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今天发现有人把我做的AI比价网站，当成低价渠道打包转卖，收50块一个……
明明网站是公开可访问的，结果我到现在赚的，还没他卖几个赚得多。
感兴趣的可以自己去看看：priceai.cc
该说不说，信息差是真的能赚钱🙃
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最近很多人在问：
前端 UI 设计到底哪个模型最强？
但我感觉，问题不只是模型，而是流程。
我现在一般是：
1、先用 Google Stitch / OpenDesign 做 UI 原型
2、再丢进 Gemini AI Studio 生成可交互 Demo
3、拉代码给 Claude Code / Codex 补后端、去硬编码
4、后续用 impeccable skill初始化 product.md / design.md，让迭代持续遵循设计规范
核心就是：
先定审美，再写代码。
这样做出来的东西，基本不太有“一眼 AI 感”。
前端 UI 设计到底哪个模型最强？
但我感觉，问题不只是模型，而是流程。
我现在一般是：
1、先用 Google Stitch / OpenDesign 做 UI 原型
2、再丢进 Gemini AI Studio 生成可交互 Demo
3、拉代码给 Claude Code / Codex 补后端、去硬编码
4、后续用 impeccable skill初始化 product.md / design.md，让迭代持续遵循设计规范
核心就是：
先定审美，再写代码。
这样做出来的东西，基本不太有“一眼 AI 感”。
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零基础上线一个网站要多久？
如果是以前，我可能会觉得这是一个很遥远的问题。要会设计、会前端、会后端、会数据库、会部署、会域名、会分析，还得懂一点 SEO 和增长。
但这几天我对这件事有了一个很具体的体感。
我做了一个小工具，叫 PriceAI，用来聚合 AI 订阅、卡网渠道、官方地区价和模型 API 的价格。起因也很简单，就是我自己买 AI 订阅的时候，发现价格差得离谱。
同一个 ChatGPT Plus、Gemini Pro，有人按官网价买，有人在代购那里买，有人在卡网里看到更低的价格。渠道很多，叫法很乱，库存还经常变。于是我就想，能不能做一个工具，把这些信息先整理到一起，至少让购买前的判断更透明一点。
然后就开始做。
前端用 Vercel，数据库用 Supabase，访问分析用 Umami。基本都是免费额度起步，想着先验证一下有没有人真的需要。
结果从正式开源推广到今天，第五天，几个免费额度就先扛不住了。
Umami 的事件数直接跑到 106k，Hobby 计划 100k 的额度被打满。
Vercel 这边也开始提示免费资源超了，Speed Insights、Edge Requests、CPU 时间都陆续亮红。
Supabase 更直接，Egress 到了 5.272 / 5GB，超过免费额度 105%。
说实话，看到这些截图的时候，我第一反应不是焦虑，反而有点想笑。
这大概就是所谓“幸福的烦恼”。
因为对于一个刚上线的小项目来说，最怕的不是额度不够，而是完全没人点开。免费额度打满至少说明一件事：它真的被人打开过，被人搜索过，被人点击过，也可能真的解决了某些人的一点点问题。
当然，兴奋过后，问题也来了。
免费额度爆掉，本质上说明这个产品还有很多地方没做好。比如数据读取太粗暴，缓存策略不够精细，前端交互会触发太多请求，分析事件埋点也需要重新设计。一个没人访问的项目，很多问题是藏起来的；一旦有人访问，这些问题就会自己跳出来。
这也是我这几天最大的感受。
上线不是结束，而是问题真正开始暴露的地方。
以前做产品，很多判断都停留在“我觉得用户会需要”。但当真实用户进来，开始点击、搜索、提交渠道、反馈分类错误、把你的免费额度打满，你才会发现，产品不是写完代码就结束了。
它开始变成一个需要运营、维护、优化、解释和持续迭代的东西。
这对我来说挺重要的。
PriceAI 现在还很早。它还不完美，分类还会错，价格同步还要优化，采集器还要继续补，SEO 和 GEO 也才刚刚开始。但至少它已经从一个“我自己的小工具”，变成了一个有人真的会打开的网站。
这一步，比我想象中来得快一点。
接下来要做的事情也很明确：优化数据库读取，减少 Supabase egress；调整 Vercel 缓存和接口策略；重新设计 Umami 事件；继续把 PriceAI 从一个卡网比价工具，推进成一个“AI Token 获取入口”。
也就是回答三个问题：
Token 怎么来。
Token 怎么用。
Token 怎么变现。
PriceAI 现在做的是第一步：Token 怎么来。
如果你也在买 AI 订阅、找 API、对比各种渠道，或者只是好奇一个独立开发小项目怎么从 0 开始跑起来，可以来看看
PriceAI：priceai.cc
GitHub：github.com
第五天，免费额度先爆了。
但这至少说明，这事儿可能真有点意思。
如果是以前，我可能会觉得这是一个很遥远的问题。要会设计、会前端、会后端、会数据库、会部署、会域名、会分析，还得懂一点 SEO 和增长。
但这几天我对这件事有了一个很具体的体感。
我做了一个小工具，叫 PriceAI，用来聚合 AI 订阅、卡网渠道、官方地区价和模型 API 的价格。起因也很简单，就是我自己买 AI 订阅的时候，发现价格差得离谱。
同一个 ChatGPT Plus、Gemini Pro，有人按官网价买，有人在代购那里买，有人在卡网里看到更低的价格。渠道很多，叫法很乱，库存还经常变。于是我就想，能不能做一个工具，把这些信息先整理到一起，至少让购买前的判断更透明一点。
然后就开始做。
前端用 Vercel，数据库用 Supabase，访问分析用 Umami。基本都是免费额度起步，想着先验证一下有没有人真的需要。
结果从正式开源推广到今天，第五天，几个免费额度就先扛不住了。
Umami 的事件数直接跑到 106k，Hobby 计划 100k 的额度被打满。
Vercel 这边也开始提示免费资源超了，Speed Insights、Edge Requests、CPU 时间都陆续亮红。
Supabase 更直接，Egress 到了 5.272 / 5GB，超过免费额度 105%。
说实话，看到这些截图的时候，我第一反应不是焦虑，反而有点想笑。
这大概就是所谓“幸福的烦恼”。
因为对于一个刚上线的小项目来说，最怕的不是额度不够，而是完全没人点开。免费额度打满至少说明一件事：它真的被人打开过，被人搜索过，被人点击过，也可能真的解决了某些人的一点点问题。
当然，兴奋过后，问题也来了。
免费额度爆掉，本质上说明这个产品还有很多地方没做好。比如数据读取太粗暴，缓存策略不够精细，前端交互会触发太多请求，分析事件埋点也需要重新设计。一个没人访问的项目，很多问题是藏起来的；一旦有人访问，这些问题就会自己跳出来。
这也是我这几天最大的感受。
上线不是结束，而是问题真正开始暴露的地方。
以前做产品，很多判断都停留在“我觉得用户会需要”。但当真实用户进来，开始点击、搜索、提交渠道、反馈分类错误、把你的免费额度打满，你才会发现，产品不是写完代码就结束了。
它开始变成一个需要运营、维护、优化、解释和持续迭代的东西。
这对我来说挺重要的。
PriceAI 现在还很早。它还不完美，分类还会错，价格同步还要优化，采集器还要继续补，SEO 和 GEO 也才刚刚开始。但至少它已经从一个“我自己的小工具”，变成了一个有人真的会打开的网站。
这一步，比我想象中来得快一点。
接下来要做的事情也很明确：优化数据库读取，减少 Supabase egress；调整 Vercel 缓存和接口策略；重新设计 Umami 事件；继续把 PriceAI 从一个卡网比价工具，推进成一个“AI Token 获取入口”。
也就是回答三个问题：
Token 怎么来。
Token 怎么用。
Token 怎么变现。
PriceAI 现在做的是第一步：Token 怎么来。
如果你也在买 AI 订阅、找 API、对比各种渠道，或者只是好奇一个独立开发小项目怎么从 0 开始跑起来，可以来看看
PriceAI：priceai.cc
GitHub：github.com
第五天，免费额度先爆了。
但这至少说明，这事儿可能真有点意思。
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刷了三个月 AI 工具评测，一个产品没做出来。
后来我用一周做了一个，上线第三天日活过千。
卡住我的根本不是技术。
以前我总觉得，得先学会写代码、得先搞清楚所有工具、得准备好了再动手。结果就是一直在刷评测，一直没开始。
后来我想明白了一件事。
传统软件开发，流程重得要命。MRD 到 PRD 到原型图到 UI 稿，层层确认签字。研发资源太贵了，一个需求理解错了就是几十万打水漂，所以必须在写代码之前，把所有不确定性消灭干净。
但 AI 不是这么回事。AI 改代码几乎不要钱。
所以你会发现一个很有意思的事——
确定性没有消失。它只是从「事前规划好的确定性」变成了「快速试出来的确定性」。
我的路子是什么。Google Stitch 先出一版 UI，扔到 AI Studio 跑前端。感觉不错？好，让 CodeX 直接开始写代码补后端。一切都在运行中迭代，不用提前把所有事情想清楚。
这条路上真正卡住人的，不是技术。
是 taste。
同一个 AI 交出来一个 60 分的结果，有的人觉得已经满分了，直接上线。有的人觉得才刚到及格线，继续调，继续磨，一直到 90 分才勉强满意。
高 taste 的人最容易犯一个毛病：完美主义。觉得第一版不够好，不行，得再想想。然后就没有然后了。
AI 时代的核心心法其实是反过来的——先做一坨屎出来。
先完成 MVP。先让它跑起来。你看到它活生生地跑在那里，哪怕丑一点、破一点，你才知道下一步该往哪调。那个「这里不对」的感觉，才会真正浮现。
taste 决定你最终能到多高。但完美主义只会让你停在原地。
先完成，再完善。
高 taste 的人上限高，下限也低。别让它成为你的拦路石，让它成为你的优势。
后来我用一周做了一个，上线第三天日活过千。
卡住我的根本不是技术。
以前我总觉得，得先学会写代码、得先搞清楚所有工具、得准备好了再动手。结果就是一直在刷评测，一直没开始。
后来我想明白了一件事。
传统软件开发，流程重得要命。MRD 到 PRD 到原型图到 UI 稿，层层确认签字。研发资源太贵了，一个需求理解错了就是几十万打水漂，所以必须在写代码之前，把所有不确定性消灭干净。
但 AI 不是这么回事。AI 改代码几乎不要钱。
所以你会发现一个很有意思的事——
确定性没有消失。它只是从「事前规划好的确定性」变成了「快速试出来的确定性」。
我的路子是什么。Google Stitch 先出一版 UI，扔到 AI Studio 跑前端。感觉不错？好，让 CodeX 直接开始写代码补后端。一切都在运行中迭代，不用提前把所有事情想清楚。
这条路上真正卡住人的，不是技术。
是 taste。
同一个 AI 交出来一个 60 分的结果，有的人觉得已经满分了，直接上线。有的人觉得才刚到及格线，继续调，继续磨，一直到 90 分才勉强满意。
高 taste 的人最容易犯一个毛病：完美主义。觉得第一版不够好，不行，得再想想。然后就没有然后了。
AI 时代的核心心法其实是反过来的——先做一坨屎出来。
先完成 MVP。先让它跑起来。你看到它活生生地跑在那里，哪怕丑一点、破一点，你才知道下一步该往哪调。那个「这里不对」的感觉，才会真正浮现。
taste 决定你最终能到多高。但完美主义只会让你停在原地。
先完成，再完善。
高 taste 的人上限高，下限也低。别让它成为你的拦路石，让它成为你的优势。
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我发现一个现象：同样一个年费 Gemini PRO，有人花 1400 块，有人只花 4块。区别只是——
知不知道渠道在哪里。
所以我做了个开源比价工具 ：PriceAI
聚合 100+ 卡网渠道，按商品展示最低价。
不再被中间商赚差价，也不用在 TG 群里翻几百条消息找靠谱渠道。
在线体验： priceai.cc
开源地址： github.com
知不知道渠道在哪里。
所以我做了个开源比价工具 ：PriceAI
聚合 100+ 卡网渠道，按商品展示最低价。
不再被中间商赚差价，也不用在 TG 群里翻几百条消息找靠谱渠道。
在线体验： priceai.cc
开源地址： github.com
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