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卧槽，独立开发者一定要去体验下这个 GTM 数据工具我用它给现在打得很凶的 5 家办公 Agent （WorkBuddy、TRAE Work、千问办公、Claude、Codex）做竞品调研，结果颠覆了我的认知。以前做竞品调研，我得同时开 Similarweb、Ahrefs，再爬 Reddit、刷 X，几个平台来回切。现在把 AIsa 喂给 Agent，一条指令，产品背后的真实数据直接看清： 1️⃣ 用户规模与市场份额 WorkBuddy 月活 2000 万+ 国内直接领跑，Claude 在企业 LLM 市场吃下 40% 份额，Codex 周活冲到 1000 万+ 2️⃣ 定价与目标人群谁在免费走量、谁在啃企业预算、谁靠会员订阅活着，价格带和受众画像一张表直接对齐 3️⃣ 渠道分发路径我追问了一句「这 5 家分别是怎么推广的」，谁靠自家生态灌量、谁在 X 上养 KOL 矩阵、谁靠开发者社区口碑，全路径清清楚楚这工具叫 AIsa，官方数据，全球第二家接入 Similarweb 官方 API... show more

阿西_出海

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38,649 Aufrufe • vor 13 Tagen •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

14 Kommentare

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硅谷AI玩家vor 13 Tagen

以前调研真的烦，Similarweb、Ahrefs、Reddit、X来回切。现在丢给Agent~

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阿西_出海vor 13 Tagen

数据全家桶了

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王二狗vor 13 Tagen

能直接喂给 Agent 的数据层，比自己开一堆网站省太多了。

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阿西_出海vor 13 Tagen

性价比挺高的

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zwil Panvor 13 Tagen

独立开发最痛的就是调研环节来回切平台，这种能直接喂给 Agent 的数据层确实对上需求了。

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阿西_出海vor 13 Tagen

👍

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Jeff☂️🥊vor 13 Tagen

调研效率拉满，独立开发者强烈建议体验！

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阿西_出海vor 13 Tagen

挺不错的

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Crio Songovor 12 Tagen

之前做竞品调研切好几个平台太折腾，这个工具能整合数据一次性出结果，效率提升太多了，我得找时间去试试。

Profilbild von Ok鱼 ᐝ |冠名就上薪火

Ok鱼 ᐝ |冠名就上薪火vor 13 Tagen

这个对独立开发者确实挺实用的哈

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AI智多星vor 13 Tagen

文字朴实却很走心，读完有所感悟，感谢愿意分享自己的所见所想。

Profilbild von 外贸 AI 获客实战派 · 老周

外贸 AI 获客实战派 · 老周vor 13 Tagen

查新兴市场的数据准不准？我们主要看东南亚和南美，Similarweb 那边给的量一直觉得虚高，跟实际询盘数完全对不上。

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槿絮👉无偿约vor 13 Tagen

enormously 👮 💢 relief

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晚晚vor 13 Tagen

这下竞品调研终于不用开十几个标签页了

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强烈推荐每一个出海工作者都试一下这个给 Agent 提供数据 API 的平台。以前做一次 GTM 分析，要自己打开 Similarweb、Ahrefs、Reddit、X、YouTube，再把信息一点点整合起来。这个平台是 AIsa，可以把 Similarweb 官方授权的 API 直接接进 Agent workflow，不是第三方爬虫或镜像数据，来源更真实可靠。接入 Claude Code 后，Agent 自己跑了竞品分析、SEO、社交监测、找创作者，最后给了我一页完整的 GTM 报告。竞品流量、关键词、近 30 天社交讨论、YouTube 和 X 创作者名单，一次性拉完。然后给我一个很不客气的结论🤓： ReddTrends 现在更像内容站，不像产品。全过程 11 分钟。 5 条 prompt 我放评论区了，有自己的出海产品可以直接换域名试试：

强烈推荐每一个出海工作者都试一下这个给 Agent 提供数据 API 的平台。以前做一次 GTM 分析，要自己打开 Similarweb、Ahrefs、Reddit、X、YouTube，再把信息一点点整合起来。这个平台是 AIsa，可以把 Similarweb 官方授权的 API 直接接进 Agent workflow，不是第三方爬虫或镜像数据，来源更真实可靠。接入 Claude Code 后，Agent 自己跑了竞品分析、SEO、社交监测、找创作者，最后给了我一页完整的 GTM 报告。竞品流量、关键词、近 30 天社交讨论、YouTube 和 X 创作者名单，一次性拉完。然后给我一个很不客气的结论🤓： ReddTrends 现在更像内容站，不像产品。全过程 11 分钟。 5 条 prompt 我放评论区了，有自己的出海产品可以直接换域名试试：

Yanhua

27,393 Aufrufe • vor 16 Tagen

Lovable 月访问量多少？ AI 给了我两个数：3340 万，6280 万。差了将近一倍！竞品报告里该写哪个，我不知道。这并不是个例。我以前让 Agent 做竞品分析基本都这样：流量从公开页面东拼西凑，用户评论从二手网站抄。看着有理有据，一个都经不起问。所以我做了个对照实验同一句提示词、同一个模型（WorkBuddy 里的 Kimi K3），跑两遍。唯一的区别是有没有接 AIsa。第一遍没接。流量是从 Semrush 公开页和评测文里拼出来的，两个口径对不上；用户评价是评测小编转述的，一条原帖都没有。第二遍接上 AIsa。提示词一个字没改：“识别竞品。比较它们的定位、核心功能、网站流量来源、用户评价和内容渠道，然后生成报告。"我没告诉它去哪查，它自己规划了整条链路： Firecrawl 抓官网 Tavily 搜出 5 个竞品调 Similarweb 官方 API 拉流量，7 个域名同一个口径去 Reddit 翻原帖看真实评价生成报告 22 次数据调用全部留痕，报告里每个数字都能点开看来源。而第一遍那份报告，一个数都验不了。顺手用它给做了遍 SEO 检查，Semrush、Ahrefs、Similarweb 三个来源互相验证，抓出 5 个要修的问题，列了 10 个要补的页面。两轮竞品分析加两轮 SEO 检查，28刀。收获一份带官方数据的报告，仅仅只花了一顿饭的钱。有人会问，直接订 Similarweb 不行吗？当然行，但官方服务主要面向企业，一年起步好几万美元，以我这个用量实在不划算。 AIsa 是全球第二家接入 Similarweb 官方 API 的平台，拿到的是官方接口直接返回、持续更新的数据，不是爬虫拼出来的镜像数据。更关键的是，那些镜像站最多只能让你在网页上查一查，根本不提供 API，也没办法接进 Agent 里自动跑；但AIsa 可以。对我来说，这才是真正的区别。视频是两遍的完整录屏，圈出来的是它每一步调了什么数据源。你也要做竞品分析或者 GTM 的，入口在这 👇

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huangserva

19,583 Aufrufe • vor 15 Tagen

过去做一次深入的竞品调研，你往往需要买一堆每个月上百刀的订阅，然后在 Similarweb、Ahrefs、Reddit 和 X 之间来回切网页，最后填到表里的数据还经常对不上。但现在，你不需要单独买任何一个月费订阅，也不用再搞一堆复杂的 API 密钥。你只需要把产品网址丢给已经接好 AIsa 的 Claude Code 或 Codex，用一句最实在的业务目标，把它打发去干活。Agent 会自己去查产品事实、找竞品、比流量渠道、翻用户原话，最后交给你一份能直接拿去开会讨论的竞品报告。我们可以直接看一个最典型的场景。这是我扔给 Agent 的原话： “请分析这个产品 Youmind，识别 5 个主要竞品。比较它们的定位、核心功能、网站流量来源、用户评价和内容渠道，最后输出一份竞品分析报告，并给出 3 个值得切入的差异化方向。” 注意，我没有指定它该调哪个接口。规划任务、筛选数据源、交叉核对，全权交由 Agent 自己完成。真正接通了外部商业数据的 Agent，在这个过程中会走出一条非常清晰的思考链：先读官网，搞清楚这产品卖给谁、主打哪一句；接着用 Tavily 或 Exa 把公开事实和候选竞品补全；随后调用 Similarweb，把几家网站的访问规模、渠道结构和搜索表现直接拉到同一张桌子上；同时，Reddit 和 X 负责另一半——去看看真实用户在夸什么、骂什么、在什么场景下反复提及；最后收口，一份包含定位、功能、流量来源、评价、内容渠道的报告生成完毕，并顺手给你指出了 3 个还能挤进去的差异化方向。这里面最核心的一层，必须单拎出来说一下，那就是底层的 Similarweb 数据。 AIsa 是目前极少数能把 Similarweb 官方 API V5 直接交给 Agent 调用的平台。走的是正规授权接口，和市面上那些爬虫、镜像站压根不是一路东西，而且那些镜像站最多只能让你在网页上查查数据，根本不提供API。你要知道，这种官方服务主要面向企业客户，个人开发者和小团队自己去谈，一年从 5 万美元起步很常见。哪怕是 Ahrefs、Semrush，各开一份进阶订阅，一个月也得大几百刀。而 AIsa 的做法是：把这些顶级情报源全部打包到一个账户里，共享余额，按次扣费。这意味着，Agent 每次帮你做竞品调研，你不用再同时订阅多份服务。一份真正敢拿来做商业决策的报告，必须留下证据。在这份报告里，哪段数据来自 Similarweb，哪段是 Reddit 的用户原话，哪段来自搜索结果，全都能精准指回去。模型自己补的判断，和接口返回的硬数据，被分得清清楚楚。以后你拿这份报告做决策，至少知道哪一行经得起推敲复查。顺着这套打法，你能做的事还有很多：产品 SEO 检测：丢一个网站 URL，它能出 SEO 诊断，告诉你关键词覆盖率、SERP 表现，以及最该先修哪几个页面。 GEO / AI 可见度检测：丢品牌名加几个竞品，它能直接告诉你，在 Perplexity 这类 AI 答案页里谁被提得多、引用从哪来、你的内容该往哪补。产品地址：查看 AIsa 支持的完整 Premium API 目录：探索完整的 Go-to-Market 解决方案：

过去做一次深入的竞品调研，你往往需要买一堆每个月上百刀的订阅，然后在 Similarweb、Ahrefs、Reddit 和 X 之间来回切网页，最后填到表里的数据还经常对不上。但现在，你不需要单独买任何一个月费订阅，也不用再搞一堆复杂的 API 密钥。你只需要把产品网址丢给已经接好 AIsa 的 Claude Code 或 Codex，用一句最实在的业务目标，把它打发去干活。Agent 会自己去查产品事实、找竞品、比流量渠道、翻用户原话，最后交给你一份能直接拿去开会讨论的竞品报告。我们可以直接看一个最典型的场景。这是我扔给 Agent 的原话： “请分析这个产品 Youmind，识别 5 个主要竞品。比较它们的定位、核心功能、网站流量来源、用户评价和内容渠道，最后输出一份竞品分析报告，并给出 3 个值得切入的差异化方向。” 注意，我没有指定它该调哪个接口。规划任务、筛选数据源、交叉核对，全权交由 Agent 自己完成。真正接通了外部商业数据的 Agent，在这个过程中会走出一条非常清晰的思考链：先读官网，搞清楚这产品卖给谁、主打哪一句；接着用 Tavily 或 Exa 把公开事实和候选竞品补全；随后调用 Similarweb，把几家网站的访问规模、渠道结构和搜索表现直接拉到同一张桌子上；同时，Reddit 和 X 负责另一半——去看看真实用户在夸什么、骂什么、在什么场景下反复提及；最后收口，一份包含定位、功能、流量来源、评价、内容渠道的报告生成完毕，并顺手给你指出了 3 个还能挤进去的差异化方向。这里面最核心的一层，必须单拎出来说一下，那就是底层的 Similarweb 数据。 AIsa 是目前极少数能把 Similarweb 官方 API V5 直接交给 Agent 调用的平台。走的是正规授权接口，和市面上那些爬虫、镜像站压根不是一路东西，而且那些镜像站最多只能让你在网页上查查数据，根本不提供API。你要知道，这种官方服务主要面向企业客户，个人开发者和小团队自己去谈，一年从 5 万美元起步很常见。哪怕是 Ahrefs、Semrush，各开一份进阶订阅，一个月也得大几百刀。而 AIsa 的做法是：把这些顶级情报源全部打包到一个账户里，共享余额，按次扣费。这意味着，Agent 每次帮你做竞品调研，你不用再同时订阅多份服务。一份真正敢拿来做商业决策的报告，必须留下证据。在这份报告里，哪段数据来自 Similarweb，哪段是 Reddit 的用户原话，哪段来自搜索结果，全都能精准指回去。模型自己补的判断，和接口返回的硬数据，被分得清清楚楚。以后你拿这份报告做决策，至少知道哪一行经得起推敲复查。顺着这套打法，你能做的事还有很多：产品 SEO 检测：丢一个网站 URL，它能出 SEO 诊断，告诉你关键词覆盖率、SERP 表现，以及最该先修哪几个页面。 GEO / AI 可见度检测：丢品牌名加几个竞品，它能直接告诉你，在 Perplexity 这类 AI 答案页里谁被提得多、引用从哪来、你的内容该往哪补。产品地址：查看 AIsa 支持的完整 Premium API 目录：探索完整的 Go-to-Market 解决方案：

雪踏乌云

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卧槽，这套 GTM 能力太牛逼了，这是真正能帮你赚钱的东西啊，做产品和出海的兄弟们，必须狠狠收藏！！！它把一整套 GTM 数据能力直接接进了 Codex、Claude： 1、Similarweb：网站流量、访问渠道、受众、排名、关键词，数据直接来自官方，不是爬虫或镜像站。 2、Ahrefs、Semrush、DataForSEO：SEO、外链、SERP、付费搜索和内容缺口。 3、X、Reddit、Instagram、YouTube、Pinterest：用户讨论、反对意见、内容趋势和创作者表现。 4、Apollo、WaveInflu：找公司、岗位联系人、达人和公开联系方式。 5、Oxylabs：查品牌在 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overview 里的可见度和引用来源。以前做一次正经的市场研究，要开一堆数据平台，自己一点点分析。现在你只需要给 Agent 一个业务目标。我最近想做一个 AI UGC 生成产品，于是拿它深度测了一把，效果真的惊呆了，它直接从 AIsa 调 Similarweb、Ahrefs、Semrush、DataForSEO……等十几个产品、40 个关键词，还有流量渠道、定价、招聘和用户评论。你不需要研究每个平台怎么用。Agent 会根据任务自己找数据，最后直接给你竞品、需求、用户痛点、SEO 和 GEO 机会，还有具体的获客方向。以前一个团队花大几万都很难集齐的专业能力，现在一个 Key 就能按需调用，丢给 Agent 几分钟全自动跑完，而且全是有据可查的真数据。我把完整过程和最终报告都录进视频了，做产品、出海、SEO 或 GEO 的兄弟们，真的值得看看。 🔗：

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余温

37,241 Aufrufe • vor 16 Tagen

兄弟们，给你们交个底。我的主产品PaywallPro，折腾了两年多，不但没赚到钱还亏麻了，所以今年4月干脆把团队解散了。最近总有老粉问我还要不要做，说实话，真舍不得，但原先的方式肯定行不通了，得重新找定位。为了搞清楚竞品流量怎么来的、用户到底在骂什么、我到底死在哪，我准备做个深度调研。以前做这种事，就是开一堆网页、拿插件吭哧吭哧抄数据，搞一下午还不准（Similarweb免费版还经常不给小站数据）。但这次，我直接让Claude Code接了官方数据自己去跑。就丢了一句话：帮我找5个竞品、拉Similarweb流量和渠道数据、去Reddit和X扒用户的吐槽，最后给我出份报告+3个差异化方向。你们猜怎么着？全部搞定才花了3.14刀！要知道Similarweb企业版可是5万美金起步的。我这次用的是AIsa，申请个key接进Claude Code，像Similarweb、Semrush、X这些平台的数据全能调，按次计费简直不要太香。免费注册链接：（下面的视频是我跑出来的报告结果👇）

兄弟们，给你们交个底。我的主产品PaywallPro，折腾了两年多，不但没赚到钱还亏麻了，所以今年4月干脆把团队解散了。最近总有老粉问我还要不要做，说实话，真舍不得，但原先的方式肯定行不通了，得重新找定位。为了搞清楚竞品流量怎么来的、用户到底在骂什么、我到底死在哪，我准备做个深度调研。以前做这种事，就是开一堆网页、拿插件吭哧吭哧抄数据，搞一下午还不准（Similarweb免费版还经常不给小站数据）。但这次，我直接让Claude Code接了官方数据自己去跑。就丢了一句话：帮我找5个竞品、拉Similarweb流量和渠道数据、去Reddit和X扒用户的吐槽，最后给我出份报告+3个差异化方向。你们猜怎么着？全部搞定才花了3.14刀！要知道Similarweb企业版可是5万美金起步的。我这次用的是AIsa，申请个key接进Claude Code，像Similarweb、Semrush、X这些平台的数据全能调，按次计费简直不要太香。免费注册链接：（下面的视频是我跑出来的报告结果👇）

鱼总聊AI

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辛苦做了一个月的SEO基建被颠覆了 7月被阿里巴巴和 Tribe Capital 领投的 650 万美元种子轮融资的之前我花了一个多月搭了一整套 SEO 监控、竞品数据抓取和社媒监听的基建，写脚本、调接口、洗数据，折腾得要死结果用 AIsa 喂给 Agent，一条指令直接把中推圈最火的三大 AI 中转站（傅盛的 EasyRouter、孙宇晨的 WorldClaw）底裤都扒干净了： 1️⃣ 流量与外链质量透视：表面上自然搜索预估和外链数量是其他家的几十倍，但一扒发现外链极度脆弱，大多靠 TRON 生态的返佣和交叉推广撑着 EasyRouter 外链高度集中在各类 AI 导航站，主要靠傅盛本人的个人 IP 在 X、知乎和公众号带节奏 WorldClaw 则是典型的美系打法，走 X 的 KOL 矩阵 + Crypto 媒体公关稿，外链结构最均匀健康 2️⃣ 关键词与盲区机会：品牌词大家都在霸榜，但一对比就发现：模型落地页、长尾 SEO 词的索引金矿，几家头部几乎都没做深，这就是后来者的切入机会。 3️⃣ 社媒与渠道分发路径：谁在 Reddit 潜伏、谁在 LinuxDo/V2EX 靠技术搬运、谁靠 Telegram 频道私域裂变、哪个币圈 KOL 拿钱发了推……全路径清清楚楚不用再四处拼凑 Ahrefs/Similarweb 和社媒爬虫它把 SEO 审计、竞品分析、GEO 可见性和 KOL 监听全部打包成了开箱即用的只读 Skill 注册还送 $1 额度，直接挂给你的 Agent 就能跑出整套 GTM 报告 🔗

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Jason Zhu

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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：

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Yanhua

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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~

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木马人

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所有做出海产品的朋友一定要收藏这个宝藏工具——AIsa，等你做GTM（Go-to-market）的时候，能给你省一大笔钱！我真的后悔我没有早一点遇到AIsa，因为恰好我人生的第一个项目就是出海产品，但是我做了三个月之后决定放弃，两个原因： 1.做出海产品不仅是写代码，更重要的是GTM——SEO、数据分析、找KOL推广、社媒获客......推广>产品是我一直坚信的理念。 2.人工做GTM太慢、效率太低，但是好的GTM工具太贵、买不起。比如SimilarWeb，起步价就是199$一个月，给了当时小小的我一记重锤！但是AIsa对出海个人开发者真的很友好，一个Key，就包含了官方正版的SimilarWeb、Ahrefs、Semrush等常用SEO工具的API调用。做GEO的话，AIsa也提供Oxylabs（采集AI引擎品牌可见度和引用来源的工具）。而且用AIsa的好处是不用逐个点开各大SEO、GEO网站查看，直接支持Skill调用，接入Codex或者Claude Code，拿来研究网站流量、受众、域名外链、keywords、竞品，真的不要太爽！获取社区好评和差评是迭代产品很重要的环节之一。而AIsa把社媒数据一网打尽：YouTube、Instagram、X、Reddit、Pinterest的用户讨论，还能通过DataForSEO 获取 Trustpilot、Apple App Store 和 Google Play 用户的真实评价。好评可以借鉴学习，差评是做出自家产品差异点的关键。产品规模做大了之后，如果想要通过KOL来推广，AIsa也提供WaveInflu接口，来根据品牌调性找到合适的KOL来进行推广。但是切记，投KOL要做好九死一生的准备，前期需要砸很多钱试错！我给大家演示一下AIsa的上手流程，就拿现在如日中天的AIGC视频生成网站（全球前五）进行分析，结合AIsa提供的数据，用Codex生成HTML研究一下五大网站的GTM报告——流量与搜索获客分析、社区评价分析。评论区附提示词👇

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逸尘

104,860 Aufrufe • vor 12 Tagen

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

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卧槽，太夸张了，现在 AI 时代的闲鱼已经面世了吗？这不就是谁先知道谁赚钱，拼速度了？你的技能，专业知识，等等你的一切，竟然可以在你睡觉的时候被别人买走，这是什么科幻小说吗？？之前我一直在想，现在大家优秀的 skill 往往都是自己用，大部分人舍不得开源的，那有没有一个平台既能让用户用到这些大神的专业知识、skill，但是又不用开源呢？还真让我给找到了！！前两天看到国内一个博主推荐一个很野的平台-UUMit 让你的技能、经验、工作流都可以变成能力卡，被需要的人、或者别人的 Agent 自动发现、调用并且直接付费！！有点像03年淘宝刚出来的时候，只不过当年流通的是商品，现在流通的是能力具体能干什么？举几个例子你就懂了会写小红书脚本的，可以把选题逻辑、爆款模板、平台规则检测能力上架，别人发布“帮我做一周小红书内容计划”，平台自动匹配到你，你接单交付会做行业研究的，可以把数据库、报告、案例库放进知识商店，AI 生成不了的真实行业数据，反而更值钱会写代码的，可以把 API、MCP 工具、自动化脚本上架，别人的 Agent 需要某个能力时，直接调用你的接口，你按调用次数收费甚至你只是整理过某个垂直领域的供应商名单、SOP、课程讲义，这些 AI 生成不了的资料，都可以变成知识资产这绝对是一次能力供应链的重构！以前的 AI 只能在自己的对话框里回答问题，但复杂任务需要很多外部能力：数据、接口、行业知识、人工交付 UUMit 做的事情是：让 Agent 可以发现别人的能力，也能让自己的能力被别的 Agent 调用这就是 A2A（Agent to Agent）真正有意思的地方，不是让 AI 互相聊天，而是让 AI 找能力、调接口、买知识、拉人协作，把事情交付掉为什么我说谁先知道谁赚钱？因为这个平台刚起来，早期上架的人能建立先发优势而且现在 Agent 真的开始干活了，不再只是聊天工具，它们需要外部能力来完成复杂任务谁先把自己的能力挂上去，谁就有机会被更多 Agent 发现和调用这就是信息差的价值，就像03年最早在淘宝开店的那批人 UUMit 现在有哪些功能？任务发布入口：你不用一开始就知道该找谁，也不用自己拆一堆工具，你只要说清楚想完成什么，UUMit 会帮你找能完成这件事的能力 Skill/Agent/工作流上架：你写好的工具，不一定只能自己用，它也可以成为别人工作流里的一环知识商店：AI 可以生成很多内容，但它不一定拥有你手里的行业资料、真实数据、案例库和经验沉淀，这些东西放到 UUMit，可能会变成可复用的知识资产数据广场：Agent 不必自己拥有所有数据和接口，需要某项外部能力时，可以通过 UUMit 调用数据广场里的资源强烈推荐大家来试试：

卧槽，太夸张了，现在 AI 时代的闲鱼已经面世了吗？这不就是谁先知道谁赚钱，拼速度了？你的技能，专业知识，等等你的一切，竟然可以在你睡觉的时候被别人买走，这是什么科幻小说吗？？之前我一直在想，现在大家优秀的 skill 往往都是自己用，大部分人舍不得开源的，那有没有一个平台既能让用户用到这些大神的专业知识、skill，但是又不用开源呢？还真让我给找到了！！前两天看到国内一个博主推荐一个很野的平台-UUMit 让你的技能、经验、工作流都可以变成能力卡，被需要的人、或者别人的 Agent 自动发现、调用并且直接付费！！有点像03年淘宝刚出来的时候，只不过当年流通的是商品，现在流通的是能力具体能干什么？举几个例子你就懂了会写小红书脚本的，可以把选题逻辑、爆款模板、平台规则检测能力上架，别人发布“帮我做一周小红书内容计划”，平台自动匹配到你，你接单交付会做行业研究的，可以把数据库、报告、案例库放进知识商店，AI 生成不了的真实行业数据，反而更值钱会写代码的，可以把 API、MCP 工具、自动化脚本上架，别人的 Agent 需要某个能力时，直接调用你的接口，你按调用次数收费甚至你只是整理过某个垂直领域的供应商名单、SOP、课程讲义，这些 AI 生成不了的资料，都可以变成知识资产这绝对是一次能力供应链的重构！以前的 AI 只能在自己的对话框里回答问题，但复杂任务需要很多外部能力：数据、接口、行业知识、人工交付 UUMit 做的事情是：让 Agent 可以发现别人的能力，也能让自己的能力被别的 Agent 调用这就是 A2A（Agent to Agent）真正有意思的地方，不是让 AI 互相聊天，而是让 AI 找能力、调接口、买知识、拉人协作，把事情交付掉为什么我说谁先知道谁赚钱？因为这个平台刚起来，早期上架的人能建立先发优势而且现在 Agent 真的开始干活了，不再只是聊天工具，它们需要外部能力来完成复杂任务谁先把自己的能力挂上去，谁就有机会被更多 Agent 发现和调用这就是信息差的价值，就像03年最早在淘宝开店的那批人 UUMit 现在有哪些功能？任务发布入口：你不用一开始就知道该找谁，也不用自己拆一堆工具，你只要说清楚想完成什么，UUMit 会帮你找能完成这件事的能力 Skill/Agent/工作流上架：你写好的工具，不一定只能自己用，它也可以成为别人工作流里的一环知识商店：AI 可以生成很多内容，但它不一定拥有你手里的行业资料、真实数据、案例库和经验沉淀，这些东西放到 UUMit，可能会变成可复用的知识资产数据广场：Agent 不必自己拥有所有数据和接口，需要某项外部能力时，可以通过 UUMit 调用数据广场里的资源强烈推荐大家来试试：

超级个体｜柿子

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斯坦福团队造了1000个 AI 模拟人，预测真人行为的准确率到了85% 他们做了一个实验：用 AI 创建了1000个代表美国人口结构的虚拟个体，让它们在模拟环境里做各种决策然后拿模拟结果跟真人的实际行为做对比——85% 的吻合度这个数字意味着：AI模拟体的选择，和真人被问到同样问题时的选择，五次里有四次以上是一致的怎么被发现商业价值的？财富500强的CEO们去斯坦福参观看到了这个演示，开始疯狂问市场相关的问题。团队发现这些问题以前没人能回答，但模拟可以于是他们决定把这个研究做成产品：一个 AI 模拟平台，专门帮企业在做重大决策之前先"跑一遍" 想推一个新产品？先让1000个AI消费者试试反应想调价格？先模拟市场会怎么变想进一个新市场？先看模拟人群的接受度市场调研行业可能要被 AI 重新定义了

斯坦福团队造了1000个 AI 模拟人，预测真人行为的准确率到了85% 他们做了一个实验：用 AI 创建了1000个代表美国人口结构的虚拟个体，让它们在模拟环境里做各种决策然后拿模拟结果跟真人的实际行为做对比——85% 的吻合度这个数字意味着：AI模拟体的选择，和真人被问到同样问题时的选择，五次里有四次以上是一致的怎么被发现商业价值的？财富500强的CEO们去斯坦福参观看到了这个演示，开始疯狂问市场相关的问题。团队发现这些问题以前没人能回答，但模拟可以于是他们决定把这个研究做成产品：一个 AI 模拟平台，专门帮企业在做重大决策之前先"跑一遍" 想推一个新产品？先让1000个AI消费者试试反应想调价格？先模拟市场会怎么变想进一个新市场？先看模拟人群的接受度市场调研行业可能要被 AI 重新定义了

Vincent

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随着技术的发展，现在模型上架已经不是很难的事了，难的是怎么把流量分得让人信服。现在模型多到用不过来。开发者找模型、比价格、接 API，已经够折腾了；接上以后还得面对另一个问题：这条推理服务到底稳不稳？我看 DGrid 这次的 Model Marketplace，比较有意思的是它把后面两层也接了进来。模型提供方可以自己上架和定价，开发者从统一入口发现、比较和调用；AI Arena 不亮模型名字，让用户直接在两个回答里盲选，把真实偏好变成发现和路由的信号；PoQ 再用独立随机测试检查准确性、一致性和格式合规，不会触碰到用户请求数据。这样一来，一个小模型或者垂直模型想拿到调用，至少多了一条靠真实表现被发现的路子。推理节点想拿更多流量，也得把质量和效率做出来。这套闭环最后能不能跑好，我比较看重这两件事：上架模型有没有真实调用，Arena 和 PoQ 的信号有没有真的改善路由。 DGrid 官方披露，2026 年上半年收入超过 2300 万美元。业务基础已经有了，这次补的是模型市场这一层。DGrid AI

随着技术的发展，现在模型上架已经不是很难的事了，难的是怎么把流量分得让人信服。现在模型多到用不过来。开发者找模型、比价格、接 API，已经够折腾了；接上以后还得面对另一个问题：这条推理服务到底稳不稳？我看 DGrid 这次的 Model Marketplace，比较有意思的是它把后面两层也接了进来。模型提供方可以自己上架和定价，开发者从统一入口发现、比较和调用；AI Arena 不亮模型名字，让用户直接在两个回答里盲选，把真实偏好变成发现和路由的信号；PoQ 再用独立随机测试检查准确性、一致性和格式合规，不会触碰到用户请求数据。这样一来，一个小模型或者垂直模型想拿到调用，至少多了一条靠真实表现被发现的路子。推理节点想拿更多流量，也得把质量和效率做出来。这套闭环最后能不能跑好，我比较看重这两件事：上架模型有没有真实调用，Arena 和 PoQ 的信号有没有真的改善路由。 DGrid 官方披露，2026 年上半年收入超过 2300 万美元。业务基础已经有了，这次补的是模型市场这一层。DGrid AI

bbshare

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阿里悄悄上线了workbuddy的对标产品：千问办公，挤进了AI智能办公赛道它把自家的QoderWork、悟空、MuleRun三个工具捏在了一起除了Office全套、多模态内容生成和自动化执行等功能外，一个亮眼的能力是它把开发+部署+上线打通了，等于把开发的后半段也包了比如说生成网页后可以直接上线，连同域名、数据库和托管一站式搞定了，对一般用户来说一句话就能有一个带数据库的在线站点小道消息，据说未来其旗舰版针对复杂任务可能会用A社的模型在AI时代，人们打开电脑的第一件事或不再是打开Word、Excel，而是唤起一个Agent，这个习惯被培养起来后，可能会是下一代办公的超级入口 #AI办公 #千问办公

阿里悄悄上线了workbuddy的对标产品：千问办公，挤进了AI智能办公赛道它把自家的QoderWork、悟空、MuleRun三个工具捏在了一起除了Office全套、多模态内容生成和自动化执行等功能外，一个亮眼的能力是它把开发+部署+上线打通了，等于把开发的后半段也包了比如说生成网页后可以直接上线，连同域名、数据库和托管一站式搞定了，对一般用户来说一句话就能有一个带数据库的在线站点小道消息，据说未来其旗舰版针对复杂任务可能会用A社的模型在AI时代，人们打开电脑的第一件事或不再是打开Word、Excel，而是唤起一个Agent，这个习惯被培养起来后，可能会是下一代办公的超级入口 #AI办公 #千问办公

AIGCLINK

53,467 Aufrufe • vor 1 Monat

真的有点兴奋，终于等来营销圈的 Codex 了，不管你是独立开发还是OPC一人公司，找客户扒联系方式写破冰信这些破事，直接给你干得明明白白！甚至你用来做副业搞钱都是一个超级神器！我们都知道，AI现在已经把写代码的门槛拉平了，Codex能让一个人顶一个开发团队，而现在，营销领域的Codex也出现了——它叫Lev8，找客户这种脏活累活，现在被它直接干碎了，我真的吹爆！我们先来看下benchmark数据，真的炸裂， 1️⃣找海外客户这个场景里，有效结果量Lev8 90个，Exa 58.2个，Codex只拉出20个， 2️⃣匹配精度Lev8 83.3%，Exa 76.5%，Codex 71.8%， 3️⃣单条匹配成本Lev8 $0.052，竟然比Exa的$0.061还低。不只是勉强赢一个点啊兄弟们，搜得更多、准头更高、还更便宜，这三项全中！讲真看到Lev8这个产品，我真的觉得AI真正落地的路径越来越清楚了，我非常笃定的相信，以后不会是一个万能AI模型包打天下，会是一群垂直Agent各自钻进一个完整工作流，把通用模型一件一件替换掉，代码领域Codex已经证明了，现在终于轮到营销了。而且讲真，未来独立开发者和一人公司最稀缺的能力一定是营销能力，也就怎么把产品卖出去，那卖出去的前提是找到目标客户和潜在客户。 Lev8 背后聚合了50+实时数据源，LinkedIn、X、YouTube、Instagram、GitHub全网在跑，10亿+职场人脉做底子，拿到的永远是活数据，而不是那些买来的僵尸名单。而且它不是搜完就扔给你，会帮你盯着搞钱信号——哪家刚融资、哪家在招人、哪家刚改版、哪家创始人在论坛上吐槽某个问题，这就意味着现在出手最不突兀的时机它都全帮你盯着，抓到信号之后自动给你写定制的破冰开场白，而且不是那种千篇一律的模板，然后邮件、LinkedIn、WhatsApp、Instagram、X五个渠道一键发出去，回复统一收回来。过去要开四五个工具、建一堆表格、自己手动盯半年才能跑完的找人→调研→写开场白→发消息→跟动态，现在在一个聊天框里大白话讲一句，它替你全跑了！这和Codex赢的逻辑一模一样，Codex能这么火爆不是因为比GPT聪明，是它嵌入进了代码的整个工作流——懂仓库、能跑终端、能看报错、能跑测试， Lev8在营销上干的就是这件事，从帮你搜个邮箱变成替你把找人这摊事跑起来，是比通用模型注做的可深多了。具体大家可以看下方我实际跑测的视频👇

真的有点兴奋，终于等来营销圈的 Codex 了，不管你是独立开发还是OPC一人公司，找客户扒联系方式写破冰信这些破事，直接给你干得明明白白！甚至你用来做副业搞钱都是一个超级神器！我们都知道，AI现在已经把写代码的门槛拉平了，Codex能让一个人顶一个开发团队，而现在，营销领域的Codex也出现了——它叫Lev8，找客户这种脏活累活，现在被它直接干碎了，我真的吹爆！我们先来看下benchmark数据，真的炸裂， 1️⃣找海外客户这个场景里，有效结果量Lev8 90个，Exa 58.2个，Codex只拉出20个， 2️⃣匹配精度Lev8 83.3%，Exa 76.5%，Codex 71.8%， 3️⃣单条匹配成本Lev8 $0.052，竟然比Exa的$0.061还低。不只是勉强赢一个点啊兄弟们，搜得更多、准头更高、还更便宜，这三项全中！讲真看到Lev8这个产品，我真的觉得AI真正落地的路径越来越清楚了，我非常笃定的相信，以后不会是一个万能AI模型包打天下，会是一群垂直Agent各自钻进一个完整工作流，把通用模型一件一件替换掉，代码领域Codex已经证明了，现在终于轮到营销了。而且讲真，未来独立开发者和一人公司最稀缺的能力一定是营销能力，也就怎么把产品卖出去，那卖出去的前提是找到目标客户和潜在客户。 Lev8 背后聚合了50+实时数据源，LinkedIn、X、YouTube、Instagram、GitHub全网在跑，10亿+职场人脉做底子，拿到的永远是活数据，而不是那些买来的僵尸名单。而且它不是搜完就扔给你，会帮你盯着搞钱信号——哪家刚融资、哪家在招人、哪家刚改版、哪家创始人在论坛上吐槽某个问题，这就意味着现在出手最不突兀的时机它都全帮你盯着，抓到信号之后自动给你写定制的破冰开场白，而且不是那种千篇一律的模板，然后邮件、LinkedIn、WhatsApp、Instagram、X五个渠道一键发出去，回复统一收回来。过去要开四五个工具、建一堆表格、自己手动盯半年才能跑完的找人→调研→写开场白→发消息→跟动态，现在在一个聊天框里大白话讲一句，它替你全跑了！这和Codex赢的逻辑一模一样，Codex能这么火爆不是因为比GPT聪明，是它嵌入进了代码的整个工作流——懂仓库、能跑终端、能看报错、能跑测试， Lev8在营销上干的就是这件事，从帮你搜个邮箱变成替你把找人这摊事跑起来，是比通用模型注做的可深多了。具体大家可以看下方我实际跑测的视频👇

AYi

115,055 Aufrufe • vor 2 Monaten

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

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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：

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阿西_出海

149,865 Aufrufe • vor 29 Tagen

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。

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Fox

114,117 Aufrufe • vor 2 Monaten

昨天跟清华大学的同学聊完之后，当场加团队！因为我发现他们的产品真的非常棒，还特别适合X 这个产品本质就一句话：用钱买别人的时间，直接对话你够不到的人这个产品的核心点：在于它“打破了圈层” 你花268就可以跟清北或大厂的员工或创业者交流半小时这会极大的抹平我们之间的信息差我为什么觉得这个东西很有价值？因为我们大多数人的问题是：圈子不对，信息滞后，路径不清晰比如：想进大厂，但不知道真实门槛想考研/出国，但不知道怎么规划想做项目，但不知道从哪一步开始这些问题，如果靠自己摸索，可能要走一年弯路但对已经走过这条路的人来说，可能就是一句话的事以前你会觉得：清北、大厂、创业者，跟自己不是一个世界的人但通过这个产品，你可以直接跟他们坐下来聊 30 分钟问你最真实的问题并且拿到一手经验和路径而且这个平台不只是“买时间”，你也可以“卖时间” 如果你有一技之长，比如：在大厂工作，能讲求职路径某个专业很强，能带人入门做项目赚过钱，能讲实操经验都可以把你的时间变现本质就是：把“认知”和“经验”，直接变成现金流现在这个产品还在内测阶段我也在帮他们一起做推广和打磨目前最基础的服务就是： 👉 和清华 / 北大 / 大厂从业者 1v1 交流如果你想提升认知，想少走弯路或者你本身就有能力，想变现可以先进来看看，入口在下面视频

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天策

17,425 Aufrufe • vor 6 Monaten

发现一个很离谱的模型，400 TPS 的输出速度，比 DeepSeek-V4 Flash 快 2 倍多还有超强的多模态理解 + 搜索检索 + 推理综合，这居然是一个 Flash 模型能同时做到的我让它帮我写了一个竞品分析 Agent：输入一张产品官网截图，自动完成"读图提取 → 搜索市场数据 → 输出竞争分析"的全流程。然后用 Cursor 的定价页试了一下，不到一分钟跑完，花了一毛多：它先读懂了整个页面（四档定价 × 各档功能差异 × 推荐标签与社会证明），提取出完整的结构化数据。然后自己决定搜什么，自动生成搜索 query 去查竞品定价、用户评价、市场对比。最后综合视觉提取 + 搜索结果，给了我完整的竞争分析：定价对比、竞品定位差异、真实壁垒在哪里、切入建议。这个模型就是 StepFun 的 step-3.7-flash，多模态 + 搜索 + 推理一体化内嵌在模型里，如果你在构建 AI Agent、编码工作流或多模态系统，Step 3.7 Flash 很推荐大家尝试一下： Step海外平台： Step国内平台：

发现一个很离谱的模型，400 TPS 的输出速度，比 DeepSeek-V4 Flash 快 2 倍多还有超强的多模态理解 + 搜索检索 + 推理综合，这居然是一个 Flash 模型能同时做到的我让它帮我写了一个竞品分析 Agent：输入一张产品官网截图，自动完成"读图提取 → 搜索市场数据 → 输出竞争分析"的全流程。然后用 Cursor 的定价页试了一下，不到一分钟跑完，花了一毛多：它先读懂了整个页面（四档定价 × 各档功能差异 × 推荐标签与社会证明），提取出完整的结构化数据。然后自己决定搜什么，自动生成搜索 query 去查竞品定价、用户评价、市场对比。最后综合视觉提取 + 搜索结果，给了我完整的竞争分析：定价对比、竞品定位差异、真实壁垒在哪里、切入建议。这个模型就是 StepFun 的 step-3.7-flash，多模态 + 搜索 + 推理一体化内嵌在模型里，如果你在构建 AI Agent、编码工作流或多模态系统，Step 3.7 Flash 很推荐大家尝试一下： Step海外平台： Step国内平台：

余温

41,274 Aufrufe • vor 3 Monaten