告诉大家一个好消息，一个坏消息。
好消息是，我去年做了一个「死了么」APP，最近上新闻估值1千万了
坏消息是，我只是做了产品设计和UI，并发了文章：《「死了么」APP上线——Claude3.7生成高保真原型UI 2.0》，阅读量直接干到了6万多。但我当时就在那里沾沾自喜，觉得这只是个用来博眼球的噱头，是个不错的流量素材。
结果，别人是真的把它做成上架APP STORE了！！！太强了！！
现在看来，我还是没看懂这个魔幻且抽象的世界。
当然，他们团队跟我没有关系。
技术已经不值钱了
这个需求我最早是从小红书看到的。 花了可能不到一个下午就弄好了。
AI编程工具的进化速度快得吓人。
小白入门直接用IDE类型的Cursor或者Trae，有点基础的直接上Claude Code。
最近这些工具更新非常密集，密集到我甚至觉得，现在写代码这件事本身已经没有任何门槛了。
现在再重新做的话，可能一个下午的时间都够从0到设计到APP STORE上架了。
真正能把一个产品做起来的关键，早就不是 怎么实现，而是 你知不知道该做什么。
很多人还在纠结哪个模型写代码更快，聪明人已经在用MVP验证需求了。
上周五我发了一篇关于提示词的文章《怎么写好一个AI提示词？10个场景与50个技巧+官方100个教程合集》，里面就提到了怎么写AI编程的提示词。
但今天我不谈技术，我谈钱。
谈谈怎么在写第一行代码之前，就确认你的产品能有人买单。
我总结了10个获取产品灵感的野路子。
这是我在Reddit和Twitter上泡了整整一年，看那些赚到大钱的独立开发者总结出来的血泪经验。
1. 卖空气
这是最重要的一条。做AI产品最大的坑就是还没搞清楚有没有人买单，就先花几个月写代码。
必须做Smoke Test，也就是烟雾测试来验证支付意愿。
弄个看起来像真的Landing Page落地页，挂上价格，放个支付或预约按钮。如果用户点了Buy Now，哪怕弹窗告诉他正在内测，这也是最硬的实锤需求。
如果连个按钮都没人点，立马转型或者放弃，别浪费时间写代码。
2. 专找那些正在吐槽的人
想做大估值别去搞伪创新，去Reddit和Twitter的评论区做情绪分析。专门搜那些抱怨现有SaaS难用、太贵、Support缺失的帖子。愤怒不仅代表痛点，还代表了高购买意向。
你要找的是现有解决方案的流失原因，这直接决定了你的切入点。
Reddit确实是个很不错的平台，上面都是真人真话真情绪，我就做过挺多工作流去监控商机的：
我用n8n搭了个「Reddit商机雷达」，AI自动挖掘被忽略的真实需求，7x24小时不错过任何风口
出海赚美金：用n8n搭建「Reddit商机搜索与洞察」 AI Agent自动化寻找蓝海市场，发现真实痛点
3. 别做Chatbot套壳，要做Agentic Workflow
现在市面上90%的AI产品都是套壳聊天机器人，这种东西没有任何护城河。真正的大估值产品，是把AI藏在业务流程里。用户不需要跟AI聊天，用户只需要AI把活干完。
从Chat-based（基于对话）转变为Task-based（基于任务），这才是去人工化的关键。
也就是Service-as-Software（服务即软件）。
交付物是Outcome（结果）而不是Output（输出的内容）
4. 哪怕只有几个人用也要敢收高价
很多独立开发者不敢要钱，或者只敢收个9块9。这是找死。AI的算力成本很高，而且低价吸引来的全是没有任何忠诚度的羊毛党。
要做那种能帮企业省掉一个人工资的产品，然后收那个工资10%的钱，也就是按带来的价值定价，而不是按你的成本定价。
核心逻辑是 提升ARPU（每用户平均收入）。
只有高客单价才能覆盖CAC（获客成本）并提供高质量服务，这是B2B生意的铁律。
5. 盯着那些很土很旧的行业搞
通用大模型赛道是巨头的游戏，我们的机会在垂直行业AI。去搞牙科、物流、装修这些不性感的生意。这些地方还在用纸笔或者Excel，数字化程度极低。
因为需要Industry Know-how（行业认知），这本身就是极高的准入门槛。
但垂直场景的数据飞轮（Data Flywheel）一旦转起来，通用模型根本打不进来。
这才是护城河。
6. 别信用户嘴上说的话，看他以前干了什么
不管你问谁你的AI点子好不好，他们为了礼貌都会说好。这种反馈是毒药。
必须学会挖掘事实，而不是收集观点。
不要问 你会买吗，要问 你上次解决这个问题花了多少钱。
如果他从来没为解决这个问题付过钱，哪怕我的AI再厉害，他也不会买。
7. 本地化和隐私是企业级AI的敲门砖
对于想做B2B大估值产品的人来说，云端的大模型是大忌。很多公司特别是医疗、金融、律所，根本不敢把数据传上去。谁能把AI做得既聪明又能完全在本地跑，谁就能拿下这些大客户。
卖的不是AI，卖的是 安全感 和 合规性。
这个我在之前文章也提过：
为什么越来越多企业开始做 AI Agent工作流平台？
8. 用AI替你跑腿做调研，别自己傻干
你做的是AI产品，验证过程也要AI化。别自己一个个去读帖子，用Claude或者GPT去批量分析成千上万条用户评论，让AI告诉你哪里有机会。这能把你的验证速度提高10倍。
直接用ChatGPT或者Gemini的deep research，有惊喜。
9. 找不到客户在哪，代码写得再好也是垃圾
技术人员最容易犯的错就是以为好产品自带流量。
大错特错！
在写第一行代码之前，你必须先搞清楚这群人在哪混，你能不能低成本接触到他们。渠道验证（Channel Fit）比产品验证（Product Fit）更重要。
如果你发现获客成本（CAC）比用户终身价值（LTV）还高，那这个生意就是做慈善。所以，必须在做产品前就验证好你怎么把东西卖出去。
10. 只有能算出账的才是好生意
千万别为了做AI而做AI。只有当我的AI能清晰地算出ROI（投资回报率）时，企业才会买单。
产品介绍里不能只有技术名词，必须有数字：省了多少钱、快了多少倍、多赚了多少钱。
以前是卖Token（算力），现在要卖Outcome（业务结果）。
最后，当时写「死了么」的时候，我还做了另一个「千万估值」的储备——「滴滴代打」阅读量也很大，大家说我要不要上架呢？？？
《「滴滴打人」APP上线：Claude 3分钟生成原型图，Cursor15分钟完成开发。产品经理要下线了？》
很急！！！