复盘几个失败的独立开发/Ai产品尝试

大概是在去年国庆的时候，上手体验了一下Cursor，觉得惊为天人，由此重燃了对App开发的热情。于是自那以后开始尝试频繁地尝试从各种各样App从点子到产品到推广的工作。但很遗憾目前没有项目能真正有什么结果，不过也算收获了一些把手弄脏带来的认知。

1. 聊天记账App
当时是看一个聊天式记账软件一下爆火，然后查了下收入贼高，看了下技术也不难，于是跟伙伴大致基于这个核心功能复刻了一个类似的App，然后前后弄了一个月在上架了，然后在小红书上推广，虽然比较惨淡但还是有人用。

这个项目后面逐步没更新了，核心原因是我跟另一个小伙伴都并不是真正会记账的用户，所以越做到后面就对更新有些提不起精神。另外由于不是用户，对于真正重要，能产生差异化的功能也缺乏敏感，所以总是当缝合怪的式地借鉴。但其实往往只做到了形似而不神似，因此另一个教训是，除非真的能抄出速度，抄出新意，只是单纯的copycat其实并没有多大意义。

2. Ai待办App
又是另一个独立开发三件套，当时的想法是能结合一些Ai的需求。一句话说清楚就是：输入一堆模糊的待办事项，通过Ai变成进行优先级排序，然后润色成清晰的更易执行的工作任务。

结论就是这个项目最终都没有上架，因为开发的过程中发现这个功能的价值很低，是个伪需求，就算有强迫症用户有需要，模型能力也能充分的解决。另外开发这个项目过程中的越来越觉得「系统级集成」很重要，单点的解决方案都会被模型能力外溢覆盖。

3. 英语阅读App
最初的想法是，备考的学习素材没有意思 => 根据兴趣标签和备考标签生成英语阅读素材。不过到后面没有坚持最开始的路线，转变成了一个平常的英语阅读App，只不过内容全部都是通过Ai来生成的。这个过程碰到很大的一个问题就是，生成的质量和预期差距很大，就是细看还行，但是真正的用户一看就能感觉到Ai味很浓，文章越长越容易露馅。于是这个项目内测阶段夭折了。

这个项目得到的经验和教训就是，你必须得有一个对Ai生成结果的评估能力，不能所有事情都指望它生成的是最好的，首先得自己具备这方面的认知和判断力。第二是路线不要频繁摇摆，考试和内容阅读就是完全不一样的场景，不能光脑补用户的需求。

总结下最重要的还是，能觉察到那些真正痛的点，而不是自嗨于搭建积木式的乐趣，这是完全不一样的两件事。对于大厂打工做产品来说，其实你并不需要真正的成为用户，因为有太多的数据和信息可以供你做出正确的选择，但对独立开发或者创业做产品来说，你必须对你的产品有强烈的痴迷和渴求，这样首先是你能真正把握痛点，做出先于数据和经验的判断。