01 背景与问题
核心用户是一位成功的专业人士，精神上有所渴求却陷入困境：通用的西方应用缺乏深度，Instagram 上的疗愈者不可信，而真正的老师又因身处另一个国家而遥不可及。整个品类都败在同一个问题上：这个人是否可信，这是否安全？约束不在于金钱，而在于信任。
02 角色与约束
作为 AI 产品经理，我主导了完整的产品和工程构建：用户、从业者和管理员三端界面。创始人负责实践质量、认证判断和品牌。约束条件：一支精干的团队要覆盖市场平台的全部范围，双边冷启动必须让双方都感到可信，以及一条来自规范的指导原则——安全是产品，而非合规层。
03 产品方法
认证是脊梁。从业者若未通过四阶段审核（书面申请、视频介绍、一次按八维评分标准打分的完整演示课程，以及二十次试用课程的观察期），便无法上架，目标是有志达成的低于 10% 的录取率。围绕它构建了完整的课程生命周期和一套关系模型：在第一次课程之后，用户便拥有一位主要从业者（Primary Practitioner），因此产品的价值建立在持续关系而非一次性预订的复利之上。
信任就是切入点：像金融科技以安全为先导那样，以认证为先导。它也是可移植的：这一信任层与市场无关，因此全球扩张是市场进入策略，而非重建。
04 已构建的功能
四阶段认证
书面 → 视频 → 评分演示 → 20 次试用课程。护城河。
从业者资料
认证徽章、级别、传承、介绍视频、评分、可用时间。
从业者入驻
申请加上一份 7 步清单，在首次课程前设为前置门槛。
从业者仪表盘 + CRM
今日 / 日程 / 客户 / 业务，含每位客户的私密笔记。
用户账户 + 历程
仪表盘、反思型历程界面、个人资料和设置。
搜索与筛选
按方式、语言、级别、可用时间、价格和评分筛选。
预订流程
最多三个界面：选时段 → 账户 → 支付，无意外。
Stripe Connect 支付
多币种结账和每周自动向从业者付款。
嵌入式视频（Daily.co）
应用内实时课程，无需 Zoom 链接，完全掌控课程。
评分与评价
自愿参与、管理员审核，为从业者级别晋升提供依据。
信任与安全
危机关键词检测，配以分级响应和国家/地区资源。
管理员 / 超级管理员
六个板块：仪表盘、用户、从业者、课程、内容、财务。
同时还发布了：有范围限制的消息功能（意向沟通 + 一次课后交流）、Google 日历双向同步、套餐、赠送课程、推荐，以及内容/实践资料库。
05 架构
Next.js（App Router）部署在 Vercel 上；Supabase 提供 Postgres + 身份验证，通过行级安全性区分用户、从业者和管理员角色。Stripe Connect 运行市场平台支付和每周多币种付款；Daily.co 驱动嵌入式视频；Google 日历双向同步驱动从业者的可用时间。
06 分析与可观测性
从第一天起就进行了埋点，因此每一个漏斗、流失点和错误都清晰可见，也因此下方 AI 层所依赖的数据基础得以真正存在。四款工具，刻意做到互不重叠：
PostHog
产品分析：贯穿意向→付费和留存历程的漏斗、事件追踪和会话回放。
Sentry
错误和性能监控：捕获结账和实时视频中的崩溃与慢路径。
Google Analytics
获客分析：流量来源、落地页转化和渠道 CAC。
Hotjar
热图和录屏：显示用户在资料页和结账时的犹豫之处。
07 AI 决策层
在上述分析栈之上，平台运行着一个分级佣金引擎（随着从业者交付更多课程，从 30% → 25% → 20%）和特定市场的定价。该数据基础为 AI 决策层提供支持。
Claude 被集成到超级管理员中作为决策副驾驶，读取 PostHog 和分析数据：它先推荐后自动执行佣金和费用调整以保护利润，根据分析事件（流失风险、时区供给缺口、从业者质量漂移）采取行动，并揭示人工管理员会遗漏的利润优化举措。顺序正是关键：分析基底先行，AI 在其之上做决策。
08 状态与成果
构建了覆盖 Web 和移动端的完整三端平台；上线按供给优先的顺序进行，并以一场瑜伽日（Yoga Day）活动锚定早期需求。
50
认证从业者
1,200
付费用户
32%
意向 → 付费转化率
70%
首次 → 第二次课程留存率
09 反思 / 下一步
在任何 AI 之前先构建认证、分析和管理员基础是刻意为之：一个调整真实资金的系统，其可信度取决于其底层的数据和审核流程。该平台正随着 AI 决策副驾驶的上线成功运行，同一个可移植的信任层让该模式逐个市场地扩展。