正在加载视频...

视频加载失败

返回首页

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...

Pluvio9yte's profile picture

雪踏乌云

46,140 subscribers

39,001 次观看 • 14 天前 •via X (Twitter)

科学技术教育
LIVE

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

0 条评论

暂无评论

原始帖子的评论将显示在这里

相关视频

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 👇
1:51

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 👇

huangserva

19,583 次观看 • 14 天前

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。 🔗：
5:49

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。 🔗：

余温

37,241 次观看 • 14 天前

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👇）
6:39

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

29,533 次观看 • 14 天前

卧槽！我发现了一个能让普通人每月躺赚有机会10000刀的好生意！！ 如果能坚持下来，最差最差也是几百上千刀的睡后收入啊… 我用 Codex 搭了一套自动化上站赚钱机器，它自己找赛道、分析对标站、告诉我该做什么站 绝对不是市面上的那种随随便便的去找，然后ai自己乱做，那种就太low了…而且说实话绝对赚不到钱的 说实话我自己都没想到竟然能做到这个程度？？ 以前找一个真的赚钱的宝藏小站，一个资深的独立开发者至少要花一两周——手动翻目录，一个个看，还是凭感觉判断 现在我丢一句话给 Codex，它自己跑起来了： 第一步，先直接调 Similarweb API，批量扫描目标赛道的站点，拉取真实的流量数据、渠道占比和用户画像 （这里必须提一句：据我目前了解，市面上能让你直接调用 Similarweb API 的平台非常少，AIsa 是我目前找到的唯一一家！！！唯一！） 再调 Ahrefs 查每个站的域名权威度、反链结构、核心关键词和流量价值 然后用 Semrush 做竞品 SEO 对比——关键词难度、搜索量、排名历史、付费搜索情况 最后去 Reddit 和 X 扒这个赛道的用户真实讨论，看他们在抱怨什么、需要什么 半小时甩回来一份报告：哪些站在闷声赚钱、流量从哪来、为什么能赚钱、你该从哪个角度切入、建站方案都给你列好了 然后我结合之前做的上站 SOP skill，现在整套流程已经成功跑通了： AI 自动找需求 → 判断这个方向是否值得做 → 搭建网站 → 自动部署 24 小时全自动化！！！喜极而泣，平白无故多了一份收入！ 以前一个独立开发者做这套流程，从选赛道到上线，最快也要两三周，现在从发现机会到站点上线，一天之内能跑完，这个效率差，就是你的利润空间 而且 AIsa 能做的不只是上站分析 竞品分析报告、SEO 全站检测、市场进入机会评估…它能跑 甚至还能做 GEO 检测——就是检测你的品牌在 ChatGPT、Perplexity 这些 AI 搜索引擎里有没有被提到、被引用。这个叫 Generative Engine Optimization，比传统 SEO 更重要的新战场，大部分人还不知道 偷偷说一句，用这个东西你完全可以去给企业做GEO优化， 先去观察AI收录的哪些权威网站频次最多，然后针对性进行优化... 链接放这：
4:36

卧槽！我发现了一个能让普通人每月躺赚有机会10000刀的好生意！！ 如果能坚持下来，最差最差也是几百上千刀的睡后收入啊… 我用 Codex 搭了一套自动化上站赚钱机器，它自己找赛道、分析对标站、告诉我该做什么站 绝对不是市面上的那种随随便便的去找，然后ai自己乱做，那种就太low了…而且说实话绝对赚不到钱的 说实话我自己都没想到竟然能做到这个程度？？ 以前找一个真的赚钱的宝藏小站，一个资深的独立开发者至少要花一两周——手动翻目录，一个个看，还是凭感觉判断 现在我丢一句话给 Codex，它自己跑起来了： 第一步，先直接调 Similarweb API，批量扫描目标赛道的站点，拉取真实的流量数据、渠道占比和用户画像 （这里必须提一句：据我目前了解，市面上能让你直接调用 Similarweb API 的平台非常少，AIsa 是我目前找到的唯一一家！！！唯一！） 再调 Ahrefs 查每个站的域名权威度、反链结构、核心关键词和流量价值 然后用 Semrush 做竞品 SEO 对比——关键词难度、搜索量、排名历史、付费搜索情况 最后去 Reddit 和 X 扒这个赛道的用户真实讨论，看他们在抱怨什么、需要什么 半小时甩回来一份报告：哪些站在闷声赚钱、流量从哪来、为什么能赚钱、你该从哪个角度切入、建站方案都给你列好了 然后我结合之前做的上站 SOP skill，现在整套流程已经成功跑通了： AI 自动找需求 → 判断这个方向是否值得做 → 搭建网站 → 自动部署 24 小时全自动化！！！喜极而泣，平白无故多了一份收入！ 以前一个独立开发者做这套流程，从选赛道到上线，最快也要两三周，现在从发现机会到站点上线，一天之内能跑完，这个效率差，就是你的利润空间 而且 AIsa 能做的不只是上站分析 竞品分析报告、SEO 全站检测、市场进入机会评估…它能跑 甚至还能做 GEO 检测——就是检测你的品牌在 ChatGPT、Perplexity 这些 AI 搜索引擎里有没有被提到、被引用。这个叫 Generative Engine Optimization，比传统 SEO 更重要的新战场，大部分人还不知道 偷偷说一句，用这个东西你完全可以去给企业做GEO优化， 先去观察AI收录的哪些权威网站频次最多，然后针对性进行优化... 链接放这：

超级个体｜柿子

44,934 次观看 • 14 天前

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：
11:34

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 次观看 • 15 天前

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。 WorkBuddy，全程录屏在这👇
1:29

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。 WorkBuddy，全程录屏在这👇

Yanhua

82,900 次观看 • 3 个月前

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：
0:43

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

Joruno

16,224 次观看 • 3 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：
2:26

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 次观看 • 2 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：
2:32

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 • 5 个月前

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：
0:39

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

52,990 次观看 • 1 个月前

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 V5，独立开发者和小团队真的可以试试。 产品地址：
5:12

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 V5，独立开发者和小团队真的可以试试。 产品地址：

阿西_出海

38,520 次观看 • 12 天前

Codex 隐藏玩法：把你每天重复教 AI 的提示词，直接做成 Skill 90% 的人用 Codex，其实都在重复做同一件事： 开一个新任务，把同一套要求再告诉它一遍。这些 Prompt 你可能已经复制粘贴了几十次。 但其实，这种反复使用的工作方法，完全可以直接做成 Codex Skill。 详细教程如下： 1️⃣先找一段你经常重复使用的 Prompt，比如我最近一直在用这类提示词： “执行任务前先检查需求漏洞和潜在风险，不要默认接受我的方案。涉及代码和结论必须验证，完成后按验收标准逐项检查。” 这类 Prompt 很好用，但最大的问题是：每开一个新任务，都要重新贴一次。 2️⃣直接让 Codex 把它做成 Skill把原来的 Prompt 发给 Codex，然后告诉它： 请把上面这套工作方式整理成一个可重复调用的 Codex Skill。 要求： · 明确这个 Skill 适合在什么情况下使用 · 把原来的要求整理成清晰的执行步骤 · 区分任务开始前、执行过程中和完成后的检查 · 保留必要的验证流程 · 删除重复和模糊的要求 · 不要改变原来的核心工作原则 Codex 就会把原来散乱的一段 Prompt，整理成一套完整的 Skill 工作流。 以后这些规则就不用一直躺在聊天记录里了。 3️⃣ 后面直接调用这个 Skill 再开新任务时，不需要重新复制那一大段 Prompt。 直接告诉 Codex：使用这个 Skill 完成当前任务。 最后你的 Codex 里保存的，就不再是一堆 Prompt，而是你自己的一整套工作流。 Prompt 是教 AI 这一次怎么做。 Skill 是把你的工作方法直接固化下来，以后每个项目都能重复调用。
0:21

Codex 隐藏玩法：把你每天重复教 AI 的提示词，直接做成 Skill 90% 的人用 Codex，其实都在重复做同一件事： 开一个新任务，把同一套要求再告诉它一遍。这些 Prompt 你可能已经复制粘贴了几十次。 但其实，这种反复使用的工作方法，完全可以直接做成 Codex Skill。 详细教程如下： 1️⃣先找一段你经常重复使用的 Prompt，比如我最近一直在用这类提示词： “执行任务前先检查需求漏洞和潜在风险，不要默认接受我的方案。涉及代码和结论必须验证，完成后按验收标准逐项检查。” 这类 Prompt 很好用，但最大的问题是：每开一个新任务，都要重新贴一次。 2️⃣直接让 Codex 把它做成 Skill把原来的 Prompt 发给 Codex，然后告诉它： 请把上面这套工作方式整理成一个可重复调用的 Codex Skill。 要求： · 明确这个 Skill 适合在什么情况下使用 · 把原来的要求整理成清晰的执行步骤 · 区分任务开始前、执行过程中和完成后的检查 · 保留必要的验证流程 · 删除重复和模糊的要求 · 不要改变原来的核心工作原则 Codex 就会把原来散乱的一段 Prompt，整理成一套完整的 Skill 工作流。 以后这些规则就不用一直躺在聊天记录里了。 3️⃣ 后面直接调用这个 Skill 再开新任务时，不需要重新复制那一大段 Prompt。 直接告诉 Codex：使用这个 Skill 完成当前任务。 最后你的 Codex 里保存的，就不再是一堆 Prompt，而是你自己的一整套工作流。 Prompt 是教 AI 这一次怎么做。 Skill 是把你的工作方法直接固化下来，以后每个项目都能重复调用。

爱丽丝呀！

40,648 次观看 • 1 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」。
2:33

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

15,328 次观看 • 10 个月前

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：
7:18

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

147,720 次观看 • 28 天前

最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl， 一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。 一句话总结： 它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。 只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说： 网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。 现在很多 AI 项目的数据流程其实都是： 网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用 如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集 这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了
0:25

最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl， 一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。 一句话总结： 它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。 只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说： 网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。 现在很多 AI 项目的数据流程其实都是： 网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用 如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集 这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

开发者Hailey

140,708 次观看 • 6 个月前

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！！
9:13

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 次观看 • 2 年前

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。
19:07

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

Bear Liu

14,257 次观看 • 2 个月前

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：
3:32

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 次观看 • 3 个月前

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👇
2:50

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👇

逸尘

104,860 次观看 • 11 天前

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~
0:54

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