Eine Spitze allein ist noch kein Dolch

Mitte 2025 stellten wir einer Gruppe von Beta-Benutzern ein neues Produkt zur Verfügung.

Bevor wir es veröffentlichten, wusste ich bereits, dass es nicht gut genug war.

Seine Benutzeroberfläche war nicht ausgefeilt, die Interaktionen fühlten sich noch nicht natürlich an und der Funktionsablauf war unvollständig. Wir konnten viele der Probleme erkennen, ohne auf das Feedback der Benutzer warten zu müssen. Noch beunruhigender ist, dass diese Probleme nicht voneinander zu trennen sind. Schnittstelle, Benutzererfahrung, funktionale Vollständigkeit, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit mussten alle gleichzeitig funktionieren, bevor daraus ein vollständiges Produkt entstehen konnte.

Aber wir hatten gerade Monate damit verbracht, eine Reihe von Startup-Methoden zu erlernen: Kunden frühzeitig treffen, in kleinen Schritten vorgehen und schnell iterieren. Obwohl wir mit dem Produkt unzufrieden waren, waren wir dennoch der Meinung, dass wir es zuerst veröffentlichen sollten.

UBenutzer brachten schnell viele Probleme zur Sprache. Eine beträchtliche Anzahl davon war uns bereits vor der Veröffentlichung bekannt. Ihr Feedback wurde zum Ausgangspunkt für die Veränderung, die wir in der zweiten Jahreshälfte vorgenommen haben.

Rückblickend teilte dieser Betatest das Jahr 2025 in zwei Hälften. In der ersten Hälfte haben wir MagicGourd weiter ausgebaut, in der Hoffnung, seine Magie endlich zum Vorschein zu bringen. Mitte des Jahres haben wir eine Idee in Sayso extrahiert, sie schnell umgesetzt und den Benutzern präsentiert. In der zweiten Jahreshälfte konzentrierten wir uns darauf, unsere Produktfähigkeiten weiter auszubauen, statt weiterhin der Veröffentlichungsgeschwindigkeit nachzujagen. Der Ausgangspunkt für all dies war Anfang des Jahres, als wir Investitionen von MiraclePlus erhielten und uns seinem Accelerator anschlossen.

Am Ende des Jahres hatten wir diesen Dolch immer noch nicht hergestellt. Aber wir begannen zu verstehen: Eine Klingenspitze allein ist kein Dolch.

Ein Interview, an dem ich nicht teilnehmen wollte

Zu Beginn des Jahres 2025 hatte ich nicht vor, Geld zu sammeln.

Im Jahr 2024 hatten wir die meiste Zeit damit verbracht, MagicGourd zu entwickeln und 27 Versionen zu veröffentlichen. Unsere begrenzten Spendenversuche hatten zu nichts geführt, und das Produkt war immer noch weit von dem „echten zweiten Gehirn“ entfernt, das wir uns vorgestellt hatten. Aber ich habe den Prozess des Aufbaus sehr genossen.

Ich dachte, wir könnten in sehr kleinem Maßstab weitermachen und Schritt für Schritt vorankommen, ohne überstürzt Investitionen tätigen zu müssen.

Kehan hat meine Meinung geändert. Er sagte mir, dass es beim Fundraising nicht unbedingt nur um Geld gehe. Der MiraclePlus Accelerator, seine Mentoren und seine Alumni könnten uns auch über einen viel längeren Zeitraum helfen.

Da war die Bewerbungsfrist bereits abgelaufen. Aber ich wollte die Empfehlung von Kehan nicht ungenutzt lassen, also reichte ich trotzdem eine Bewerbung ein und beschrieb kurz, wie ich mir ein echtes zweites Gehirn vorstellte.

Dieses Interview fand im MiraclePlus-Büro in Peking statt. Während ich wartete, sah ich auf einem Bildschirm mehrere Interviewvorschläge: Die Antworten sollten einfach, direkt und wahrheitsgemäß sein.

In dem Interview ein Jahr zuvor hatte ich unbewusst nach den Antworten gesucht, die Investoren hören wollten. Als sie unsere Ideen wiederholt in Frage stellten, machte ich mir Sorgen, dass meine Antworten nicht gut genug waren. Weil ich die Leute am Tisch respektierte, konnte ich sogar anfangen, an meinem eigenen Urteilsvermögen zu zweifeln.

Diesmal hatte ich es nicht so eilig.

Nach einem ganzen Jahr der Entwicklung im Jahr 2024 befanden wir uns immer noch im Wasser, kämpften aber nicht mehr so sehr wie unmittelbar nach dem Sprung ins Wasser. Ich habe nicht versucht zu beweisen, dass ich Recht haben muss, und ich hatte keine ausgefeilten Antworten vorbereitet. Ich habe einfach gesagt, was ich wirklich dachte.

Dr. Lu Qi fragte, was ich von SenseTime halte. Ich sagte, dass ich dem Unternehmen zuallererst zutiefst dankbar bin, weil ich dort eine entscheidende Phase des Wachstums und der Transformation durchgemacht habe. Um die Einführung von ChatGPT herum reagierte SenseTime möglicherweise etwas langsam, da ein großes Schiff schwer zu wenden ist. Aber bis 2025 sah ich, dass sich die Lage schnell ändern würde, und ich glaubte, dass eine bessere Ära für SenseTime anbrechen würde.

Dann fragte er, was ich von DeepSeek halte. Meine Antwort war ein Wort: Kosten. Ich habe es damals nicht näher ausgeführt. Ich glaubte einfach, dass sich die Kosten direkt auf das Ausmaß auswirken würden, in dem eine Technologie in die reale Welt gelangen könnte.

Das Interview verlief reibungsloser, als ich erwartet hatte. Vielleicht weil ich nicht mehr verzweifelt auf ein bestimmtes Ergebnis hoffte, fiel es mir leichter, einfach zu sprechen.

Später investierte MiraclePlus in uns und wir schlossen uns dem Accelerator an.

Wir wollten, dass die Magie endlich erscheint

Wenn das Ziel im Jahr 2024 darin bestand, zuerst den Kürbis herzustellen, dann wollten wir Anfang 2025, dass seine Magie endlich zum Vorschein kommt.

Im Jahr 2024 waren wir konzentriert geblieben und haben die MagicGourd-Version 0.27 fertiggestellt. Es half den Menschen, auf Webseiten, Online-PDFs und Videos zu markieren, was sie bewegte, die aufkommenden Gedanken aufzuzeichnen und alles über die Zeit hinweg zu bewahren.

Aber es war immer noch näher an einem Container. Es konnte die Aufzeichnungen einer Person sammeln und verwalten, sie jedoch nicht wirklich verstehen, geschweige denn jemandem dabei helfen, unvollendete Gedanken aufzudecken.

Als wir für 2025 planten, haben wir uns ein viel größeres Ziel gesetzt. Wir würden uns nicht mehr mit dem Hinzufügen von Funktionen zufrieden geben. Wir wollten einen echten Schritt in Richtung des wahren zweiten Gehirns machen, das wir uns vorgestellt hatten.

Wir wollten die langfristigen Aufzeichnungen einer Person verstehen, über verschiedene Zeiten und unterschiedliche Inhalte verstreute Zusammenhänge finden, verstehen, was der Benutzer in diesem Moment dachte, und Absichten erkennen, die er noch nicht klar ausgedrückt hatte.

Das Ziel war aufregend. Es lag auch weit außerhalb des Rahmens, den wir damals bewältigen konnten.

Im ersten Halbjahr haben wir enorme Anstrengungen in die Entwicklung gesteckt. Das Problem war nicht der Mangel an harter Arbeit, sondern die Menge an Dingen, die auf einmal gelöst werden mussten. Jeder Schritt vorwärts brachte weitere Fragen zu Tage. Der Umfang wurde immer größer, während sich unser Entwicklungstempo immer weiter verlangsamte. Ein halbes Jahr verging, und wir hatten den Benutzern immer noch nicht den wichtigsten Wert dargelegt.

Nachdem wir dem MiraclePlus Accelerator beigetreten waren, hörten wir immer wieder ein Wort: sharp.

Mein Mentor im Accelerator, Peter, sagte uns wiederholt, dass ein Startup einen Dolch und kein Schweizer Taschenmesser herstellen sollte.

Als das erste Halbjahr zu Ende ging, begannen wir zu glauben, dass das Problem darin bestand, dass das Produkt zu groß geworden war. Wenn wir nicht auf einmal ein echtes zweites Gehirn aufbauen könnten, sollten wir dessen wichtigstes Element extrahieren und daraus ein Produkt machen, das klein, schnell und cool ist.

Damals dachten wir, das sei die Bedeutung eines Dolches.

Ein zweites Gehirn sollte Absichten verstehen, die noch nicht ausgesprochen wurden

Wir haben wiederholt gefragt, was in einem zweiten Gehirn am wichtigsten ist.

Die Antwort, die wir schließlich fanden, war, die Absicht zu verstehen.

Ein gewöhnliches Informationstool beginnt normalerweise mit dem, was der Benutzer bereits eingegeben hat. Wenn ein Benutzer einen Satz schreibt, kann er ihn überarbeiten. Wenn der Benutzer eine Frage stellt, kann er antworten. Wenn der Benutzer einen Artikel speichert, kann er ihn zusammenfassen.

Doch viele menschliche Absichten kommen zu Beginn nicht klar zum Ausdruck. Manchmal haben wir nur ein vages Gefühl dafür, dass etwas wichtig ist, ohne zu wissen, was uns wirklich interessiert. Manchmal stehen wir kurz davor, jemanden zu treffen, der wichtig ist, und haben viele Informationen im Kopf, wissen aber nicht, was es am meisten wert ist, gesagt zu werden. Manchmal kennen wir das Gefühl, das wir ausdrücken wollen, finden aber nicht die richtigen Worte.

Wenn ein zweites Gehirn den aktuellen Kontext des Benutzers mit diesen unausgesprochenen Absichten kombinieren könnte, würde es mehr tun, als nur vorhandene Informationen zu verarbeiten. Es würde beginnen, an dem Prozess teilzunehmen, durch den eine Person einen Ausdruck oder ein Urteil bildet.

Basierend auf dieser Idee haben wir Mitte des Jahres ein Produkt namens Sayso konzipiert.

Anhand des aktuellen Kontexts der Person würde es ihr helfen zu erkennen, was sie als nächstes sagen könnte. Wir wollten nicht, dass die KI über die wahren Absichten eines Benutzers entscheidet. Wir wollten, dass es mögliche Richtungen bietet, anhand derer der Benutzer erkennen kann, was er tatsächlich ausdrücken möchte.

Dieser Bedarf tritt in vielen realen Situationen auf. Bevor man eine wichtige Person trifft oder ein wichtiges Gespräch beginnt, mangelt es den Menschen oft nicht an Gesprächsstoff. Das Problem besteht darin, zu wissen, welcher Teil einer großen Informationsmenge in diesem Moment am wichtigsten ist.

Sayso hat versucht, das große Ziel, die impliziten Absichten einer Person zu verstehen, in einer konkreten Aufgabe zusammenzufassen: den gegenwärtigen Kontext der Person zu nutzen, um Absichten aufzudecken, die sie noch nicht geäußert hatte.

Wir dachten, wir hätten endlich einen Dolch in der riesigen Idee eines zweiten Gehirns gefunden.

Wir haben „Klein“ mit „Scharf“ verwechselt

Mitte des Jahres sind wir von einem großen auf ein kleines Produkt umgestiegen und unsere Entwicklungsgeschwindigkeit hat sich spürbar erhöht.

Aber während dieser Umstellung beschränkte sich unser Verständnis eines Dolches noch auf seine äußere Form.

Wir dachten, die Verkleinerung des Produkts würde es zu einem Dolch machen. Wir dachten, weniger Funktionen machen es zu einem Dolch. Später verwechselten wir Neuheit und Entwicklungsgeschwindigkeit auch mit Schärfe: Wenn sich ein Produkt neu anfühlte, schnell gebaut werden konnte und die Benutzer schnell erreichen konnte, schien es der richtigen Antwort näher zu sein als das Schweizer Taschenmesser, das wir gebaut hatten.

Mitte des Jahres haben wir Sayso in kürzester Zeit aufgebaut und den Beta-Nutzern zur Verfügung gestellt.

Ihr Feedback zeigte uns, dass einige Leute wirklich Hilfe brauchten, sich vor einem wichtigen Meeting oder Gespräch auszudrücken, und dass sie verstehen konnten, wie wichtig es ist, Absichten aus dem Kontext zu erkennen. Dies war ein erster Beweis dafür, dass das Problem, auf das wir abzielten, real war und nicht nur eine Idee, die neuartig klang.

Aber das Produkt selbst funktionierte nicht.

Eine KI-Demo zum Verstehen von Absichten muss möglicherweise nur anhand einiger sorgfältig vorbereiteter Beispiele zu einem überraschenden Ergebnis führen. Ein echtes Produkt musste den Benutzern zeigen, welchen Kontext sie bereitstellen sollten, ihnen helfen zu verstehen, warum es bestimmte Vorschläge machte, und es ihnen ermöglichen, diese Vorschläge auf natürliche Weise zu bearbeiten, auszuwählen oder abzulehnen.

Die Benutzeroberfläche musste Vertrauen schaffen. Die Interaktionen könnten keine neue Belastung schaffen. Die Funktionen mussten den Benutzer während der gesamten Aufgabe unterstützen. Gleichzeitig musste das System zuverlässig sein und leicht zu warten und zu verbessern sein.

Keines dieser Dinge war für sich genommen notwendigerweise außerhalb unserer Grenzen. Die Schwierigkeit bestand darin, alle innerhalb eines begrenzten Zeitraums gleichzeitig gut genug zu machen.

Benutzer konnten Probleme schnell erkennen, wir konnten sie jedoch nicht beide schnell und gut lösen. Manchmal haben wir eine Funktion auf Kosten des Gesamterlebnisses fertiggestellt. Manchmal haben wir einen Teil des Erlebnisses verbessert und gleichzeitig die Wartung des zugrunde liegenden Systems erschwert. Manchmal konnte die Kernkompetenz bereits demonstriert werden, aber der Benutzer konnte die gesamte Reise immer noch nicht reibungslos abschließen.

Der Betatest war nicht bedeutungslos. Dadurch konnten wir zumindest bestätigen, dass ein Bedarf bestand.

Aber das Vorhandensein eines Bedarfs bedeutet nicht, dass ein Produkt funktioniert. Ein funktionierendes Produkt bedeutet nicht, dass ein Markt funktioniert.

Da die Qualität der Implementierung zwischen den Benutzern und dem Kernwert stand, hatten wir nicht wirklich getestet, ob Sayso diesen Wert dauerhaft liefern kann, geschweige denn, ob genügend Menschen ihn im Laufe der Zeit nutzen möchten.

Wir haben vielleicht das Problem gesehen, das der Dolch durchdringen sollte, aber es fehlte uns immer noch die Fähigkeit, diese Erkenntnis in einen Dolch umzuwandeln, den jemand tatsächlich benutzen könnte.

Das Auge konnte sehen, aber die Hand konnte noch nicht erschaffen

Nach der Veröffentlichung von Sayso führten wir das Problem zunächst auf eine unzureichende Iterationsgeschwindigkeit zurück. Da uns Benutzer Feedback gegeben hatten, schien die Antwort darin zu liegen, in kleinen Schritten weiterzumachen und das Produkt schneller zu ändern.

Aber wir stellten bald fest, dass Geschwindigkeit nicht das einzige Problem war.

Bevor wir das Produkt auf den Markt brachten, wussten wir bereits, dass es nicht gut war. Viele der Probleme im Nutzer-Feedback waren nicht über unser eigenes Ermessen hinausgegangen. Was uns fehlte, war nicht das Auge, um ein gutes von einem schlechten Produkt zu unterscheiden, sondern die Hand, die dieses Urteil schnell in ein Produkt umsetzen konnte.

Das Auge konnte bereits sehen. Die Hand konnte noch nicht herstellen.

Das bedeutete nicht, dass alles, was wir über Produkte im Jahr 2024 gelernt hatten, falsch war.

Im gesamten Jahr 2025 blieb MagicGourd online und wurde gewartet. Neue Funktionen kamen langsamer an, aber der bestehende Dienst lief weiter. Bis Ende des Jahres hatte MagicGourd rund 3.000 Nutzer und die Rückmeldungen waren insgesamt weiterhin positiv. Uns war im Laufe des Jahres kein Verlust oder eine Beschädigung von Benutzerdaten bekannt.

Im Jahr 2024 hatten wir gelernt, wie man eine Demo in Software umwandelt, die im Laufe der Zeit funktionieren kann: wie man mit Synchronisierung, Datenschutz, Kompatibilität und Fehlern umgeht; wie man einen Dienst aufrechterhält, auf den echte Benutzer angewiesen sind; und wie man Verantwortung für die Daten übernimmt, die eine Person über viele Jahre hinweg ansammelt.

Diese Fähigkeiten waren immer noch wichtig. Sie machten MagicGourd zu mehr als nur einer Demonstration und ermöglichten es uns, gegenüber bestehenden Benutzern weiterhin Verantwortung zu übernehmen, auch wenn die Geschwindigkeit neuer Funktionen nachließ.

Aber das Jahr 2025 hat eine weitere Ebene der Leistungsfähigkeit offenbart.

Wir waren immer noch nicht gut darin, einen Bedarf in eine klare Produktdefinition umzuwandeln. Wir waren nicht gut darin, in kurzer Zeit eine ausgefeilte und natürliche Benutzeroberfläche und einen Interaktionsfluss zu schaffen. Auch konnten wir Erfahrung, Funktionalität, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit nicht zuverlässig auf einmal in Einklang bringen.

Wir verfügten über algorithmisches Fachwissen und systemtechnische Fähigkeiten. Wenn eine Idee auftauchte, konnten wir ihren technischen Kern schnell umsetzen. Aber funktionierende Technologie bedeutete nicht, dass es sich um ein funktionierendes Produkt handelte. Echte Produktstärke bedeutete, viele Urteile, die sich gegenseitig einschränken, zu etwas zu komprimieren, das der Benutzer als einfach, klar und vollständig empfand.

Zu Beginn der zweiten Jahreshälfte mussten wir schließlich zugeben, dass unsere Produktfähigkeiten unsere Ambitionen noch nicht unterstützen konnten.

Zuerst lernen, wie man die Klinge schärft

Wir haben die zweite Jahreshälfte als einen Zeitraum für den Aufbau von Kapazitäten definiert.

Die Entscheidung fiel uns schwer. Gegen Ende des ersten Halbjahres hatten wir gerade große Anstrengungen unternommen, um zu verstehen, warum wir unsere Kunden frühzeitig treffen sollten. In der zweiten Hälfte haben wir jedoch beschlossen, nicht mehr jedes unfertige Produkt vor den Nutzern zu platzieren und erst einmal zu lernen, wie man Produkte gut baut.

Oberflächlich betrachtet sah es so aus, als würde man sich innerhalb des Unternehmens vom Markt zurückziehen. Aber das Problem, das wir lösen wollten, konnte nicht nur der Markt beantworten.

Nutzer konnten uns mitteilen, ob ein Bedarf real war, ob das Produkt einen Mehrwert schaffte und ob sie es weiterhin nutzen wollten. Aber selbst wenn wir die Benutzeroberfläche als unvollendet betrachten würden, bereits wüssten, dass ein Interaktionsfluss unvollständig sei, oder wüssten, dass Zuverlässigkeitsprobleme den Kernwert verschleiern würden, würde die Weitergabe des Produkts an Benutzer keine nützlicheren Informationen über die zentrale Frage liefern.

Der Markt sollte uns helfen, unbekannte Fragen zu beantworten und nicht Antworten zu wiederholen, die wir bereits kannten.

Also begannen wir, uns immer wieder mit Produkten zu befassen, die wir wirklich bewunderten. Wir haben ihre Struktur, ihr visuelles Design und ihre Interaktionen aufgeschlüsselt und gefragt, warum jedes Detail auf eine bestimmte Art und Weise gehandhabt wurde. Durch genaue Studien und Neuimplementierungen verwandelten wir Urteile, die wir sehen konnten, in Dinge, die wir selbst gemacht hatten. Anschließend haben wir die Unterschiede verglichen und es erneut versucht, bis wir verstanden haben, warum sich diese hervorragenden Produkte einfach, natürlich und vollständig anfühlen.

Beim genauen Studium ging es nicht darum, die Oberfläche eines Produkts zu kopieren oder nach einer Antwort zu suchen, die wir unverändert mitnehmen konnten. Es ähnelte eher der Übung, durch die jemand Malerei, Musik oder Kalligraphie lernt: Zuerst das Auge trainieren, um den Unterschied zu erkennen, dann die Hand nach und nach aufholen lassen und erst dann diese Fähigkeit auf ein eigenes Problem anwenden.

Die Produktfähigkeit beinhaltet eine Menge stillschweigendes Wissen wie dieses. Eine Idee zu verstehen oder auch nur das Produkt eines anderen genau zu bewerten, bedeutet nicht, dass wir selbst über die entsprechenden Fähigkeiten verfügen. Nur durch die Umwandlung von Urteilen in Schnittstellen, Interaktionen und Systeme durch wiederholte konkrete Entscheidungen könnte diese Fähigkeit wirklich Teil des Teams werden.

Bis zum Jahresende konnten wir immer noch nicht beweisen, dass wir in der Lage waren, dauerhaft hervorragende Produkte zu entwickeln. Aber Mitte des Jahres hatten wir nur das vage Gefühl, dass „dieses Produkt nicht gut ist“. Am Ende könnten wir dieses Urteil in spezifischere Fragen aufteilen: Wie Informationen organisiert werden sollten, wie eine Interaktion ablaufen sollte, wie visuelle Details das Ganze unterstützen sollten und wie sich Systembeschränkungen auf das Erlebnis auswirken würden. Wir könnten diese Fähigkeiten dann nacheinander durch Zerlegung, genaues Studium, Neuimplementierung und Neuaufbau trainieren.

Diese Änderungen waren weiterhin nur Ergebnisse der internen Praxis und konnten den Test durch echte Benutzer nicht ersetzen. Was wir sagen konnten, war, dass wir begonnen hatten, einen konkreteren Weg zum Üben zu finden und dass der Abstand zwischen unseren Augen und unseren Händen begonnen hatte, kleiner zu werden.

Beim Fundraising geht es nicht nur um Geld

Rückblickend bestätigte sich langsam, was Kehan zu Beginn des Jahres geäußert hatte.

Es war wichtig, Investitionen zu erhalten, aber MiraclePlus gab uns nicht nur Geld. Die Anleitung durch Mentoren und Gespräche mit Kollegen würden nicht unbedingt sofort zu Nutzern, Einnahmen oder einem erfolgreichen Produkt führen. Bis zum Jahresende konnte ich nicht sagen, dass diese Beziehungen zu direkten Ergebnissen geführt hatten. Aber Peters Dolch-Metapher hatte bereits Einzug in die Art und Weise gehalten, wie wir jeden Tag Produkte bewerteten.

Es zwang uns immer wieder dazu, unsere Produkte noch einmal zu überprüfen. Immer wenn ich glaubte, es verstanden zu haben, zeigte mir die spätere Übung, dass ich nur einen Teil verstanden hatte.

Zuerst dachte ich, es bedeute, das riesige zweite Gehirn in etwas Kleineres zu zerlegen. Später dachte ich, klein, schnell und cool bedeutet scharf. Später wurde mir noch klar, dass ein echter Dolch allein deshalb nicht funktionierte, weil er klein war. Es musste ein vollständiges Produkterlebnis auf ein bestimmtes Problem konzentriert werden.

Der Beschleuniger war für uns nicht der Hammer, aber er half uns früher zu erkennen, warum das Ding in unseren Händen noch kein Dolch war.

Das bedeutet, dass es beim Fundraising nicht nur um Geld geht. Es liefert vielleicht keine unmittelbare Antwort, aber es kann die Art und Weise verändern, wie wir Fragen stellen, uns selbst bewerten und weiter lernen.

Wahre Schärfe erfordert auch Vollständigkeit

Ende 2025 hatte ich ein anderes Verständnis von einem Dolch als zu Beginn des Jahres.

Einblick in das Problem des Benutzers war die Klingenspitze. Interaktion, Schnittstelle und Produkterlebnis bildeten den Vorsprung. Funktionelle Vollständigkeit war der Körper der Klinge. Zuverlässigkeit und Wartbarkeit waren wie der Griff und ermöglichten es jemandem, ihn wirklich zu halten und zu verwenden.

Eine einzelne scharfe Spitze könnte höchstens zu einer beeindruckenden Demonstration werden. Es war noch kein Dolch, den jemand tatsächlich benutzen konnte.

Vollständigkeit bedeutete nicht, alles in das Produkt zu stecken. Ein Schweizer Taschenmesser kann viele Probleme lösen, geht aber möglicherweise nicht tief genug auf eines davon ein.

Wahre Vollständigkeit bedeutete, die gesamte Reise, die der Benutzer benötigte, rund um einen Kernwert abzuschließen. Jeder Teil des Produkts musste auf dasselbe Problem hinweisen und die anderen Teile unterstützen, anstatt mehr Funktionen zu verwenden, um die Tatsache zu verbergen, dass das Kernproblem ungelöst blieb.

Im Jahr 2023 verließ ich SenseTime und sprang in den nächsten Fluss. Im Jahr 2024 stellten wir den Kürbis her und begannen zu verstehen, warum ein Produkt im Laufe der Zeit funktionieren musste. Im Jahr 2025 wollten wir, dass die Magie endlich erscheint, und wir versuchten auch, das riesige zweite Gehirn in einen Dolch zu zerlegen.

Der Zauber war noch nicht da und Sayso war noch kein funktionierendes Produkt. Auch wenn wir jetzt den Bedarf erkannten, fehlte uns immer noch die Fähigkeit, es schnell und gut zu bauen.

Aber im Laufe des Jahres erkannten wir zumindest genauer, was uns fehlte.

Unser Streben nach Schärfe hatte uns nicht dazu gebracht, Vollständigkeit, Zuverlässigkeit oder langfristige Verantwortung aufzugeben. Wir begannen auch zu verstehen, dass es nicht bedeutete, Kunden frühzeitig zu treffen, um ihnen ein Produkt zu geben, von dem wir bereits wussten, dass es schlecht war, und dass eine schnelle Iteration nicht bedeutete, nur auf Entwicklungsgeschwindigkeit zu achten.

Bis heute haben wir diesen Dolch noch nicht vollständig entwickelt.

Wir haben gerade erst begonnen zu lernen, wie man ihn schärft.

Eine Klingenspitze allein ist noch kein Dolch.