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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

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Anya Rossi• Live Now

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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 次观看 • 1 个月前

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 次观看 • 4 个月前

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 次观看 • 2 个月前

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：

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超级个体｜柿子

94,325 次观看 • 1 个月前

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余温

27,280 次观看 • 2 个月前

差点就少赚了1000块钱（仅用40分钟）！我最近接了个AI创业相关的付费咨询：5个人，100万资金，做什么方向比较好？ AI产品、AIGC、AI自媒体还是企业AI服务？我脑子里面方向很多，但是到底什么最适合大哥这种团队配置，我有点懵。。。所以我一度让大哥等我思考一个周末😅 但是！我突然想起来atypica.AI不是刚好能模拟真实从业者（100万个合成AI用户，与真实消费者反馈一致性高达90%），生成行业报告调研嘛。我赶紧打开Atypica，让它针对四个AI赚钱方向的真实调研情况，给出适合人群的中肯报告。然后Atypica酷酷开始干活，首先用专业方法论设计了详细的调研计划，再通过多个渠道和社媒并行搜索信息进行分析。基于综合搜索得到的语料，Atypica用自研主观世界模型分析了用户表达中的潜在需求和决策心理。再结合语料和分析结果合成了一批模拟从业者，再从库内已有模拟从业者中挑选了一部分，构成了豪华的访谈阵容：独立开发者+AIGC创作者+企业数字转型专家+工程师+AI顾问+创意总监。最后甚至给他们六个人拉了个焦点小组互相讨论。。。生成的调研报告结果真的让我大吃一惊。它不仅给出了四个市场所需要的启动资金、启动门槛、变现速度、收入天花板。更是在行动步骤地图的最后给出了四个方向的交叉复利空间（这一点我压根没在提示词里面提到）。所以我拿着这份报告和大哥敲定了咨询，先是给大哥猛猛分析了一下四个市场的优缺点和所需要的团队能力，又介绍了四个市场的交叉复利关系，最后建议大哥做自媒体获客+企业AI转型。本来是一个小时的咨询，我40分钟就提前讲完了，大哥还一个劲表示受益良多。这都多亏了Atypica啊，几分钟就帮我搞定了原本可能要花几个月、上万块成本的市场调研和焦点访谈，带我多赚了1000大米🥹 而且Atypica最后还把上面的六名模拟访谈者装进了一个AI Panel（焦点用户小组），后续如果做类似的行业调研报告，还能直接一键复用，简直不要太爽。。。 AI时代四大市场入局与人群定位分析报告在线查看： Atypica传送门在此：

差点就少赚了1000块钱（仅用40分钟）！我最近接了个AI创业相关的付费咨询：5个人，100万资金，做什么方向比较好？ AI产品、AIGC、AI自媒体还是企业AI服务？我脑子里面方向很多，但是到底什么最适合大哥这种团队配置，我有点懵。。。所以我一度让大哥等我思考一个周末😅 但是！我突然想起来atypica.AI不是刚好能模拟真实从业者（100万个合成AI用户，与真实消费者反馈一致性高达90%），生成行业报告调研嘛。我赶紧打开Atypica，让它针对四个AI赚钱方向的真实调研情况，给出适合人群的中肯报告。然后Atypica酷酷开始干活，首先用专业方法论设计了详细的调研计划，再通过多个渠道和社媒并行搜索信息进行分析。基于综合搜索得到的语料，Atypica用自研主观世界模型分析了用户表达中的潜在需求和决策心理。再结合语料和分析结果合成了一批模拟从业者，再从库内已有模拟从业者中挑选了一部分，构成了豪华的访谈阵容：独立开发者+AIGC创作者+企业数字转型专家+工程师+AI顾问+创意总监。最后甚至给他们六个人拉了个焦点小组互相讨论。。。生成的调研报告结果真的让我大吃一惊。它不仅给出了四个市场所需要的启动资金、启动门槛、变现速度、收入天花板。更是在行动步骤地图的最后给出了四个方向的交叉复利空间（这一点我压根没在提示词里面提到）。所以我拿着这份报告和大哥敲定了咨询，先是给大哥猛猛分析了一下四个市场的优缺点和所需要的团队能力，又介绍了四个市场的交叉复利关系，最后建议大哥做自媒体获客+企业AI转型。本来是一个小时的咨询，我40分钟就提前讲完了，大哥还一个劲表示受益良多。这都多亏了Atypica啊，几分钟就帮我搞定了原本可能要花几个月、上万块成本的市场调研和焦点访谈，带我多赚了1000大米🥹 而且Atypica最后还把上面的六名模拟访谈者装进了一个AI Panel（焦点用户小组），后续如果做类似的行业调研报告，还能直接一键复用，简直不要太爽。。。 AI时代四大市场入局与人群定位分析报告在线查看： Atypica传送门在此：

逸尘

64,189 次观看 • 9 天前

昨天帮一个做个护品牌的朋友省了 8 万块，他差点给我跪下，哈哈哈事情是这样的：他做了一个头皮护理的新品牌，准备上市前做一轮消费者测试，找了两家调研公司报价一家 8 万，一家 12 万，周期都要一个多月 8 万块买什么呢？招募 8-10 个真实用户，坐一起聊两个小时，录音整理成报告，完事… 说实话，这个价格在行业里还算便宜的，海外调研公司同样的活直接翻 3 倍！！？但他是个小团队，4 个人，天使轮刚拿到，账上的钱要省着花我说你这不是纯扔钱吗，有这钱你给我，我给你打1折😆 然后我反手打开了 Atypica atypica.AI 的 Solution 页面它的 Solution 页面是按人群分的——创业者、品牌方、咨询顾问、产品团队，每类人进去看到的东西不一样他是创业者，我直接帮他点进了创业者那个页面页面中间的互动区域——一张地图上会随机冒出来一堆 AI Persona 的头像，带绿色光效的那种，你点一个就能直接跟他对话这些不是 ChatGPT 扮演的角色，是基于 100 万+ 真实社媒内容以及用户访谈语料构建出来的 AI Persona 每个人有完整的背景、性格、消费偏好、决策框架我随手点了一个欧美地区的目标用户画像直接问：你买头皮护理产品最看重什么？「敏感肌友好」这个卖点能打动你吗？价格到多少你觉得合理？对方的回答让我俩都愣了，竟然能写的这么好？？？不是那种 AI 编出来的「我觉得品质很重要」的废话人家说：我最看重三件事——有效、低摩擦、可信度「敏感肌友好」会让我停下来了解，但不会让我直接下单我会看具体成分：成分是否精简、有没有香精和刺激性酒精、是否经过皮肤科测试、真实用户反馈，品牌有没有把使用边界讲清楚等等尤其是头皮产品，我不想买一个号称温和、结果让我发痒出油的东西价格方面，普通洗护大概接受 20-35 美元，针对头皮的精华可以接受 50-80 美元，超过 100 美元也不是不可能，但必须有明显的产品差异和持续使用价值还说了一句让我朋友直接沉默的话：敏感友好只是入场券，不是购买理由，真正让我复购的是没有刺激、没有油腻残留、早上五分钟内能用完，而且连续几周后能看到改善这种颗粒度的反馈，传统调研要花两周招人 + 一周访谈才能拿到我们 10 分钟就拿到了然后我帮他又多聊了几个不同画像的 Persona，交叉验证 20 分钟后，他已经拿到了三个关键洞察： 1、他原来主打的「敏感肌友好」，目标用户根本不买账，人家要的是具体证据——成分表、皮肤科测试、真实用户反馈，光喊口号没用 2、他的定价偏高了，普通洗护线用户心理价位在 20-35 美元，他定了 45，直接劝退 3、真正驱动复购的不是「温和」这个概念，而是「没有油腻残留、五分钟内用完、几周后能看到改善」这些体感层面的东西——他的整个营销方向都在讲成分，没人在意如果没有这 20 分钟，他大概率会带着错误的卖点、错误的定价、投错误的渠道上市然后花三个月发现卖不动，再花 8 万块做调研找原因现在他省了 8 万块调研费，还省了可能浪费的几十万投放费当然，这不能完全替代真人调研的最终验证，但至少让他在花 8 万之前就知道方向对不对而且这个页面不是用一次就没了，产品迭代了，再来问一次，同一群 Persona 持续追踪态度变化你是创业者就进创业者页面，你是品牌方就进品牌方页面，做咨询的进咨询顾问页面，每个入口给你的东西都不一样这在传统调研里叫 longitudinal study，成本极高，现在一个人就能做我后来想了想，这件事真正改变的不是调研的效率是让「理解你的用户」这件事，从一个季度一次的大项目，变成了随时可以做的日常动作以前只有大厂养得起用研团队，现在一个人的小团队也能在写第一行代码之前就知道方向对不对我觉得这才是基础设施级别的变化：

昨天帮一个做个护品牌的朋友省了 8 万块，他差点给我跪下，哈哈哈事情是这样的：他做了一个头皮护理的新品牌，准备上市前做一轮消费者测试，找了两家调研公司报价一家 8 万，一家 12 万，周期都要一个多月 8 万块买什么呢？招募 8-10 个真实用户，坐一起聊两个小时，录音整理成报告，完事… 说实话，这个价格在行业里还算便宜的，海外调研公司同样的活直接翻 3 倍！！？但他是个小团队，4 个人，天使轮刚拿到，账上的钱要省着花我说你这不是纯扔钱吗，有这钱你给我，我给你打1折😆 然后我反手打开了 Atypica atypica.AI 的 Solution 页面它的 Solution 页面是按人群分的——创业者、品牌方、咨询顾问、产品团队，每类人进去看到的东西不一样他是创业者，我直接帮他点进了创业者那个页面页面中间的互动区域——一张地图上会随机冒出来一堆 AI Persona 的头像，带绿色光效的那种，你点一个就能直接跟他对话这些不是 ChatGPT 扮演的角色，是基于 100 万+ 真实社媒内容以及用户访谈语料构建出来的 AI Persona 每个人有完整的背景、性格、消费偏好、决策框架我随手点了一个欧美地区的目标用户画像直接问：你买头皮护理产品最看重什么？「敏感肌友好」这个卖点能打动你吗？价格到多少你觉得合理？对方的回答让我俩都愣了，竟然能写的这么好？？？不是那种 AI 编出来的「我觉得品质很重要」的废话人家说：我最看重三件事——有效、低摩擦、可信度「敏感肌友好」会让我停下来了解，但不会让我直接下单我会看具体成分：成分是否精简、有没有香精和刺激性酒精、是否经过皮肤科测试、真实用户反馈，品牌有没有把使用边界讲清楚等等尤其是头皮产品，我不想买一个号称温和、结果让我发痒出油的东西价格方面，普通洗护大概接受 20-35 美元，针对头皮的精华可以接受 50-80 美元，超过 100 美元也不是不可能，但必须有明显的产品差异和持续使用价值还说了一句让我朋友直接沉默的话：敏感友好只是入场券，不是购买理由，真正让我复购的是没有刺激、没有油腻残留、早上五分钟内能用完，而且连续几周后能看到改善这种颗粒度的反馈，传统调研要花两周招人 + 一周访谈才能拿到我们 10 分钟就拿到了然后我帮他又多聊了几个不同画像的 Persona，交叉验证 20 分钟后，他已经拿到了三个关键洞察： 1、他原来主打的「敏感肌友好」，目标用户根本不买账，人家要的是具体证据——成分表、皮肤科测试、真实用户反馈，光喊口号没用 2、他的定价偏高了，普通洗护线用户心理价位在 20-35 美元，他定了 45，直接劝退 3、真正驱动复购的不是「温和」这个概念，而是「没有油腻残留、五分钟内用完、几周后能看到改善」这些体感层面的东西——他的整个营销方向都在讲成分，没人在意如果没有这 20 分钟，他大概率会带着错误的卖点、错误的定价、投错误的渠道上市然后花三个月发现卖不动，再花 8 万块做调研找原因现在他省了 8 万块调研费，还省了可能浪费的几十万投放费当然，这不能完全替代真人调研的最终验证，但至少让他在花 8 万之前就知道方向对不对而且这个页面不是用一次就没了，产品迭代了，再来问一次，同一群 Persona 持续追踪态度变化你是创业者就进创业者页面，你是品牌方就进品牌方页面，做咨询的进咨询顾问页面，每个入口给你的东西都不一样这在传统调研里叫 longitudinal study，成本极高，现在一个人就能做我后来想了想，这件事真正改变的不是调研的效率是让「理解你的用户」这件事，从一个季度一次的大项目，变成了随时可以做的日常动作以前只有大厂养得起用研团队，现在一个人的小团队也能在写第一行代码之前就知道方向对不对我觉得这才是基础设施级别的变化：

超级个体｜柿子

25,741 次观看 • 3 天前

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 次观看 • 1 个月前

兄弟们，你们平时买二手东西是不是最怕买贵？我现在直接发条iMessage就能让Airtap Ai替我刷eBay和Mercari。最近我在看 Sigma 35mm F1.4。买二手最烦的其实不是找不到，而是同一款东西在不同平台上价格能差一大截。有的便宜是因为成色一般，有的贵是因为配件齐，还有的看着像捡漏，点进去才发现有划痕，缺配件，或者版本根本不一样。真要自己比，就得在 eBay 和 Mercari 里面一个个点开商品看描述。所以这次我直接给 Airtap 发了一条 iMessage。让它先打开 eBay，搜索 Sigma 35mm F1.4，找到最新发布的 10 个商品，记下价格和商品描述。然后再打开 Mercari，也搜同一款最新发布的 10 个商品。最后把两边放在一起比，看看正常成色现在大概卖多少钱，哪些明显偏贵，哪些虽然便宜但有坑，哪些值得我继续留意。然后它就在云端手机里自己打开两个 App，把 20 个 listing 一个个翻完，再把结果整理回来。我觉得这里最好用的地方不是它能够收集商品信息。而是它一边真的在 App 里翻商品，看价格，看描述，一边又能用 AI 去判断成色，配件，瑕疵这些东西值不值这个价。最后我拿到的也不是一堆链接。而是这款镜头现在大概什么价格算正常，哪些贵了，哪些低价但实际是因为有明显问题，还有哪几个值得我再点进去仔细看。这种事情我自己当然也能做。问题是太烦了。尤其是你还要同时翻几个海外二手平台的时候，真正浪费时间的不是搜索，而是那几十次重复点击和比较。现在我可以直接发一条 iMessage，把这部分丢给一台云端手机去跑。以后再想买海外二手东西的时候，我都会先让它替我摸一遍行情。至少先别当冤种。感兴趣可以去获取号码，直接用 iMessage 开始体验。 Airtap Ai #justtextit #textyourapps #airtap

兄弟们，你们平时买二手东西是不是最怕买贵？我现在直接发条iMessage就能让Airtap Ai替我刷eBay和Mercari。最近我在看 Sigma 35mm F1.4。买二手最烦的其实不是找不到，而是同一款东西在不同平台上价格能差一大截。有的便宜是因为成色一般，有的贵是因为配件齐，还有的看着像捡漏，点进去才发现有划痕，缺配件，或者版本根本不一样。真要自己比，就得在 eBay 和 Mercari 里面一个个点开商品看描述。所以这次我直接给 Airtap 发了一条 iMessage。让它先打开 eBay，搜索 Sigma 35mm F1.4，找到最新发布的 10 个商品，记下价格和商品描述。然后再打开 Mercari，也搜同一款最新发布的 10 个商品。最后把两边放在一起比，看看正常成色现在大概卖多少钱，哪些明显偏贵，哪些虽然便宜但有坑，哪些值得我继续留意。然后它就在云端手机里自己打开两个 App，把 20 个 listing 一个个翻完，再把结果整理回来。我觉得这里最好用的地方不是它能够收集商品信息。而是它一边真的在 App 里翻商品，看价格，看描述，一边又能用 AI 去判断成色，配件，瑕疵这些东西值不值这个价。最后我拿到的也不是一堆链接。而是这款镜头现在大概什么价格算正常，哪些贵了，哪些低价但实际是因为有明显问题，还有哪几个值得我再点进去仔细看。这种事情我自己当然也能做。问题是太烦了。尤其是你还要同时翻几个海外二手平台的时候，真正浪费时间的不是搜索，而是那几十次重复点击和比较。现在我可以直接发一条 iMessage，把这部分丢给一台云端手机去跑。以后再想买海外二手东西的时候，我都会先让它替我摸一遍行情。至少先别当冤种。感兴趣可以去获取号码，直接用 iMessage 开始体验。 Airtap Ai #justtextit #textyourapps #airtap

阿良｜AI 工作流

13,245 次观看 • 26 天前

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：

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

144,949 次观看 • 12 天前

我花了 10分钟 + 30元Token做的大富翁Demo，被我以299的价格在小红书卖掉了🎉🎉🎉 我一个对Marketing完全不懂的人，全靠Atypica给我的策略整个过程SOP免费分享给大家，希望能帮到你👇 起因是我做了一个大富翁Demo发小红书，真有老师来问能不能买去给学生上课用。但我完全不知道该怎么卖。我第一反应是：9块9？或者干免费送？然后我把这个问题丢给Atypica。它没直接给价格，而是先问了我一堆问题——老师的诉求是什么，我现在能交付什么，短期想成交还是长期想验证方向。然后它去搜了小红书、抖音、TikTok、Ins，模拟老师和教育内容创作者的视角，讨论这个Demo到底值多少钱。结论和我预想的完全不一样——不是9块9，而是建议我定价199-299，分基础版和课件配套版。还告诉我客户觉得贵时怎么回应，Demo需要补哪些交付物。我按它的方案补了使用说明和课件搭配，定了299，老师爽快成交。说实话，我之前只是觉得"有人问了，是不是可以卖"——典型的自嗨。但Atypica帮我把一个模糊的直觉，拆成了：谁会买、为什么买、愿意为为什么付费、这值不值得继续投入。这类AI research工具真正有价值的，不是替你拍脑袋做决定，而是帮你在花钱花时间之前，先把自嗨的方向排掉。感兴趣的可以去试试：注册送1M Token，完全够用~ 详细报告链接放评论区，需要的自取~

我花了 10分钟 + 30元Token做的大富翁Demo，被我以299的价格在小红书卖掉了🎉🎉🎉 我一个对Marketing完全不懂的人，全靠Atypica给我的策略整个过程SOP免费分享给大家，希望能帮到你👇 起因是我做了一个大富翁Demo发小红书，真有老师来问能不能买去给学生上课用。但我完全不知道该怎么卖。我第一反应是：9块9？或者干免费送？然后我把这个问题丢给Atypica。它没直接给价格，而是先问了我一堆问题——老师的诉求是什么，我现在能交付什么，短期想成交还是长期想验证方向。然后它去搜了小红书、抖音、TikTok、Ins，模拟老师和教育内容创作者的视角，讨论这个Demo到底值多少钱。结论和我预想的完全不一样——不是9块9，而是建议我定价199-299，分基础版和课件配套版。还告诉我客户觉得贵时怎么回应，Demo需要补哪些交付物。我按它的方案补了使用说明和课件搭配，定了299，老师爽快成交。说实话，我之前只是觉得"有人问了，是不是可以卖"——典型的自嗨。但Atypica帮我把一个模糊的直觉，拆成了：谁会买、为什么买、愿意为为什么付费、这值不值得继续投入。这类AI research工具真正有价值的，不是替你拍脑袋做决定，而是帮你在花钱花时间之前，先把自嗨的方向排掉。感兴趣的可以去试试：注册送1M Token，完全够用~ 详细报告链接放评论区，需要的自取~

木马人

63,211 次观看 • 2 个月前

卧槽，我算是搞明白了，商单报价能不能涨，压根不看你粉丝多少！！！这玩意是真灵啊，我这条广告发出去 12 万浏览，比我日常干货帖的均值还高一倍！我觉得任何行业都值得用这个东西重做一遍，单价最起码翻倍！甲方当场追加第二条，报价我往上抬了 50%，他一句都没还评论区一个骂恰饭的都没有，全在问链接。兄弟们，接商单不掉粉、还能顺手涨价，这套方法是真能学的半年前，我接商单是真的在赔粉换钱。拿到 brief，把卖点翻译成人话，配两张截图，发出去… 数据永远只有日常的一半，底下还得挨一句“又恰饭了” 写完我自己都不想看第二遍😭，我那会儿以为这就是代价，恰饭嘛，掉点粉忍着吧… 后来才想明白，压根不是这么回事商单掉粉从来不是因为你恰饭，是因为你在替品牌说话，替品牌说话的帖子，读者凭什么看？所以这次品牌方找过来，我第一件事不是打开文档。我先用atypica@atypica_AI生了一批虚拟读者，按我账号真实的读者画像生的，一个个有脾气、有偏见、会嫌你烦。然后我原话问了三句： “你现在用什么工具解决这个问题，最烦的是哪一步” “看到什么样的推广内容你不会划走” “什么场景会让你觉得，这个我下个月就得试” 20 分钟跑完，第一句就把我原来的方向判死了我本来要写的是“我用它跑了一轮调研，报告长这样”，标准的功能演示，发出去大概又是个半死的数据结果有个虚拟读者甩给我一句： “报告我看得懂，但我不知道拿它干什么。你能不能直接告诉我，这东西怎么变成我下个月能收到的钱。” ……我盯着这句看了半天，提纲整个删了重写那版推文通篇只讲一件事：怎么把一条商单，从恰烂饭做成甲方回头找你你现在看的就是那一版🤯哈哈哈哈哈哈原理就是：atypica让“用户智能体”和“专家智能体”互相访谈。它先去社交平台扒真实讨论，拿这些讨论孵出一批虚拟消费者，再派一个专家 agent 挨个深访。所以它交出来的不是数据标签，是“人为什么这么选” 顺着这个思路，其实还能干很多事： 1、接单前先跑一轮品类筛选。我跑完发现我的读者对效率工具和 AI 课程接受度最高，知识付费社群和线下活动一般，不合的单我现在直接不接，省得赔粉 2、把跑出来的洞察报告，连着推文一起交给甲方。这就是我敢加 50% 的理由，他拿到的不只是一条帖，是一份自己人群的调研 3、日常选题照跑，标题和切入点直接从虚拟读者的回答里抄 4、发之前拿三版开头去问一遍，哪版会被划走它当场告诉你当然，虚拟读者给的是方向，不是答案但我觉得还是很牛逼，以前想正经做一轮用户调研，找机构 3 万美金起，3 到 6 周，中途想多问一个角度还得加钱，我们压根不会为一条商单干这个事现在 20 分钟，订阅制固定费用，想换个角度就再跑一轮，不额外收钱我现在接到商单，不跑这个我不会报价哈哈哈哈好的商单，是让读者觉得“还好你接了这个广告”，而不是“又在恰饭了” 这个东西大有可为啊，兄弟们！！！链接：

卧槽，我算是搞明白了，商单报价能不能涨，压根不看你粉丝多少！！！这玩意是真灵啊，我这条广告发出去 12 万浏览，比我日常干货帖的均值还高一倍！我觉得任何行业都值得用这个东西重做一遍，单价最起码翻倍！甲方当场追加第二条，报价我往上抬了 50%，他一句都没还评论区一个骂恰饭的都没有，全在问链接。兄弟们，接商单不掉粉、还能顺手涨价，这套方法是真能学的半年前，我接商单是真的在赔粉换钱。拿到 brief，把卖点翻译成人话，配两张截图，发出去… 数据永远只有日常的一半，底下还得挨一句“又恰饭了” 写完我自己都不想看第二遍😭，我那会儿以为这就是代价，恰饭嘛，掉点粉忍着吧… 后来才想明白，压根不是这么回事商单掉粉从来不是因为你恰饭，是因为你在替品牌说话，替品牌说话的帖子，读者凭什么看？所以这次品牌方找过来，我第一件事不是打开文档。我先用atypica@atypica_AI生了一批虚拟读者，按我账号真实的读者画像生的，一个个有脾气、有偏见、会嫌你烦。然后我原话问了三句： “你现在用什么工具解决这个问题，最烦的是哪一步” “看到什么样的推广内容你不会划走” “什么场景会让你觉得，这个我下个月就得试” 20 分钟跑完，第一句就把我原来的方向判死了我本来要写的是“我用它跑了一轮调研，报告长这样”，标准的功能演示，发出去大概又是个半死的数据结果有个虚拟读者甩给我一句： “报告我看得懂，但我不知道拿它干什么。你能不能直接告诉我，这东西怎么变成我下个月能收到的钱。” ……我盯着这句看了半天，提纲整个删了重写那版推文通篇只讲一件事：怎么把一条商单，从恰烂饭做成甲方回头找你你现在看的就是那一版🤯哈哈哈哈哈哈原理就是：atypica让“用户智能体”和“专家智能体”互相访谈。它先去社交平台扒真实讨论，拿这些讨论孵出一批虚拟消费者，再派一个专家 agent 挨个深访。所以它交出来的不是数据标签，是“人为什么这么选” 顺着这个思路，其实还能干很多事： 1、接单前先跑一轮品类筛选。我跑完发现我的读者对效率工具和 AI 课程接受度最高，知识付费社群和线下活动一般，不合的单我现在直接不接，省得赔粉 2、把跑出来的洞察报告，连着推文一起交给甲方。这就是我敢加 50% 的理由，他拿到的不只是一条帖，是一份自己人群的调研 3、日常选题照跑，标题和切入点直接从虚拟读者的回答里抄 4、发之前拿三版开头去问一遍，哪版会被划走它当场告诉你当然，虚拟读者给的是方向，不是答案但我觉得还是很牛逼，以前想正经做一轮用户调研，找机构 3 万美金起，3 到 6 周，中途想多问一个角度还得加钱，我们压根不会为一条商单干这个事现在 20 分钟，订阅制固定费用，想换个角度就再跑一轮，不额外收钱我现在接到商单，不跑这个我不会报价哈哈哈哈好的商单，是让读者觉得“还好你接了这个广告”，而不是“又在恰饭了” 这个东西大有可为啊，兄弟们！！！链接：

超级个体｜柿子

16,951 次观看 • 17 天前

如果 Ilya 判断是对的，那过去几年 AI 行业最坚固的三个共识，可能都错了： Scaling 不再是万能答案。 Benchmark 高分不等于真正智能。 RL 甚至可能在把模型越训越“笨”。这场被称为“Ilya 消失前最后一次采访”的对话里，他把当前大模型形容成竞赛编程选手：题能做得很难，遇到真实项目却会修一个 Bug、再造两个 Bug，反复循环。问题可能不是模型不够大，而是奖励机制让它过度追求正确答案，逐渐丢掉常识、直觉和学习能力。他更激进的判断是：预训练红利见顶，RL 红利也快耗尽，AI 已经从 Scaling 时代重新退回“研究时代”。真正的超智能不会是一个下载完毕、什么都知道的成品，而更像一个十五岁的天才：拥有极强的学习能力，然后在现实世界中不断成长。如果这个方向成立，下一轮 AI 竞争的关键就不再是谁堆的数据和 GPU 更多，而是谁先破解人类为什么只看几个例子，就能学会一件新事。 Ilya 很少说废话，这次却聊了四十多分钟。值得完整看完。最颠覆你认知的是哪一段？

如果 Ilya 判断是对的，那过去几年 AI 行业最坚固的三个共识，可能都错了： Scaling 不再是万能答案。 Benchmark 高分不等于真正智能。 RL 甚至可能在把模型越训越“笨”。这场被称为“Ilya 消失前最后一次采访”的对话里，他把当前大模型形容成竞赛编程选手：题能做得很难，遇到真实项目却会修一个 Bug、再造两个 Bug，反复循环。问题可能不是模型不够大，而是奖励机制让它过度追求正确答案，逐渐丢掉常识、直觉和学习能力。他更激进的判断是：预训练红利见顶，RL 红利也快耗尽，AI 已经从 Scaling 时代重新退回“研究时代”。真正的超智能不会是一个下载完毕、什么都知道的成品，而更像一个十五岁的天才：拥有极强的学习能力，然后在现实世界中不断成长。如果这个方向成立，下一轮 AI 竞争的关键就不再是谁堆的数据和 GPU 更多，而是谁先破解人类为什么只看几个例子，就能学会一件新事。 Ilya 很少说废话，这次却聊了四十多分钟。值得完整看完。最颠覆你认知的是哪一段？

Vincent

40,108 次观看 • 2 个月前

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 次观看 • 5 个月前

中文创作者开源的 AI Skill，挑了 5 个我觉得写内容真能用上的。 ① Humanizer-zh：去 AI 味这个是 op7418 汉化的，它不是简单让文字“更口语化”，而是专门帮你抓文章里的 AI 痕迹。比如：过度强调意义、万能结尾、虚假范围、填充短语、空泛总结。这些东西单独看没问题，但堆在一起，读者一眼就能看出“这味儿不对”。写完推文、公众号、小红书，丢进去过一遍，能把那种模板感压下来。 ② dbskill：选题诊断 + 爆款标题 dontbesilent 做的，一套 21 个 skill，这个比较狠，它不是单纯教你“怎么写得更好”，而是帮你拆：为什么这个选题没人点？为什么标题没吸引力？为什么内容看完没记忆点？里面有选题分析、对标拆解、小红书标题公式、AI 痕迹扫描。据说是从一万两千多条推文里提炼出来的，不是那种空泛方法论，更像一个内容创作者自己的实战经验库。适合经常卡在“我知道要写，但不知道怎么切角度”的人。 ③ NotebookLM Skill：用自己的资料库写内容这个连的是 Google NotebookLM，我觉得它最适合写长文、研报、项目解析、信息整理类内容。它的价值不是让 AI 写得更花，而是让 AI 不要乱编，你把资料上传进去，Agent 基于你的资料库回答，每条内容都能带引用，写需要信息准确的东西时，这个很重要。尤其是加密、AI、开源项目、行业分析这种内容，最怕的不是写得慢，而是写错了还不知道。 ④ khazix-skills：卡兹克的写作套件数字生命卡兹克把自己的写作节奏和分析方法做成了 skill，最有意思的是“横纵分析法”。你丢一个产品、公司或者项目进去，它能拉出一份很完整的研究报告。适合做：项目拆解、公司分析、产品研究、长文选题预研。里面还夹了一个 storage-analyzer，可以扫 Mac 磁盘，用三色分级告诉你哪些能删、哪些别乱动。这个就很创作者真实工作流，不只是写作，还包括电脑里那堆素材和缓存怎么清。 ⑤ ian-xiaohei-illustrations：正文配图这个不是信息图，也不是那种商业插画模板。它的风格是白底黑线手绘，一个叫“小黑”的角色，加少量红橙蓝中文批注。 16:9 横版，一张图只讲一个判断，我觉得它很适合放在公众号、长推、小红书里。现在内容配图要么是截图，要么是 AI 感很重的视觉图，看多了都差不多。这种怪诞手绘风反而有辨识度。

中文创作者开源的 AI Skill，挑了 5 个我觉得写内容真能用上的。 ① Humanizer-zh：去 AI 味这个是 op7418 汉化的，它不是简单让文字“更口语化”，而是专门帮你抓文章里的 AI 痕迹。比如：过度强调意义、万能结尾、虚假范围、填充短语、空泛总结。这些东西单独看没问题，但堆在一起，读者一眼就能看出“这味儿不对”。写完推文、公众号、小红书，丢进去过一遍，能把那种模板感压下来。 ② dbskill：选题诊断 + 爆款标题 dontbesilent 做的，一套 21 个 skill，这个比较狠，它不是单纯教你“怎么写得更好”，而是帮你拆：为什么这个选题没人点？为什么标题没吸引力？为什么内容看完没记忆点？里面有选题分析、对标拆解、小红书标题公式、AI 痕迹扫描。据说是从一万两千多条推文里提炼出来的，不是那种空泛方法论，更像一个内容创作者自己的实战经验库。适合经常卡在“我知道要写，但不知道怎么切角度”的人。 ③ NotebookLM Skill：用自己的资料库写内容这个连的是 Google NotebookLM，我觉得它最适合写长文、研报、项目解析、信息整理类内容。它的价值不是让 AI 写得更花，而是让 AI 不要乱编，你把资料上传进去，Agent 基于你的资料库回答，每条内容都能带引用，写需要信息准确的东西时，这个很重要。尤其是加密、AI、开源项目、行业分析这种内容，最怕的不是写得慢，而是写错了还不知道。 ④ khazix-skills：卡兹克的写作套件数字生命卡兹克把自己的写作节奏和分析方法做成了 skill，最有意思的是“横纵分析法”。你丢一个产品、公司或者项目进去，它能拉出一份很完整的研究报告。适合做：项目拆解、公司分析、产品研究、长文选题预研。里面还夹了一个 storage-analyzer，可以扫 Mac 磁盘，用三色分级告诉你哪些能删、哪些别乱动。这个就很创作者真实工作流，不只是写作，还包括电脑里那堆素材和缓存怎么清。 ⑤ ian-xiaohei-illustrations：正文配图这个不是信息图，也不是那种商业插画模板。它的风格是白底黑线手绘，一个叫“小黑”的角色，加少量红橙蓝中文批注。 16:9 横版，一张图只讲一个判断，我觉得它很适合放在公众号、长推、小红书里。现在内容配图要么是截图，要么是 AI 感很重的视觉图，看多了都差不多。这种怪诞手绘风反而有辨识度。

撸毛吃猪脚饭|Gate美股0费率

31,665 次观看 • 2 个月前

“我们究竟是创造了一个工具还是一个生物？” Sam 在 "机器人之心 "小组讨论会上的发言。 Sam：但我认为，这无疑是迄今为止人类经历的最重大的更新年份。可能这也是我们将会遭遇的最大变革，因为从现在开始，人们已经接受强大的人工智能将成为现实，并且还会有逐步的更新。就像是第一代 iPhone 面世的那年，以及随后每一代 iPhone 的更新，我们现在能够明显感受到这一代与去年那代的差异。所以，这确实是一个重要的时刻。我感到欣慰的是，现在人们开始正确地把这些系统当作工具来看待。艺术家尤其如此，但其他人也是一样。曾经，人们真正恐惧的是，我们究竟是创造了一个工具还是一个生物，这将意味着什么？现在，人们视这些系统为人类工具箱中的新工具，并且正在用它创造一些非常了不起的东西。模型显然不知道你在说什么，因为这不在它的训练数据里，它也无法从训练数据中学习到这些信息。这是完全可以预期的。你再问一遍。比如说，你提到“意识”这个概念，模型回答：“是的，我完全明白你的意思，但我之前从未听说过这个词。” 问： “这对我来说就像是一次更新。你认为人工智能会趋向于探索创造性智能和自主性吗？” Sam：这个问题有多个答案。这取决于激励模型。这是人类的选择。问： “这将是判断意识的一个很好的测试。因为如果它有自我表达的愿望，并且仅仅为了创作的乐趣而去创作，那不会是偶然的。这绝对有点像生物。” Sam：这是生物化的。我认为在此之前还有很多步骤。我们现在要回答问题吗？这真的很棒。

“我们究竟是创造了一个工具还是一个生物？” Sam 在 "机器人之心 "小组讨论会上的发言。 Sam：但我认为，这无疑是迄今为止人类经历的最重大的更新年份。可能这也是我们将会遭遇的最大变革，因为从现在开始，人们已经接受强大的人工智能将成为现实，并且还会有逐步的更新。就像是第一代 iPhone 面世的那年，以及随后每一代 iPhone 的更新，我们现在能够明显感受到这一代与去年那代的差异。所以，这确实是一个重要的时刻。我感到欣慰的是，现在人们开始正确地把这些系统当作工具来看待。艺术家尤其如此，但其他人也是一样。曾经，人们真正恐惧的是，我们究竟是创造了一个工具还是一个生物，这将意味着什么？现在，人们视这些系统为人类工具箱中的新工具，并且正在用它创造一些非常了不起的东西。模型显然不知道你在说什么，因为这不在它的训练数据里，它也无法从训练数据中学习到这些信息。这是完全可以预期的。你再问一遍。比如说，你提到“意识”这个概念，模型回答：“是的，我完全明白你的意思，但我之前从未听说过这个词。” 问： “这对我来说就像是一次更新。你认为人工智能会趋向于探索创造性智能和自主性吗？” Sam：这个问题有多个答案。这取决于激励模型。这是人类的选择。问： “这将是判断意识的一个很好的测试。因为如果它有自我表达的愿望，并且仅仅为了创作的乐趣而去创作，那不会是偶然的。这绝对有点像生物。” Sam：这是生物化的。我认为在此之前还有很多步骤。我们现在要回答问题吗？这真的很棒。

Lei.sea

14,132 次观看 • 2 年前

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 次观看 • 1 个月前

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

27,763 次观看 • 2 个月前

做数据分析的人应该都懂那种崩溃感： Excel 一开就卡、SQL 跑半天、模型调参像瞎猜、报告一写就是一下午。更别说很多人本职工作也不是“数据科学家”，但又不得不啃一堆 CSV、报表和图表。这两天看到人民大学 RUC Datalab 开源的DeepAnalyze，有点眼前一亮。它不是那种“帮你写点分析文案”的 AI，而是想做一个真正的「AI 数据分析师」：能读 Excel/CSV/JSON/TXT，自己规划步骤、清洗数据、建模、画图、最后给你一份完整报告。甚至还能把推理链（reasoning trace）展示出来，让你看到它是怎么一步步想出来的。我自己最有感觉的点有几个：以前 ChatGPT 更像“写稿子、写代码”的助手，但对数据本身不够“懂”； DeepAnalyze 直接把这一块补上了，做到“从数据到报告”的全流程；对普通人来说，可能第一次有机会把“专业的数据分析能力”当成一个工具来用，而不是一门必须自己啃几年的技能。当然，它现在肯定还不完美，落地也需要折腾环境、准备数据。但这个方向我很看好： AI 帮你做繁琐的统计和建模，人类负责问好问题、选好指标、做最后决策。数据分析不再是少数人的特权，而是变成人人可用的一种“智能能力”。简单说：过去是「你学会数据分析再去用工具」，以后可能是「你先有一个 AI 数据分析师，再慢慢学会怎么问对问题」。

做数据分析的人应该都懂那种崩溃感： Excel 一开就卡、SQL 跑半天、模型调参像瞎猜、报告一写就是一下午。更别说很多人本职工作也不是“数据科学家”，但又不得不啃一堆 CSV、报表和图表。这两天看到人民大学 RUC Datalab 开源的DeepAnalyze，有点眼前一亮。它不是那种“帮你写点分析文案”的 AI，而是想做一个真正的「AI 数据分析师」：能读 Excel/CSV/JSON/TXT，自己规划步骤、清洗数据、建模、画图、最后给你一份完整报告。甚至还能把推理链（reasoning trace）展示出来，让你看到它是怎么一步步想出来的。我自己最有感觉的点有几个：以前 ChatGPT 更像“写稿子、写代码”的助手，但对数据本身不够“懂”； DeepAnalyze 直接把这一块补上了，做到“从数据到报告”的全流程；对普通人来说，可能第一次有机会把“专业的数据分析能力”当成一个工具来用，而不是一门必须自己啃几年的技能。当然，它现在肯定还不完美，落地也需要折腾环境、准备数据。但这个方向我很看好： AI 帮你做繁琐的统计和建模，人类负责问好问题、选好指标、做最后决策。数据分析不再是少数人的特权，而是变成人人可用的一种“智能能力”。简单说：过去是「你学会数据分析再去用工具」，以后可能是「你先有一个 AI 数据分析师，再慢慢学会怎么问对问题」。

sitin

15,309 次观看 • 10 个月前