一人公司在 AI 時代，第一次擁有結構性速度優勢
每週一發實驗 → 5 年領先
💡 天才解
每週一發布 1 個實驗。週末看數據，決定下週繼續或 kill。
🎯 為什麼重要
大公司每季 1 個實驗（committee / 合規 / 政治），一人公司每週 10 個。1 年累積（情境模擬）：大公司 ~4 個 learnings vs 一人公司 ~500 個 = 數量級嘅 learning velocity 差距。即使乘 0.5x 折扣，gap 都好顯著。AI 工具放大呢個 gap — Pieter Levels（Nomad List, Photo AI）即係呢個結構性優勢嘅 existence proof。
📊 量化好處
- 學習速度數量級領先大公司（估算 50-100x，視乎執行）
- 5 年 PMF 命中：solo 25 vs 大公司 0.2
- 錯誤成本：solo 1 週 vs 大公司 1 季
⚠️ 常見錯誤
- 等 perfect 先 ship — 5 年後還在 stealth
- 同時做 5 個 experiment — 全部沒深度
- 沒 kill criteria — 失敗 experiment 拖到死
✅ 行動清單
- 每週一：設下週 ship 的 1 個 experiment
- 每週五：週末前 ship
- 每週日：review 數據，決定 continue / kill
- 每月：count 「上個月 ship 了多少 experiment？」
- 每季：list top 3 失敗 → 寫 learnings 入 SKILL.md
🎬 一句話結論
近年首次出現「solo + AI > 大公司速度」嘅結構性窗口 — Pieter Levels、Justin Welsh 已經證明。不利用就是浪費。