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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：

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余温

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Anya Rossi• Live Now

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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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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 views • 4 months ago

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
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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

111,786 views • 28 days ago

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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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 views • 1 month ago

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。
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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 views • 1 month ago

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。👇
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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

476,594 views • 1 year ago

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：
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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

15,983 views • 2 months ago

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
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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

Vincent

27,763 views • 1 month ago

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：
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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

93,328 views • 1 month ago

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：
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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

16,140 views • 14 days ago

谷歌终于想明白了：科学家就该专心搞研究，产品还是得交给商人。谷歌最近对AI业务进行了一次大重组。DeepMind CEO Demis Hassabis已经退出日常运营，把主要精力放回AGI研究上。老板Sergey Brin看起来正在接手Gemini的日常运营。简单来说，谷歌正在把AI的研究和产品两部分拆开，也是第一家巨头这么干。 今天，谷歌想把Gemini做成什么也越来越清楚了。谷歌正在让Gemini从一个只会回答问题的模型，变成一个真正能帮你干活的Agent。Sergey Brin说过，AI真正成为“超能力”，是在它能以人类根本无法达到的规模去做事情的时候。 这个从产品角度出发的理解，其实和科研角度非常不一样。站在科研角度，AI的“超能力”是做到人类做不到的事情，比如治愈所有疾病。但站在产品角度，AI根本不需要会做人类做不到的事，它只需要把人类本来就能做的事情，做得更快、更多、更大规模。 现在最好的例子就是AI编程。人类当然也会写代码，但AI可以用人类根本无法匹敌的速度和规模去写。从产品角度来看，AI竞争已经不再只是比谁的模型更强了。 而这恰恰是谷歌最大的优势。谷歌本来就已经拥有一整套用户每天都在使用的强大产品。如果它能成功把这种Agent能力真正塞进现有的产品生态里，那谷歌很可能会轻松赢下这场AI大战。
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谷歌终于想明白了：科学家就该专心搞研究，产品还是得交给商人。谷歌最近对AI业务进行了一次大重组。DeepMind CEO Demis Hassabis已经退出日常运营，把主要精力放回AGI研究上。老板Sergey Brin看起来正在接手Gemini的日常运营。简单来说，谷歌正在把AI的研究和产品两部分拆开，也是第一家巨头这么干。 今天，谷歌想把Gemini做成什么也越来越清楚了。谷歌正在让Gemini从一个只会回答问题的模型，变成一个真正能帮你干活的Agent。Sergey Brin说过，AI真正成为“超能力”，是在它能以人类根本无法达到的规模去做事情的时候。 这个从产品角度出发的理解，其实和科研角度非常不一样。站在科研角度，AI的“超能力”是做到人类做不到的事情，比如治愈所有疾病。但站在产品角度，AI根本不需要会做人类做不到的事，它只需要把人类本来就能做的事情，做得更快、更多、更大规模。 现在最好的例子就是AI编程。人类当然也会写代码，但AI可以用人类根本无法匹敌的速度和规模去写。从产品角度来看，AI竞争已经不再只是比谁的模型更强了。 而这恰恰是谷歌最大的优势。谷歌本来就已经拥有一整套用户每天都在使用的强大产品。如果它能成功把这种Agent能力真正塞进现有的产品生态里，那谷歌很可能会轻松赢下这场AI大战。

GeLun Ding

51,959 views • 2 days ago

从一个想法到 App Store 只用了 20 天——我如何在不是全职程序员的情况下，用 AI 打造并发布一款 iOS 应用：JAM。 如果你有一个创意，想把它变成真正的产品，现在的速度可以比你想象的还快。 在这段视频里，我会告诉你，如何在完全没有传统编程经验的情况下，借助像 Cursor 这样的 AI 工具，仅用 20 天就从构思走到 App Store 上架。 这是一份针对设计师和科技从业者的真实案例，展示了现代 AI 工具如何加速工作流程、验证产品创意，并在极短时间内完成可用原型。
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从一个想法到 App Store 只用了 20 天——我如何在不是全职程序员的情况下，用 AI 打造并发布一款 iOS 应用：JAM。 如果你有一个创意，想把它变成真正的产品，现在的速度可以比你想象的还快。 在这段视频里，我会告诉你，如何在完全没有传统编程经验的情况下，借助像 Cursor 这样的 AI 工具，仅用 20 天就从构思走到 App Store 上架。 这是一份针对设计师和科技从业者的真实案例，展示了现代 AI 工具如何加速工作流程、验证产品创意，并在极短时间内完成可用原型。

Bear Liu

51,560 views • 11 months ago

有一个超级暴论： 现阶段的 OpenClaw 根本不适合团队协作！！ 折腾过的人，应该都有类似的感受！ OpenClaw 本质上其实是一个很强的 Agent 底座！ 你可以把它接入到自己的团队工作流里， 把 Agent 搭起来，把渠道接进去，把能力跑通， 每个人都能让Agent干事情， 但是再进一步就会发现真正的问题： 团队怎么一起用？ 中间产出和最终结果都沉淀在哪？ 前面做过的分析、写过的文档、跑过的方法，怎么变成团队可复用资产？ 新的成员进来，怎么接着往下做，而不是从头再来一遍？ 这些，落到实际的应用中，都是坑！ 最近，Flowus团队开发了一个新产品： Kollab Kollab 似乎解决了上面这些问题，它的思路很直接： 把 Agent 直接变成工作流的一部分。 这是什么意思呢？ OpenClaw 解决的是：我个人怎么拥有一个随叫随到、能力很强、自己可控的 AI。 而 Kollab 解决的是：怎么让 AI 参与真实的团队工作，让做过的事能留下来，方法能复用，团队能协作。 对于内容团队、研究团队、小型创业团队来说，一定知道这其中的区别！！ 你可以很简单的建立不同的项目组，或者工作空间， 每个项目组里都有 Agent，项目推进的全过程中， 所有的工作流、产出和方法论，都会沉淀在这个空间里。 当下次遇到同类型的B项目时，就可以一键复用A项目沉淀下来“工作资产”。 我觉得，这才是团队协作里最有价值的部分， 尽可能减少重复劳动！！ 不管是传统团队协作，还是AI时代的团队协作，都如此。 所以，AI 产品真正的分水岭， 不是谁更像人，也不是谁接了更多更强的模型。 而是，到底能不能提供一个能沉淀、能协作、能推进的工作空间。
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有一个超级暴论： 现阶段的 OpenClaw 根本不适合团队协作！！ 折腾过的人，应该都有类似的感受！ OpenClaw 本质上其实是一个很强的 Agent 底座！ 你可以把它接入到自己的团队工作流里， 把 Agent 搭起来，把渠道接进去，把能力跑通， 每个人都能让Agent干事情， 但是再进一步就会发现真正的问题： 团队怎么一起用？ 中间产出和最终结果都沉淀在哪？ 前面做过的分析、写过的文档、跑过的方法，怎么变成团队可复用资产？ 新的成员进来，怎么接着往下做，而不是从头再来一遍？ 这些，落到实际的应用中，都是坑！ 最近，Flowus团队开发了一个新产品： Kollab Kollab 似乎解决了上面这些问题，它的思路很直接： 把 Agent 直接变成工作流的一部分。 这是什么意思呢？ OpenClaw 解决的是：我个人怎么拥有一个随叫随到、能力很强、自己可控的 AI。 而 Kollab 解决的是：怎么让 AI 参与真实的团队工作，让做过的事能留下来，方法能复用，团队能协作。 对于内容团队、研究团队、小型创业团队来说，一定知道这其中的区别！！ 你可以很简单的建立不同的项目组，或者工作空间， 每个项目组里都有 Agent，项目推进的全过程中， 所有的工作流、产出和方法论，都会沉淀在这个空间里。 当下次遇到同类型的B项目时，就可以一键复用A项目沉淀下来“工作资产”。 我觉得，这才是团队协作里最有价值的部分， 尽可能减少重复劳动！！ 不管是传统团队协作，还是AI时代的团队协作，都如此。 所以，AI 产品真正的分水岭， 不是谁更像人，也不是谁接了更多更强的模型。 而是，到底能不能提供一个能沉淀、能协作、能推进的工作空间。

沐阳

51,104 views • 3 months ago

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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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

天策

17,425 views • 4 months ago

很多人习惯把豆包当作是AI鄙视链最底端， 就连调侃掉队的Gemini，都说它是“北美大豆包”！ 但字节跳动，绝对是最被低估的 AI 公司之一。 我用 Apodex 跑了一轮“字节跳动技术和产品版图”的调研，最大的感受是： 很多人还在用“短视频公司”的视角看字节。 但它真实的版图，已经更像一个 AI-native 产品工厂。 TikTok / 抖音是流量入口，CapCut / 剪映是创作工具。 Lark / 飞书是组织协作，火山引擎是云和模型能力输出。 豆包、Seed、Seedance、Seedream、Coze 这类产品， 则是在把 AI 能力塞进内容、办公、开发、创作和企业服务里。 这不是单点 AI 产品，而是一套从用户场景、内容分发、创作工具、模型能力到云基础设施的闭环。 试问，还有哪一家公司能做得到？ 完整调研报告放在评论区，有兴趣可以查看！ 整个调研的过程，特别舒服！！ 我之前用其他Deep Research工具，方法很粗暴，直接一顿关键词检索，然后咔咔几下就搞个报告出来， 而Apodex给我的体验很不一样，它先把问题拆开： 哪些是流量入口，哪些是创作工具，哪些是模型层，哪些是企业服务，哪些能互相复用。 然后用多 agent 分头查资料、核事实、找证据链，再由 verifier 去检查结论有没有跳步。 过程不算快，但每一步都有迹可寻，看着就特别靠谱， 就像一支研究团队，一支非常像真人团队的协作： 有的 agent 负责产品线梳理，有的负责技术模型核查，有负责商业化路径， 有的专门找反例，最后检查“结论是否真的由证据推出”。 整个调研过程，可追溯，可验证， 这才是正儿八经的 Deep Research， 对了，Apodex 现在已经开放抢先体验，适合拿来做竞品研究、公司尽调、行业分析、这类高复杂度任务，特别适合用来做金融、医疗、法律方面需要强可信度的场景。 抢先试用入口：
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很多人习惯把豆包当作是AI鄙视链最底端， 就连调侃掉队的Gemini，都说它是“北美大豆包”！ 但字节跳动，绝对是最被低估的 AI 公司之一。 我用 Apodex 跑了一轮“字节跳动技术和产品版图”的调研，最大的感受是： 很多人还在用“短视频公司”的视角看字节。 但它真实的版图，已经更像一个 AI-native 产品工厂。 TikTok / 抖音是流量入口，CapCut / 剪映是创作工具。 Lark / 飞书是组织协作，火山引擎是云和模型能力输出。 豆包、Seed、Seedance、Seedream、Coze 这类产品， 则是在把 AI 能力塞进内容、办公、开发、创作和企业服务里。 这不是单点 AI 产品，而是一套从用户场景、内容分发、创作工具、模型能力到云基础设施的闭环。 试问，还有哪一家公司能做得到？ 完整调研报告放在评论区，有兴趣可以查看！ 整个调研的过程，特别舒服！！ 我之前用其他Deep Research工具，方法很粗暴，直接一顿关键词检索，然后咔咔几下就搞个报告出来， 而Apodex给我的体验很不一样，它先把问题拆开： 哪些是流量入口，哪些是创作工具，哪些是模型层，哪些是企业服务，哪些能互相复用。 然后用多 agent 分头查资料、核事实、找证据链，再由 verifier 去检查结论有没有跳步。 过程不算快，但每一步都有迹可寻，看着就特别靠谱， 就像一支研究团队，一支非常像真人团队的协作： 有的 agent 负责产品线梳理，有的负责技术模型核查，有负责商业化路径， 有的专门找反例，最后检查“结论是否真的由证据推出”。 整个调研过程，可追溯，可验证， 这才是正儿八经的 Deep Research， 对了，Apodex 现在已经开放抢先体验，适合拿来做竞品研究、公司尽调、行业分析、这类高复杂度任务，特别适合用来做金融、医疗、法律方面需要强可信度的场景。 抢先试用入口：

沐阳

23,163 views • 1 month ago

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。
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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

13,612 views • 1 month ago

如果你需要行业调研 赛道分析 竞品分析 融资管理 项目调研... 这个网站能爽死你！！ RootData | We're Hiring 以下文字为视频文稿 哈喽啊兄弟们 我接下来要说的产品是一个我好朋友公司的产品 如果你是一个Web3从业者、创业者或分析师 你想要做行业调研、赛道分析 、竞品分析、投融资调研、甚至结交人脉，那这网站能爽死你。一会儿你看我随便操作一遍你就懂了。 放心不是广告 你们都知道我从来不接广子。只有我觉得真的蛮好用，我才会发出来 场景演示1： 如果我想做一个项目，先期我需要大量的调研，了解这个赛道有哪些龙头项目，有哪些竞争对手，他们的团队构成、融资情况，那你可以在这里查看，先了解你的大赛道，然后去搜一下你这个赛道最新的融资信息，看看最新拿到融资的竞争对手们都在做什么，这里的【投融资】版块【项目】版块按照你自己的想法来根据#标签快速可以找到至少几十个对标项目。 场景演示2： 如果你调研过后，依然坚定不移的想做这个项目，那我给你两个小窍门： 1、找到对标项目的投资方，他们能投资竞争对手也说明该机构对该赛道有投资意向，这里可以找到他们的官方网站、Twitter、领英直接进行勾搭，能直达创始人的信息圈一定比你单纯发邮件靠谱得多 2、拥有个人流量的天使投资人或许也是你项目上的好帮手，你可以在这里找到 场景演示3：如果你想单纯地社交，也可以在这里找到很多牛人的简历还有做市商公司、能清楚的看到他曾经任职的项目或者公司，直接找到他的Twitter或者领英勾搭，一个好项目+牛逼的人是不是成功概率更高呢 演示场景4：如果你是行业分析师或寻找自己的投资标的，你需要研究例如某个L2的生态项目或者一些未上线的项目，这里就非常适合你 最后我想说，可能我举例的场景比较有限，但是Rootdata的好处是他是一个一直与时俱进的数据库，你可以在这些清晰地分类中，快速寻找到对自己有价值的数据和信息，这才是他化繁为简为我们提升效率也是他的价值所在，兄弟们，一起玩起来！！
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如果你需要行业调研 赛道分析 竞品分析 融资管理 项目调研... 这个网站能爽死你！！ RootData | We're Hiring 以下文字为视频文稿 哈喽啊兄弟们 我接下来要说的产品是一个我好朋友公司的产品 如果你是一个Web3从业者、创业者或分析师 你想要做行业调研、赛道分析 、竞品分析、投融资调研、甚至结交人脉，那这网站能爽死你。一会儿你看我随便操作一遍你就懂了。 放心不是广告 你们都知道我从来不接广子。只有我觉得真的蛮好用，我才会发出来 场景演示1： 如果我想做一个项目，先期我需要大量的调研，了解这个赛道有哪些龙头项目，有哪些竞争对手，他们的团队构成、融资情况，那你可以在这里查看，先了解你的大赛道，然后去搜一下你这个赛道最新的融资信息，看看最新拿到融资的竞争对手们都在做什么，这里的【投融资】版块【项目】版块按照你自己的想法来根据#标签快速可以找到至少几十个对标项目。 场景演示2： 如果你调研过后，依然坚定不移的想做这个项目，那我给你两个小窍门： 1、找到对标项目的投资方，他们能投资竞争对手也说明该机构对该赛道有投资意向，这里可以找到他们的官方网站、Twitter、领英直接进行勾搭，能直达创始人的信息圈一定比你单纯发邮件靠谱得多 2、拥有个人流量的天使投资人或许也是你项目上的好帮手，你可以在这里找到 场景演示3：如果你想单纯地社交，也可以在这里找到很多牛人的简历还有做市商公司、能清楚的看到他曾经任职的项目或者公司，直接找到他的Twitter或者领英勾搭，一个好项目+牛逼的人是不是成功概率更高呢 演示场景4：如果你是行业分析师或寻找自己的投资标的，你需要研究例如某个L2的生态项目或者一些未上线的项目，这里就非常适合你 最后我想说，可能我举例的场景比较有限，但是Rootdata的好处是他是一个一直与时俱进的数据库，你可以在这些清晰地分类中，快速寻找到对自己有价值的数据和信息，这才是他化繁为简为我们提升效率也是他的价值所在，兄弟们，一起玩起来！！

Goku很Cool （7.22台湾见）

13,966 views • 2 years ago

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。
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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|上Gate玩事件合约

31,173 views • 1 month ago

【Manus季逸超：六个月后，基本每一家头部的应用公司都有做模型的能力】 最近看了Manus联合创始人季逸超的访谈，很多人诟病 Manus 早期没有自己的模型、只是个套壳，但看完视频就会发现，Manus的逻辑是有道理的。一般的思维模式是先练模型（鸡），再顺便出个产品（蛋），这叫“沿途下蛋”。但这种方式是以模型为中心的，它的风险在于，蛋的形状取决于鸡能生出什么。模型能做到哪，产品才能做到哪，产品只能迁就技术。 Manus的路子是以产品为中心“借鸡生蛋”：早期直接用现成的模型。别管鸡是谁的，先让产品跑起来，看用户愿不愿意买单，找到PMF。等产品逻辑通了、用户量大了，发现现有的模型太贵、太慢、或者不够适配，再反过来去倒逼技术，优化出一种特定的模型。 以Cursor为例，它一开始就是个代码编辑器，接入的是别人的接口。但等到它成为程序员的刚需后，为了追求极致的速度和更准的代码逻辑，它才跳出来做了自研模型。说到底是应用先于模型，需求定义底座。
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【Manus季逸超：六个月后，基本每一家头部的应用公司都有做模型的能力】 最近看了Manus联合创始人季逸超的访谈，很多人诟病 Manus 早期没有自己的模型、只是个套壳，但看完视频就会发现，Manus的逻辑是有道理的。一般的思维模式是先练模型（鸡），再顺便出个产品（蛋），这叫“沿途下蛋”。但这种方式是以模型为中心的，它的风险在于，蛋的形状取决于鸡能生出什么。模型能做到哪，产品才能做到哪，产品只能迁就技术。 Manus的路子是以产品为中心“借鸡生蛋”：早期直接用现成的模型。别管鸡是谁的，先让产品跑起来，看用户愿不愿意买单，找到PMF。等产品逻辑通了、用户量大了，发现现有的模型太贵、太慢、或者不够适配，再反过来去倒逼技术，优化出一种特定的模型。 以Cursor为例，它一开始就是个代码编辑器，接入的是别人的接口。但等到它成为程序员的刚需后，为了追求极致的速度和更准的代码逻辑，它才跳出来做了自研模型。说到底是应用先于模型，需求定义底座。

傅盛

89,277 views • 7 months ago

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👉：
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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 views • 15 days ago