AI 产品开发的核心是让技术精准匹配场景，避免陷入 “为技术而技术” 的误区，遵循 “场景锚定 — 需求拆解 — 技术适配 — 闭环验证” 四步方法论，可大幅提升成功率。场景挖掘要穿透表面需求。需通过 “场景五要素” 分析法锁定核心痛点：谁（用户）在什么时间（时机）、什么地点（环境）、做什么事（行为）、遇到什么阻碍（问题）。例如智能客服场景，不能仅停留在 “用户咨询效率低”，而要拆解为 “售后用户在晚间 10 点后咨询退换货，人工客服响应延迟率达 60%”。用用户旅程地图标注每个触点的情绪波动，优先解决让用户 “皱眉” 的高频场景。需求转化需量化为 AI 任务。将场景问题拆解为可执行的技术目标：如上述客服场景，可转化为 “意图识别准确率≥95%”“常见问题自动回复覆盖率≥80%”。避免模糊表述，例如 “提升推荐效果” 应细化为 “用户点击转化率提升 15%”“退货率降低 10%”。同时明确数据边界，如训练数据需覆盖近 6 个月的用户咨询语料，包含 20 种常见意图类别。技术选型坚持 “适配优先”。根据任务类型选择成熟度与场景匹配的方案：通用场景优先用预训练模型微调（如用 BERT 微调客服意图识别），特殊场景考虑轻量化定制（如工业质检用小样本学习适配特定瑕疵识别）。避免盲目追求前沿技术，例如文本分类任务用传统机器学习（SVM）即可满足需求时，无需强行上深度学习。技术验证阶段需做 “最小成本测试”：用少量标注数据验证模型准确率是否达标，再决定是否扩大投入。闭环验证强调 “数据 — 场景” 联动。上线初期采用 “人机协同” 模式，如 AI 客服先处理明确意图，模糊咨询转人工，同时记录未解决案例作为模型迭代数据。设置 “双指标” 监测体系：业务指标（如客服响应速度）与技术指标（如模型准确率），当技术指标达标但业务指标无改善时，需回溯场景定义是否偏差。例如智能推荐系统若点击率提升但转化率下降，可能是推荐逻辑偏离用户真实需求。这套方法论的关键是让技术始终服务于场景价值，通过 “小步快跑” 的迭代，让 AI 从 “实验室效果” 落地为 “用户可感知的体验提升”。
本次分享，我想结合我做过的产品，谈一谈做独立开发的一些感悟、积累的一些经验、以及我看到的行业机会。我做过的 AI 产品不完全统计，我最近两年做过的 AI 产品有十来款，主要聚焦在 AI 应用层，去年基本保持每个月发布一款新产品的节奏。被人熟知的产品包括：ThinkAny：去年三月上线的 AI 搜索引擎，深受东南亚用户喜爱，高峰时期月访问量大几十万，也上过一些 AI 产品排行榜单。ShipAny：去年圣诞节发布的 AI 应用开发框架，预售四小时销售额破 1w 美金。主打一小时快速上线 AI SaaS 网站，目前已经是一些独立出海项目的首选开发框架。MCP.so：去年 11 月底上线的 MCP 应用市场，最近三个月平均月访问量百万，被 a16z 市场报告引用，已有全球知名度。CopyWeb：今年 2 月份上线的 AI Coding 产品，主打网页复刻，已经跑通了 PMF。最近三个月，我没开发新产品。主要精力在整理过去的一些经验，想着把之前做得不够好的产品捡起来迭代优化。适当断舍离，该坚持的也要坚持。独立开发一年半，我的一些感悟天下武功，唯快不破AI 时代，对独立开发者是一个很大的利好。利用 AI 技术，可以帮助我们更快地做出产品。特别是基于 AI 热点做新产品的场景，快就是优势。技术门槛不是特别高的 Web 类项目，第一个版本，也许不需要花几个月时间去打磨，如果能做到一周、一天或者一小时上线，那肯定是极好的。比如我之前做的 AI 红包封面生成器，在星巴克写了一个小时上线，过年前几天跑了很多流量。我去年做的 AI 搜索引擎，第一个版本是在一个周末完成的。我去年做的 AI 应用开发框架，是在预售后一周时间内写完代码交付的。快速上线，先起飞再加油。先验证用户需求，再决定是否继续投入，是独立开发者或小团队做产品行之有效的策略之一。快不如精，长期主义我做 AI 产品速度已经非常快了，这是我最大的优势，也时常让我困扰。反思起来就是，兴趣过于广泛，涉猎太多，很多产品都是浅尝辄止，没有往深了做，抓住了一些机会，也错过了很多机会。比如我是最早进入 chatbot 客户端、AI 知识库赛道的开发者之一，冷启动做得还可以，有一些知名度，只是后面没有坚持做，用户和口碑都流失了，倍感遗憾。最近看到很多产品后来居上了，五味杂陈。做得快不如做得精，如果快速上线跑通了 PMF，还是应该坚持做下去。长期主义是一个很好的品质，是我对后来者的建议，也是对自己的告诫。梦想要大，切入要小我去年做 AI 搜索引擎的时候，希望对标 Perplexity，做成一个全球性的通用 AI 搜索引擎。我去跟投资人聊，他们觉得我想做的方向很好，天花板足够高，但是需要投入的资源也很大，这是巨头们的战略方向，竞争激烈，不太相信我能做起来，建议我做垂类 AI 搜索引擎。初生牛犊不怕虎，我觉得光脚不怕穿鞋，就想做通用。后面越做越难，有段时间 token 成本特别高，拿不到投资，又赚不到钱，备受打击。再后来很多大模型厂商的 chatbot 都内置了联网搜索，这个赛道的竞争也越来越激烈。秘塔做了 AI 学习，Genspark 转型去做通用智能体了，我最近也在思考 ThinkAny 应该何去何从。创业者前年需要选择做通用大模型还是垂直大模型，去年需要选择做通用 AI 搜索引擎还是垂直 AI 搜索引擎，今年需要选择做通用智能体还是垂直智能体。理想主义是一把双刃剑，梦想可以很大，切入应该要小。独立开发者或小团队，从垂直赛道切入，不会有太大的资源整合压力，竞争更小，产品效果更收敛，粘性更高，也更容易产生正反馈。先垂再通，农村包围城市，不失为一个好战略。自己造血，打铁还需自身硬我去年做 AI 搜索引擎，今年做 MCP 应用市场，见了很多投资人。大致了解了国内的投资现状和资本的投资逻辑。资本很看重团队。创业跟爆米花电影的爽片情节不一样，需要团队作战，靠个人英雄主义走不通。资本很看重竞争格局。大厂有足够多足够好的飞机大炮，AI 搜索和 MCP 都在大厂的射程范围内，凭什么你能做起来。商业模式和增长速度是基本面，如果跑通了商业模式，增长速度很快，也有机会拿到投资，进一步验证了“资本只是锦上添花”。经常看到很多产品发 PR 稿晒 MRR，也是一种曝光自己吸引资本注意力的策略。独立开发者或小团队，需要对资本祛魅。专注迭代产品，持续商业化，如果能自己造血，就不需要用资本做杠杆。打铁还需自身硬，自己有实力了，才能邂逅更多的有缘人。流量为王，持续构建影响力我辞职之后，就坚持在社交平台输出内容。虽然没有刻意打造个人 IP，但也积累了一些影响力。社交平台的关注和流量，为我推广或售卖自己的产品，带来了很大的便利。比如去年圣诞节，我第一次以预售的方式推广新产品，短时间内很多用户支持，给了我很大的惊喜。现在流行超级个体、一人公司。对于独立开发者或小团队，应该积极经营社交账号，输出高质量的内容，积累影响力，形成流量池。流量变现的方式很多种，内容利他性很关键。做产品最重要的是开心最后一点感悟就是我个人的人生信条了：做产品最重要的是开心。我每天辗转于各个咖啡馆，出国旅游时也带着电脑，Coding Anywhere。我有时候也焦虑、迷茫，但整体上是开心的，持续创作是快乐源泉。AI 应用出海，可复制的一些经验讲了很多个人感悟，也讲一些实际的、可复制的经验，给想做 AI 应用出海的朋友一些参考。AI 应用开发 SOP工欲善其事，必先利其器。我做产品快，主要是因为我通过多个项目实践，积累了 SOP，第一次做 AI 应用出海的朋友，可以参考这个流程：技术栈和依赖项都比较简单，主要包括：开发基础：typescript / react / nextjs登录注册：next-auth / clerk数据存储：supabase / neon多语言：i18n / next-intl支付：stripe / lemonsqueezy / creem文件存储：s3 / r2项目部署：cloudflare / vercel域名管理：godaddy / namecheap我也在做一个全栈开发社群，在社群分享了一些我做过的项目，帮助群友们学习全栈开发技能、加入 AI 应用出海行列。如果你感兴趣，可以在浏览器打开：1024.is 详细了解。做产品需要从实践中积累足够多的经验和认知、不断打磨自己的 SOP，才能做到 Ship Fast, Ship More.一小时快速上线可以造轮子，也要用好轮子。要做到一小时快速上线一个 AI 应用，有很多方式可以实现。比如可以选择一个熟悉的全栈开发框架，减少编码工作。常用的 Web 全栈开发框架包括 NextJS / Remix / Nuxt 等。比如可以选择一个项目模板，快速集成基础功能。开源的模板包括 OpenSaaS / saas-starter 等，开箱即用。我之前做过的 AI 应用，有一部分开源在 github.com/all-in-aigc，有需要你也可以使用。你也可以选择一些商业模版，比如 ShipAny / ShipFast / MkSaaS 等。商业模版的好处是除了提供大量的基础功能和业务组件之外，还配备使用文档，帮助开发者快速开发自己的项目，少走一些弯路。另外，在开发 AI 应用时，我们也会经常用到一些 UI 组件库，比如 Shadcn / MagicUI / HeroUI 等。造轮子是一种追求，用好轮子是一种本事。好的轮子能让你省心，事半功倍。ProductHunt 打榜ProductHunt 打榜是产品冷启动最快的方式。我去年做的 ThinkAny 在上线第三天发布到 ProductHunt 打榜，拿到了日榜第四的成绩，后面被一些 Youtube、Tiktok 大 v 自发宣传，吸引了大量关注。ProductHunt 打榜讲究一定的策略，一般需要提前提交产品，设置好定时发布时间。在发布时间到来之前，你需要经常登录 ProductHunt 网站查看你的产品有没有被标记为 Featured，如果没有，你可以选择发邮件或者在 Twitter 上艾特 ProductHunt 官方账号，争取被 Featured。只有被 Featured 的产品，才有机会参与打榜。如果你的产品被 Featured，在发布当天你可以通过微信群、朋友圈、社交媒体等渠道号召投票。如果你希望进入榜单前几名的确定性更高一些，可以选择买量冲榜的方式，有一些第三方的渠道专门做这一块业务。ProductHunt 打榜是一种有效的产品 PR 手段，可以提升产品的品牌知名度和全球影响力。程序化 SEOSEO 是成本最低、见效最快的增长手段。我不是 SEO 专家，稍微懂点 SEO 技巧。MCP.so 这个网站我靠程序化 SEO 拿到了谷歌 MCP 关键词搜索第一。程序化 SEO 的 SOP 很简单：数据采集 + 清洗AI 摘要 + 结构化内容服务端渲染 + 清晰的网页结构为长尾关键词自动构建页面定时更新 sitemapSEO 是一个长期主义的事情，很难立马见效，需要一定时间的积累和投入。有钱的团队可以选择投广告，没钱的独立开发者只能持续迭代，静待花开。如果你想学习 SEO，可以了解一下“哥飞的朋友们”社群，我在群里耳濡目染几个月，收获很多。AI Wrapper 指南套壳追热点，打造现金流。我认识很多独立开发者，正在干着很多人看不上，看到了都说“真香”的事情。这件事情叫：AI Wrapper，通俗一点的说法是：套壳。SOP 很简单，主要步骤是：发现热点：hf space + google trends + github trending抢注域名：namecheap + godaddy上线网站：vibe coding + 代码模板 + AI 能力（replicate、fal、openrouter）获取流量：seo + 社媒宣传流量变现：付费订阅 + 谷歌广告虽然这种项目没什么技术含量，也没有特别大的商业前景。却是很适合独立开发者的一个方向，短平快的模式能够快速积累现金🐂，先吃饱才有力气谈梦想。AI 大时代，可以 all in 的几个方向结合我看到的一些产品和观察到的行业趋势，给出几个我认为的可以 all in 的 AI 创业方向。AI CodingAI Coding 是目前商业化跑得最好的 AI 应用场景。去年下半年，Cursor、Bolt 等产品持续领跑 AI Coding 赛道。用户增长迅速、营收屡创新高。在大模型行业商业前景不明朗的共识之下，AI Coding 跑通了商业模式，增加了行业对 AI 应用的信心，也让这个赛道成为了香饽饽，各类产品涌现。目前 AI Coding 产品主要分为四类：Coding Editor，AI 编辑器，代表产品包括 Cursor、Windsurf 等Coding Copilot，AI 编程助手，以插件的形式存在，代表产品包括 Cline、Github Copilot、augmentcode 等Coding Agent，编程智能体，代表产品包括 Bolt、Lovable、v0 等Vertical Coding Agent，垂类编程智能体，代表产品包括 Same、Wegic 等对于独立开发者或小团队而言，应该避开主要的战场，选择从小的场景切入，比如 CopyWeb 主要做网页复刻、Wegic 主要做 Landing Page 生成。Same 是从网页复刻起家，慢慢转型做全场景 Coding Agent。AgentAgent 是目前最主流的 AI 产品形态。Manus 开启了一种新的产品交互范式，掀起了 Agent 开发热潮。目前 Agent 赛道主要分为两大类：通用 Agent 和垂直 Agent。大公司，或者明星团队，一般选择做通用 Agent。代表产品包括：Manus、Genspark、Minimax Agent、扣子空间等。也有一些团队选择从垂直领域切入，比如 Lovart 是设计 Agent，iMean 是旅行规划 Agent，ClipClap 是营销视频生成 Agent。对于独立开发者或小团队而言，也许可以从垂直场景切入，选择一个有需求的小场景，用 Agent 的形式改造原来的 SaaS 产品，给用户一种新的交互体验，可能会带来新的增长。Agent Infra卖铲子永远是一个好方向。今年 Agent 创业非常火，看到一个说法：所有的 SaaS 产品，都值得用 Agent 重新做一遍。淘金的人越多，对铲子的需求就越大。所以面向 Agent 开发做基础设施是一个可行的方向。Agent Infra 包括：Tools 工具Planning 规划调度Memory 记忆存储Boilerplate 业务模板VM / Container 虚拟容器Auth 登录鉴权Payment 支付收款如果你擅长其中的某几项，不妨一试。我目前在做的事情包括：MCP.so，为 Agent 开发提供工具ShipAny，为 Coding 类 Agent 提供模板K8S 基建，为 Agent 任务可视化提供容器MCPMCP 是 AI 高速发展三年以来，最大的平台型机会。围绕 MCP，有很多可以做的方向。比如：MCP 服务器互联网 2.0 时代，API 是对外开放数据或服务的最佳方式。AI 互联网时代，MCP 逐渐成为新的开放标准。作为独立开发者，我们可以把自己做的 SaaS 产品，尽早以 MCP 服务器的形式开放，支持 MCP 的消费终端（chatbot、智能体等）在迅速发展，意味着我们开放的能力可以被更多的产品集成，一定程度上也能增加 SaaS 产品的 tob 收入。MCP 应用市场MCP 服务器数量在急速增长，对 MCP 服务器的管理和分发是一个大的需求。最近 MCP 官方推出了 dxt 扩展分发方式，进一步降低了用户侧的使用门槛。MCP 应用市场是一个很大的机会，也许我们能做出一个 AI 时代的豌豆荚。MCP 服务路由平台参考 OpenRouter、硅基流动之类的大模型路由平台，我们可以做一个 MCP 服务器路由平台，面向智能体提供原子能力。商业模式很简单，就是中间商赚差价，竞争壁垒在于供应链的整合。MCP 消费终端MCP 消费终端包括 chatbot、智能体，是最贴近用户的一类产品，市场规模很大。国内有很多优秀的独立开发者或小团队，在 chatbot 领域做出了非常不错的成绩，代表产品包括：ChatWise、ChatBox、Cherry Studio、DeepChat、LobeChat 等。以上围绕 MCP 的生态系统，是我最近投入的主方向。如果你看好 MCP.so，欢迎你参与共建。总结AI 一年，人间十年。AI 发展很快，行业仍在早期。新的时代有新的机会，独立开发也能影响全球。