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置顶很多新朋友问，出海去到底是做什么的。
简单来说，出海去是孵化「一人公司」，助力全球增长的新型社区孵化器。
我们深知，对于独立开发者而言，写代码往往只是起点，真正的挑战在于如何验证需求、搞定合规支付，以及如何在陌生的海外市场做增长。
这几年，我们沉淀了 60 多场实战分享，汇聚了 1100 多位校友。这里没有一夜暴富的神话，只有真实的踩坑经验和一群正在路上的同行者。
如果你想做一款能盈利的全球化产品，或者只是想看看外面的机会，欢迎花几分钟读读我们的官网 chuhaiqu(.)club
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5 01
2026 年 AI 开发的主流模式一定是 Harness Engineering 了，OpenAI 已经基于此生成了超 100 万行生产级代码
最早是 Prompt Engineering，去年是 Context Engineering
真的感叹 AI 变化之快，但是对工程师来说 仔细理解又发现万变不离其宗。
因为 Harness 本质是一种新兴的工程系统，用于管控和引导 AI Agent 的行为。它就像给马套上马具一样，约束 AI 在长时复杂任务中的运行，确保可靠性和稳定性。
这一概念由 HashiCorp 创始人 Mitchell Hashimoto 提出，并被 OpenAI 采纳。
Harness 包括动态上下文工程（提供知识库）、架构约束（强制规则如依赖分层）、验证机制（测试与Linting）以及反馈回路（自动纠错）。
简单来说，Harness 是让人类工程师从写代码转向设计AI的“运行环境”。
最早是 Prompt Engineering，去年是 Context Engineering
真的感叹 AI 变化之快，但是对工程师来说 仔细理解又发现万变不离其宗。
因为 Harness 本质是一种新兴的工程系统，用于管控和引导 AI Agent 的行为。它就像给马套上马具一样，约束 AI 在长时复杂任务中的运行，确保可靠性和稳定性。
这一概念由 HashiCorp 创始人 Mitchell Hashimoto 提出，并被 OpenAI 采纳。
Harness 包括动态上下文工程（提供知识库）、架构约束（强制规则如依赖分层）、验证机制（测试与Linting）以及反馈回路（自动纠错）。
简单来说，Harness 是让人类工程师从写代码转向设计AI的“运行环境”。
4 00
Will 在一个月内用最偷懒的方式把 App 做到 1 万美元的月经常性收入（MRR）。
不需要自己每天去私信 100 个网红，也不需要搞什么 UGC 内容矩阵。
📖 他的方法如下：
借鉴已验证的产品
以 Cal AI 或 UMax 为例，早期直接模仿，避免过度创新。
直击用户核心需求
切入外貌焦虑、生存恐惧或社会地位渴望，不盲目开发生产力工具。最好在产品中设计自带传播属性的环节。
设置硬付费墙
用户引导流程结束后直接展示付费墙，不提供免费版或试用期。定价可采用每周 9.99 美元或每年 39.99 美元。
获取并利用广告补贴
使用 TikTok 新账号获取 6000 美元广告补贴。通过 Smart+ 投放，每日预算 50 美元，明确优化目标为订阅转化而非安装量。
打造原生短视频广告
甚至可以在视频里故意闪过一张奇怪的图片，就是为了骗用户评论「你刚刚看到了吗」。不管评论什么，都能让算法觉得有互动，从而拿到更便宜的流量。
数据达标后扩量
一旦跑通了 CPA 小于 LTV 的数据，直接增加预算扩大投放规模。
不需要自己每天去私信 100 个网红，也不需要搞什么 UGC 内容矩阵。
📖 他的方法如下：
借鉴已验证的产品
以 Cal AI 或 UMax 为例，早期直接模仿，避免过度创新。
直击用户核心需求
切入外貌焦虑、生存恐惧或社会地位渴望，不盲目开发生产力工具。最好在产品中设计自带传播属性的环节。
设置硬付费墙
用户引导流程结束后直接展示付费墙，不提供免费版或试用期。定价可采用每周 9.99 美元或每年 39.99 美元。
获取并利用广告补贴
使用 TikTok 新账号获取 6000 美元广告补贴。通过 Smart+ 投放，每日预算 50 美元，明确优化目标为订阅转化而非安装量。
打造原生短视频广告
甚至可以在视频里故意闪过一张奇怪的图片，就是为了骗用户评论「你刚刚看到了吗」。不管评论什么，都能让算法觉得有互动，从而拿到更便宜的流量。
数据达标后扩量
一旦跑通了 CPA 小于 LTV 的数据，直接增加预算扩大投放规模。
3 03
Claude 这种大模型只要你带着点假设、预设框架和情绪去提问，大概率会回答你想听的答案。
你问它该不该发布，它能找 5 个理由说该。换个说法问是不是个糟糕的主意，它立刻找 5 个反面理由。
如果用来做重大决策会出大事（想起之前韩国有个初创负责人靠这个裁员公司乱糟糟）。
Andrej Karpathy 之前搞出来的 LLM Council 就是来破解这个死局的
不依赖单人反馈，让 5 个完全不同思维风格的 AI 顾问并行思考，再互相匿名找茬，最后逼出一个令你难以置信的答案：
The Contrarian 反传统者， 专门挑刺
The First Principles Thinker 第一性原理，无视你提的具体方案，直接刨根问底你到底要解决什么
The Expansionist 满世界找你忽略的上限概率。专门打你把天花板想太低、身边的潜在巨大红利没看见的盲区。
The Outsider 局外人，不管你的过往和行业背景，只对眼前的方案做真实反应。打破对你来说是常识但客户完全懵逼的知识诅咒。
The Executor 无情执行机器。点子再宏大，如果给不出第一步，立马开喷落不到实处。
最后让他们基于这些回答匿名互相拷问谁最合理？谁盲区最大？以及「所有人都漏掉了什么」，在每一轮匿名互掐里往往能出很多有真正价值的洞察。
你问它该不该发布，它能找 5 个理由说该。换个说法问是不是个糟糕的主意，它立刻找 5 个反面理由。
如果用来做重大决策会出大事（想起之前韩国有个初创负责人靠这个裁员公司乱糟糟）。
Andrej Karpathy 之前搞出来的 LLM Council 就是来破解这个死局的
不依赖单人反馈，让 5 个完全不同思维风格的 AI 顾问并行思考，再互相匿名找茬，最后逼出一个令你难以置信的答案：
The Contrarian 反传统者， 专门挑刺
The First Principles Thinker 第一性原理，无视你提的具体方案，直接刨根问底你到底要解决什么
The Expansionist 满世界找你忽略的上限概率。专门打你把天花板想太低、身边的潜在巨大红利没看见的盲区。
The Outsider 局外人，不管你的过往和行业背景，只对眼前的方案做真实反应。打破对你来说是常识但客户完全懵逼的知识诅咒。
The Executor 无情执行机器。点子再宏大，如果给不出第一步，立马开喷落不到实处。
最后让他们基于这些回答匿名互相拷问谁最合理？谁盲区最大？以及「所有人都漏掉了什么」，在每一轮匿名互掐里往往能出很多有真正价值的洞察。
10 03
让 AI 帮你干活效率提升的 5 点建议：
1️⃣ 先做计划再动手是避免重做的核心原则。
“执行前先输出方案”这句指令能直接挡掉大部分的返工时间。
2️⃣ 给出明确的交付标准极其重要。
单纯要求“帮我整理文件”毫无意义，明确指出“输出文件夹结构、附加命名规则和操作日志”才是有效的驱动方式。
AI 永远无法凭空猜测你的心理预期。
3️⃣ 授权 AI 提出疑问可以大幅降低幻觉和错误率。
“遇到不确定或有歧义的地方直接标记并向我提问，绝对不要自己盲猜”，这句话非常适合放进每个项目的专属说明里。
4️⃣ 局部修改永远比推翻重写更稳妥。
与其要求“重写这段”，不如给出“只修改第二段，保持原有结构不动，让逻辑更顺畅”的精准指令。
这样能最大程度复用已有的上下文，输出结果也更可控。
5️⃣ 提前锁定输出格式能省去大量的二次排版时间。
如果不加限制，后期手动调整会非常繁琐。
直接附上“采用 Markdown 排版，分为三个段落，并在文末附带三百字以内的总结”，就能一步到位拿到成品。
1️⃣ 先做计划再动手是避免重做的核心原则。
“执行前先输出方案”这句指令能直接挡掉大部分的返工时间。
2️⃣ 给出明确的交付标准极其重要。
单纯要求“帮我整理文件”毫无意义，明确指出“输出文件夹结构、附加命名规则和操作日志”才是有效的驱动方式。
AI 永远无法凭空猜测你的心理预期。
3️⃣ 授权 AI 提出疑问可以大幅降低幻觉和错误率。
“遇到不确定或有歧义的地方直接标记并向我提问，绝对不要自己盲猜”，这句话非常适合放进每个项目的专属说明里。
4️⃣ 局部修改永远比推翻重写更稳妥。
与其要求“重写这段”，不如给出“只修改第二段，保持原有结构不动，让逻辑更顺畅”的精准指令。
这样能最大程度复用已有的上下文，输出结果也更可控。
5️⃣ 提前锁定输出格式能省去大量的二次排版时间。
如果不加限制，后期手动调整会非常繁琐。
直接附上“采用 Markdown 排版，分为三个段落，并在文末附带三百字以内的总结”，就能一步到位拿到成品。
1 00
前两天一个国内传统制造业老板跟我说在养龙虾，我说这么潮 OpenClaw 搭建玩起来还是有点门槛的，他说啥是 OpenClaw，然后发了个截图给我，一看原来是 AnythingLLm
那就顺便跟大家介绍一下，这个项目是一个本地的 RAG + AI 知识库工具，支持 Ollama、Llama3、Deepseek、Kimi 等模型。可以上传文档直接对话，完全隐私优先，不需要复杂配置。
做个人知识管理、私有 AI 助手都很合适。完全开源，正往 6万 star 迈进。
github.com
那就顺便跟大家介绍一下，这个项目是一个本地的 RAG + AI 知识库工具，支持 Ollama、Llama3、Deepseek、Kimi 等模型。可以上传文档直接对话，完全隐私优先，不需要复杂配置。
做个人知识管理、私有 AI 助手都很合适。完全开源，正往 6万 star 迈进。
github.com
2 03
Kommodo 是一个从录屏小工具 pivot 到企业知识管理的 SaaS，现在每月 4.2 万美元 MRR，用户超 10 万。
它的增长不靠广告，全靠产品自增长。
用户分享出去的视频链接是第一大来源，收到链接的人在点开瞬间就已经看到了产品价值，根本不需要落地页说服。
这才是真正的 PLG，用户就是你的销售！
他们还做了一批无需安装的免费网页小工具，简易录屏、提词器、视频转 SOP 生成器。这些工具截流的都是正在主动搜索解决方案的高意向用户，转化率比付费流量好得多。
试过投广告，发现获客成本根本打不平 LTV，直接放弃。
另外，创始人亲自做客服，每次只问两个问题「你怎么找到我们的」「你为什么需要我们」。这些答案直接决定了 SEO 关键词和产品路线图，比任何战略会议都管用。
专注干有用的事，其他全部停掉。
每天开始问问「过去 24 小时学到了什么」。新功能有没有人抱怨？数据是涨是跌？立刻决定是再观察还是直接下线。
它的增长不靠广告，全靠产品自增长。
用户分享出去的视频链接是第一大来源，收到链接的人在点开瞬间就已经看到了产品价值，根本不需要落地页说服。
这才是真正的 PLG，用户就是你的销售！
他们还做了一批无需安装的免费网页小工具，简易录屏、提词器、视频转 SOP 生成器。这些工具截流的都是正在主动搜索解决方案的高意向用户，转化率比付费流量好得多。
试过投广告，发现获客成本根本打不平 LTV，直接放弃。
另外，创始人亲自做客服，每次只问两个问题「你怎么找到我们的」「你为什么需要我们」。这些答案直接决定了 SEO 关键词和产品路线图，比任何战略会议都管用。
专注干有用的事，其他全部停掉。
每天开始问问「过去 24 小时学到了什么」。新功能有没有人抱怨？数据是涨是跌？立刻决定是再观察还是直接下线。
2 06
Keploy 开源了个挺实用的 API 测试提效工具，目前 1.6 万 star。
底层是用 eBPF 抓取网络流量，你只需正常把服务跑起来，就能自动录制数据库查询、消息队列和外部 API 调用，全过程完全不需要改代码。
关键是它能把复杂的分布式请求确定性地重放出来，相当于把真实的线上流量全自动变成了测试用例和 mock 数据。语言无关。
🔗 github.com
底层是用 eBPF 抓取网络流量，你只需正常把服务跑起来，就能自动录制数据库查询、消息队列和外部 API 调用，全过程完全不需要改代码。
关键是它能把复杂的分布式请求确定性地重放出来，相当于把真实的线上流量全自动变成了测试用例和 mock 数据。语言无关。
🔗 github.com
0 00
很多 App 在 100 到 1000 用户这个阶段就挂了。
不是产品有问题，是创始人太急，还没搞定留存就开始砸广告。
这个 0 到 10 万用户的 7 阶段路线图讲得很清楚：
0-10：找到 10 个愿意今天付钱的人
10-100：手动做不能规模化的事
100-500：先把留存做到 5% 以下再谈增长
500-1k：搭建内容和推荐引擎
1k-10k：合作 + 分销 + 小规模付费测试
10k-50k：砍掉无效渠道，建社区护城河
50k-100k：品牌化和规模化投放
前三个阶段又慢又琐碎，但它们是后面爆发的基础。
不是产品有问题，是创始人太急，还没搞定留存就开始砸广告。
这个 0 到 10 万用户的 7 阶段路线图讲得很清楚：
0-10：找到 10 个愿意今天付钱的人
10-100：手动做不能规模化的事
100-500：先把留存做到 5% 以下再谈增长
500-1k：搭建内容和推荐引擎
1k-10k：合作 + 分销 + 小规模付费测试
10k-50k：砍掉无效渠道，建社区护城河
50k-100k：品牌化和规模化投放
前三个阶段又慢又琐碎，但它们是后面爆发的基础。
0 20
不少不错的产品，其实是被自己的落地页（landing page）毁掉的。
页面塞得越满，用户反而越抓不到重点。借着最近重构页面，我给自己定了几条原则：
卡片能省则省。
现在很多介绍页铺满带阴影的圆角卡片，但如果去掉边框和底色不影响阅读就别加。
合理的留白和清晰的文字层级，比多余的装饰更有效。
动效要克制。
满屏特效只会让人觉得乱。
整个页面保留两三处作为过渡或引导就够了，动效的作用是引导，不是表演。
首屏不是产品说明书。
一句最核心的文案，一个操作按钮，仅此而已。
有两个简单的自检方法：遮住 Logo，用户能不能一眼看出这是什么产品？
把首屏文案发给陌生人，他们能不能在五秒内说出你解决了什么问题？做不到，就重写。
从一开始就用真实文案。
占位符会骗你，让你以为结构没问题。
真实的文案逻辑会直接暴露页面哪里讲不通，比先套模板再往里填内容，省去很多返工。
每个区块只讲一件事。
不要在同一屏里既讲品牌故事，又罗列功能，还促注册。
标题用最直白的话写，确保用户快速滑过时也能立刻明白这一屏的重点。做不到，就精简，直到做到为止。
最后记住三个字：做减法！
页面塞得越满，用户反而越抓不到重点。借着最近重构页面，我给自己定了几条原则：
卡片能省则省。
现在很多介绍页铺满带阴影的圆角卡片，但如果去掉边框和底色不影响阅读就别加。
合理的留白和清晰的文字层级，比多余的装饰更有效。
动效要克制。
满屏特效只会让人觉得乱。
整个页面保留两三处作为过渡或引导就够了，动效的作用是引导，不是表演。
首屏不是产品说明书。
一句最核心的文案，一个操作按钮，仅此而已。
有两个简单的自检方法：遮住 Logo，用户能不能一眼看出这是什么产品？
把首屏文案发给陌生人，他们能不能在五秒内说出你解决了什么问题？做不到，就重写。
从一开始就用真实文案。
占位符会骗你，让你以为结构没问题。
真实的文案逻辑会直接暴露页面哪里讲不通，比先套模板再往里填内容，省去很多返工。
每个区块只讲一件事。
不要在同一屏里既讲品牌故事，又罗列功能，还促注册。
标题用最直白的话写，确保用户快速滑过时也能立刻明白这一屏的重点。做不到，就精简，直到做到为止。
最后记住三个字：做减法！
3 13
再看 YC CEO Garry Tan 写的 YC Office Hours AI 提示词，真的常看常新。
我们真的很容易掉进代码先行的陷阱。
脑子里冒出一个点子，立马就开始纠结用什么技术栈，怎么把 UI 画得更好看，迫不及待想把东西跑起来。
在出海去做孵化的过程中 这种现象也很常见。聊到目标用户，大家总习惯用“海外创作者”或“中小企业团队”这种大词，很多人甚至都说不出来。
你没法把产品卖给一个模糊的群体，目标用户必须具象化。
定位必须具体到某一家公司的某一个运营，具体到他每天在哪个环节浪费了 2 个小时，如果不解决这个问题，他会面临什么麻烦。
另外，千万别把社交平台上的好评和兴趣等同于需求。
别人点个赞或者顺手填个邮箱，那只算是凑热闹。真正的需求是有人愿意为你那个粗糙的半成品掏出现金，或者服务器挂了 20 分钟会有客户急着找你跟进。
一个人单打独斗，试错的时间成本太高了。很多人总想着憋个大招，做个全功能平台再上线，觉得功能少了拿不出手。
YC 的逻辑是逼着你去找到那个最窄的切口。
假如这周砍掉所有边缘功能，只留一个核心动作，还有人愿意付钱吗？如果一个极简版都没人用，这通常意味着核心价值没立住，完全无关你的产品架构庞不庞大。
说到底，不管做工具还是社区，这两年技术壁垒已经变得很薄了。
真正拉开差距的核心，在于你对真实痛点有多诚实，以及有没有不骗自己的清醒认知。
最后，如果你在做自己的产品 在写代码前一定要搞清楚这六个问题：
1. 真实需求的证据是什么？
2. 用户现在怎么凑合解决这个问题？
3. 你的目标用户具体是谁、叫什么名字？
4. 最小可付费版本是什么？
5. 你有没有真的坐在用户旁边看他们用？
6. 三年后你的产品是更重要还是更不重要？
我们真的很容易掉进代码先行的陷阱。
脑子里冒出一个点子，立马就开始纠结用什么技术栈，怎么把 UI 画得更好看，迫不及待想把东西跑起来。
在出海去做孵化的过程中 这种现象也很常见。聊到目标用户，大家总习惯用“海外创作者”或“中小企业团队”这种大词，很多人甚至都说不出来。
你没法把产品卖给一个模糊的群体，目标用户必须具象化。
定位必须具体到某一家公司的某一个运营，具体到他每天在哪个环节浪费了 2 个小时，如果不解决这个问题，他会面临什么麻烦。
另外，千万别把社交平台上的好评和兴趣等同于需求。
别人点个赞或者顺手填个邮箱，那只算是凑热闹。真正的需求是有人愿意为你那个粗糙的半成品掏出现金，或者服务器挂了 20 分钟会有客户急着找你跟进。
一个人单打独斗，试错的时间成本太高了。很多人总想着憋个大招，做个全功能平台再上线，觉得功能少了拿不出手。
YC 的逻辑是逼着你去找到那个最窄的切口。
假如这周砍掉所有边缘功能，只留一个核心动作，还有人愿意付钱吗？如果一个极简版都没人用，这通常意味着核心价值没立住，完全无关你的产品架构庞不庞大。
说到底，不管做工具还是社区，这两年技术壁垒已经变得很薄了。
真正拉开差距的核心，在于你对真实痛点有多诚实，以及有没有不骗自己的清醒认知。
最后，如果你在做自己的产品 在写代码前一定要搞清楚这六个问题：
1. 真实需求的证据是什么？
2. 用户现在怎么凑合解决这个问题？
3. 你的目标用户具体是谁、叫什么名字？
4. 最小可付费版本是什么？
5. 你有没有真的坐在用户旁边看他们用？
6. 三年后你的产品是更重要还是更不重要？
3 03