Загрузка видео...

Не удалось загрузить видео

Возникла проблема при загрузке этого видео. Это может быть связано с временными проблемами сети или видео может быть недоступно.

На главную

Outbid 最近太火了。一个付费竞价排行榜，3 天赚了 20 万美金，现在一堆人在复刻这个网站其实现在去复刻属于浪费时间，真正该做的不是照抄，而是复用经验做独立开发难的从来不是做产品，而是动手前想清楚：这需求到底能不能赚钱。我最近在用一个叫 atypica.AI 的产品，它能帮你调研用户行为，引入了AI Persona，能还原出一群真实用户的想法，你想了解什么，直接问就行。用下来最实用的是2类场景： 1、帮你低成本地做真实用户调研。比如验证个新想法、研究不熟悉或者海外的用户群体，现实中招不到人，用它能先拿到一轮反馈。 2、做长期研究比如做内容，先用它试方向，之后还能接着问：用户喜不喜欢这个方向、商业化怎么走、产品怎么调。它就像个能一直陪你做判断的"用户"。对独立开发者来说，与其拍脑袋做个产品、再花大量时间维护，最后一分钱不挣，不如提前做需求研究。 atypica 应该是我目前见过验证需求最省钱的路子。做需求之前，可以先跟它聊一聊：

阿西_出海

25,530 subscribers

142,647 просмотров • 9 дней назад •via X (Twitter)

Наука и технологии Образование Финансы

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

Комментарии: 0

Нет доступных комментариев

Здесь появятся комментарии из оригинального поста

Похожие видео

最近看到一个很牛逼的 AI research 产品，能帮助我们验证产品可行性，避免陷入自嗨陷阱，它叫atypica。你丢给它一个商业问题后，它会先澄清你的需求，像研究团队规划研究，再去搜公开信息、找合适的persona、模拟用户做访谈，最后给你一份结构化报告。能站到目标用户视角，去提前验证一个产品值不值得做。比如： 1. 你可以用它研究，自己的受众到底更想看教程、案例，还是观点类内容 2. 你也可以用它研究，一个AI产品在真实 persona 眼里，到底哪里有吸引力他们现在底层有100w+ 基于真实社媒内容分析拟合成的AI personas，也有基于真实深度访谈构建的 10 万+ 高质量 persona。如果这个方向继续成熟下去，我觉得它最有价值是帮更多创作者、营销人、产品团队，在真正花时间和预算之前，先把明显错误的方向排掉。接下来我来拆解atypica.AI ，讲一下这个产品为什么有点东西，🔗放评论区：

最近看到一个很牛逼的 AI research 产品，能帮助我们验证产品可行性，避免陷入自嗨陷阱，它叫atypica。你丢给它一个商业问题后，它会先澄清你的需求，像研究团队规划研究，再去搜公开信息、找合适的persona、模拟用户做访谈，最后给你一份结构化报告。能站到目标用户视角，去提前验证一个产品值不值得做。比如： 1. 你可以用它研究，自己的受众到底更想看教程、案例，还是观点类内容 2. 你也可以用它研究，一个AI产品在真实 persona 眼里，到底哪里有吸引力他们现在底层有100w+ 基于真实社媒内容分析拟合成的AI personas，也有基于真实深度访谈构建的 10 万+ 高质量 persona。如果这个方向继续成熟下去，我觉得它最有价值是帮更多创作者、营销人、产品团队，在真正花时间和预算之前，先把明显错误的方向排掉。接下来我来拆解atypica.AI ，讲一下这个产品为什么有点东西，🔗放评论区：

余温

32,272 просмотров • 4 месяцев назад

普通人做产品最大的短板不是技术，不是流量，是你根本不知道你的用户在想什么大厂有用研团队、有焦点小组、有百万级调研预算在百度做PM的时候，每几天都会有一份定制化的《竞品动态日报》《消费者洞察报告》躺在所有员工的邮箱里字节跳动昨天上线了什么新功能,腾讯哪个部门在招什么岗位,什么赛道的用户在关注什么产品，什么产品的数据又卖爆了当时我就在想：如果我出来单干，我想获得这些信息，不得难死，这笔钱谁给我出？后来真出来了，答案是——根本没人出😂 所以和大部分独立开发者一样，我做产品验证需求的方式是：发朋友圈问问、在推特宣发一下、看看竞品评论区、然后凭直觉赌一把连续创业五年，我见过最多的死法不是产品做不出来是产品做出来了，没人要，花三个月憋 MVP，上线后发现需求是自己臆想的这个痛，做过产品的人都懂做出海的朋友更惨你的目标用户在地球另一边，时差 12 小时，语言不通，文化不同去年帮一个朋友的品牌做北美市场，最头疼的不是投放，是根本不知道美国消费者怎么想，美国人文化和中国差距太大了招一个本地调研公司，报价 8 万美金起步，找几个留学生做访谈，样本太小、还有幸存者偏差，有时候还访谈不明白最后还是靠猜现在这件事有了一个结构性的解法 Atypica atypica.AI 上线了一个新功能叫 AI Panel，一句话解释：它让你拥有了一个属于自己的焦点小组不是 ChatGPT 扮演用户那种玩法是基于 100 万+ 真实用户数据构建的 AI Persona，每个人有完整的背景、性格、认知偏差、消费决策框架关键是——这个焦点小组是可复用的你今天问一次，下个月产品迭代了再问一次同一群人，持续追踪，看他们的态度变化这在传统调研里叫 longitudinal study，成本极高现在你一个人就能做三种方式构建你的 Panel： 1）自动沉淀：用 Atypica 做完一次 Research 后，参与访谈的 AI Persona 自动沉淀成 Panel，下次直接调用 2）手动挑人：从 100 万+ 的 Persona Library 里按关键词搜索，添加组队 3）按需生成：输入需求描述，系统从零帮你构建一个全新的 Panel 组好之后随时打开，输入研究话题支持一对多深度访谈，也支持多对多 Group Discussion 我试了一个真实场景我之前做过一个面向内容创作者的 AI 写作工具，想验证订阅制定价构建了一个Panel：YouTube 创作者、推特创作者、独立播客主直接问：你平时写作的痛点有哪些？流程有哪些 10 分钟，直接就拿到了需求的分类和反馈这种颗粒度，以前要花两周招募 + 一周访谈 + 几万块预算现在 10 分钟，一个人搞定如果你是以下三种人，这个功能对你来说是刚需：做出海产品的创业者——你的用户在地球另一边，以前只能看竞品评论区猜需求，现在直接构建目标市场的用户 Panel，随时追问需要反复迭代验证的产品团队——每次加功能都要做用户测试，Panel 让你不用每次重新招人，同一群用户持续追踪反应变化需要大规模样本的场景——比如你想了解 2000 个家庭的消费偏好，传统手段几乎不可能，Panel 可以我觉得我们普通人做产品和大厂的差距，不应该是有没有用户调研团队而是用什么方式理解用户，大厂用人力堆，我们用 AI 跑以前这是一句空话，因为 ChatGPT 扮演用户的结果你自己都不信现在不一样了——100 万+ 真实数据构建的 Persona，有来源、有背景、有决策框架它不能替代真人调研的最终验证但它能让你在写第一行代码之前，就知道方向对不对调研从一个季度一次的项目，变成了随时可调用的能力这对一个人做产品的人来说，是基础设施级别的变化我推荐每一个想做生意，产品的人都去试一试，这可能就是你和用户面对面沟通的第一步：

普通人做产品最大的短板不是技术，不是流量，是你根本不知道你的用户在想什么大厂有用研团队、有焦点小组、有百万级调研预算在百度做PM的时候，每几天都会有一份定制化的《竞品动态日报》《消费者洞察报告》躺在所有员工的邮箱里字节跳动昨天上线了什么新功能,腾讯哪个部门在招什么岗位,什么赛道的用户在关注什么产品，什么产品的数据又卖爆了当时我就在想：如果我出来单干，我想获得这些信息，不得难死，这笔钱谁给我出？后来真出来了，答案是——根本没人出😂 所以和大部分独立开发者一样，我做产品验证需求的方式是：发朋友圈问问、在推特宣发一下、看看竞品评论区、然后凭直觉赌一把连续创业五年，我见过最多的死法不是产品做不出来是产品做出来了，没人要，花三个月憋 MVP，上线后发现需求是自己臆想的这个痛，做过产品的人都懂做出海的朋友更惨你的目标用户在地球另一边，时差 12 小时，语言不通，文化不同去年帮一个朋友的品牌做北美市场，最头疼的不是投放，是根本不知道美国消费者怎么想，美国人文化和中国差距太大了招一个本地调研公司，报价 8 万美金起步，找几个留学生做访谈，样本太小、还有幸存者偏差，有时候还访谈不明白最后还是靠猜现在这件事有了一个结构性的解法 Atypica atypica.AI 上线了一个新功能叫 AI Panel，一句话解释：它让你拥有了一个属于自己的焦点小组不是 ChatGPT 扮演用户那种玩法是基于 100 万+ 真实用户数据构建的 AI Persona，每个人有完整的背景、性格、认知偏差、消费决策框架关键是——这个焦点小组是可复用的你今天问一次，下个月产品迭代了再问一次同一群人，持续追踪，看他们的态度变化这在传统调研里叫 longitudinal study，成本极高现在你一个人就能做三种方式构建你的 Panel： 1）自动沉淀：用 Atypica 做完一次 Research 后，参与访谈的 AI Persona 自动沉淀成 Panel，下次直接调用 2）手动挑人：从 100 万+ 的 Persona Library 里按关键词搜索，添加组队 3）按需生成：输入需求描述，系统从零帮你构建一个全新的 Panel 组好之后随时打开，输入研究话题支持一对多深度访谈，也支持多对多 Group Discussion 我试了一个真实场景我之前做过一个面向内容创作者的 AI 写作工具，想验证订阅制定价构建了一个Panel：YouTube 创作者、推特创作者、独立播客主直接问：你平时写作的痛点有哪些？流程有哪些 10 分钟，直接就拿到了需求的分类和反馈这种颗粒度，以前要花两周招募 + 一周访谈 + 几万块预算现在 10 分钟，一个人搞定如果你是以下三种人，这个功能对你来说是刚需：做出海产品的创业者——你的用户在地球另一边，以前只能看竞品评论区猜需求，现在直接构建目标市场的用户 Panel，随时追问需要反复迭代验证的产品团队——每次加功能都要做用户测试，Panel 让你不用每次重新招人，同一群用户持续追踪反应变化需要大规模样本的场景——比如你想了解 2000 个家庭的消费偏好，传统手段几乎不可能，Panel 可以我觉得我们普通人做产品和大厂的差距，不应该是有没有用户调研团队而是用什么方式理解用户，大厂用人力堆，我们用 AI 跑以前这是一句空话，因为 ChatGPT 扮演用户的结果你自己都不信现在不一样了——100 万+ 真实数据构建的 Persona，有来源、有背景、有决策框架它不能替代真人调研的最终验证但它能让你在写第一行代码之前，就知道方向对不对调研从一个季度一次的项目，变成了随时可调用的能力这对一个人做产品的人来说，是基础设施级别的变化我推荐每一个想做生意，产品的人都去试一试，这可能就是你和用户面对面沟通的第一步：

超级个体｜柿子

94,325 просмотров • 1 месяц назад

Vibe Coding 让每个人都有做软件的能力，我见过很多人做了几十个产品，纯特么自嗨，没有一毛钱盈利。现在 AI 一晚上能做一个产品，代码成本趋近于零，成本低到大家觉得不需要验证，做完了自然有人用。但事实上大家都在做“玩具”，因为 Vibe Coding 解决的是 how，但 what 和 why 被跳过了。我最近一个多月一直在用 atypica.AI ，就是在写代码之前，先把想法丢进去跑一轮用户验证。它会有一套完整的研究链路：先帮你拆研究计划，然后从百万级真实用户数据构建的 AI 人设库里挑人，组成一个焦点小组（AI Panel），让这些虚拟用户讨论你的产品、互相辩论、给出反对意见。并且，这个焦点小组可以反复用，每次你有新想法、新定价、新包装、新广告语，都可以拉同一批人再聊一轮。我刚用它测过的场景：上周我想做一个给老板用的 AI 助手，它帮我组了 12 个不同行业的老板人设（persona）并沉淀成我可以反复调用的Panel 。 30 分钟跑完，从报告中发现3件我完全没想到的事： 1. 当AI变得太懂老板反而会引发不安全感（尤其是很懂账目和客户关系时，会觉得被盯着）； 2. 最抗拒 AI 的老板也不是完全不用 AI ，只是不想换工作方式（能继续发微信、拍照、说语音，后台自动整理）； 3. 他们愿意为 AI 付钱不是因为功能多，而是因为它能帮自己少亏一次钱（少一次压货、客户流失或管理损耗，比“智能助手”这个概念更能打动人）。根据这些发现我当场调整了方向，然后用panel里的同一批人再验证了一轮。两轮下来，避开了至少三个致命错误。 Vibe Coding 把做产品的门槛降到了零，但做对产品的门槛一点没变，如果你想要靠产品盈利，最好还是先想清楚：你在解决真实需求，还是在解决自己幻想的问题。

Vibe Coding 让每个人都有做软件的能力，我见过很多人做了几十个产品，纯特么自嗨，没有一毛钱盈利。现在 AI 一晚上能做一个产品，代码成本趋近于零，成本低到大家觉得不需要验证，做完了自然有人用。但事实上大家都在做“玩具”，因为 Vibe Coding 解决的是 how，但 what 和 why 被跳过了。我最近一个多月一直在用 atypica.AI ，就是在写代码之前，先把想法丢进去跑一轮用户验证。它会有一套完整的研究链路：先帮你拆研究计划，然后从百万级真实用户数据构建的 AI 人设库里挑人，组成一个焦点小组（AI Panel），让这些虚拟用户讨论你的产品、互相辩论、给出反对意见。并且，这个焦点小组可以反复用，每次你有新想法、新定价、新包装、新广告语，都可以拉同一批人再聊一轮。我刚用它测过的场景：上周我想做一个给老板用的 AI 助手，它帮我组了 12 个不同行业的老板人设（persona）并沉淀成我可以反复调用的Panel 。 30 分钟跑完，从报告中发现3件我完全没想到的事： 1. 当AI变得太懂老板反而会引发不安全感（尤其是很懂账目和客户关系时，会觉得被盯着）； 2. 最抗拒 AI 的老板也不是完全不用 AI ，只是不想换工作方式（能继续发微信、拍照、说语音，后台自动整理）； 3. 他们愿意为 AI 付钱不是因为功能多，而是因为它能帮自己少亏一次钱（少一次压货、客户流失或管理损耗，比“智能助手”这个概念更能打动人）。根据这些发现我当场调整了方向，然后用panel里的同一批人再验证了一轮。两轮下来，避开了至少三个致命错误。 Vibe Coding 把做产品的门槛降到了零，但做对产品的门槛一点没变，如果你想要靠产品盈利，最好还是先想清楚：你在解决真实需求，还是在解决自己幻想的问题。

余温

27,280 просмотров • 2 месяцев назад

最近发现了一个好东西，做产品和运营的朋友一定要看看~ 是 atypica.AI 做的商业研究智能体，现在把他们的市场调研能力打包成了 Marketing Skills，可以直接在 OpenClaw/Claude 里调用。说几个戳我的点： 1. 不仅能做常规的市场调研，连产品研发的前测都能做，这很全面了~ 2. 相比一般的 AI 调研工具，它会自己去刷社媒，模拟你的目标消费者，还能做深度访谈挖用户痛点。 3. 最后出来的报告，不仅有客观数据，还有用户洞察、产品需求分析，甚至还有 GTM plan。链接放评论区了，有市场调研、产品创新、用户洞察需求的朋友们都可以试试~

最近发现了一个好东西，做产品和运营的朋友一定要看看~ 是 atypica.AI 做的商业研究智能体，现在把他们的市场调研能力打包成了 Marketing Skills，可以直接在 OpenClaw/Claude 里调用。说几个戳我的点： 1. 不仅能做常规的市场调研，连产品研发的前测都能做，这很全面了~ 2. 相比一般的 AI 调研工具，它会自己去刷社媒，模拟你的目标消费者，还能做深度访谈挖用户痛点。 3. 最后出来的报告，不仅有客观数据，还有用户洞察、产品需求分析，甚至还有 GTM plan。链接放评论区了，有市场调研、产品创新、用户洞察需求的朋友们都可以试试~

木马人

16,126 просмотров • 5 месяцев назад

做独立开发和初创企业最容易犯的错，不是功能做少了，是数据不好就继续加功能。 ReddTrends 是我自己开发的一款 Reddit 市场研究工具，帮助独立开发者和初创公司从真实讨论里发现用户痛点和产品机会。接近 1000 人注册，付费用户仍是个位数。我准备重做 onboarding、调整定价、增加 CSV 和 API。动手前，我把真实产品交给 atypica.AI 做了一次完整诊断。 6 个用户最后指出：第一问题既不是功能，也不是价格。完整研究过程在视频里，结论放下面。 Atypica产品链接：

做独立开发和初创企业最容易犯的错，不是功能做少了，是数据不好就继续加功能。 ReddTrends 是我自己开发的一款 Reddit 市场研究工具，帮助独立开发者和初创公司从真实讨论里发现用户痛点和产品机会。接近 1000 人注册，付费用户仍是个位数。我准备重做 onboarding、调整定价、增加 CSV 和 API。动手前，我把真实产品交给 atypica.AI 做了一次完整诊断。 6 个用户最后指出：第一问题既不是功能，也不是价格。完整研究过程在视频里，结论放下面。 Atypica产品链接：

Yanhua

24,225 просмотров • 1 месяц назад

Claude Opus 4.8 出了之后，我的第一反应是：想试。第二反应是：算了，token 这东西真的不经烧。结果看到 ZenMux 现在可以体验 Opus 4.8，就拿它试了一个我最近一直想做的小东西。我自己有个很真实的问题：脑子里经常冒出各种产品想法。但每次真要开始做，就会卡住。用户是谁？第一版到底做什么？哪些功能应该先砍掉？怎么定价？第一周从哪一步开始？上线后怎么找第一批用户？想法很多，执行很散。所以我让 Claude Opus 4.8 做了一个「一人公司作战室」。需求我写得也挺直接：输入一句产品 idea。自动拆出产品定位、MVP、开发任务、定价方案。再生成落地页文案、冷启动实验、风险清单和本周计划。最好不是一个静态页面，而是真的能点、能改、能导出。然后我就把这段话丢给 Claude Opus 4.8。出来的效果比我预期好不少。它真的把“一人公司怎么从想法走到执行”这件事拆开了。左边输入产品想法。中间生成产品蓝图、MVP 范围、定价和官网文案。右边是任务看板和本周计划。底部还有冷启动实验、风险雷达和 Markdown 导出。最让我觉得有意思的是，它不是一味堆功能。比如我输入“给小红书博主做 AI 选题助手”，它会主动判断：第一版必须做什么。哪些功能看起来高级，但现在应该先别碰。怎么找第一批真实用户。哪些风险可能让这个项目做不下去。这点就很能体现 Opus 4.8 的能力。普通模型经常是：你要什么，我全给你加上。最后页面很热闹，但产品判断是空的。 Opus 4.8 更像是在帮你收敛：先想清楚用户、场景和第一步，再把它变成可以执行的工作台。我是在 ZenMux 上试的。它比较方便的一点是，一个 Key 就能切不同模型，新模型上线也很快。 Opus 4.8 拿来做这种带产品判断、交互状态和复杂信息结构的网页，确实挺顺。想试 Claude Opus 4.8 的，可以从这里进：

Claude Opus 4.8 出了之后，我的第一反应是：想试。第二反应是：算了，token 这东西真的不经烧。结果看到 ZenMux 现在可以体验 Opus 4.8，就拿它试了一个我最近一直想做的小东西。我自己有个很真实的问题：脑子里经常冒出各种产品想法。但每次真要开始做，就会卡住。用户是谁？第一版到底做什么？哪些功能应该先砍掉？怎么定价？第一周从哪一步开始？上线后怎么找第一批用户？想法很多，执行很散。所以我让 Claude Opus 4.8 做了一个「一人公司作战室」。需求我写得也挺直接：输入一句产品 idea。自动拆出产品定位、MVP、开发任务、定价方案。再生成落地页文案、冷启动实验、风险清单和本周计划。最好不是一个静态页面，而是真的能点、能改、能导出。然后我就把这段话丢给 Claude Opus 4.8。出来的效果比我预期好不少。它真的把“一人公司怎么从想法走到执行”这件事拆开了。左边输入产品想法。中间生成产品蓝图、MVP 范围、定价和官网文案。右边是任务看板和本周计划。底部还有冷启动实验、风险雷达和 Markdown 导出。最让我觉得有意思的是，它不是一味堆功能。比如我输入“给小红书博主做 AI 选题助手”，它会主动判断：第一版必须做什么。哪些功能看起来高级，但现在应该先别碰。怎么找第一批真实用户。哪些风险可能让这个项目做不下去。这点就很能体现 Opus 4.8 的能力。普通模型经常是：你要什么，我全给你加上。最后页面很热闹，但产品判断是空的。 Opus 4.8 更像是在帮你收敛：先想清楚用户、场景和第一步，再把它变成可以执行的工作台。我是在 ZenMux 上试的。它比较方便的一点是，一个 Key 就能切不同模型，新模型上线也很快。 Opus 4.8 拿来做这种带产品判断、交互状态和复杂信息结构的网页，确实挺顺。想试 Claude Opus 4.8 的，可以从这里进：

Joruno

16,224 просмотров • 3 месяцев назад

熟悉我的朋友都知道，我一直在做coding场景的模型 API 中转站。已经做了四五个月了，目前也已经有了一批用户。我已经停滞增长了挺长时间了，所以我在想是不是我没有做市场调研？这个和几个月前市场是不是已经有了翻天覆地的变化？下一阶段，我到底应该继续卷价格、增加模型，还是换一批更值得服务的用户？这个问题听起来像行业调研，实际上离赚钱非常近。因为中转站每多做一个功能、增加一条线路，背后都是成本。如果目标用户一开始就选错了，做得越快，可能亏得越快。所以这次我做了一个对照实验。我把完全相同的一段 Prompt，分别交给了 Codex 和 Atypica：现在的模型中转站主要有哪些用户？谁的需求最强、付费意愿最高？用户除了价格还在意什么？如果不卷低价，还能做什么差异化？未来三个月应该怎么做产品和增长？ Atypica 的官网在：，感兴趣的朋友可以去尝试一下，注册无门槛送1M的token，足够你白嫖一次免费的分析。两边最后都生成了一份完整报告。但真正把两份报告放在一起之后，我发现它们最大的区别，并不是谁写得更长。而是： Codex 告诉我应该验证什么，Atypica 则把“用户为什么会买”继续往下挖了一层。

熟悉我的朋友都知道，我一直在做coding场景的模型 API 中转站。已经做了四五个月了，目前也已经有了一批用户。我已经停滞增长了挺长时间了，所以我在想是不是我没有做市场调研？这个和几个月前市场是不是已经有了翻天覆地的变化？下一阶段，我到底应该继续卷价格、增加模型，还是换一批更值得服务的用户？这个问题听起来像行业调研，实际上离赚钱非常近。因为中转站每多做一个功能、增加一条线路，背后都是成本。如果目标用户一开始就选错了，做得越快，可能亏得越快。所以这次我做了一个对照实验。我把完全相同的一段 Prompt，分别交给了 Codex 和 Atypica：现在的模型中转站主要有哪些用户？谁的需求最强、付费意愿最高？用户除了价格还在意什么？如果不卷低价，还能做什么差异化？未来三个月应该怎么做产品和增长？ Atypica 的官网在：，感兴趣的朋友可以去尝试一下，注册无门槛送1M的token，足够你白嫖一次免费的分析。两边最后都生成了一份完整报告。但真正把两份报告放在一起之后，我发现它们最大的区别，并不是谁写得更长。而是： Codex 告诉我应该验证什么，Atypica 则把“用户为什么会买”继续往下挖了一层。

泊舟

67,937 просмотров • 28 дней назад

告诉大家一个反直觉的现象，用自媒体一个月盈利七位数的人，他们往往不只是内容做的好。最近两条打法大家应该都看见了。天策：做号，后端分成，挂中转、开通、社群，一个月百万营收 dontbesilent栋哥：元自媒体，教人如何做自媒体，一年千万级别想要赚得多，往往是要做好商业化。最近体验了一个产品，能够帮我们验证商业化的可行性。我把这个问题丢给了 atypica.AI，接下来带着大家走一下商业分析全链路。正如视频中所示，他先详细拆解了我的需求。拆解完需求之后，又对我进行了几轮问话，最终将需求澄清。澄清好了之后，他开始进行调研，并最终模拟真人进行高强度的问答，给出了最终的商业化建议方案这个调研过程不是让 ChatGPT 装用户，它先找了 5 个会掏钱的人：写代码的、做设计的、职场小白、县城开店的、带孩子想再赚钱的。一个一个问，这些人设是基于真实的社交媒体内容和用户访谈语料，经过产品自研的模型清洗、多维度分析后生成的。这些商业调研问题上，和真人回答大约八到九成接近。问完就一件事：以上三种服务，先做哪一种？结论竟然很准确，走的最直接的变现路径。先挂中转。社群往后放。帮人开通 ChatGPT，现在先别上。写代码的人说：钱要砸在工具稳不稳上，别买心理按摩。凌晨接口挂了，社群再暖也没用。开店的人说：万一号封了，钱打水漂。光开个账号不会用，那就是空壳。五个人里，四个不买代开通。怕的是封一次，把你整个号的信任一起带走。中转他们能接受，因为用了就知道有没有用。价就在 99 到 199 一个月。说到「秒开、吊打官方」，设计师那种人直接划走。社群不是不能卖。要等工具先卖出去，人觉得你靠谱了再卖。一上来卖圈子、灌鸡汤、晒收款，前面提到县城开店这类人会看一眼就走。综合下来，我用下来的感受是，这些很接近于真实的人设，你会感受到背后确实是基于真实的人的需求来进行的。而且往往不同的人格，他们的需求很精准，对应的就能细化出不同的商业方向。这和笼统的让 ChatGPT 去模仿一个用户相比，是 ChatGPT 所达不到的水准。通过和模拟的用户进行交流，更加能够确定我们的商业化方向。俗话说“选品决定生死”，其实某种程度上，商业化的路径也会决定生死。而选品离不开人的需求。现在新注册的用户会赠送 100w tokens，大概能跑 1 到 2 次调研。如果你目前有任何不清楚的想法，或者想落地什么商业项目，都可以去聊一下地址：

告诉大家一个反直觉的现象，用自媒体一个月盈利七位数的人，他们往往不只是内容做的好。最近两条打法大家应该都看见了。天策：做号，后端分成，挂中转、开通、社群，一个月百万营收 dontbesilent栋哥：元自媒体，教人如何做自媒体，一年千万级别想要赚得多，往往是要做好商业化。最近体验了一个产品，能够帮我们验证商业化的可行性。我把这个问题丢给了 atypica.AI，接下来带着大家走一下商业分析全链路。正如视频中所示，他先详细拆解了我的需求。拆解完需求之后，又对我进行了几轮问话，最终将需求澄清。澄清好了之后，他开始进行调研，并最终模拟真人进行高强度的问答，给出了最终的商业化建议方案这个调研过程不是让 ChatGPT 装用户，它先找了 5 个会掏钱的人：写代码的、做设计的、职场小白、县城开店的、带孩子想再赚钱的。一个一个问，这些人设是基于真实的社交媒体内容和用户访谈语料，经过产品自研的模型清洗、多维度分析后生成的。这些商业调研问题上，和真人回答大约八到九成接近。问完就一件事：以上三种服务，先做哪一种？结论竟然很准确，走的最直接的变现路径。先挂中转。社群往后放。帮人开通 ChatGPT，现在先别上。写代码的人说：钱要砸在工具稳不稳上，别买心理按摩。凌晨接口挂了，社群再暖也没用。开店的人说：万一号封了，钱打水漂。光开个账号不会用，那就是空壳。五个人里，四个不买代开通。怕的是封一次，把你整个号的信任一起带走。中转他们能接受，因为用了就知道有没有用。价就在 99 到 199 一个月。说到「秒开、吊打官方」，设计师那种人直接划走。社群不是不能卖。要等工具先卖出去，人觉得你靠谱了再卖。一上来卖圈子、灌鸡汤、晒收款，前面提到县城开店这类人会看一眼就走。综合下来，我用下来的感受是，这些很接近于真实的人设，你会感受到背后确实是基于真实的人的需求来进行的。而且往往不同的人格，他们的需求很精准，对应的就能细化出不同的商业方向。这和笼统的让 ChatGPT 去模仿一个用户相比，是 ChatGPT 所达不到的水准。通过和模拟的用户进行交流，更加能够确定我们的商业化方向。俗话说“选品决定生死”，其实某种程度上，商业化的路径也会决定生死。而选品离不开人的需求。现在新注册的用户会赠送 100w tokens，大概能跑 1 到 2 次调研。如果你目前有任何不清楚的想法，或者想落地什么商业项目，都可以去聊一下地址：

雪踏乌云

49,604 просмотров • 13 дней назад

建立一个睡后收入系统，七年内赚到你的第一个 1000w。假如直播和短视频，你选哪一个？选直播，那就是卖时间，当你下播的那一刻开始，收入就归0了。做短视频，只要你的视频够好，发布后会持续很长的时间，我觉得这也可以定义为睡后收入，这里只是举个例子，视频中讲的是做一个产品。找到用户需求，立即开始，哪怕是从最小的事做起。为什么要最小？第一：降低试错成本。你不知道这个东西到底有没有人要，如果一上来就投入大量的时间和金钱，万一方向错了，你就血本无归了。但如果只是做一个最小版本，花一周时间成本几百块钱，就算失败了你也输得起。第二：快速验证需求。你以为用户需要的和用户真正需要的往往是两回事，只有拿出来让市场检验，你才知道这条路对不对。第三：建立反馈循环。你做出来给用户用，用户给你反馈，你根据反馈改进，再给用户用，这个循环越快，你就进步越快。

建立一个睡后收入系统，七年内赚到你的第一个 1000w。假如直播和短视频，你选哪一个？选直播，那就是卖时间，当你下播的那一刻开始，收入就归0了。做短视频，只要你的视频够好，发布后会持续很长的时间，我觉得这也可以定义为睡后收入，这里只是举个例子，视频中讲的是做一个产品。找到用户需求，立即开始，哪怕是从最小的事做起。为什么要最小？第一：降低试错成本。你不知道这个东西到底有没有人要，如果一上来就投入大量的时间和金钱，万一方向错了，你就血本无归了。但如果只是做一个最小版本，花一周时间成本几百块钱，就算失败了你也输得起。第二：快速验证需求。你以为用户需要的和用户真正需要的往往是两回事，只有拿出来让市场检验，你才知道这条路对不对。第三：建立反馈循环。你做出来给用户用，用户给你反馈，你根据反馈改进，再给用户用，这个循环越快，你就进步越快。

韩跑跑

26,767 просмотров • 6 месяцев назад

以前做一轮竞品调研要花我大半天，现在大概 30 分钟，产出还能直接进客户交付物。很多人用 AI 做调研的方向错了。你要交给 AI 的，是截图、复制粘贴这些行政活，不是判断本身。整套流程分三层：Mobbin 负责取材，把市面上真实上线的产品界面拉出来；Claude 负责综合，把这些界面里的共性和差异结构化；而你，作为人，负责决定哪些是真正值得研究的直接竞品，从别的品类里挑出解决同一个用户任务的 comparator，再判断这些 gap 对客户到底意味着什么。有一条边界我在视频里也讲明了：这是二手的、观察性的调研，是对已上线产品的「模式与空白」盘点，由人挑选、不是机器爬取。它不等于经过用户验证的洞察，也永远替代不了去跟真实用户聊。把这条说清楚，反而让它成为站得住脚的客户交付。

以前做一轮竞品调研要花我大半天，现在大概 30 分钟，产出还能直接进客户交付物。很多人用 AI 做调研的方向错了。你要交给 AI 的，是截图、复制粘贴这些行政活，不是判断本身。整套流程分三层：Mobbin 负责取材，把市面上真实上线的产品界面拉出来；Claude 负责综合，把这些界面里的共性和差异结构化；而你，作为人，负责决定哪些是真正值得研究的直接竞品，从别的品类里挑出解决同一个用户任务的 comparator，再判断这些 gap 对客户到底意味着什么。有一条边界我在视频里也讲明了：这是二手的、观察性的调研，是对已上线产品的「模式与空白」盘点，由人挑选、不是机器爬取。它不等于经过用户验证的洞察，也永远替代不了去跟真实用户聊。把这条说清楚，反而让它成为站得住脚的客户交付。

Bear Liu

14,246 просмотров • 2 месяцев назад

Abhishek，一个普通的独立开发，靠做平替软件，月入 $10k+。他的这套打法，很值得每个独立开发者学习。他的思路很简单：不做创新，专门盯已经跑通的大产品，比如 Typeform 这种。这些产品功能强，但问题也很明显—越来越贵、越来越复杂。他第一步不是写代码，而是去看用户怎么骂。在各种点评网站、论坛里蹲着，只看两类评论： “太贵了”、“用不到这么多功能”。当这种声音足够多，他就确定方向了：做一个更轻量、更便宜的版本。但他也没有马上开发。而是先做了一个极简页面，直接写：某某产品平替，只要 1/10 价格，直接把支付按钮都放上去了。然后把这个页面丢回用户聚集的地方。有人付钱，他才开始做；没人买，直接换方向。最后做出来的产品，只保留核心功能，够用就行，用低价去吃那批对价格敏感的用户。整套流程：看差评 → 做减法 → 低价切入 → 先收钱再开发他成功的秘诀其实就是把已经被验证过的需求，用更简单、更便宜的方式再做一遍。

Abhishek，一个普通的独立开发，靠做平替软件，月入 $10k+。他的这套打法，很值得每个独立开发者学习。他的思路很简单：不做创新，专门盯已经跑通的大产品，比如 Typeform 这种。这些产品功能强，但问题也很明显—越来越贵、越来越复杂。他第一步不是写代码，而是去看用户怎么骂。在各种点评网站、论坛里蹲着，只看两类评论： “太贵了”、“用不到这么多功能”。当这种声音足够多，他就确定方向了：做一个更轻量、更便宜的版本。但他也没有马上开发。而是先做了一个极简页面，直接写：某某产品平替，只要 1/10 价格，直接把支付按钮都放上去了。然后把这个页面丢回用户聚集的地方。有人付钱，他才开始做；没人买，直接换方向。最后做出来的产品，只保留核心功能，够用就行，用低价去吃那批对价格敏感的用户。整套流程：看差评 → 做减法 → 低价切入 → 先收钱再开发他成功的秘诀其实就是把已经被验证过的需求，用更简单、更便宜的方式再做一遍。

开发者Hailey

38,988 просмотров • 4 месяцев назад

还没体验过 Pi 或 Craft agent 的朋友，建议现在就去试一次。你会立刻明白我上个月说那句话时是什么心情。我之前就讲过：未来程序员不再主要“做需求”，而是“做 agent”。agent 用来把你的能力蒸馏出来：你只要把需求说清楚，剩下的交给它完成。如果你要研究怎么做一个 code agent，别从 0 开始，直接从 Pi agent 起步。它的可扩展性很好，集成进现有业务会省掉大量时间。如果你要研究怎么做一个类似 codex desktop 的产品，那就从 Craft agent 入手。它基于 Pi agent 和 Claude agent，功能完整、覆盖面也足。觉得复杂也没关系：能裁就裁。Claude agent sdk、messaging-gateway 这些都可以精简掉，留下的就是实打实的核心能力。我已经基于它二开了一个新产品，叫 Echo，接入了技能市场，流程非常顺滑。它现在就是我的独立开发搭子，后续开发、运营我都在它上面跑。

还没体验过 Pi 或 Craft agent 的朋友，建议现在就去试一次。你会立刻明白我上个月说那句话时是什么心情。我之前就讲过：未来程序员不再主要“做需求”，而是“做 agent”。agent 用来把你的能力蒸馏出来：你只要把需求说清楚，剩下的交给它完成。如果你要研究怎么做一个 code agent，别从 0 开始，直接从 Pi agent 起步。它的可扩展性很好，集成进现有业务会省掉大量时间。如果你要研究怎么做一个类似 codex desktop 的产品，那就从 Craft agent 入手。它基于 Pi agent 和 Claude agent，功能完整、覆盖面也足。觉得复杂也没关系：能裁就裁。Claude agent sdk、messaging-gateway 这些都可以精简掉，留下的就是实打实的核心能力。我已经基于它二开了一个新产品，叫 Echo，接入了技能市场，流程非常顺滑。它现在就是我的独立开发搭子，后续开发、运营我都在它上面跑。

Indie Fox

112,322 просмотров • 2 месяцев назад

昨天我花了 30 分钟，做了一件如果放在以前，至少要花几万块的事。我没写代码，也没发问卷，只想回答一个问题： AI 漫剧这个赛道，现在到底还能不能做？真正做过商业研究的人都知道，一场深度访谈、一场焦点小组，再加一份完整的消费者洞察报告，预算动辄几万到几十万元，而且通常要等上几周。如果研究海外市场，价格还得再翻几倍。所以，大多数创业者最后得到的答案都是：感觉还有机会。但感觉，是创业里最贵的东西。于是我把这个问题丢给了 Atypica。它没有像普通 AI 一样直接输出分析，而是先反问我：你准备做什么类型？面向哪些用户？希望验证什么？最担心什么风险？确认完这些问题，它才开始联网查资料、整理竞品、构建研究计划。真正让我觉得有意思的是后面。它生成了一组符合目标用户画像的 AI Persona，模拟真实用户做一对一深访，再把这些观点放进焦点小组里继续讨论。也就是说，我不是在问一个 ChatGPT。而是在采访几十个模拟目标用户。这两个东西完全不是一个概念。 Atypica 官网：注册会送 1M token，足够免费跑一次分析。 atypica.AI

昨天我花了 30 分钟，做了一件如果放在以前，至少要花几万块的事。我没写代码，也没发问卷，只想回答一个问题： AI 漫剧这个赛道，现在到底还能不能做？真正做过商业研究的人都知道，一场深度访谈、一场焦点小组，再加一份完整的消费者洞察报告，预算动辄几万到几十万元，而且通常要等上几周。如果研究海外市场，价格还得再翻几倍。所以，大多数创业者最后得到的答案都是：感觉还有机会。但感觉，是创业里最贵的东西。于是我把这个问题丢给了 Atypica。它没有像普通 AI 一样直接输出分析，而是先反问我：你准备做什么类型？面向哪些用户？希望验证什么？最担心什么风险？确认完这些问题，它才开始联网查资料、整理竞品、构建研究计划。真正让我觉得有意思的是后面。它生成了一组符合目标用户画像的 AI Persona，模拟真实用户做一对一深访，再把这些观点放进焦点小组里继续讨论。也就是说，我不是在问一个 ChatGPT。而是在采访几十个模拟目标用户。这两个东西完全不是一个概念。 Atypica 官网：注册会送 1M token，足够免费跑一次分析。 atypica.AI

泊舟

111,786 просмотров • 1 месяц назад

今天我们的新产品 FlowSpeech 正式发布 FlowSpeech 是全球第一个书面语转口语的 TTS 可以读网页，可以念小说，可以讲PPT，还能翻译外语。它是你的 AI 嘴替，随时替你说话。这听起来非常不炸裂，但它却是基于我们真实的用户的真实痛点所做的有用的小产品。为什么在行业都在吹概念，追模型，卷 Agent 的时候，我们选择花一点时间做一个这样的小产品呢？作为 AI 应用公司，我们当然希望自己成为天空中的独角兽。但做产品的本质，是帮助一个个真实的人。 FlowSpeech 的需求来自一位80岁的美国老人，这是他的故事。👇

今天我们的新产品 FlowSpeech 正式发布 FlowSpeech 是全球第一个书面语转口语的 TTS 可以读网页，可以念小说，可以讲PPT，还能翻译外语。它是你的 AI 嘴替，随时替你说话。这听起来非常不炸裂，但它却是基于我们真实的用户的真实痛点所做的有用的小产品。为什么在行业都在吹概念，追模型，卷 Agent 的时候，我们选择花一点时间做一个这样的小产品呢？作为 AI 应用公司，我们当然希望自己成为天空中的独角兽。但做产品的本质，是帮助一个个真实的人。 FlowSpeech 的需求来自一位80岁的美国老人，这是他的故事。👇

Orange AI

476,824 просмотров • 1 год назад

做AI短视频，我踩过 5 个坑今天全说出来，希望你能少走一些弯路。 ──────────────── 第一坑：一上来就猛学刚开始做的时候，我每天研究工具、研究技术、研究别人怎么做。研究得很起劲，但回头一看，一个视频都没做完。正确的顺序是先做出来，再边做边学。做完第一个你懂了流程，做完几个你有了感觉，就这样进步总结一句：先完成，再完美 ──────────────── 第二坑：总想省钱省积分生图要钱，生视频要钱，心疼是真的刚开始做的时候，我也试过那些便宜的方案，效果看起来差不多。实际用下来，各种问题，花了大量时间去调，最后还是放弃了。成本要跟结果比，不是跟价格比。做一个视频的成本本来就不高，省那点钱，丢的是时间和机会。总结一句：用最好的工具，做最好的作品 ──────────────── 第三坑：死抠画面刚开始做的时候，总想把画面做得很精美。结果发现根本做不到，提示词再好也有上限。后来才发现，很多播放量很高的视频，画面并不精致，但内容抓人、节奏好，照样爆。总结一句：别死抠视觉，够用就行。 ──────────────── 第四坑：忘了内容本身这是最大的坑刚开始做的时候，我花了大量时间研究工具、研究技术，结果忘了自己是做内容的我们做的是视频，第一件事是内容好不好，不是特效漂不漂亮。把注意力放回内容上之后，效果立刻就不一样了。总结一句：我们是做内容的，不是研究AI的 ──────────────── 第五坑：做得太少做一个感觉效果不好，就开始大改、大优化。其实很可能是这个方向用户不感兴趣，换一个方向就好了。只要数量足够多，总会有跑通的总结一句：干就完了，量大出奇迹 ════════════════ 我现在用什么工具工具不用多，我现在核心就靠Creao 🔹 视频生成— 支持 Google Veo 和 Seedance，提示词直接出视频 🔹 图片生成— 最高 4K，随时在对话里生成 🔹 配音 — 20 多种声音，直接出音频文件 🔹 Agent 自动化 — 流程搭好之后可以定时跑，不用每次手动可以试试：最后一句：别光收藏，动手才能进步

做AI短视频，我踩过 5 个坑今天全说出来，希望你能少走一些弯路。 ──────────────── 第一坑：一上来就猛学刚开始做的时候，我每天研究工具、研究技术、研究别人怎么做。研究得很起劲，但回头一看，一个视频都没做完。正确的顺序是先做出来，再边做边学。做完第一个你懂了流程，做完几个你有了感觉，就这样进步总结一句：先完成，再完美 ──────────────── 第二坑：总想省钱省积分生图要钱，生视频要钱，心疼是真的刚开始做的时候，我也试过那些便宜的方案，效果看起来差不多。实际用下来，各种问题，花了大量时间去调，最后还是放弃了。成本要跟结果比，不是跟价格比。做一个视频的成本本来就不高，省那点钱，丢的是时间和机会。总结一句：用最好的工具，做最好的作品 ──────────────── 第三坑：死抠画面刚开始做的时候，总想把画面做得很精美。结果发现根本做不到，提示词再好也有上限。后来才发现，很多播放量很高的视频，画面并不精致，但内容抓人、节奏好，照样爆。总结一句：别死抠视觉，够用就行。 ──────────────── 第四坑：忘了内容本身这是最大的坑刚开始做的时候，我花了大量时间研究工具、研究技术，结果忘了自己是做内容的我们做的是视频，第一件事是内容好不好，不是特效漂不漂亮。把注意力放回内容上之后，效果立刻就不一样了。总结一句：我们是做内容的，不是研究AI的 ──────────────── 第五坑：做得太少做一个感觉效果不好，就开始大改、大优化。其实很可能是这个方向用户不感兴趣，换一个方向就好了。只要数量足够多，总会有跑通的总结一句：干就完了，量大出奇迹 ════════════════ 我现在用什么工具工具不用多，我现在核心就靠Creao 🔹 视频生成— 支持 Google Veo 和 Seedance，提示词直接出视频 🔹 图片生成— 最高 4K，随时在对话里生成 🔹 配音 — 20 多种声音，直接出音频文件 🔹 Agent 自动化 — 流程搭好之后可以定时跑，不用每次手动可以试试：最后一句：别光收藏，动手才能进步

Powerpei🦅🏆买美股上币安

22,183 просмотров • 1 месяц назад

上周 WAIC，我一个在 4A 做调研的朋友给我发消息 “完了，央视新闻直播间都在报道 AI 调研了，我们这行要完了” 我说你慌啥，先看看人家到底做了啥央视那段报道的是我之前安利过很多次的atypica （之前安利的时候一堆小黑子在评论区喷我，这下啪啪打脸了）这次重点讲了他们怎么构建 AI Persona 不是让大模型扮演用户那种玩法是基于一个叫主观世界模型的架构，四层数据协同训练出来的——社交语料学语言风格、真实深访学行为动机、心理学量表校正偏差、经济学实验标定决策倾向 Atypica atypica.AI 就是基于这个模型构建的说实话之前用的时候就觉得比 GPT 扮演用户靠谱，但没想过底层差别这么大看完报道我就想做个测试正好有个朋友在做出海产品，面向北美市场的轻量级个人效率工具，想搞清楚定价策略——订阅制、买断制、还是混合模式，哪种更容易让目标用户掏钱我把同一个选题，分别丢给了 Atypica 和 GPT GPT 那边我用的是最标准的做法，给它详细的 prompt，让它做一份完整的定价策略分析——竞品调研、用户分群、定价建议全都要 Atypica 那边我直接输入同样的研究问题，它自动匹配目标用户 Persona，组了一个 Panel 做深度访谈，还跑了一轮受众盲测验证结果差距大到我截图发给朋友的时候他以为我在开玩笑（哈哈哈哈笑死我了… GPT 给的回答：一份很标准的市场分析报告——竞品价格整理得很清楚，Todoist $7/月、TickTick $3.99/月、Things $49.99 买断、Motion $19-34/月，全都列出来了结论也中规中矩：建议先用 Free + $39.99/年低价订阅切入，配一个限量 Lifetime $79-99 做早期现金流听起来没毛病对吧？但你仔细想，这些结论你自己花半天做竞品调研也能得出来。它给的是行业共识，不是针对你这个产品、你这群用户的定制化洞察整份报告里没有一个具体的用户声音，没有人告诉你“我为什么愿意付”或“我为什么犹豫” Atypica 给的回答： 6 个 AI Persona 做了深度访谈，每个人有名字、有职业、有完整的决策逻辑一个资深开发者说：我拒绝为本该在本地运行的工具支付数字租金，这对我来说就是随时可能断供的负债——他要的是 $49 纯买断一个 UI 设计师说：$4.99/月这个价格不是在交租，是在为我的心理安宁支付订阅费——但她同时说，价格定太低反而让她不信任这个产品一个初创 SaaS CEO 说：一次性购入基建，按需支付算力，这才是初创公司该有的现金流管理 6 个人里 5 个选了混合模式，0 个人首选纯订阅——但最关键的是，选同一个模式的理由完全不同知识工作者接受 AI 订阅是因为它代表工具在持续进化，相当于买了一份生命力保险团队创始人接受混合模式是因为它契合“基建一次性购入+算力弹性伸缩”的成本管理心智同一个价格，需要对两类用户讲两个完全不同的故事——这个洞察 GPT 的报告里根本没有最后 Atypica 的报告里还有一个让我意外的发现：受众盲测显示，如果你把买断价定在 $29，用户不会觉得实惠，反而会质疑“这公司有没有能力长期维护这个产品”——价格太低本身就是一个负面信号它建议的策略是： $49 买断基础功能 + $9.99/月 AI 订阅作为可选增强层，用“永久拥有核心工具+按需付费 AI 算力”的组合降低信任门槛这个结论我朋友拿去和他在北美的几个真实用户验证了，反馈高度一致——尤其是“价格太低反而不信任”这个点，好几个人都提到了整个测试我花了不到 20 分钟 GPT 给你的是“你自己也能查到的行业共识”，Atypica 给你的是“你绝对想不到的用户真实决策逻辑” 这两个东西的价值差了十倍不止，甚至都不是同一个物种，我认为不能混为一谈如果你也在做产品、做出海、做任何需要理解用户的事，去跑一次就知道区别了：

上周 WAIC，我一个在 4A 做调研的朋友给我发消息 “完了，央视新闻直播间都在报道 AI 调研了，我们这行要完了” 我说你慌啥，先看看人家到底做了啥央视那段报道的是我之前安利过很多次的atypica （之前安利的时候一堆小黑子在评论区喷我，这下啪啪打脸了）这次重点讲了他们怎么构建 AI Persona 不是让大模型扮演用户那种玩法是基于一个叫主观世界模型的架构，四层数据协同训练出来的——社交语料学语言风格、真实深访学行为动机、心理学量表校正偏差、经济学实验标定决策倾向 Atypica atypica.AI 就是基于这个模型构建的说实话之前用的时候就觉得比 GPT 扮演用户靠谱，但没想过底层差别这么大看完报道我就想做个测试正好有个朋友在做出海产品，面向北美市场的轻量级个人效率工具，想搞清楚定价策略——订阅制、买断制、还是混合模式，哪种更容易让目标用户掏钱我把同一个选题，分别丢给了 Atypica 和 GPT GPT 那边我用的是最标准的做法，给它详细的 prompt，让它做一份完整的定价策略分析——竞品调研、用户分群、定价建议全都要 Atypica 那边我直接输入同样的研究问题，它自动匹配目标用户 Persona，组了一个 Panel 做深度访谈，还跑了一轮受众盲测验证结果差距大到我截图发给朋友的时候他以为我在开玩笑（哈哈哈哈笑死我了… GPT 给的回答：一份很标准的市场分析报告——竞品价格整理得很清楚，Todoist $7/月、TickTick $3.99/月、Things $49.99 买断、Motion $19-34/月，全都列出来了结论也中规中矩：建议先用 Free + $39.99/年低价订阅切入，配一个限量 Lifetime $79-99 做早期现金流听起来没毛病对吧？但你仔细想，这些结论你自己花半天做竞品调研也能得出来。它给的是行业共识，不是针对你这个产品、你这群用户的定制化洞察整份报告里没有一个具体的用户声音，没有人告诉你“我为什么愿意付”或“我为什么犹豫” Atypica 给的回答： 6 个 AI Persona 做了深度访谈，每个人有名字、有职业、有完整的决策逻辑一个资深开发者说：我拒绝为本该在本地运行的工具支付数字租金，这对我来说就是随时可能断供的负债——他要的是 $49 纯买断一个 UI 设计师说：$4.99/月这个价格不是在交租，是在为我的心理安宁支付订阅费——但她同时说，价格定太低反而让她不信任这个产品一个初创 SaaS CEO 说：一次性购入基建，按需支付算力，这才是初创公司该有的现金流管理 6 个人里 5 个选了混合模式，0 个人首选纯订阅——但最关键的是，选同一个模式的理由完全不同知识工作者接受 AI 订阅是因为它代表工具在持续进化，相当于买了一份生命力保险团队创始人接受混合模式是因为它契合“基建一次性购入+算力弹性伸缩”的成本管理心智同一个价格，需要对两类用户讲两个完全不同的故事——这个洞察 GPT 的报告里根本没有最后 Atypica 的报告里还有一个让我意外的发现：受众盲测显示，如果你把买断价定在 $29，用户不会觉得实惠，反而会质疑“这公司有没有能力长期维护这个产品”——价格太低本身就是一个负面信号它建议的策略是： $49 买断基础功能 + $9.99/月 AI 订阅作为可选增强层，用“永久拥有核心工具+按需付费 AI 算力”的组合降低信任门槛这个结论我朋友拿去和他在北美的几个真实用户验证了，反馈高度一致——尤其是“价格太低反而不信任”这个点，好几个人都提到了整个测试我花了不到 20 分钟 GPT 给你的是“你自己也能查到的行业共识”，Atypica 给你的是“你绝对想不到的用户真实决策逻辑” 这两个东西的价值差了十倍不止，甚至都不是同一个物种，我认为不能混为一谈如果你也在做产品、做出海、做任何需要理解用户的事，去跑一次就知道区别了：

超级个体｜柿子

16,344 просмотров • 1 месяц назад

太夸张了，小某书和海鲜市场很快就会有人开始卖这个了。再过半年，传统调研公司得倒一半，一份他们报价5-15万的消费者洞察报告，现在一个人用 AI，30分钟就能出一个能让你月入过万的信息差生意：现在用 Atypica atypica.AI 已经可以实现30分钟出一份专业级的消费者洞察报告了大厂做调研一般都会找第三方调研公司你知道传统调研公司做这事收多少钱？？？深度访谈：单次3000-10000元（含受访者礼金、访谈员、报告）焦点小组：单场15000-40000元（8个人坐一起聊2小时）一个完整的消费者洞察项目：5万-25万大型定制化调研：25万-100万+ 周期：最快3-4周，通常1-2个月这还只是国内价格，找海外调研公司直接翻3倍一个定制化的定性调研项目，海外报价 $25,000-$65,000，周期6-8周，其中30-40%的费用是 overhead——说实话，这不是在帮你做洞察，是在养他们的团队现在这个活，竟然一个人就能干了！！ Atypica 做的事很直接：用 AI 先澄清需求 & 生成研究计划，模拟真实消费者，自动做深度访谈，30分钟出洞察报告绝对不是那种 AI 瞎编的问卷结果是基于100w+真实用户数据构建的 AI Persona（官方数据），每个 Persona 都有完整的性格特征、认知偏差、决策框架你输入一个研究问题，它自动：自动做需求澄清&研究规划→ 生成目标人群的 AI Persona → 对这些 Persona 做深度访谈 → 分析行为模式和情绪触发点 → 输出结构化洞察报告整个过程30分钟以内 85%的行为模拟准确度，根据官方数据，已经有品牌拿 Atypica 的结果和他们花了几十万做的传统调研做对比，结论高度吻合我试了一个场景：假设我在做一个 AI 写作助手，想了解海外内容创作者的需求和付费意愿丢进去一个问题，接下来它干了几件事让我有点震： 1）先去 Persona 库搜索匹配的目标用户，发现覆盖不够，主动补充构建了新 Persona——营销文案工作者、自由撰稿人、YouTube 创作者，最终组了5个不同画像和调研公司“招募受访者”一个逻辑，只是从两周变成了两分钟 2）访谈前先联网做了竞品调研——Jasper、的定价和用户评价全搜好了，带着信息去追问不是“你喜欢什么”，而是“你用 Jasper 觉得哪里不够好” 3）两轮访谈交叉验证，最后出了一份可执行报告：功能优先级（KANO 模型）、定价策略、MVP 规划、市场进入路径不是废话总结，是能直接拿去写 PRD 的东西这种报告找咨询公司做，10万起步，周期一个月我花了30分钟这意味着什么？轻松月入过万的几个变现场景： 1。帮新消费品牌做上市前用户测试，一份报告收费3000-8000元你的成本是30分钟时间，传统调研公司同样的活收5-15万 2。帮跨境电商做海外市场消费者画像品牌出海最头疼的就是不懂海外消费者一份目标市场的消费者决策分析，收费5000-15000元以前这活只有本地调研公司能接，帮创业者做产品方向验证 “你这个 idea 到底有没有人买单” 模拟50个目标用户做深度访谈，30分钟出结论收费2000-5000元，比他们花三个月憋 MVP 便宜一百倍 3。帮 MCN/自媒体做内容方向验证 “这个选题我的目标受众到底吃不吃” 模拟目标粉丝画像做反馈测试收费1000-3000元 4。再不济你去某鱼卖新兴行业报告都没问题，一份49.9，只要内容过硬，大把的人来买以前这些活，是4A 公司和专业调研机构的饭碗，现在一个人+Atypica 就能干成本几乎为0，利润全是你的有个数据很有意思：海外已经有 AI 调研平台公开了成本对比—— 200次 AI 访谈，成本$4,000，产出15个可追溯的洞察，单个洞察成本$267 20次传统人工访谈，成本$30,000，产出8个洞察，单个洞察成本$3,750 AI 调研的单位洞察成本是传统的1/14 这个效率差，就是你的利润空间信息差的窗口期，通常只有3-6个月现在知道这个工具的人还不多，等到烂大街的时候，价格就卷下来了先上车的人，吃肉链接：

太夸张了，小某书和海鲜市场很快就会有人开始卖这个了。再过半年，传统调研公司得倒一半，一份他们报价5-15万的消费者洞察报告，现在一个人用 AI，30分钟就能出一个能让你月入过万的信息差生意：现在用 Atypica atypica.AI 已经可以实现30分钟出一份专业级的消费者洞察报告了大厂做调研一般都会找第三方调研公司你知道传统调研公司做这事收多少钱？？？深度访谈：单次3000-10000元（含受访者礼金、访谈员、报告）焦点小组：单场15000-40000元（8个人坐一起聊2小时）一个完整的消费者洞察项目：5万-25万大型定制化调研：25万-100万+ 周期：最快3-4周，通常1-2个月这还只是国内价格，找海外调研公司直接翻3倍一个定制化的定性调研项目，海外报价 $25,000-$65,000，周期6-8周，其中30-40%的费用是 overhead——说实话，这不是在帮你做洞察，是在养他们的团队现在这个活，竟然一个人就能干了！！ Atypica 做的事很直接：用 AI 先澄清需求 & 生成研究计划，模拟真实消费者，自动做深度访谈，30分钟出洞察报告绝对不是那种 AI 瞎编的问卷结果是基于100w+真实用户数据构建的 AI Persona（官方数据），每个 Persona 都有完整的性格特征、认知偏差、决策框架你输入一个研究问题，它自动：自动做需求澄清&研究规划→ 生成目标人群的 AI Persona → 对这些 Persona 做深度访谈 → 分析行为模式和情绪触发点 → 输出结构化洞察报告整个过程30分钟以内 85%的行为模拟准确度，根据官方数据，已经有品牌拿 Atypica 的结果和他们花了几十万做的传统调研做对比，结论高度吻合我试了一个场景：假设我在做一个 AI 写作助手，想了解海外内容创作者的需求和付费意愿丢进去一个问题，接下来它干了几件事让我有点震： 1）先去 Persona 库搜索匹配的目标用户，发现覆盖不够，主动补充构建了新 Persona——营销文案工作者、自由撰稿人、YouTube 创作者，最终组了5个不同画像和调研公司“招募受访者”一个逻辑，只是从两周变成了两分钟 2）访谈前先联网做了竞品调研——Jasper、的定价和用户评价全搜好了，带着信息去追问不是“你喜欢什么”，而是“你用 Jasper 觉得哪里不够好” 3）两轮访谈交叉验证，最后出了一份可执行报告：功能优先级（KANO 模型）、定价策略、MVP 规划、市场进入路径不是废话总结，是能直接拿去写 PRD 的东西这种报告找咨询公司做，10万起步，周期一个月我花了30分钟这意味着什么？轻松月入过万的几个变现场景： 1。帮新消费品牌做上市前用户测试，一份报告收费3000-8000元你的成本是30分钟时间，传统调研公司同样的活收5-15万 2。帮跨境电商做海外市场消费者画像品牌出海最头疼的就是不懂海外消费者一份目标市场的消费者决策分析，收费5000-15000元以前这活只有本地调研公司能接，帮创业者做产品方向验证 “你这个 idea 到底有没有人买单” 模拟50个目标用户做深度访谈，30分钟出结论收费2000-5000元，比他们花三个月憋 MVP 便宜一百倍 3。帮 MCN/自媒体做内容方向验证 “这个选题我的目标受众到底吃不吃” 模拟目标粉丝画像做反馈测试收费1000-3000元 4。再不济你去某鱼卖新兴行业报告都没问题，一份49.9，只要内容过硬，大把的人来买以前这些活，是4A 公司和专业调研机构的饭碗，现在一个人+Atypica 就能干成本几乎为0，利润全是你的有个数据很有意思：海外已经有 AI 调研平台公开了成本对比—— 200次 AI 访谈，成本$4,000，产出15个可追溯的洞察，单个洞察成本$267 20次传统人工访谈，成本$30,000，产出8个洞察，单个洞察成本$3,750 AI 调研的单位洞察成本是传统的1/14 这个效率差，就是你的利润空间信息差的窗口期，通常只有3-6个月现在知道这个工具的人还不多，等到烂大街的时候，价格就卷下来了先上车的人，吃肉链接：

超级个体｜柿子

95,309 просмотров • 2 месяцев назад

值得每个人细细品味世界是一元的事物都是从一面走向它的反面不用想如何成为什么样的人你现在就是你就用这样的身份去做就是了

值得每个人细细品味世界是一元的事物都是从一面走向它的反面不用想如何成为什么样的人你现在就是你就用这样的身份去做就是了

Yangyi

29,870 просмотров • 1 год назад

OPC模式（一人创业公司）的有力工具，最近看到DAPPOS这条xBubble的VibeCoding演示，挺有意思的。用一张图+一个商业目标，就能在几个小时内搭出了一个完整的在线shop：商品素材、目录筛选、购物车、稳定币钱包支付、Cloudflare部署，还有后台订单管理。不是原型，是能直接收钱的真实店铺。这其实不是简单的“AI 帮你写代码”，传统工具（Cursor、Lovable 那一类）大多停留在Prompt-to-Code的阶段——你描述需求，它给你页面和逻辑，但后面怎么部署、怎么接支付、怎么长期迭代，还是得你自己或者再找人处理。 xBubble走的是另一条路：SOP-to-Business。它不是让你去调模型、拼工具、写复杂prompt，而是把常见业务场景的执行流程提前组织好，形成可复用的SOP。Bubble Engine会根据真实案例不断生成和优化这些流程，Bubble Pilot再根据你的目标去调用。用户真正要做的，就是把生意想清楚：卖什么、卖给谁、怎么收钱。对普通个人用户的好处很直接。以前想做一个带支付的独立站，从想法到上线，技术门槛、部署成本、支付接入往往把人劝退。现在这些环节被系统和生态服务商接住了，你用积分统一结算，不用自己去配服务器、绑域名、搞API Key。想改规则、加商品、调整流程，也不用每次都从头折腾代码。对 OPC（一人公司）来说，这件事的意义更大。过去几年，AI 主要解决的是“现有团队怎么提效”。现在的问题变成了：一门生意到底需要多少人才能跑起来？很多垂直、小众、生命周期不长的需求，其实一个人就能搞定，但技术执行成本太高，一直做不成。xBubble 把这部分成本大幅压下来，让有客户、有货源、有想法的人，不用先证明自己能养活一支技术团队，就能先把生意跑起来。它真正瞄准的，是那些懂市场、懂用户，但技术不是核心能力的普通经营者。不是极客型 solo founder，而是现实中大量存在的“一人带货、一人做服务、一人做内容”的小生意。当然，这套东西目前还在内测，复杂场景的稳定性、SOP 的覆盖度、服务商网络的成熟度，都还需要时间验证。但方向是对的——AI coding 的下一阶段，不是比谁代码写得更快，而是比谁能把一门真实生意更快、更稳地跑通。之前这里从 Prompt 到 SOP，从代码到生意，这条路走通了，对个人创业者来说，确实是降维。更关键的是，它让OPC能用极低成本快速跑通第一笔真是收入，而不是把精力耗在技术执行上。下面的视频就是一个用xBubble VibeCoding快速搭建世界杯周边电商网站的案例，已经能快速产生实际现金流了。

OPC模式（一人创业公司）的有力工具，最近看到DAPPOS这条xBubble的VibeCoding演示，挺有意思的。用一张图+一个商业目标，就能在几个小时内搭出了一个完整的在线shop：商品素材、目录筛选、购物车、稳定币钱包支付、Cloudflare部署，还有后台订单管理。不是原型，是能直接收钱的真实店铺。这其实不是简单的“AI 帮你写代码”，传统工具（Cursor、Lovable 那一类）大多停留在Prompt-to-Code的阶段——你描述需求，它给你页面和逻辑，但后面怎么部署、怎么接支付、怎么长期迭代，还是得你自己或者再找人处理。 xBubble走的是另一条路：SOP-to-Business。它不是让你去调模型、拼工具、写复杂prompt，而是把常见业务场景的执行流程提前组织好，形成可复用的SOP。Bubble Engine会根据真实案例不断生成和优化这些流程，Bubble Pilot再根据你的目标去调用。用户真正要做的，就是把生意想清楚：卖什么、卖给谁、怎么收钱。对普通个人用户的好处很直接。以前想做一个带支付的独立站，从想法到上线，技术门槛、部署成本、支付接入往往把人劝退。现在这些环节被系统和生态服务商接住了，你用积分统一结算，不用自己去配服务器、绑域名、搞API Key。想改规则、加商品、调整流程，也不用每次都从头折腾代码。对 OPC（一人公司）来说，这件事的意义更大。过去几年，AI 主要解决的是“现有团队怎么提效”。现在的问题变成了：一门生意到底需要多少人才能跑起来？很多垂直、小众、生命周期不长的需求，其实一个人就能搞定，但技术执行成本太高，一直做不成。xBubble 把这部分成本大幅压下来，让有客户、有货源、有想法的人，不用先证明自己能养活一支技术团队，就能先把生意跑起来。它真正瞄准的，是那些懂市场、懂用户，但技术不是核心能力的普通经营者。不是极客型 solo founder，而是现实中大量存在的“一人带货、一人做服务、一人做内容”的小生意。当然，这套东西目前还在内测，复杂场景的稳定性、SOP 的覆盖度、服务商网络的成熟度，都还需要时间验证。但方向是对的——AI coding 的下一阶段，不是比谁代码写得更快，而是比谁能把一门真实生意更快、更稳地跑通。之前这里从 Prompt 到 SOP，从代码到生意，这条路走通了，对个人创业者来说，确实是降维。更关键的是，它让OPC能用极低成本快速跑通第一笔真是收入，而不是把精力耗在技术执行上。下面的视频就是一个用xBubble VibeCoding快速搭建世界杯周边电商网站的案例，已经能快速产生实际现金流了。

qinbafrank

33,482 просмотров • 2 месяцев назад

我花了几十个小时，用 Claude 做出一个能开车、飞行、打架、闯进室内的开放世界游戏。。。然后差点干了这个项目里最蠢的一件事：把几十小时的开发、踩坑和工作流，压成一份 29–68 元的游戏，直接卖给玩家。。。后来，我把同一个项目拆成 4 种完全不同的生意： 1. 直接卖游戏 2. 卖源码、制作工作流和可二开资产 3. 免费 Demo / 部分开源，用来给社群和咨询引流 4. 给品牌做定制小游戏再丢给 Atypica atypica.AI 里的 14 个 AI 模拟用户，让不同职业、预算和需求的人分别替我“买”一次。结果第一轮 5 个人里，4 个人首选第 2 种；第二轮又测了 9 个人，源码和工作流依然排在第一。理由很扎心：买游戏，他们会直接拿我和成熟商业游戏比较；买源码和工作流，他们买的是少踩几周坑，拿到一套能运行、能修改、能二开的东西。同一个项目：游戏本体，模拟用户愿意讨论的是 29–68 元；换成源码、工作流和资产包，变成 299–699 元；如果做 B 端品牌定制，测试报价直接从 5,000 元起。我以为自己在做游戏，结果这个项目里真正值钱的，可能是造游戏的“铲子”。我原本打开 Atypica atypica.AI，只想问：“这个游戏应该卖多少钱？” 它最后逼我重新回答的却是： “我真正该卖的，到底是游戏、源码、工作流，还是做出下一款游戏的能力？” 我最推荐 Atypica atypica.AI 的一点，不是它能生成一份报告，而是这些模拟用户不会在调研结束后消失，会沉淀成一支可以反复调用的 Panel。这次测卖什么，下次还能继续测价格、文案、渠道和海外市场。相当于给每个一人公司配了一支常驻焦点小组。这不只适用于游戏。App、独立站商品、课程、社群、咨询或任何 AI 产品，都可以在真正投入时间和钱之前，先让一批模拟用户替你“买”一次。模拟研究不是实际成交，也代替不了真实市场验证。但它至少能在你埋头干几个月之前先告诉你：你可能从一开始，就卖错了东西。免费体验链接，注册即送10000积分👉：

我花了几十个小时，用 Claude 做出一个能开车、飞行、打架、闯进室内的开放世界游戏。。。然后差点干了这个项目里最蠢的一件事：把几十小时的开发、踩坑和工作流，压成一份 29–68 元的游戏，直接卖给玩家。。。后来，我把同一个项目拆成 4 种完全不同的生意： 1. 直接卖游戏 2. 卖源码、制作工作流和可二开资产 3. 免费 Demo / 部分开源，用来给社群和咨询引流 4. 给品牌做定制小游戏再丢给 Atypica atypica.AI 里的 14 个 AI 模拟用户，让不同职业、预算和需求的人分别替我“买”一次。结果第一轮 5 个人里，4 个人首选第 2 种；第二轮又测了 9 个人，源码和工作流依然排在第一。理由很扎心：买游戏，他们会直接拿我和成熟商业游戏比较；买源码和工作流，他们买的是少踩几周坑，拿到一套能运行、能修改、能二开的东西。同一个项目：游戏本体，模拟用户愿意讨论的是 29–68 元；换成源码、工作流和资产包，变成 299–699 元；如果做 B 端品牌定制，测试报价直接从 5,000 元起。我以为自己在做游戏，结果这个项目里真正值钱的，可能是造游戏的“铲子”。我原本打开 Atypica atypica.AI，只想问：“这个游戏应该卖多少钱？” 它最后逼我重新回答的却是： “我真正该卖的，到底是游戏、源码、工作流，还是做出下一款游戏的能力？” 我最推荐 Atypica atypica.AI 的一点，不是它能生成一份报告，而是这些模拟用户不会在调研结束后消失，会沉淀成一支可以反复调用的 Panel。这次测卖什么，下次还能继续测价格、文案、渠道和海外市场。相当于给每个一人公司配了一支常驻焦点小组。这不只适用于游戏。App、独立站商品、课程、社群、咨询或任何 AI 产品，都可以在真正投入时间和钱之前，先让一批模拟用户替你“买”一次。模拟研究不是实际成交，也代替不了真实市场验证。但它至少能在你埋头干几个月之前先告诉你：你可能从一开始，就卖错了东西。免费体验链接，注册即送10000积分👉：

Rion Wu

15,610 просмотров • 1 месяц назад