文章转载自大模型应用开发lee,作者开发了 Reddit翻译助手 详细介绍参见 Reddit营销利器:Redplus带你玩转关键词监控与AI回复
早在2023年下半年微软的Copilot出来的时候,就第一时间试用了,当时给我很大的震撼,敏锐的意识到,技术的鸿沟已经大大降低了,程序员的不可替代性大大降低。
后来随着gpt-3发布一直到大模型进入大众视野,各种开发工具如雨后春笋般出现,软件开发的门槛进一步降低。独立开发者迎来了前所未有的机遇。作为一个经历过Web2.0到AI时代的开发者,我想分享一下我对这个时代的一些思考。
我所看到的变化
1. 开发效率的质的飞跃
还记得去年我第一次用Copilot的时候,那种体验真的让我震惊。以前写一个复杂的函数可能要查文档、Stack Overflow,现在只需要写个注释,AI就能给出一个不错的实现。这种效率提升是革命性的。
我最近在开发一个新项目,以前可能要一周才能完成的功能,现在借助AI工具3天就搞定了。不仅是写代码,连测试用例都能让AI帮忙生成,这简直就是为独立开发者量身定制的。
2. 创业门槛的显著降低
以前开发没有serverless这种服务,什么都需要我们自己来搭。现在呢?Vercel部署、Supabase管数据库、Stripe收款,一天就能搭起来。再加上AI的加持,很多以前需要团队才能做的事情,现在一个人就能搞定。
3. 全球市场触手可及
以前可能觉得做国际化产品很难,现在在社群中垂直领域上,通过reddit社区来推自己的产品,有了stripe支付和vercel部署工具,我们可以很容易地服务全球用户。
我觉得机会在哪里?
1. 垂直领域的AI应用
与其去做通用型的AI应用,不如专注于特定领域,来解决某一个微小的痛点,正如著名的是创业导师保罗·格雷厄姆(Paul Graham),他是Y Combinator的联合创始人。他在多篇文章和演讲中强调了”1000个忠实用户”的重要性。 具体来说,格雷厄姆提出:对于初创公司来说,拥有1000个真正热爱你产品的用户,比拥有100,000个勉强使用你产品的用户更有价值。这1000个用户是产品早期成功和口碑传播的关键。
2. 效率工具
说到效率工具,我特别认同 Superhuman 的创始人 Rahul Vohra 的理念。他说过一句很经典的话:”找到一个让用户痛到尖叫的问题(Hair-on-fire problem),然后解决它”。
效率工具的机会就在于找到那些真正让用户”痛”的环节。比如我就经常遇到一些效率问题:
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每天要在多个工具之间来回切换,工作流非常割裂 -
重复性的数据处理占用了大量时间 -
跨语言协作时的沟通成本很高
这些都是值得深入的方向。关键是要找到那个特定的场景,把这个点做深做透,而不是试图做一个全能的效率工具。
我的一些经验分享
1. 行动胜于一切
从我的经验来看,现在最重要的是:
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快速验证想法:不要花太多时间完善功能,先看市场反应 -
善用现成服务:很多轮子不用自己造 -
专注核心价值:用户真正需要的往往只是几个核心功能
2. 全程使用ai辅助开发设计和宣传推广
现在我的开发流程中,AI工具已经成为必不可少的助手,其中
代码开发流程
- 「架构设计阶段」
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用 ChatGPT/Claude 进行技术选型讨论和架构设计评审 -
让 AI 帮忙分析不同方案的优劣势 -
生成项目的初始化配置文件和目录结构
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- 「编码阶段」
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使用 Cursor/Windsurf 等 AI 编辑器提高编码效率 -
让 AI 协助编写单元测试和集成测试
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- 「代码审查」
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用 AI 进行代码质量检查和性能优化建议 -
让 AI 帮忙识别潜在的安全漏洞 -
使用 AI 生成代码文档和注释
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内容创作和运营
- 「文档编写」
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用 ChatGPT 协助编写技术文档和API文档 -
让 AI 帮忙优化文档结构和表达 -
多语言本地化内容生成
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- 「营销内容」
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使用 AI 生成社交媒体内容和博客文章 -
产品介绍和功能说明的多语言版本 -
SEO 优化建议和关键词分析 我现在的做法是:把AI当作结对编程的搭档,它负责提供思路和处理重复性工作,我负责把控方向和质量。这样既能提高效率,又能确保产品质量。
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3. 学习一切可用的产品推广策略
光有技术还不够,我觉得要特别注意:
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产品定价:不要一味追求用户量,要想清楚盈利模式 -
成本控制:特别是AI API的成本,要早做规划 -
营销推广:善用社交媒体和开发者社区,打造个人品牌 -
用户反馈:建立快速的反馈循环,及时调整方向
写在最后
作为一个亲历这个时代变迁的开发者,我深深感受到现在确实是独立开发的黄金时代。机会就在眼前,关键是要行动起来。
对于还在观望的朋友,我的建议是:先从小项目开始,例如浏览器插件、飞书、钉钉的插件。熟悉AI工具,积累经验,先从这些做起来,获得正反馈,进一步开发不依赖现有平台化的产品。
这里我列举一些我觉得值得关注的方向:
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「生产力工具平台」:
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Notion API:可以开发各种自动化工具和数据集成 -
飞书、钉钉:企业效率工具的集成和扩展 -
Obsidian:知识管理工具的插件开发
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「浏览器插件」:
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Chrome Extension:这是我的Reddit翻译插件起步的地方 -
Arc Browser:新一代浏览器的扩展机会
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「AI工具集成」:
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OpenAI API:为现有工具增加AI能力 -
Anthropic Claude:开发更智能的文本处理工具 -
Midjourney API:图像生成相关的应用
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「VS Code 插件开发」
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AI 代码补全和重构助手 -
智能代码审查和建议 -
自动生成单元测试 -
文档生成和注释优化 -
多语言翻译和本地化工具
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以上就是我整个的关于独立开发的思考,希望这些经验和想法能对你有所启发。现在就行动,立刻!
如果你也在独立开发的道路上,欢迎在评论区分享你的想法和经验。让我们一起在这个AI时代创造属于自己的机会。
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