应的解决方案了。

比如我现在在 Notion 上写这篇文章，写完之后我需要审核一遍有没有错别字或者语法错误，然后再手动上传到微信公众号的后台，做好排版并设置到定时发布。

那我此时的痛点，就是有没有一款程序能帮我自动处理这些任务，而我只需要把自己的重心放在输出上即可，如此我便能节省五分钟的审核与发布时间了。

这个痛点我碰到了，我想基本所有在公众号上发文章的人都基本碰到了。

痛点需求真实存在，那是不是可以朝着这个方向发散一下，看看能不能开发出一个产品呢。

注：这种类型的产品市面上已经有了，且活得还挺滋润。