上一篇写完之后，我做了一件事：把我的处境和问题，完整地喂给了另一个 AI 模型，让它给我最落地的建议。
结果它给了我一顿无情的分析，不过最终让我了解到，我最近一个月该做什么了。
我突然意识到，这种感觉和我在开发 NPI 系统时的感觉一模一样：一丝确定感。
我之前想错了什么
我一直在想”用算法解决服装合身问题”，但我跳过了一个基础问题：
我连一件衣服怎么做出来的都不知道。
不是不知道缝纫，是不知道从一个人的身体数据，到一块布料被裁成特定形状，中间经过了什么。
我在建一个系统，但我连系统的输入和输出之间发生了什么都没有亲眼见过。
这不是第一性原理，这是在沙漠里建水管。
我不需要学做衣服，我需要学说行业的话
这是今天最重要的认知转变。
我的时间是稀缺资源。学打版和缝纫是一个专业裁缝花三到五年才能熟练的手艺。我不需要那个，我需要的是：走进一个裁缝铺或者小工厂，能和对方聊起来，能听懂对方在说什么，能判断对方水平高不高。
这个程度，两到三周够了。
接下来一个月的具体动作
第一步，一周之内在家建立基础认知。
四个概念：版型结构（一条 A 字裙的裁片长什么样）、面料基础（棉麻丝毛涤的基本特性）、成本结构（面料费+辅料费+工费+打版费）、量体的基本部位（胸围腰围臀围肩宽背长裙长）。
总投入：八到十小时。目标不是精通，是走进行业时不是纯外行。
第二步，带着清单去重庆跑三个地方。
- 朝天门面料市场——建立对面料成本和品质的直觉，用手摸，问价格，问适合做什么。
- 本地定制工作室——问流程、问工费、问最关键的一个问题：如果我提供 DXF 裁片图纸，你能严格按图纸做吗？这个问题的答案直接验证 JINYI.ai 最核心的商业假设。
- 周边小型服装加工厂——最小起订量是多少？能接受数字版型文件吗？
第三步，做出第一件衣服。
流程：量我老婆的六个数据 → 买一个标准 A 字裙 DXF 版型 → 写脚本改成她的实际尺寸 → 打印成 1:1 纸样 → 交给裁缝，说”请严格按照这个纸样裁剪，不要自行调整” → 穿上 → 记录哪里合身哪里不合身 → 回去改参数 → 再做一件。
总预算：不超过 3000 块。总时间：一个月。
关于竞争格局，我想清楚了一件事
调研之后发现，“照片→身体数据”这个环节已经有公司做到很高成熟度了，而且提供 API。
这意味着：我的价值不在测量层，在测量之后的一切。
我刚好优势在于制造业的数字化转型，对于流程的管控，这个定位就是我真正应该做的。
今天给自己立一个规则
NPI 系统控制好节奏，最近做基建可以把所有上班时间都给它，但是一旦下周做完基建，业务需求完成就结束，其他时间都给我自己。
这是我给自己争取来的。
第一件衣服还没做出来。但第一张路线图已经有了。
下一篇，写我去找老裁缝之后听到了什么。