Authing 是用户中心团队，我们是业务系统，大家冲刺一个目标、再做合并，然后让基于多租户的 B 端产品成功上线。那个阶段刚好有个客户卡在当时的时间点，一定要赶着上线，最后和 Authing 的协作让我们赢得了客户信任，还是很振奋人心的！
—— 风变科技 CTO 吴亮亮
在线教育行业一度淡出了创业者的视野。
经历过政策的调整和行业的震荡，转变内容方向、转变客户人群、转变垂直领域，是大多数相关企业的做法。
有这样一家企业，面对大环境的挑战不变初心、逆风而上，被视为业内“黑马”。他们深入研究“学习”的本质，用技术和服务让用户无痛化、沉浸式学习，编程课程一度霸屏朋友圈。随着 C 端流量成本高涨，他们也积极探索 B 端业务，尽管在探索中历经坎坷，但也率先跑出领域内的新模式。
他们就是风变科技，这次的对谈人正是风变科技 CTO 亮亮。
Q1：
您为什么会想到进入在线教育行业创业？当时和 CEO 怎么相识、并决定创立风变的？
我们创业这件事是从大学开始的，那个时候我们算是第一波校园微信公众号开发者。创业做什么呢？其实就是为同学们在微信公众号上提供校园服务。比如说查成绩、查课表、表白墙、找老乡......各种各样的校园应用。因为有这样的校园应用，就会让我们离用户很近，每天在思考怎么给身边的同学提供服务。
我当时搞了很多黑科技，比如学校的教务系统，一到期末考试结束大家都查不出成绩，但是我做的公众号可以查到成绩；比如课程表，我会用公众号推送给他，你明天要上什么课，还有单双周等具体信息，提醒服务做得非常到位。那个时候做了很多很有趣的事情。
那时我们 CEO 也在做校园公众号，他不是技术性的运营者，但是他也成了他们学校里最大的公众号，所以他就想要找一个会写代码的 CTO，说有一个绝妙的想法、就差一个 CTO 了，所以来找到我，“骗”我给他免费写代码。他当时说项目特别好、跟腾讯合作，然后我们发现都是安徽池州老乡、也有信任基础，说做完请我吃池州最贵的大餐，加上志趣相投，就开始一起了。
其实也没想太多，因为大家都是非常优秀的创业者，我通过我的方式做到了我的校园里最大的公众号，他任何代码都不会也能做到最大，然后我们还有一个合伙人也很厉害，擅长做运营和市场。我们三人，CEO 刘克亮是资源型选手，CMO 江育麟是市场运营型选手，而我是产品技术型选手，就组成了非常完美的团队。
创始团队早期合影
那时我们先做了一些没法商业化的校园项目，比如云打印，给打印店老板的电脑上装上驱动、学生可以在微信上面直接下单，打印机就开始打。还有类似校园版的“在行”，花几百块约见一个行业大佬，当时产品名叫“经验盒子”。我们一直在思考，校园里有哪些需求应该被解决，后来我们发现，其实学校里面真的什么都不缺的，缺的是更高质量或者、更符合年轻人和当今社会的教学资源和学习资源。
后来受《社交网络》和乔布斯的影响，我们还在学校旁边租了一个别墅创业，希望能成为一家超越 Facebook 和苹果的公司。那时候创业比较确定的方向是做成年人的教育，第一款产品叫熊猫书院，它能帮助大学生或是已经毕业了很多年的职场人，快速地在一周内精读一本书。
我们通过微信、公众号、微信网页开发，通过社群运营形成班级，当时有各种各样的科技园一班、二班。我们把内容提供好，然后大家在微信里完成了组队读书。那时刷爆了朋友圈，一个月收获 100 万用户和 100 万收入，于是 2016 年还没毕业我们拿到了 750 万融资，也从厦门搬到了节奏更快的深圳。我记得非常印象深刻的事就是毕业典礼，在跟校长握手的前一刻，我还在写代码、修 bug。
整体就是这样一段经历，从校园里做读书学习产品，到深圳创业，然后走上了学习教育的创业路线。
Q2：
风变准备如何改变现有的教育行业？和其他在线教育企业有何区别？
准确来说，我们不算是传统意义上的教育公司，而是一家聚焦于教育技术的互联网公司。我们一直思考的是用产品、技术或者是用互联网的方式来去做不一样的创新。我们公司名叫风变科技，英文名叫 for change，就是为了改变一些事情，因为我们觉得这个世界和社会虽然很好了、但可以变得更好。
哪里可以变得更好呢？
在学校里我们能学到专业的历史沉淀的知识，那未被满足的，是更加符合今天情况、更实用性的知识。所以我们才选择了从畅销的新书籍、新理念或者文化、方法开始，我们希望能把新的东西教给大家。
传统教育大家认为一定是年长的人才能去教，但这些新事物反而是我们年轻人学习能力更强。像我自己是非常喜欢学新东西的，而且我也会带着公司各个部门的同事都去学。举个例子，比如说我们最早期做风变编程这个产品，我不是教公司工程师去写代码，而是教内容运营、甚至是HR。然后我们发现对他们来说真的很有用，这时我们才把产品面向 C 端消费者开。所以说，好的教育我觉得是来源于人们真正地学会它、而且能实际应用到工作中。
很多云课堂等，就是把视频的教学资源放到网页上，这明显不是教育、不是真正的学习。学习要思考的问题是很多的，比如我们要去研究一个人为什么能够静下心来去学习，线下和线上完全不一样。其实我们一直在思考，怎样用技术去研发一个专门针对于学习者在线上完成学习的整套应用。
这个问题我们要从三个角度去思考，一是交互体验，二是数据，三是人工服务，我们始终在想着说把交互体验和数据智能和人工服务结合在一起，所以我们研发了大量的工具，甚至是自己写了一些平台和对应的编程语言，术语叫 DSL。
如果通俗易懂地说，我们的教育是缺乏 SaaS 的，只提供一个播放教学视频的线上平台，这不叫 SaaS，没有服务、也没法保证客户成功。一般 SaaS 服务 B 端企业，我们就是面向 C 端的。我们会在各个领域做出专属的教育 SaaS，让每个用户能够轻松地学会该领域的知识。举个例子，你要学量化交易，量化交易一般是由实时的股票大盘加上你的编写策略组成，编写策略一般是用 Python 去写的控制台。那这样的工具离普通的用户是非常远的，这时我们就得先把工具研发出来、然后再教大家理念知识。
可以理解成，我们要给每个学科修建一个多媒体教室。比如我要教你 PS，你的电脑上需要装好一个 PS；当然我们不教 PS，像我们会教 RPA 流程自动化，我在教你的过程中，你的电脑上一定已经安装好跟我一模一样的环境了。我说现在需要用 RPA 软件来控制你的微信群发一条消息，这时你的电脑马上就可以打开 RPA 工具和微信，跟着我教学的节奏实操就可以完成。
同样，2018 年为什么我们上线的 Python 编程课在朋友圈刷屏，就是因为大家只要打开一个网页，然后就可以跟着里面有一个智能的老师学习，那个老师叫吴枫，头像其实就是我的头像。
在这样的环境下，我们思考发现的问题是，好的技术离初学者是有门槛的。这个门槛来源于装环境或者一些非常复杂的工具的上手门槛，我们其实就是希望能够通过降低门槛，让大家能够快速去学习。比如说现在 AI 绘图很火，有 midjourney 这样的一些软件，但是你就发现，要玩转 stable diffusion 你的 GPU 要非常好或者显卡配置强，midjourney 你需要有美元信用卡去支付。我们要去教大家去使用这个技能时，这些东西我都给你解决完，我直接做了一个网页，在网页上直接输入你的提示词，就可以开始 AI 画画，这个东西我们内部叫 AI 艺术家，能帮助大家快速上手。
我们不断在思考如何通过软件工具降低大家的学习门槛，让学习无痛化、做到沉浸式交互式学习，让大家学完、学会才是我们的目标。
Q3：
仅到 21 年年中，风变编程的学员就已经突破 400 万人，当时也引发了诸多友商的加入，最后还是风变拔得头筹，你们内部盘点下来，可能的原因是什么？现象级产品背后是怎样的增长思维？
我们做风变编程是 18 年开始的，19 年迅速增长，到 19 年下半年就有大量竞品来直接对标我们的产品。
B 端 SaaS 产品里有个东西叫 PLG（Product-Led Growth，产品驱动增长），在营销里有“增长黑客”，其实我们公司是把这两个东西做了一定的理解，然后实操应用。我们每一个产品在最早期的时候，都能够出现 PLG 这样的表现，再加上增长黑客的一些技巧，能够让它出现裂变式传播这样的效果。
像我最近在做的一个 AI 站点，一周时间用户日活到了几十万。大家觉得这个事很困难，但对我们没这么困难，原因是什么呢？很多做营销做得好的团队，产品技术跟不上，很多团队产品技术做得好，可能市场营销又缺失了。他们的知识体系有所缺失，而我们公司是很完整的团队，一旦一个产品做得好，市场运营就会把它在市场上大规模地去放大。里面可能需要借助一些营销裂变策略、广告投放，然后广告投放里又需要更精准的用户、种子人群，再加上竞价策略等，里面有很多细节、不是只要花钱就行。
而在这些背后，最重要的点，就是数据。你一定要让公司里面的每一个工种都能够有数据看板或者数据化的一个指标，这样的话他们才能去做优质决策。就比如说广告的投手，他能够看到数据；今天做增长黑客的运营，他能够看到现在的裂变系数是什么样子，什么时候需要去放大流量、什么时候要去做一些变量调控，里面有大量的 ABtest，这个背后其实都来自于技术的支持。最早期的时候，其实我们也没那么智能，就是我写 SQL，每天大家看数据的表现，后面才引入了非常多的工具链做面板和数据追踪，搭建出完善的数据体系。
在数据之外，当时能起来也有外部因素，因为朋友圈广告刚开始，我们对于这块广告做了数据追踪和快速跟进，也就抓住了微信大规模去推朋友圈广告的红利期。创业确实也是有窗口期的，能力之外，也需要一些运气。
这里也说下为什么选 Python 教学。一是我个人原因，当时在公司极力推广 Python，在公司里拉了一个微信小群一起学，还搞了Python 学习基金，学的同时一起吃东西、一起玩。我们认为未来应该每个人都去学 Python，今天 ChatGPT 很火，更加验证了这件事。今天我们把 AI 工具用好，可以帮你写邮件、翻译、写文章，但没办法帮你处理 Excel、没办法帮你从一个地址库里批量提取手机号等，不能直接帮你把工作处理完。这些工作，你现在如果写一段 Python 给 ChatGPT，它就能马上运行，因为 Python 是人类和 AI 之间最好的通讯语言。
Q4：
现在 C 端整体流量变贵，也看到你们早早从 C 到 B 再做跨界的尝试，是否有踩过一些坑可以分享给大家？
2021 年我们就开始去积极拓展 B 端了，起初 B 端产品的设想是，能够让客户用低代码的方式，创造一个和风变类似的交互式课堂，当然也遇到了一些困难。
举个例子，我们刚开始推广的时候，是把我们自动化教学的技术变成一个 SaaS 平台，再去向其他的教育机构或者从业者提供服务，直接去卖软件作为服务。开发者们都有订阅付费的 SaaS 梦，我也非常喜欢做软件，所以早期我带了三四人的小团队快速把软件探索出来，给一些潜在客户和朋友分享以后，大家觉得很惊艳。
于是投入团队正式开始研发和商业化，那这时候困难就出现了，核心是客户理解或者说客户教育——如果你这个产品需要客户被教育，那大概率上你就不要再做了，因为你在中国没有能力教育市场。而且用户会从他们的角度思考问题、期待软件按他们所理解的样子去写，但软件不一定能完全遵从用户直觉的理解，因为有非常多的工程问题、成本问题，或者难以落地的情况，里面会有巨大的鸿沟。
这个产品早期还有硬性的问题，就比如企业没有投入人力去支撑，那就很难支持下去，因为他的上手门槛比较高，国内上市上手门槛高的话，客户去使用你、产品做推广会遇到很多挑战。
当然这个事也回过头给了我们一个思考，我们现在做的很多教学是依托于工具和软件的。举个例子，比如我们和 RPA 厂商合作推出 RPA 课程，其实我们就是在帮厂商去做客户教育。我觉得中国的软件市场是非常需要风变这样的公司的，像 Authing 这样优秀的身份云产品也需要客户教育，我们用 Authing、内部的工程师就是我去教育的。我们有一天或许可以做身份的课程、去布道身份云，让更多人用上好产品。
说回当时的情况，在中国做 SaaS 太难了，我相信所有做 SaaS 的软件从业者都有这样的体感。后来我们反思，不应该把软件单拎出来思考，因为风变最擅长的是整合内容资源、产品技术资源、运营服务资源，所以我们后来是把好的内容 + 好的工具 + 运营服务，以一整套向行业的从业者提供服务。
简单来讲，合作伙伴们需要好的课程、手上也有一些渠道或者流量，我们非常愿意开放给他们去推广。这是我们 B 端沉淀下来的路径，大家既可以向我们采购课程、又可以一起联名共建课程给客户提供服务，我们在后面提供强有力的支持。
做 B 端产品也很难。
我们做 C 端产品，我觉得做得已经很好了、那么多用户都满意，那 B 端应该不会有问题。但我发现 B 端是另一个思维方式，我们 C 端产品高度标准化、但 B 端高度定制化，会有不少产品需求不在我们的后期路线图中，这时候就需要做抉择、甚至有时要婉拒客户。
其实在 B 端领域，大部分公司虽然也想做标准产品，但优先是想活下去，所以经常要选择定制化。我们有 C 端业务支持，压力会稍许小一些。
然后 B 和 C 你都要敏捷迭代，我们都是标准的 Scrum 流程做项目管理。差别点是说用户故事的来源，B 端你用户故事更多来源自客户或者销售的口述，你对用户故事的筛选的把控力要做得更强。C 端经常不是用户来提需求，是我们通过大量数据的观察、或是对于产品的思考得出的，更多是产品经理思考出的需求。说实话 C 端做产品更轻松，因为自主可控性会更强，B 端会面临客户的压力，比如询问你功能何时能上线。
还有，管销售团队并不轻松。一是大家思维方式比较难对齐，二是我没办法直接帮助他们。原来我帮助 C 端运营，就是把产品和工具做好、把用户体验做到极致；但是 B 端产品定制化并不合适，另外还需要我去参加社交活动拓展资源，我觉得在这块我不是高手，当时 2021 年我每周基本都要出差飞好几个地方，后面还是觉得没做产品来得实在。
最后沉淀下来，招 B 端销售我们有个总结——如果他自己对产品的理解、对市场的拓展是独立的，他就是不需要管理的精英销售，也是我们现在的销售画像。作为老板，我能做的事情就是在外面找机会再对给他们。
今年因为 AI 搞得很火，所以我这边就会有很多资源过来，我就转给到市场销售团队去做好承接，就非常舒服。
当然，我们还是重 C 端的公司，B 端收入占比较小，所以压力会更小；如果纯 B 端公司，可能只留下一小撮独立销售还不够。
最后，我觉得心态层面也有坑。在你不清楚了解一些事情的困难的时候，我们都会有自我增强，特别对像我这样的创业者，容易过度自信。不是鼓励大家不去尝试，而是说我们应该更加及时地去观察到你当下的状态、不要太轴、不要觉得自己无所不能，哪怕你是一个超级个体、是超强的 CTO 或者 CEO，你都要及时去停下来审视一下今天的状态。尤其是节奏要调整好，先要让产品更加完善，比如说今年我们再去做销售和市场扩张，加大投入其实会更好，不能操之过急。无论是 B 到 C 还是 C 到 B 的跨界，都是有风险的，要谨慎对待。
Q5：
从 C 到 B、在具体技术研发侧也会遇到一些新场景，作为 CTO 你是如何解决的？
当时几个人能快速把 B 端产品推上线，也是非常依赖于 Authing 的。
你可以想象下，我一周内上线一个 B 端产品，权限体系就不可能开发得完。其实最早期，产品在打磨阶段的时候都是本地版本，没有接账号体系，可以理解成 MVP。那时我们也在融资路演，我们要快速把 MVP 推到生产环境，于是就赶快接入了 Authing 的登录认证，用户可以使用了。
通过 Authing 快速上线身份体系
后来我们发现，其实这个场景最终应该是一个多租户的场景，我记得 Authing CEO 谢扬提过多租户在产品路线图上，因此我们做了沟通。当时我记得，Authing 非常快地组建了一个小团队去冲刺需求，我们两边一起开会过需求文档和产品技术方案。那时候我甚至感觉，我们像一个公司的两个团队，Authing 是用户中心团队，我们是业务系统，大家冲刺一个目标、再做合并，然后让基于多租户的 B 端产品成功上线。那个阶段刚好有个客户卡在当时的时间点，一定要赶着上线，最后和 Authing 的协作让我们赢得了客户信任，还是很振奋人心的！
我可以讲下我们 B 端产品的模式。我们作为平台方，客户他们需要一个独立的站点，有他们独立的管理系统和独立的 C 端界面，用来管理他们自己的学员。所以我们要服务好这些 B 端客户，再让他们去服务他们的 C 端客户。其次，我们现在部分的客户不是直接订阅我们的产品的，不是你买我这套系统多少钱；而是客户在我们这个平台上上线了一些课程，之后他去售卖的时候，我们会通过它的用量从这里面去做一定的分润，是这样的模式。
Authing 多租户架构，为风变提供 B 端课程分销底层系统
这对我们和对客户来说都非常的友好，它不需要付一大笔平台的软件服务费。这也不算是我们传统意义上所理解的分销，而是一种新型的按照商品售量的计费模式。而且今年 AI 越来越火，可能大家越来越希望有一些 AI 课程，所以我们平台的用量还会持续上涨。
其实不止外部客户用，我们公司内也在用这套多租户架构。我们公司内部有很多个团队，不是传统的部门制、有点类似阿米巴的模式，每个团队都是独立结算的，可以算作一个子团队、甚至子公司了。所以每个团队都会有自己的租户、域名、账号体系、管理员权限、团队成员权限等等，多租户就可以解决我们很多的管理问题。像我们原来的系统可能会非常依赖于总的 admin，现在的多租户体系让每个团队的独立性变得更强，自主的权限分配变得更加灵活。
多租户可适用于大型复杂组织内的身份治理，风变用于建设类“阿米巴”管理架构
现在我觉得每个系统都应该天然多租户，这样的话后面的拓展性可以变得更强。Authing 的多租户值得大家去尝试，因为大部分的工程师不能把多租户系统写得很明白，因为首先就要有基础的登录注册和权限控制，光是 RBAC（基于角色的权限管理）能写明白的工程师就不多；之后要设计多租户体系，租户里要绑定多种身份源，比如微信登录、GitHub 登录都要考虑，那这个管理后台就很难设计了对吧。然后你的 API 设计也很难，数据结构分离也是很麻烦的事。
实话说，2020 年我们公司内部做过权限管理系统，全都是我的一个 Java 团队，大概前后端加在一起 6-7 个人，做了大概 8-10 个月的时间，那个时候就是因为不认识 Authing CEO 谢扬，就没有去了解到这款产品。如果提前知道，就不选择自建团队了。
而且，会做权限的基本是老牌的程序员，Java 技术上可能是他们比较擅长的，所以我们当时选 Java 团队来做权限系统。但是我们公司原来的技术栈有 Golang、Node.js、Python，所以为了这个团队又引入了多语言技术栈，搞得我现在维护这个 Java 的项目还是挺麻烦的。
其实我觉得，未来像我们这样的公司就应该更多专注于做你擅长的业务领域的事情，不要老是天天因为软件而搞得大家很难受，技术是用来去解决问题的，云原生才是未来。
Q6：
过去在线教育经历了部分风波，现在 AI 又会带来新的革命，从过去到未来，你们是如何看待行业发展的？会怎样去应对和迭代？
我觉得教育是持续值得做的事情、是长周期的，它不会因为政策或者风向出问题。当我们决定要做教育的时候，从来不会想着说踩风口，都是以 10 年甚至 20 年去看待这件事的。
所以我不认为一些市场波动会对我们造成什么影响，我们只会思考未来的教育应该是什么样子、今天的技术在教育上还有哪些值得应用的地方。然后我们也发现，教育的知识层出不穷，而且都是围绕工具展开的，所以我们也不需要着急说用一套技术解决所有问题，可能是去一个一个地做。像我们教量化的时候，做了量化工具，教 RPA 做了 RPA 工具，教 AI 做了 AI 工具，每一个端口上我们逐步做、然后再把共性的东西整合在一起。
而面向未来的 AI 时代，风变还是会坚持做三个方向上的事，第一是让好的 AI 工具能让更多的人能快速体验上、学习上。第二是持续做更好的内容，跟着我们的内容学下来，质量、学习效果、学习体验都是市场最佳。第三，风变的课程都有配套的运营服务，因为教育是有温度的，是离不开人的，哪怕你技术和产品内容写得再好，还是要有人去服务的。
今天如果大家学去学 AI 技能，你需要去思考的事是怎么利用 AI 变成超级个体，去能够开展自己的创业和副业。或者说，今天国家在大力推广数字化，政府有关部门也会颁发一些等级和能力认证，我们都会努力去做这样的打通，让大家学有收获、甚至拿到有含金量的证书、去升职加薪。
其实，我们不仅仅是把 AI 集成到我们的学习系统和课程里面，我们还会把这样的能力上架到 B 端的教学工具，每个做教育的都可以用我们产品作为工具，简单来讲就是做教育的独立站，同时你的独立站里可以集成一个 AI 老师。这是我们在做的事情，也在训练垂直领域的模型，比如说教医学的，教金融学、教哲学，这些语料集我们也在做。
