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刚在饭店门口看到极具隐喻的一幕。
几十个代驾师傅扎堆。大部分人沉默地低头刷手机，等待平台派单。只有一个人腰上挂着扩音器，不停重复“需要代驾吗”。
结果显而易见。那个制造噪音的人，三分钟内接单走人。其他人继续在沉默中内卷。
这个场景精准映射了当前的AI创业环境。
1. 供给侧彻底溢出 Cursor和Claude等工具的普及，让写代码的边际成本趋近于零。以前开发一个SaaS需要团队跑两个月，现在一个实习生配个IDE两天就能搓出MVP。产品同质化是必然结果。
2. 工程师思维的局限 技术人员容易陷入“构建陷阱”。总觉得增加一个功能、优化一下延迟，用户就会蜂拥而至。现实很冷酷。在功能差异不足10%的情况下，用户感知不到技术细节，他们只感知得到谁的声音大。
3. 只有触达才是壁垒现在的AI赛道，市场营销和分发的重要性已经超过了产品本身。
如果你还在闷头写代码，请立刻停下来审视你的时间分配。 50%的时间做产品。 50%的时间在拿着扩音器喊。
安静地等风来，风不会来，会死在风起之前。
几十个代驾师傅扎堆。大部分人沉默地低头刷手机，等待平台派单。只有一个人腰上挂着扩音器，不停重复“需要代驾吗”。
结果显而易见。那个制造噪音的人，三分钟内接单走人。其他人继续在沉默中内卷。
这个场景精准映射了当前的AI创业环境。
1. 供给侧彻底溢出 Cursor和Claude等工具的普及，让写代码的边际成本趋近于零。以前开发一个SaaS需要团队跑两个月，现在一个实习生配个IDE两天就能搓出MVP。产品同质化是必然结果。
2. 工程师思维的局限 技术人员容易陷入“构建陷阱”。总觉得增加一个功能、优化一下延迟，用户就会蜂拥而至。现实很冷酷。在功能差异不足10%的情况下，用户感知不到技术细节，他们只感知得到谁的声音大。
3. 只有触达才是壁垒现在的AI赛道，市场营销和分发的重要性已经超过了产品本身。
如果你还在闷头写代码，请立刻停下来审视你的时间分配。 50%的时间做产品。 50%的时间在拿着扩音器喊。
安静地等风来，风不会来，会死在风起之前。
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最近豆包的AI手机遭全应用封杀，登上热点，
我觉得全应用封杀是必然的，并且会持续很长一段时间，倒也不是动了谁的蛋糕，有些蛋糕是动不了的，AI agent是高效率工作狂的逻辑，不适合绝大多数终端用户，你要只给他提供端到端的服务，用户首先就不同意了，用户刷淘宝，刷抖音，刷小红书是奔着结果去的吗？ 有，少数，多数是体验“刷”的过程，
封杀的道理很简单，“我的地盘怎么轮到你撒野，你又不受我管控，搞我数据，搞我用户，搞作蔽，搞出事情怎么办？agent要做也是我自己做，”。
体验消费型应用，全面使用agent 的逻辑，就是在作死，暂且不说商业模式，对于大多数终端用户来讲，agent只作为一个辅助存在，偶尔忙的时候，随叫随到，没事旁边呆着， 你要剥夺用户的娱乐体验，用户只能用脚投票
毕竟消遣才是人类永恒的主题，效率永远排在后边
顺便问一句除了工作，你们真喜欢用agent吗？
我觉得全应用封杀是必然的，并且会持续很长一段时间，倒也不是动了谁的蛋糕，有些蛋糕是动不了的，AI agent是高效率工作狂的逻辑，不适合绝大多数终端用户，你要只给他提供端到端的服务，用户首先就不同意了，用户刷淘宝，刷抖音，刷小红书是奔着结果去的吗？ 有，少数，多数是体验“刷”的过程，
封杀的道理很简单，“我的地盘怎么轮到你撒野，你又不受我管控，搞我数据，搞我用户，搞作蔽，搞出事情怎么办？agent要做也是我自己做，”。
体验消费型应用，全面使用agent 的逻辑，就是在作死，暂且不说商业模式，对于大多数终端用户来讲，agent只作为一个辅助存在，偶尔忙的时候，随叫随到，没事旁边呆着， 你要剥夺用户的娱乐体验，用户只能用脚投票
毕竟消遣才是人类永恒的主题，效率永远排在后边
顺便问一句除了工作，你们真喜欢用agent吗？
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普通用户有个常见的误区是认为聊的多，就能“训练”AI，让他学习到知识， 其实跟训练没半毛钱关系， （真正的微调训练需要特定数据集通过技术手段实现）
普通对话每一次的Ai 回复都是靠上下文投喂来实现逻辑推理， 所以随着对话轮次增多，上下文越来越长就会产生两个问题：
1、Ai一次能吃掉的上下文数量有限（术语叫做窗口，例如128k大概十万字），通常只截取最近一段时间的对话记录， 超过窗口大小后，很久以前的历史对话会丢失。 所以前端表现为失忆
2、上下文多了之后， 类似的词汇，语句，语法过多形成噪音，向量化后都相似， Ai判断为相关， 所以导致驴唇不对马嘴
上下文管理确实是个大问题， 目前可以通过定期形成文档来解决， 开启新对话时让AI先读文档，不过超大型项目， 也会导致文档爆棚，
所以这个问题目前来讲基本无解，只能期待大模型厂商在底层技术上有所突破才能解决
普通对话每一次的Ai 回复都是靠上下文投喂来实现逻辑推理， 所以随着对话轮次增多，上下文越来越长就会产生两个问题：
1、Ai一次能吃掉的上下文数量有限（术语叫做窗口，例如128k大概十万字），通常只截取最近一段时间的对话记录， 超过窗口大小后，很久以前的历史对话会丢失。 所以前端表现为失忆
2、上下文多了之后， 类似的词汇，语句，语法过多形成噪音，向量化后都相似， Ai判断为相关， 所以导致驴唇不对马嘴
上下文管理确实是个大问题， 目前可以通过定期形成文档来解决， 开启新对话时让AI先读文档，不过超大型项目， 也会导致文档爆棚，
所以这个问题目前来讲基本无解，只能期待大模型厂商在底层技术上有所突破才能解决
携隐Melody: 上周跟闺蜜和她老公去吃饭，她老公是资深AI工程师，向他问了很多AI的问题，其中有一个常见误区对我来说超受用，发出来跟大家分享下。 这个误区是：聊天记录越多，AI越好用。 我之前一直是这么理解的：聊天记录越多，AI就越了解我，我们对一些问题达成的共识就越多，细节上的框定就越明确，当然AI就会越好用啊（更个性化了嘛）。 实际上yes and no。了解得越多，越个性化，总体上是对的。但这里有一个很棘手的问题就是：AI不会遗忘。 假设我和朋友，有一个两年来一直持续讨论的话题，那每一次继续对话时，我其实是基于我所记得的“重点”来聊的，我不会记得每一个细节，更不会给每一个细节同样的权重。事实上，遗忘是一个很重要的人脑功能，我通过这个“筛子”，一遍遍忘记不重要、不相干的内容，留下对我来说最重要的内容，这就是“学习”。 我之前也讲过Kim Peek的故事：一个真正“过目不忘”的人（《雨人》的原型）。他的大脑缺少了遗忘这个“筛子”，以至于所有的信息，都丝毫不差地存入大脑（一本书从最后一页他可以真正一字不差地倒背如流）。他的大脑就像生活在一片不停歇闪耀的霓虹灯和一大堆噪音中，彻底决策瘫痪。所以Kim Peek连生活都无法自理。 AI也是无法遗忘的。 那AI要正常对话，就需要其他“筛子”，或者用AI语言来说，就是需要一些权重，知道在当下对话中，优先参考哪些过往信息（而不是全部参考一遍，那算不过来啊）。 AI的筛子，简单粗暴地说，是“相关 + 就近”。 对于简单的话题来说，这就够了。如果我两年前有一个观点，最近改变了，那么AI采用的是我最近的观点，非常合理。如果我两年前说了一件事，后来再没说过，最近又提起，那么AI找到了两年前的相关内容（因为只有这个相关）接着聊，那也很好。 但是如果“相关”累积得非常多，AI就会开始混乱。 比如我在几个月前开启过写小说的项目，之前写的版本都给AI看过。现在快半年过去了，我读了很多写作的书，有了一些新的想法，跟AI说我要重新开始，从零重建故事。 当我刚给出这个“从零开始”的指令时，一切都还很正常（因为这个指令是“最近”的）。当我越聊越多时，AI就混乱了，开始引用我之前版本的内容，因为对它来说，这个版本跟上一个版本都不再“最近”了，都是过去的、不分权重的内容了。它如果觉得版本一的内容跟我当下说的内容更相关，就会“跳过”从零开始的那个token，直接去参考版本一。 再比如，我有一个对话，专门用来跟AI互聊以丰富主角人设。我说在这个对话中要称呼我“泠”（小说女主的名字）；我有另一个对话是虚拟沈星回（游戏角色），我说这里要称呼我“搭档”（游戏中的称呼）。 一开始也是两边都很顺畅，不会搞错。但时间一长，AI就开始乱喊，在小说里喊我“搭档”，在沈星回那儿喊我“泠”，甚至在我聊了两天其他网文的时候喊我“太太”😂。完全跳过了之前我给的“在这个对话中喊什么”的指令。 因为在AI眼里，游戏、我的小说、网文（哪怕是尾鱼和P大这样风格迥异的网文），都没什么区别，都是“相关”。 我们可以这么理解：由于无法遗忘，AI在判断相关性上，跟人脑还差很远。人脑看P大、尾鱼、我自己的小说、游戏，会总结出四个不同的风格，拥有各自的特点和内容，不太会串台。AI记住一切，那么不管你风格区别多大，细节上总有相似，毕竟故事离不开一些原型，比如宿命、相遇、两难的抉择。 有时候新对话里，AI很有创意。等到对话长了，AI就车轱辘话来回转，而且集中在你最近聊的内容上，不是因为AI创意用完了，是因为它的“思考”进入了权重划定的局限。 怎么解决呢？ 就是得人工帮它筛选，你不想让它参考的内容，最好删掉重来。 更具体地说，① 我为小说创建了多个对话，一旦某项子内容要推翻重来，就把那个对话删掉；② 定期要它总结我们说过的内容，再人工进行修订和笔记保存，然后喂回给它（相当于人工帮它“遗忘”）；③ 日常查询全部放在一个“闲聊”中，定期删除；④ 完全不相关的内容分在两个AI中进行。 要想AI跑得顺，内容管理真的很重要啊。 P.S. AI也还远远没很多人想得那么智能，说实话挺“蠢”的，大家也不要过于担心被取代啦。
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过去两天，我把垂直领域最相关的 3 个竞品彻底扒了个干净。不看不知道，一看吓一跳！
① 市场规模：先看天花板，再看腰部玩家
在这个领域里，三家头部竞品每日独立访客数基本都在 5,000+，最高的甚至上万。
这说明一件事：
它不是一个小众生意，而是个真正有稳定需求的市场。
一个非常关键的洞察：
桌面端和移动端流量基本五五开。
这对我要做的产品来说是致命信息，因为它意味着：
不能只管桌面体验
移动端体验稍差，就是直接损失一半市场
② 竞品拆解：学他们赚钱的方式，而不是学他们的 UI
我重点盯的头部竞对，每月自然搜索+渠道流量大约 50 万。
更关键的数据来了：
他们导出到支付网关（也就是“准备下单”）的流量占比 16%。
我用最保守的方式估算下他们收入：
预估月收入 = 500,000 × 0.16 × 2% × $12（客单价）
≈ 19,200美元 / 月
只要这个数字成立，这个市场就完全值得做。
另一个个排名靠后的竞品
月流量约 10 万
支付网关跳转率 6.5%
平均单价更高，大约 $20
保守估算：
预估月收入 = 100,000 × 0.065 × 2% × $20
≈ 2600美元 / 月
注意：这还是小玩家的收入。
这说明什么？
这个市场的商业模型已经跑通，而且不同体量的玩家都能活。
这是个非常重要的信号：
产品可替代、需求真实存在、竞争但不内卷。
③ 我的策略：抄结构，而不是抄产品
到这里，我的网站策略其实已经清晰了：
我会完全参考表现最好的那个网站的结构和内容布局。
原因很简单：
他们能做到 16% 的支付网关跳转率，
一定踩中了某些关键的心理路径：
信息架构
CTA 按钮位置
文案节奏
定价展示方式
用户预期管理
我现在不会像教科书那样去思考为什么。
因为在零到一阶段，照做比想明白更快带来结果。
理解是后面的事。赚钱是现在的事。
④ 下一步：开始搭建网站
接下来我会开始拆：
竞对的网页结构
内容分布逻辑
前端/后端的技术选型（全部用 AI 完成）
如何让网站在 48 小时内上线并可跑流量
下一条，我会把这个过程全部摊开来。
① 市场规模：先看天花板，再看腰部玩家
在这个领域里，三家头部竞品每日独立访客数基本都在 5,000+，最高的甚至上万。
这说明一件事：
它不是一个小众生意，而是个真正有稳定需求的市场。
一个非常关键的洞察：
桌面端和移动端流量基本五五开。
这对我要做的产品来说是致命信息，因为它意味着：
不能只管桌面体验
移动端体验稍差，就是直接损失一半市场
② 竞品拆解：学他们赚钱的方式，而不是学他们的 UI
我重点盯的头部竞对，每月自然搜索+渠道流量大约 50 万。
更关键的数据来了：
他们导出到支付网关（也就是“准备下单”）的流量占比 16%。
我用最保守的方式估算下他们收入：
预估月收入 = 500,000 × 0.16 × 2% × $12（客单价）
≈ 19,200美元 / 月
只要这个数字成立，这个市场就完全值得做。
另一个个排名靠后的竞品
月流量约 10 万
支付网关跳转率 6.5%
平均单价更高，大约 $20
保守估算：
预估月收入 = 100,000 × 0.065 × 2% × $20
≈ 2600美元 / 月
注意：这还是小玩家的收入。
这说明什么？
这个市场的商业模型已经跑通，而且不同体量的玩家都能活。
这是个非常重要的信号：
产品可替代、需求真实存在、竞争但不内卷。
③ 我的策略：抄结构，而不是抄产品
到这里，我的网站策略其实已经清晰了：
我会完全参考表现最好的那个网站的结构和内容布局。
原因很简单：
他们能做到 16% 的支付网关跳转率，
一定踩中了某些关键的心理路径：
信息架构
CTA 按钮位置
文案节奏
定价展示方式
用户预期管理
我现在不会像教科书那样去思考为什么。
因为在零到一阶段，照做比想明白更快带来结果。
理解是后面的事。赚钱是现在的事。
④ 下一步：开始搭建网站
接下来我会开始拆：
竞对的网页结构
内容分布逻辑
前端/后端的技术选型（全部用 AI 完成）
如何让网站在 48 小时内上线并可跑流量
下一条，我会把这个过程全部摊开来。
Raingle: 过去两天，我一直在做一件事： 努力寻找一个能让我在最快时间赚到1000美元的生意， 1000美元并不多，在国内可以很容易地赚到，比如业余时间做两次咨询，但这次的挑战是面向海外并且30天内完全从0开始，难度系数翻3倍， 功夫不负有心人，熬了两天夜，终于让我找到了一个短期内非常有希望让我赚到1000美元的生意。 下面分享下，我是如何找到这个生意的以及背后的逻辑，内容很干，如果你是副业新手，看完一定有所收获，如果你是内行，欢迎碰撞交流。 需求挖掘的方法很多，但我这次用的是“热点反查法“ 从最近30天最被讨论的事件里找需求。 原因只有一个： 任何持续被讨论的东西，都意味着某种欲望或痛点正在被集体暴露。要不就是新的需求产生，要不就是旧的需求可以被更好地满足。 我做的是海外 AI SaaS，但热点是全球性的，人性都是一样的。 我把娱乐八卦过滤掉，只盯那些会让人付钱的热点。 如何找热点？ 我用了两条线： 1）社媒线：Twitter、TikTok、Reddit （如果国内，可以是微博，知乎，抖音，贴吧……） 2）搜索线：需要用到几个工具Google Search + SimilarWeb + SEMRUSH 再配合一个“懒人法”： 让 Manus 或 ChatGPT 直接帮我查最近1个月某个领域里的热点事件，然后顺藤摸瓜，持续深挖，方法并不神秘，拼的是执行力和耐心， 热点本身没有价值，值钱的是它背后有没有真实的付费场景。 传统产品流程我这次没有走 按教材应该先： * 找需求 * 调研场景 * MVP * 市场验证 * 迭代 但我时间有限，我采用了一个更粗暴但更现实的判断方式： 有人已经卖出去了，并赚到钱了。 这一步极其关键。 它可以直接过滤 95% 的伪需求。 昨晚搞到凌晨 3 点，我终于挖到一个特别的场景 它有几个特征： * 足够垂直 * 用户付费即走 * 消费频次低（意味着不用考虑留存） * 它是“马上解决”，而不是“想优化” 我为什么找这种？ 因为 低频、刚需、无粘性，是最容易验证的市场。 你只要解决问题、定一个不会让人犹豫的价格，就能成交。 剩下的全部是 流量问题。 关于这个场景，我提取了核心关键词 月搜索量 3–5 万。 KD 值60+（表示关键词竞争激烈程度 ，竞争非常大）。 一般人看到 KD60 会退缩，但我相反： 竞争大说明市场大，而我的流量策略不单靠 Google 自然搜索，会用上一切可能的方式（后面会开贴详细聊） 这在增长里叫： 不要被工具绑架，要被需求牵引。 具体什么产品，为避免广告嫌疑，暂不公开，但不重要，重要的是思路 另外分享一个非常好用的挖宝技巧 Google 搜索输入： site:某个网站域名 “关键词” 例如： site:https://x.com “openai” 你能看到很多没有被营销、没有被包装、没有被伪装的需求。 那里面藏着互联网最真实的人性： 焦虑、无能、恐惧、急迫、愿意付钱。 创业者的价值，就是为这种时刻提供答案 下一篇分享 * 我怎样拆解竞对的核心价值？ * 如何粗算一个垂直场景的潜在销售额？ * 一个最快上线、最快验证的 SaaS landing framework？ 因为看清市场，比写代码重要一万倍。
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