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chrise
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chrise
2天前

九千五百岁: 最近两周在 X 上涨了 3k 粉 也顺便接到一些合作：帮商家测产品，对方给积分/额度作为回报。 合作对象既有大厂，也有独立开发的小产品。 有个挺真实的体感： 我用小产品时，站在创作者视角，基本一眼就能判断“这产品是活的还是快死了”。但又觉得真相说出来太伤人。 反而大厂产品常见问题是：细节没那么精致，但基础能力更全面，像“基建齐全的工具箱”。 这让我突然更确定一件事： 小产品想成功，必须足够懂用户，甚至开发者本人就得是重度用户。只有这样才能把功能做到“刚好顺手”，体验才留得住人。 小产品去跟大厂拼基建，基本就是死路一条。 另外，小产品还有个致命点：流量。 大厂愿意给创作者高额激励，只要作品里提到它就能带来收益——传播链路天然更顺。 小产品最理想的搭配，反而是：大 V + 独立开发者/小团队，成功概率会高很多。 以及涨粉到 5k 后我发现一个规律： 火过的东西，很容易再火一次。 去挖那些历史爆过的话题/玩法，稍微改一改、翻新一下，就有机会再爆。

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chrise
8天前

超级峰: 戳破一个目前 AI 创业圈子里大家心照不宣的泡沫。 目前市面上 99% 所谓的“成功” AI 内容工具，其实都在卖一样东西。 不是技术，是模版。 仔细拆解那些“宫崎骏画风生成器”或者“爆款文案助手”。 它们背后的逻辑极度简单：把经过千万次压力测试的 Prompt（提示词）封装起来，藏在漂亮的 UI 按钮后面。 之所以能卖钱，是因为现在的 AI 模型如果不加约束，吐出来的基本都是不可用的噪音。 你在卖的，本质上是一个“确定性”。 但这利用的是信息不对称：一旦用户知道了背后的提示词，他们下一秒就会去免费的 ChatGPT 上复刻你的产品。 这其实是一场只有 6 到 12 个月的短期套利游戏。 对于各位创造者来说，看清这一点很重要。 不要沉迷于做这种简单的“中间商赚差价”，因为护城河几乎为零。 真正的机会其实藏在更务实的地方： 1️⃣ 为未来更成熟的模型构建能驾驭它的基础设施。 2️⃣ 把你自己反复验证过、确实能解决问题的那个“模版流程”，进行真正的产品化。 在这个充满了噪音的时代，诚实地解决一个具体问题，比包装一个概念要难得多，但也值钱得多。

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chrise
11天前

七鹿AI: 最近研究appsumo，分析了平台3800多个产品，得到几个有点反直觉的的观点： 1. 不要做看起来蓝海的市场，看起来竞争低，但其实是没有市场需求，或者规模不大，做了也挣不到钱。 要去人多的地方卷，市场营销或者社交媒体类，市场规模更大，预期天花板更高，但要做好面对 30% 死亡率 的心理准备。 2. 不是产品体验越好就卖的越好，收入越高。 要接受产品的不完美，产品评分4.0 分，中上足矣，能带来最大化收入。 但要持续打磨产品追求口碑，来确保长期生存，否则用户都会流失。 3. 不是价格越低，销量越高，收入也越高。 欧美市场要大胆定高价，9.9 只会招来难以伺候的客户，而你的精力又是有限的。 大胆往$69+以上定，这不仅能增加收入，还能提高生存概率。 4. 不是功能越多，体验越好，就收入越高。 专注解决一个最核心的最痛的问题足以，把他做成最长的那块木板。 千万不要做瑞士军刀，别在功能上内耗自己。 5. 不是加了 ai 属性就能获得市场热捧。 这一波生成式 ai 发展三年了，欧美可以早已祛魅，如今已成为营销的噱头，并不能给你的产品带来多少额外加成。 忘掉 AI ，不要为了AI而AI。 没有AI，能切中痛点也能挣钱。 回归产品价值本身。 6. 不是年度或 ltd 收入越高越好，特别是早期，产品要能持续挣钱的动能。 警惕年度或者LTD 收入陷阱， 不要把年度或者一次性收入当成经常性收入， 那样会降低你持续打磨产品的动力，没有持续打磨，最后客户逐渐流失，你的产品也就挂了。 能持久活下去比什么都重要。 有兴趣的朋友，戳👉👉（sumotrends.com）看详细数据。

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chrise
11天前
chrise
12天前
chrise
12天前

超级峰: 给同为独立开发者的你打个鸡血，大家都说“坚持”很重要，这只是停留在口头，我给大家说个真实案例。 我的第一款GIF制作的微信小程序（GIF表情包制作大师），为什么我的第一款产品就能达到200多w的用户数？ 最关键的就是【坚持】，在正确的方向上坚持，这款产品是2019年3月份启动的，只是起源于某个中午某个朋友发了个视频给我，我觉得很有意思，像转成表情包存到微信上，找了半天没找到小程序里有合适的产品，所以打算做一款属于自己的GIF表情包制作小程序。 当时我连python 、小程序一点都不懂，就是一点点边学边开发，花了1个多月下班熬夜开发上线的（当时还没有AI编程）。这也是一种坚持，对未知领域内容，学习克服、像推土机一样持续推进解决问题的坚持。 没有解决不了的问题，换个思路、海阔天空。直接实现的思路不行，那就间接实现，比如第一版只做了视频转GIF这个功能。 接下来就是从19年到24年累计5年的坚持，即使一开始没有用户，还是不定期维护更新，因为自己有需求，也有少数用户在使用，所以，我也傻傻的坚持，从0.1版本到现在的7.18.9版本。 也让像素级抄袭我的产品的同行熬成了奶爸、退出了竞争。当然，也有一些竞品是调整了方向，因为发现不怎么赚钱。这也是一种坚持，在自己是用户以及对其他用户负责的过程中，在看准的正确方向上持续耐心投入。 所以，我可以很自信地说这款GIF制作微信小程序是微信生态里面最好用的，一款再难用的产品，经过5年的打磨，也很难不好用。 以上就是关于我关于作为独立开发者一些关于坚持的故事，希望也能启发到你，以自己为始，以时间为轴，直指梦想彼岸。

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chrise
12天前

许涵之: 分享一段我反复打磨、越用越爽的竞品分析提示词。 「我想让你帮我全面了解一下 XX 这款产品和它的公司。 对于产品，我想收集两类反馈： 1. 正向的反馈：一个什么画像的用户（比如职业、行业、性别、年龄、爱好、国籍等等），在什么环境/场景（时间、地点、是否紧急？是否高频？）下，有什么需求/痛点，过去是怎么被满足的（或始终没被满足），造成了什么问题，这个产品有什么能力/优势/ahamoment，是其他产品都没有的，他通过什么方式/渠道用到了，因此能帮助他满足或更好地满足这个需求，让他在什么层面上比之前变得更好了，给他带来了多大的价值（定性 or 定量，效率 or 情绪），让这个用户非用这个产品不可。 2. 负向的反馈：一个什么画像的用户（比如职业、行业、性别、年龄、爱好、国籍等等）因为某些原因以 XX 的方式/渠道用这个产品的某个功能做了某件事情，但用它做这个事情相比他之前的方式有很大的损失，甚至无法完成，因此这个产品或这个功能让他感到失望。 这两类反馈都附上用户原话和链接。 另外，再收集一下： 1. 最近有什么产品更新或新闻动态。 2. 创始团队的信息以及公开的分享、访谈、发言、播客、博客、视频、文章、新闻等。 1. 总结分享要点 2. 尝试抽象出这样一个框架：对于XX 用户群体，他们想做 XX 事情，我们的产品XX，是一个 XX，它可以做到 XX，而不像 YY、ZZ，它的优势是 XX。 3. 这个产品或这家公司的规模、收入或融资情况 4. 一些好的介绍这个产品的视频的链接 5. 产品的增长运营手段 6. 相似竞品的简单介绍」

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chrise
12天前

Niko_: 发现一个做 AI SaaS + SEO 的宝藏网站。 https://promptbase.com 这是一个专门出售 / 购买高质量 AI 提示词的在线市场。 上面有 23 万+ 经过测试的 prompts，覆盖 Midjourney、ChatGPT、Veo、Gemini 等模型，还支持出售 prompts、按需定制、内容生成、创建应用的完整流程。 但对我这种做 AI SaaS + SEO 的人来说，真正值钱的根本不是这些提示词本身，而是— 它帮我把需求按场景切开了。 每一个被做成「提示词商品」的东西，本质上都在说一句话： 已经有人为这个具体场景，掏过钱、下过单。 而这些场景，全都被整理好、打好标签、分好类： • 谁在为什么场景付费？（广告、带货、脚本、缩略图、品牌视觉…） • 哪些需求反复出现，是刚需？ • 哪些提示词销量 / 收藏 / 评价更多，更“能打”？ 这样一来，我不用再盲目瞎想“用户到底要什么功能”。 只要顺着这些分类往下看，我就可以： 1️⃣ 发现 已经被验证过的高频需求场景 2️⃣ 挑一个场景，专门做一款垂直 AI 工具 / 独立网站 3️⃣ 再通过 SEO 围绕这个需求，铺一整套内容矩阵，把流量收进来 哪条赛道有人付费、什么场景愿意买单，都明明白白写在那些提示词列表和分类里了。 我可以反向寻找需求、筛选细分场景，然后用 AI SaaS + SEO 去承接这波真实且已经被验证过的需求。

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chrise
13天前

超级峰: 当所有人都在盯着 Manus、Dia 这些全能型选手时，往往忽略了那些在细分领域做到极致的“单兵武器”。 真正的杠杆，不是找一个能陪你聊天的 AI，而是构建一套能帮你自动干活的系统。 今天测试了一款开源的新工具 VibeSurf，它解决了一个极其具体却普遍的痛点：浏览器操作的自动化。 很多时候我们用 AI（比如豆包）去处理网页任务，往往需要几分钟的交互、等待和“思考”。 但 VibeSurf 的逻辑非常反直觉，它不试图“理解”一切，而是“记录”并“加速”你的意图。 它能把你在浏览器里的一次性操作，直接固化成一套标准的 Workflow。 这对创造者意味着什么？ 1️⃣ 极速：原本需要几分钟的网页数据抓取（如小红书），现在几秒钟就能跑完。 2️⃣ 复利：做一次，用一万次。你不再是每次都要下指令的用户，你是流程的设计师。 3️⃣ 兼容：它是开源的，不仅限于特定平台，任意网站的信息都能变成你的数据源。 如果说 Comet 和 Manus 是在模拟人类的“大脑”，那 VibeSurf 就是在强化人类的“手速”。 在这两者的配合下，普通人也能拥有工业级的生产力。 与其在等待 AI 思考中消耗耐心，不如把重复的工作交给更纯粹的代码逻辑。 把时间留给创造，而不是等待。 项目开源地址见下方，建议有动手能力的创造者都去试试。👇

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chrise
17天前

超级峰: 我们常说天下武功唯快不破。 但在 AI 辅助编程的时代，快往往意味着另一种形式的「债务」。 AI 生成的代码虽然能跑，但往往伴随着大量的无效渲染和性能冗余。 这就是为什么很多创造者的产品原型看起来很美，用起来却总有一种说不出的迟滞感。 必须推荐 Aiden Bai 做的这个 React Scan。 它不仅是一个调试工具，更像是一种思维方式的纠偏。 1️⃣ 哪怕你完全不懂底层原理，把它挂载上去，页面哪里慢哪里闪烁，直接给你标红。 2️⃣ 它不需要你像以前那样盯着控制台的数据流，而是把性能可视化直接覆盖在 UI 上。 3️⃣ 对于正在用 AI 疯狂堆砌功能的你来说，这就是最好的过滤器。 大多数人以为性能优化是最后一步才做的事。 其实不然。 就像复利效应一样，早期的任何一点冗余，在迭代十次后都会变成巨大的灾难。 保持代码的感知力，不要让机器完全接管你的判断。 好东西都在这里👇

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