回到三个月前
一个晨跑的上午，你突然萌生了一个绝妙的想法在：“我要建立一个 AI 框架！”
你的大脑飞速运转，你的指尖在键盘上飞速敲打，快速地记下此刻的想法和灵感。你梦想着潜在的投资者，全新的应用程序，甚至已经开始想象 Hacker News 和 Product Hunt 对你产品的介绍。
但，你并不走运
最初的市场反馈很好，在发布的最初几天里，大批客户涌入，他们积极地使用你的 AI 框架并分享他们的经验。你在 GitHub 收获了数百个星，并且在r/machinelearning 获得了 50 个赞。
但后来，用户增长逐渐趋于平稳甚至开始下滑。几周过去仍看不到起色，你暗自担心倾注的心血是否会功亏一篑，你的 AI 框架是否还能持续发展下去。
“为什么人们不愿意使用我的框架呢？”
你静静地坐着，思考着下一步行动。
这就是最终结局了吗？
了解 3 个常见错误
成功的故事总是相似的，而失败则各有各的不同。AI 架构的低采用率，初期通常由于三个常见问题导致：关注的方向错误，糟糕的上手体验以及功能上的不完善。本文我将利用插图逐一解释它们，更重要的是，我将向你展示如何解决这三个问题。
每个真正的问题都需要一个解决方案，我们有很多 AI 问题，无论大小，简单或者复杂，只要它们是真实存在的问题，那么都需要解决方案。
让我们用点集代表解决方案，将 AI 解决方案的空间分布 想象成下图：
实际上，解决方案并不是均匀分布，而是聚集在一起的。这是因为不同的问题可能会有相似的解决方案，例如，情感分析和文本分类都可以用不同标签训练同一个语言模型，图像分割和目标检测都可以用 ResNet 解决。因此，真实的 AI 解决方案空间分布图更像是下图：
AI 解决方案空间分布的聚集性证明了 AI 框架存在的合理性，AI 框架是一种抽象形式，它提供了解决方案集群共享的通用功能，并且用户可以根据自己的需求编写代码。AI 框架提供了一种构建、部署应用的标准方法。如果解决方案是均匀分布的，就意味着无法抽象出通用的模式，也就是说明 AI 问题不需要软件框架。
LF AI & Data 基金会项目版图，涵盖 332 个 AI 框架，总计 2,765,397 颗星，市值 13 万 3 千亿美元，融资 196 亿美元。
让我们在下图中回顾一下 问题、解决方案和框架 之间的关系：
有了这些清晰明确的概念，我们就能更容易地理解人工智能解决方案空间的构成，从而更容易发现构建软件框架的第一个错误。
错误1：过度关注于微小的细分市场
下图上，气泡 A、B、C、D 分别代表 4 个框架。在关注范围上，很容易看出 A > B > C > D，因为 A 囊括的解决方案最多，能满足最多真实的需求。D 是最糟糕的，因为它没有涵盖任何实际的问题，也就是说它的需求是不真实存在的。因此，长远来看，A 的采用率会是最高的。与此同时，无论你在 Hacker News 提交了多少帖子，在 GitHub 上获得多少星，D 的采用率都很低。
你可能会问，“谁会傻到选择 C 或者 D?”
但事实上，当你在慢跑时灵光一闪，或者在阅读本文时正在构建一个新框架，那么你很有可能正处在 C 或 D 之中。原因如下：
此时的你还不能看到 AI 解决方案空间的全貌，你的视角受限于你在 AI 和行业方面的知识和经验。
A 和 B 背后的市场是充满大鱼（并且还很饥饿）的海洋，你还没有足够的资源游得那么快或咬得那么紧。
你的经验和知识使你高估了 C、D 涵盖的解决方案和需求的总量。
作为一名工程师，你很容易沉迷于框架概念本身，而忽略它在现实世界中的应用价值。
无论如何，不要成为 D。如果你在 C 中，也不要沮丧。解决方案空间巨大且动态发展，并且它会随着时间不断变化。一旦新的问题和需求出现，旧的需求就是不必要的了。2021 与 2022 年的 生成式 AI 市场就是一个很好的例子，早在 2021 年，我们还很少看到任何关于生成式 AI 的搜索，但现在它迎来了爆发式增长。
假设你现在有一个很好的关注点，并且你的框架在概念上涵盖了真正的需求。恭喜你！让我们继续，看看你可能会陷入的另外两个常见陷阱。
错误2：糟糕的上手体验和教程资源
让我们放大一个框架“气泡”：
首先要强调的是你和用户之间的知识差距，你的框架可能涵盖用户需要的所有功能，但是由于缺乏说明文档和糟糕的上手体验，用户可能并不知道你的框架可以解决他们的问题。这直接会导致框架的采用率低。
和你不同（你对自己的框架无所不知），用户是从完全不同的角度了解框架。他们只能从你的文档、教程、参考资料、视频或者代码中学习框架。事实上，缺乏耐心的用户只会根据优质的资源学习。一旦他们觉得上手难度大，他们会立刻放弃，并寻求其他方案。他们没有你那么坚定和热情。
开发人员常犯的一个错误是在构建框架时忽略了教程资源和 DocOps 的重要性。他们天真地认为只要功能提交到了 master 分支，用户就会使用；只要在 commit message 中写了几个模糊的功能关键词，用户就会理解这个功能；只要做出重大更改，用户就会相应地修改自己的代码。
不，用户不会。
用户不会为了理解功能的工作原理，去花时间研究单元测试。
用户不会阅读你谜语一样的 commit message 或 pull request 标题来猜测你的新功能。
用户不会检查垃圾邮件，来阅读你的框架的突破性进展的 Newsletter。
用户不会阅读写得糟糕的文档，也不会为了一些无法执行的代码片段，还向你报告 bug。
如果你不花费时间引导他们，他们自然也不会在你的软件上浪费时间。
因此，你开始竭尽全力减少知识差距：良好的文档、详细的教程、教学视频、线上线下见面会、每日推文和每周的 Newsletter。
你完成了以上所有的工作，并且绕开了第一个错误，确定了重点，但是框架的使用率依然很低，这次又是因为什么呢？
错误3：过时和缺失的功能
AI 领域飞速发展，市场竞争日益激烈。而你的框架则过时了，像是一个已经淘汰的遗迹。
每天都有数百篇论文在 ArXiv 上发表，benchmark 排行榜也在不断刷新，GitHub 上热门的代码库层出不穷。如果你的框架不能追赶前沿的技术，那么它很快就会过时，再也无法吸引用户的注意力。
第二个错误是用户不知道可以使用你的框架完成他们的需求，但现在的错误是用户知道他们不能使用你的框架完成自己的功能。对你来说，游戏结束了。
你是否厌倦了这种竞争？但这是你自己选择的构建 AI 框架，不是吗？这是一片充满机会与金钱的蓝海。到底是要迎接压力还是仓皇而逃呢？还有，你的梦想呢？
如何修正这些错误呢
历史总是充满错误，这就是我们学习和成长的方式。不要害怕犯错，面对错误往往是我们生活的一部分。
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跨越障碍的第一步就是认识自己的错误，听起来很容易，但在低采用率的巨大压力下，你可能会轻易跳出结论，认为自己犯了所有错误，口头上承认错误就像说“这没用”一样容易，如果你不剖析自己的错误，就找不到任何的行动点。在你有限的资源下，你又该如何确定优先级，逐一解决这些问题呢？
修正错误1：重新瞄准更大的需求
如果关注点错误，你就需要重新定位，摒弃做框架的执念，多去了解人们的需求。在搭建框架之前做更多的备选方案，并且发现它们之间的联系；做好用户调研和市场分析，找到更大、更有趣的蛋糕。
也有可能是你的关注点已经足够好了，但是你的品牌叙事却很糟糕，用户同样不会买账。在这种情况下，重新整理你的宣传内容，宣传重点放在真正重要的功能上，隐藏除了你没有人关心的复杂细节。
修正错误2：提升用户上手体验
如果框架的上手体验做的很糟糕，那么你就需要修改文档并组织教育用户的资源。软件框架需要不同层次的教程 —— API 参考文档、教程、代码片段、高级应用和行业基准。一个从文档字符串中自动生成的 API 参考文档是远远不够的。
回想一下你是如何学习英语的，一开始你会使用字典查找单词（即 API 参考文档），第一年你的课本里全部是日常对话（即代码片段），教你如何打招呼和买东西；进入二年级，你的课本里开始有更长的故事，帮助你掌握基本的语法和写作（即高级应用）。为了提高自己的语言技能，你开始看电影或者阅读著名作家写的书（即行业基准）。
你的用户和你是一样的，第一天，他们只是新手。但随着时间的推移，他们会吸收你教育的知识，不断取得进步。你的任务就是尽可能提供各级资源，帮助用户以最快的速度成长。等他们轻车熟路之后，你就可以松口气了，这时他们已经可以在没有你的情况下产出高质量的内容了。
上手教程的形式不要只停留文字上，最好是多模态联合，可以多多尝试使用播客、视频、线上线下的会议等等。
修正错误3：终身学习，快速行动
如果你的功能已经过时了，你需要了解前沿的研究，并及时更新自己的框架。学习流行的开源框架的 API 、设计模式和算法，密切关注他们的 Pull Request 和 Release Notes，并且思考把它添加进你的框架是否合适。始终要保持你的知识和代码库都是最新的。不时地回顾你设计的 Roadmap，确定自己的方向是否正确，添加的功能是否具有实用价值。
在开源的世界里，没有绝对的先进。这是一场关于速度的竞争，而你总是可以从其它软件中汲取经验。如果你暂时落后，但却进步得很快，最终还是可以跟上大部队。但如果你停止更新，捕食者很快就会把你当作午餐吃掉。速度是开源软件的生命线。
作者简介
肖涵，Jina AI 创始人兼 CEO
原文链接
https://jina.ai/news/why-dont-people-use-your-software-framework/
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