00:00:00自从AI开始出色地编写代码以来，许多从未写过代码的人开始构建自己的产品。
00:00:05人们开始构建能够解决自身问题的应用程序，而这在以前是不可能做到的，因为他们缺乏仅限于开发人员的技能。
00:00:13但这些不仅仅是业余爱好者的副项目。
00:00:15它们变成了严肃的产品，其中许多开始带来真正的收入，不仅是数千美元，而是数百万美元。
00:00:21这一切之所以能够实现，是因为AI填补了之前存在的鸿沟。
00:00:25但他们并没有随随便便就达到目标。
00:00:27他们都遵循了一系列步骤来取得成功。
00:00:30他们使用的并非别人无法使用的工作流。
00:00:32他们之中没有任何人具备开发经验或商业经验。
00:00:36但他们中的每一个都成功了。
00:00:38令人惊讶的是，他们的工作流并没有那么特别。
00:00:40它们只是比看起来更简单、更巧妙。
00:00:43第一个尽管完全靠"灵感编码"(vibe coding)却获得巨大成功的项目是Medve。
00:00:48它是一个拥有超过50万活跃用户的医疗保健平台。
00:00:52它涵盖了广泛的医疗保健问题，不仅提供追踪功能，还提供24/7专家支持。
00:00:58故事是这样的，独自工作的Matthew Gallagher利用AI工具从头到尾构建了这个应用。
00:01:04该公司第一年带来了4亿美元的收入，并有望在今年内成为一家价值十亿美元的公司。
00:01:11尽管没有编码经验，他还是能够利用AI工具构建这个应用程序。
00:01:15他并没有依赖单一工具。
00:01:17他根据各自的优势挑选了每一个工具。
00:01:19他主要使用Claude和Grok模型进行编码，并以ChatGPT作为辅助调试工具。
00:01:24MidJourney负责网站上的图像生成，11 Labs则支持音频通话，这完全免除了人工电话支持的需求。
00:01:31但单靠编码工具是无法运营一家医疗保健公司的。
00:01:34因此，他没有从头开始建立药房和配送系统，而是将其外包给现有的服务。
00:01:39这样就把维护库存和配送的负担从他身上卸下来了。
00:01:42专业咨询也是如此。
00:01:44他同样将咨询业务外包出去，消除了在这方面亲自参与的必要。
00:01:49他把每一个依赖项都视为一种服务，而不是雇佣。
00:01:52他自己的工作是产品判断，弄清楚市场真正需要什么。
00:01:56但独自运营是有代价的。
00:01:58有一天他不在时，生产环境崩溃了。
00:02:00没有人能处理它，公司在一小时内流失了200名客户。
00:02:04因此，他雇用了两名工程师，不是为了扩展，而是作为安全网，以防止下次停机时重复同样的损失。
00:02:10这里真正的技能在于成为一个更好的判断者，知道该构建什么、组装哪些工具，以及何时停止。
00:02:15这来自于分析真实的用户需求，而不仅仅是收集工具。
00:02:18他没有从零开始构建，而是将现有的解决方案组合在一起。
00:02:22而这正是真正吸引客户并使公司扩展到十亿美元估值的关键。
00:02:27我们在这个频道分享我们发现的关于用AI构建产品的一切。
00:02:30所以，如果你想要更多关于这方面的视频，请订阅并留意未来的视频。
00:02:34现在，CalAI是一个听起来可能只是另一个健身追踪器的产品，但它不像普通的追踪器那样需要手动添加所吃食物及其包含的卡路里，
00:02:43你只需上传一张你正在吃的食物的照片，它就会将其转换为卡路里并为你更新数据库。
00:02:49它在Android和iOS上均可用。
00:02:51它维护着一个庞大的食物数据库，并提供由AI驱动的建议，这样你就可以轻松地在一个地方监控你的体重和其他营养目标。
00:02:59这个产品是由两名当时还在读高中的青少年构建的，后来扩展到了更多的员工。
00:03:04它在短短8个月内就获得了超过500万次下载，并在一个月内创造了超过200万美元的收入。
00:03:11它还保持了30%的强劲客户留存率，因为大多数应用程序只是增加用户，而这个应用成功地留住了他们。
00:03:18它在Play商店和App Store上都保持着4.8的高评分。
00:03:21这个想法并不新鲜，类似的应用程序已经在做同样的事情，但CalAI拥有其他应用所不具备的真正优势。
00:03:27它诞生于大型语言模型时代，并使用来自Anthropic和OpenAI的模型来提高准确性。
00:03:33它还依赖于一个大型开源食品数据库，并达到了约90%的准确率，这对大多数饮食爱好者来说已经足够了。
00:03:40真正推动这个应用程序的并不是在营销上的巨额投入。
00:03:44它引起了健身网红的注意，他们在推广该应用方面发挥了重要作用，导致用户量激增。
00:03:50接下来是Wave AI，它的想法非常简单，却对用户产生了真正的影响。
00:03:55这是一个AI驱动的笔记应用程序，可以为各种会议和录音进行转录并做笔记。
00:04:01你可能会认为已经有很多类似的应用程序，这个领域已经非常拥挤了，
00:04:06但Wave仍然脱颖而出，因为它解决了人们真正感受到的问题。
00:04:10在讨论过程中，重要的细节容易被遗忘，人们需要一种可靠的方式来捕捉线下和线上会议的谈话内容。
00:04:17它最初作为iOS应用发布，然后扩展到Android，现在它在每个平台上都可用。
00:04:22该应用程序完全是由"灵感编码"(vibe-coded)构建的，带来了约700万美元的收入。
00:04:27创始人根本不是开发人员，但他还是将其打造成为一家年入百万的公司。
00:04:31他全程独自运行整个项目。
00:04:33与Medve的运作方式类似，他的基础设施也依赖于第三方服务，而不是从零开始构建一切。
00:04:40他只是将它们集成到一个友好的应用程序中，并专注于以交互方式解决问题，这使得用户体验好得多。
00:04:47这就是让该产品区别于其他类似现有产品的地方。
00:04:51他使用ChatGPT作为他的主要工具，并且没有要求它一次性构建整个应用程序，而是将应用程序分解成更小的块。
00:04:58他提示AI一次编写一部分。
00:05:01因此，战略定位、专注的用户体验和周密的计划才是真正让他迅速达到该收入水平的原因。
00:05:07但在我们继续之前，让我们先听听我们的赞助商Scrimba的话。
00:05:10大多数AI工程课程只是有人对着幻灯片讲解。
00:05:14然而，使用Scrimba，体验非常不同。
00:05:17他们的Web开发课程将视频和代码编辑器结合在一起。
00:05:20随时暂停，直接编辑讲师的代码，看看会发生什么。
00:05:23不需要切换选项卡，不需要复制粘贴，这就是编码真正扎根的方式。
00:05:27他们的AI工程师路径吸引了我的注意。
00:05:30在不到12小时内，你就可以从零基础到构建真正的AI代理，学习RAG、上下文工程和MCP，所有内容都使用JavaScript构建，所以你不需要先学习Python。
00:05:39他们甚至与Mistral、Langchain和Hugging Face合作，将真实的工具带入课程中。
00:05:44除了AI，他们还有完整的前端、全栈和后端开发职业路径，拥有超过80门课程，涵盖从React和Node到TypeScript和SQL的所有内容。
00:05:53使用置顶评论中的链接，可以在他们的专业计划上额外节省20%。
00:05:58立即开始他们的免费课程并动手构建吧。
00:06:01Flypeter是另一个完全由AI构建的产品，它最初只是一个有趣的爱好项目，后来扩展到每月50万美元的收入。
00:06:08它基本上是一个基于浏览器的飞行模拟器。
00:06:11他完全依赖AI工具进行构建，并且能够在短短30分钟内创建出第一个版本。
00:06:17这款游戏扩展得如此之快，以至于埃隆·马斯克本人都为其背书。
00:06:20它的架构构建得非常好，能够抵御网络攻击并开始产生可观的收入。
00:06:26整个项目都是使用Cursor构建的，创始人仅花费了3小时与Cursor合作，就使应用程序完成了约80%，并达到了准备向公众发布并让他们使用的状态。
00:06:37他自己的工作流本身相当简单。
00:06:39他从一个提示词开始，并根据工具生成代码和功能的方式，用新的提示词进行迭代。
00:06:44每次迭代都添加一个功能或修复一个问题，一步步地叠加游戏机制。
00:06:49该游戏如果是一个人玩，性能表现良好，但扩展到多人游戏是该项目需要帮助的地方。
00:06:55他得到了Beta List创始人的接洽，帮助他通过添加WebRTC解决了多人游戏问题，这在一定程度上解决了问题，但只适用于两个人。
00:07:04因此，Cursor的创始人亲自联系了他，他们切换到了WebSockets，这确实解决了问题，并为每个人解锁了实时多人游戏。
00:07:12他将游戏作为免费版本发布，但增加了一架售价29美元的特定飞机。
00:07:17这帮助它获得了很高的人气，他在短时间内赚取了可观的资金。
00:07:22他的技术栈是Cursor配合后端模型Grok 3，Claude Sonnet 3.7以及用于调试的ChatGPT。
00:07:28他只是一个没有任何游戏开发背景的独立黑客。
00:07:30让他达到这一点的因素是决心和系统化的逐步调试方法。
00:07:35Trendfeed是另一个在用户中迅速获得欢迎并取得扎实收入的产品。
00:07:40它是一个旨在帮助内容创作者构建和获取客户、围绕现有品牌建立社区并提高创作者整体收入的营销工具。
00:07:49该项目在短短四周内就带来了约12,000美元的收入。
00:07:53它完全是用AI构建的，使用Cursor和Sonnet，不是通过Claude Code，而是直接在Cursor内。
00:07:58他的构建过程实际上非常简单。
00:08:01他从仔细分析用户界面和进行深入的竞争对手研究开始，甚至利用AI来分解那些竞争对手。
00:08:07然后他转向数据结构设计，用Cursor或Claude定义模式并从那里进行迭代。
00:08:13发布当天，该应用程序一天就产生了5,500英镑，这是一个巨大的首日成果。
00:08:19尽管创始人是非技术人员，且在计算机科学以外的领域工作，但他还是利用AI发布了整个项目。
00:08:25该应用程序构建在Next.js、React、ShadCN、Superbase和Vercel堆栈之上，所有这些都是AI工具配合得最好的技术。
00:08:31鉴于该产品在如此短的时间内变得如此受欢迎，令人惊讶的是他在营销上花费为零。
00:08:37相反，他完全依赖TikTok、Instagram和YouTube来带动流量并宣布该产品。
00:08:42他的全部构建运行在Claude Code和Cursor上，并以Sonnet作为主要模型。
00:08:46流程本身很简洁。
00:08:48他从设计开始，设置核心应用程序结构，布置入职流程和主框架，并重复设计模式。
00:08:54然后他将应用程序分解成AI可以构建和合并的模块化组件。
00:08:59另外，如果你喜欢我们的内容，请考虑点击赞赏按钮，因为它有助于我们创作更多类似的内容并触及更多人。
00:09:06下一个完全由"灵感编码"构建的成功AI产品是Aura。
00:09:10它基本上是一个充满了精美网站模板的网站，包括资产、组件和技能，所有这些都旨在实现强大的设计。
00:09:17整个项目是由Aura背后的Meng To构建的。
00:09:21他在X上发布消息称，该产品在短短一个月内就达到了15,000美元的月经常性收入(MRR)，并获得了超过21,700名用户。
00:09:30他还分享说他现在使用Cursor进行设计，不再像以前的工作流那样使用Figma了。
00:09:35他的主要观点是你不仅应该"灵感编码"(vibe code)，还应该"灵感设计"(vibe design)，因为AI倾向于生成基本的UI。
00:09:42所以，与其让它独自工作，你需要给它提供指导模板来丰富外观。
00:09:47他推荐来自现有库(如21.dev)的组件。
00:09:51他还建议在构建应用程序时不要依赖单一模型。
00:09:54相反，从Claude模型开始更有效，因为它们在编码任务上更强大；如果它无法完成任务，那么在需要时切换到Gemini或GPT模型。
00:10:04与其一次全部投入，他强调通过增量更改一步一步地构建应用程序。
00:10:09他建议通过将应用程序分解成更小的部分并一次迭代一个部分来保持提示词简单。
00:10:15他还表示提示词最好保持在3句话以内，以便AI保持专注。
00:10:19你也不需要把所有的文档都倾倒给AI。
00:10:22相反，你应该给它最少但准确的上下文，这样它就能交付你真正想要的东西。
00:10:27这样，代理将能够更专注于手头的任务。
00:10:30简而言之，保持代理设置简单且专注。
00:10:33另一个值得关注的产品是Sleek，它是一个将提示词转换为引人入胜的网站的产品。
00:10:38它根据提示生成完整的设计，构建令人惊叹的视觉效果，创建模型并允许代码导出。
00:10:43该产品在6周内达到10,000美元的MRR，并且完全使用AI工具构建。
00:10:49令人印象深刻的是，开发人员在没有在营销上花费一分钱的情况下达到了那个MRR。
00:10:54但真正让Sleek与众不同的是，他们并非从零开始。
00:10:58他们之前已经构建过其他设计工具，所以他们本质上是将现有的产品重新定位到了这个产品中。
00:11:03他们使用了Next.js、Superbase和Vercel的堆栈，AI工具已经可以舒适地处理这些技术。
00:11:09他们通过巧妙地利用X的算法并宣布抢先体验，从而在X上获得了所有的客户，这带来了一个强劲的发布。
00:11:16但这是该产品取得成功的真正原因。
00:11:19他们从第一天起就有一个明确界定的理想客户画像(ICP)。
00:11:23正因为如此，他们准确地了解了目标用户需要什么，并可以塑造产品以适应需求。
00:11:28所以，无论何时你构建应用程序，请先定义一个ICP。
00:11:31这就是成功应用程序与那些令人印象深刻却永远无法盈利的应用程序之间的区别。
00:11:35当你的ICP清晰时，你会围绕特定受众塑造产品，确定合适的客户，并构建他们真正需要且愿意付费的东西。
00:11:43最后，还有SiteShore，这是另一个完全由AI构建的产品。
00:11:47它解决了当时代理面临的最大问题之一，即幻觉引用、引文和来源，这些在检查时被证明是不存在的。
00:11:55这是一个你输入引文的平台，它会验证AI生成的引文是否真实正确。
00:12:01尽管它解决了这样一个简单的问题，但它获得了巨大的人气。
00:12:05该网站产生了约10,000美元的MRR并稳步增长。
00:12:09但故事并没有就此结束。
00:12:10该网站最终被在同一领域工作的另一个AI驱动平台Jenny AI以可观的金额收购。
00:12:17这使其成为一个简单但关键的问题如何转化为有价值产品的强有力例子。
00:12:22视频到这里就结束了。
00:12:24如果你想支持该频道并帮助我们继续制作这样的视频，你可以通过使用下方的"超级感谢"(super thanks)按钮来实现。
00:12:30一如既往，感谢您的观看，我们下期再见。