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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 • 2 months 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

26,825 views • 9 days 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

475,460 views • 10 months 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

15,532 views • 26 days 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 | 信号＞噪音

27,343 views • 9 days ago

Sider AI 也推出了Deep Research功能 但是和其他家的有一点不一样🙃 它可以自动模拟人类进行研究，访问网络去搜索内容，最重要的是它在搜索内容的同时会自动做笔记，你可以在界面右侧看到它做的笔记内容。左侧是搜索来源。 最重要的是它会在最终给你生成一个可视化的交互式网页。 将报告进行可视化。 它在生成整个报告的同时也会自动创建一些图表、流程图、表格等，比其他家也先进一点。
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Sider AI 也推出了Deep Research功能 但是和其他家的有一点不一样🙃 它可以自动模拟人类进行研究，访问网络去搜索内容，最重要的是它在搜索内容的同时会自动做笔记，你可以在界面右侧看到它做的笔记内容。左侧是搜索来源。 最重要的是它会在最终给你生成一个可视化的交互式网页。 将报告进行可视化。 它在生成整个报告的同时也会自动创建一些图表、流程图、表格等，比其他家也先进一点。

小互

27,663 views • 1 year 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

58,141 views • 1 day 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

17,643 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

51,546 views • 10 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

50,949 views • 2 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 • 3 months 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

89,082 views • 5 months ago

花了三天时间，build了我们第一个X402的产品 「X Spaces Transcription Agent」 你现在可以访问 使用它。 对我们来说，x402 不是一个“又一个支付方案”，而有可能成为未来互联网里最简单、最通用的支付协议。 但当我开始深入研究时，我发现一个很现实的问题： 今天的 x402scan 上，大部分服务其实并没有真实价值。很多调用量只是刷出来的——因为 facilitator 会代付 gas，所以你完全可以靠刷量堆数字。 （如果你感兴趣，我之后可以详细讲讲现在的刷量模式和一些典型行为。） 既然协议本身已经这么干净，那么真正缺的不是“更多 endpoint”，而是——有没有人愿意真正付费使用的 x402 服务？ 所以我们换了一个思路： 别再追调用量了，从我们自己的真实需求出发，去做一个我们自己会持续付费使用的 x402 agent。 于是，我们构建了一个有明确使用价值的 x402 Server： 👉 只需用 x402 支付 1 USDC 你就可以转录任意一场 Twitter Space。 完整音频 → Whisper → LLM 多段格式化 转录完成后，这个 Space 的全文对所有人永久开放 所有人可以继续用 0.1 USDC/次 的方式使用 Chat agent 做 summary、key points、projects、translate 等二次分析 我们已经用它转录了不少 daydreams 和 x402 meta 相关的空间，如果你感兴趣可以点进去看。 为什么先做这个？ 因为如果 x402 真要成为“互联网的通用支付层”，那就必须要出现一批真正愿意付费的服务： 不是刷量，不是 demo，而是你愿意掏 1 USDC、可以给你带来价值的数据资产。 而 Twitter Space 转录对我们来说就是一个非常明确的需求： 太多高质量讨论沉在音频里，不可搜索、不可引用、不可分析。 但当转录成为一个“用 1 USDC 买下的公共数据资产”之后，整个生态的 Agent 都可以在这上面做二次增值。 这个 Space Agent 只是我们构建的一批 x402 实用服务的第一个。 最后不要在熊市躺平，而是在熊市面向未来build, 而这个未来就是 X402 + ERC8004. 如果你对 x402、Web3、AI 的结合感兴趣，也可以完整的看看我们的技术文章：
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花了三天时间，build了我们第一个X402的产品 「X Spaces Transcription Agent」 你现在可以访问 使用它。 对我们来说，x402 不是一个“又一个支付方案”，而有可能成为未来互联网里最简单、最通用的支付协议。 但当我开始深入研究时，我发现一个很现实的问题： 今天的 x402scan 上，大部分服务其实并没有真实价值。很多调用量只是刷出来的——因为 facilitator 会代付 gas，所以你完全可以靠刷量堆数字。 （如果你感兴趣，我之后可以详细讲讲现在的刷量模式和一些典型行为。） 既然协议本身已经这么干净，那么真正缺的不是“更多 endpoint”，而是——有没有人愿意真正付费使用的 x402 服务？ 所以我们换了一个思路： 别再追调用量了，从我们自己的真实需求出发，去做一个我们自己会持续付费使用的 x402 agent。 于是，我们构建了一个有明确使用价值的 x402 Server： 👉 只需用 x402 支付 1 USDC 你就可以转录任意一场 Twitter Space。 完整音频 → Whisper → LLM 多段格式化 转录完成后，这个 Space 的全文对所有人永久开放 所有人可以继续用 0.1 USDC/次 的方式使用 Chat agent 做 summary、key points、projects、translate 等二次分析 我们已经用它转录了不少 daydreams 和 x402 meta 相关的空间，如果你感兴趣可以点进去看。 为什么先做这个？ 因为如果 x402 真要成为“互联网的通用支付层”，那就必须要出现一批真正愿意付费的服务： 不是刷量，不是 demo，而是你愿意掏 1 USDC、可以给你带来价值的数据资产。 而 Twitter Space 转录对我们来说就是一个非常明确的需求： 太多高质量讨论沉在音频里，不可搜索、不可引用、不可分析。 但当转录成为一个“用 1 USDC 买下的公共数据资产”之后，整个生态的 Agent 都可以在这上面做二次增值。 这个 Space Agent 只是我们构建的一批 x402 实用服务的第一个。 最后不要在熊市躺平，而是在熊市面向未来build, 而这个未来就是 X402 + ERC8004. 如果你对 x402、Web3、AI 的结合感兴趣，也可以完整的看看我们的技术文章：

0xhhh

14,678 views • 7 months ago

“大约四年前，谷歌每年的支出还不到 300 亿美元。今年，这个数字将超过 900 亿美元。如果你把所有公司的投入加在一起，现在已经有超过 1 万亿美元 正在投入，用于为这个时代建设基础设施。” “我有时是这样想的：在未来几年里，我们最终建成的东西，可能相当于我们过去 10 到 20 年所建成的。所以，希望只需要几年时间。没错——这能让你看到当前扩张的规模有多大。” “我认为我们在未来很多年内都处于更有利的位置。我们在推进 AI 的方式上采取了高度差异化的策略。我担任 CEO 后做的第一件大事，就是把公司转向我称之为 “AI 优先” 的战略。其中一部分，就是去做构建优秀 AI 技术所需的每一个环节。所以我们把它称为 全栈方法。你可以把它理解为“从头到尾”的方法——从推动这项技术发展所需要的最底层，一直到在 YouTube、搜索、Android 等产品和平台上的部署应用。” “是的，我们采取的是深层次的方法，因此我们能够在大规模上投入，并让 AI 在所有产品和业务中真正发挥作用。我认为我们现在处于一个更有利于长期布局的位置。”
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“大约四年前，谷歌每年的支出还不到 300 亿美元。今年，这个数字将超过 900 亿美元。如果你把所有公司的投入加在一起，现在已经有超过 1 万亿美元 正在投入，用于为这个时代建设基础设施。” “我有时是这样想的：在未来几年里，我们最终建成的东西，可能相当于我们过去 10 到 20 年所建成的。所以，希望只需要几年时间。没错——这能让你看到当前扩张的规模有多大。” “我认为我们在未来很多年内都处于更有利的位置。我们在推进 AI 的方式上采取了高度差异化的策略。我担任 CEO 后做的第一件大事，就是把公司转向我称之为 “AI 优先” 的战略。其中一部分，就是去做构建优秀 AI 技术所需的每一个环节。所以我们把它称为 全栈方法。你可以把它理解为“从头到尾”的方法——从推动这项技术发展所需要的最底层，一直到在 YouTube、搜索、Android 等产品和平台上的部署应用。” “是的，我们采取的是深层次的方法，因此我们能够在大规模上投入，并让 AI 在所有产品和业务中真正发挥作用。我认为我们现在处于一个更有利于长期布局的位置。”

KK.aWSB

223,452 views • 7 months ago

今天在推上看到一个小技巧：如果你要为独立开发的产品做产品宣传的 video，但是没有任何视频编辑的经验，可以让 AI 使用 remotion 直接生成一个，Claude Code 或者 Cursor 都可以，remotion 这个项目很有趣，直接使用程序（React）来生成视频，支持多种框架， 我之前简单用过，效果挺不错的。 你可以让它根据你的 landing page 给你做个片头片尾，然后将你的录屏添加进去，这样就可以使用最低成本制作一个产品宣传的视频了。 效果还行，有点像幻灯片，但是聊胜于无啊。
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今天在推上看到一个小技巧：如果你要为独立开发的产品做产品宣传的 video，但是没有任何视频编辑的经验，可以让 AI 使用 remotion 直接生成一个，Claude Code 或者 Cursor 都可以，remotion 这个项目很有趣，直接使用程序（React）来生成视频，支持多种框架， 我之前简单用过，效果挺不错的。 你可以让它根据你的 landing page 给你做个片头片尾，然后将你的录屏添加进去，这样就可以使用最低成本制作一个产品宣传的视频了。 效果还行，有点像幻灯片，但是聊胜于无啊。

Viking

36,084 views • 11 months ago

很多技术创始人不是不会做产品， 而是死在“没人知道你做了什么”。 刚看到一个 GitHub 仓库 Marketing-for-Founders， 有点像把“0 到 1000 用户”的冷启动打法，直接整理成了开源作战手册。 这个仓库现在大约有 4.7k stars，定位也很直接：帮 SaaS / App / Startup 拿到前 10 / 100 / 1000 个用户。 它最有价值的地方，不是讲那种“大预算做到百万 ARR”的故事， 而是专门写给技术型创始人： 没预算，没增长团队，怎么找第一批用户，怎么做 GTM，怎么把营销拆成能执行的动作 更狠的是，它不是空谈。 里面直接按主题整理了 launch 平台、Product Hunt、社媒、冷启动外联、SEO、LLM SEO / AEO / GEO、Reddit、邮件营销、内容营销、定价、转化率优化、用户研究这些实操资源。 我越来越认同一件事： 独立开发者最大的误区， 不是产品做得不够好， 而是把“增长”误解成“等别人发现”。 不会营销的创始人，本质上是在把产品交给随机流量审判。 如果你正在做 SaaS、AI 工具或 side project， 这个仓库很值得收藏。👇
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很多技术创始人不是不会做产品， 而是死在“没人知道你做了什么”。 刚看到一个 GitHub 仓库 Marketing-for-Founders， 有点像把“0 到 1000 用户”的冷启动打法，直接整理成了开源作战手册。 这个仓库现在大约有 4.7k stars，定位也很直接：帮 SaaS / App / Startup 拿到前 10 / 100 / 1000 个用户。 它最有价值的地方，不是讲那种“大预算做到百万 ARR”的故事， 而是专门写给技术型创始人： 没预算，没增长团队，怎么找第一批用户，怎么做 GTM，怎么把营销拆成能执行的动作 更狠的是，它不是空谈。 里面直接按主题整理了 launch 平台、Product Hunt、社媒、冷启动外联、SEO、LLM SEO / AEO / GEO、Reddit、邮件营销、内容营销、定价、转化率优化、用户研究这些实操资源。 我越来越认同一件事： 独立开发者最大的误区， 不是产品做得不够好， 而是把“增长”误解成“等别人发现”。 不会营销的创始人，本质上是在把产品交给随机流量审判。 如果你正在做 SaaS、AI 工具或 side project， 这个仓库很值得收藏。👇

axiaisacat

77,573 views • 3 months ago

如果你翻墙之后，还只会刷每日大赛，那真的有点浪费了 因为互联网真正值钱的东西，其实大量都藏在 GitHub 很多最新的 AI 工具、自动化项目、效率工作流，几乎都会第一时间出现在那里 这两年越来越明显的一件事是： 会用 GitHub 的人，已经开始用 AI 放大自己的效率了 很多原本需要团队完成的事情，现在一个人就能做 我的建议是收藏起来，认真看看这个视频 它真正有价值的地方，不是教你“看网站”， 而是让你开始理解： AI 时代里，普通人该去哪里找机会
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如果你翻墙之后，还只会刷每日大赛，那真的有点浪费了 因为互联网真正值钱的东西，其实大量都藏在 GitHub 很多最新的 AI 工具、自动化项目、效率工作流，几乎都会第一时间出现在那里 这两年越来越明显的一件事是： 会用 GitHub 的人，已经开始用 AI 放大自己的效率了 很多原本需要团队完成的事情，现在一个人就能做 我的建议是收藏起来，认真看看这个视频 它真正有价值的地方，不是教你“看网站”， 而是让你开始理解： AI 时代里，普通人该去哪里找机会

Suu

473,741 views • 12 days ago

介绍下 GOSAIL LAB：一个专门做 AI 产品营销推广的工作室 我们不做万金油代运营，只做一件事：帮 AI 产品 Founder 和独立开发者，把"好产品没人知道"这个问题解决掉 具体能做： ✅ 平台冷启动：X / 小红书 / 知乎 / B 站，从内容定位到首批用户 ✅ 创始人 IP：把你和你的产品故事写成能传播的内容 ✅ PMF 验证：用真实流量帮你判断哪个钩子最能打中市场 ✅ 顶流 KOC/KOL 联动：圈层内的真实创作者，不是水军 号 如果你的产品确实做得好，但卡在"没人知道"，欢迎来聊 🎥 介绍视频在这👇
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介绍下 GOSAIL LAB：一个专门做 AI 产品营销推广的工作室 我们不做万金油代运营，只做一件事：帮 AI 产品 Founder 和独立开发者，把"好产品没人知道"这个问题解决掉 具体能做： ✅ 平台冷启动：X / 小红书 / 知乎 / B 站，从内容定位到首批用户 ✅ 创始人 IP：把你和你的产品故事写成能传播的内容 ✅ PMF 验证：用真实流量帮你判断哪个钩子最能打中市场 ✅ 顶流 KOC/KOL 联动：圈层内的真实创作者，不是水军 号 如果你的产品确实做得好，但卡在"没人知道"，欢迎来聊 🎥 介绍视频在这👇

Jason Zhu

708,595 views • 29 days ago

兄弟们 这个好 Trickle：更适合普通小白的AI编码工具 它内置了数据库，然后支持一键部署，程序开发完毕可以直接就能部署访问。 而且牛P的是，我测试的时候要他帮我克隆个Claude 结果它还真能聊天，不需要API Key... Bolt new和lovable这种克隆只是一个皮，这个能直接给你测试。 非常的友好 这个产品主要面向非开发者用户，帮助他们快速从创意构想到交付上线的完整过程，实现从“点子”到“可用产品”的快速闭环。 比如产品经理可以快速把自己的想法能从大脑直接展示出Demo... 加速了产品开发进度，能快速验证想法。
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兄弟们 这个好 Trickle：更适合普通小白的AI编码工具 它内置了数据库，然后支持一键部署，程序开发完毕可以直接就能部署访问。 而且牛P的是，我测试的时候要他帮我克隆个Claude 结果它还真能聊天，不需要API Key... Bolt new和lovable这种克隆只是一个皮，这个能直接给你测试。 非常的友好 这个产品主要面向非开发者用户，帮助他们快速从创意构想到交付上线的完整过程，实现从“点子”到“可用产品”的快速闭环。 比如产品经理可以快速把自己的想法能从大脑直接展示出Demo... 加速了产品开发进度，能快速验证想法。

小互

35,303 views • 1 year ago

我对国产 AI Agent 一直没抱太大期待，直到这次它干了件让我意外的事。 我让 Tencent WorkBuddy 做个竞品调研，它派出一整个研究团队，其中一个 AI 专门审稿。它把同伴写好的报告退了回去，理由是里面有个数字查不到来源。 一个 AI，自己抓出自己编的数据，要求重做。 最后我拿到的，是一套能直接演示的 10 页 slides，一个字都不用改。 Tencent WorkBuddy，全程录屏在这👇
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我对国产 AI Agent 一直没抱太大期待，直到这次它干了件让我意外的事。 我让 Tencent WorkBuddy 做个竞品调研，它派出一整个研究团队，其中一个 AI 专门审稿。它把同伴写好的报告退了回去，理由是里面有个数字查不到来源。 一个 AI，自己抓出自己编的数据，要求重做。 最后我拿到的，是一套能直接演示的 10 页 slides，一个字都不用改。 Tencent WorkBuddy，全程录屏在这👇

Yanhua

80,608 views • 9 days ago