昨天晚上一直在看 Roy Lee 的帖子，就覺得他現在做的 Interview Coder 產品的思路非常值得我學習，這篇文章簡單展開一下。

事情背景其實很簡單，Roy 是一名哥大本科畢業生，花費了差不多 600 多個小時在 LeetCode 平臺上做編程練習。

這么做的目的還是為了應付科技公司面試過程中的算法機考，畢竟現在主流科技公司基本都會采用 LeetCode 的題庫（我自己也曾經在上面刷過題）。

說實話在上面做各種算法題真的很痛苦，經常抓耳撓腮且沒什么頭緒。這個過程中，Roy 自然就冒出一個想法，能不能將 AI 的能力引入進來，協助自己進行機考的面試。

但問題是，機考面試的時候需要錄屏，如果明目張膽的使用 AI 協助自己答題，那后續肯定會被刷下去。

于是這個家伙自己開發了一款工具（Interview Coder），一個可以實時解決任何編程問題的隱形 AI 助手。

這款工具妙就妙在，機考面試過程中的錄屏軟件無法檢測到它。那自然就可以在面試過程中，光明正大的使用 AI 進行“作弊”。

于是 Roy 在這款工具的助力下，陸陸續續通過了亞馬遜、臉書、TikTok 的面試，且都獲得了相應的工作邀約。

如果故事到這里結束的話，基本就不會有后續的波瀾了。

有意思的是，這個家伙在獲得一系列工作機會后，直接在油管上將他的面試錄像公布了出來，大方展示自己是如何使用 Interview Coder 這款工具來欺騙各大科技公司的招聘系統的。

于是硅谷就炸了，他開發的這款產品自然也就爆炸了（短短幾天就賺了快 20 萬美金）。

后續的故事，自然就是工作邀約被取消，哥倫比亞大學對他進行停學處分，好像現在是被開除了（大佬不在乎這個）。

住：對于細節信息如果有興趣的話可以去 Roy 的賬戶底下看看，他都有更新相應的信息記錄，我就不繼續寫了。

所以我現在分享這個案例，其目的就是想說說一種需求挖掘方法，即通過自己在工作中、生活中碰到的痛點問題來挖掘需求。

這種方法之所以有效，主要是因為這個痛點你碰到了，那基本就會有第二個人、第三個人繼續碰到。

痛點存在，且需求真實，那下一步完全可以沿著這個思路去開發相應的解決方案了。

比如我現在在 Notion 上寫這篇文章，寫完之后我需要審核一遍有沒有錯別字或者語法錯誤，然后再手動上傳到微信公眾號的后臺，做好排版并設置到定時發布。

那我此時的痛點，就是有沒有一款程序能幫我自動處理這些任務，而我只需要把自己的重心放在輸出上即可，如此我便能節省五分鐘的審核與發布時間了。

這個痛點我碰到了，我想基本所有在公眾號上發文章的人都基本碰到了。

痛點需求真實存在，那是不是可以朝著這個方向發散一下，看看能不能開發出一個產品呢。

注：這種類型的產品市面上已經有了，且活得還挺滋潤。