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那個5個月用AI做120個App的職高畢業(yè)生,戳中了誰的痛點

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#2月·每日幸運簽#

近日,杭州上城區(qū)"中國數(shù)谷·未來數(shù)智港",一個1997年出生的職高畢業(yè)生,叫張三,去年8月開始嘗試用AI做App,到年底一共上線了120多個,其中90%有付費用戶,主要賣到海外 。



這件事能引起討論,恰恰是因為它卡在一個讓人不太舒服的位置——你說它假吧,很多媒體報道了,當?shù)卣在推這種"一人公司"的創(chuàng)業(yè)生態(tài) 。你說它真吧,五個月120多個,平均一天要上線一個,確實超出大多數(shù)人的經(jīng)驗范圍。



對此,有人稱,做120個App不難,上線120多個才牛,上架流程、審核、開發(fā)者賬號這些瑣事一個人根本搞不定。有人說,AI編程出來的東西哪個沒問題,哪怕現(xiàn)在最強的Claude都一堆Bug,這種速度做出來的能有多高質量?還有人說得更直接,都是抄來抄去的小程序,最難的是運營,上架不要錢嗎,服務器不要錢嗎 ?

這些質疑都有道理。但有意思的是,質疑的方向暴露了一個思維定式——都習慣性地把"做App"理解成一個技術活,所以本能地從代碼質量、技術難度、審核流程這些角度去挑毛病。

但張三這個事,本質上已經(jīng)不是技術問題了。

他每天的工作流程是這樣的:早上醒來,AI已經(jīng)替他完成了市場調研、需求分析、代碼編寫,他只需要花不到一小時驗收、上架 。那個調研環(huán)節(jié)很關鍵——他讓AI去掃描不同國家、不同行業(yè)的需求,找那些"有人需要但還沒人做"的應用缺口。從美國的建筑行業(yè)工具,到西班牙水資源緊張地區(qū)的耗水監(jiān)測App,再到新加坡的工程管理軟件 。每一個都瞄準一個具體的、真實存在的需求。

這叫啥?這叫用AI做市場篩選,然后再用AI自動生成代碼寫APP。

很多人還在用"AI能不能寫出完美代碼"這個維度去衡量這件事,但張三已經(jīng)把AI當成了一個"需求放大器"和"執(zhí)行流水線"。他要的不是代碼質量有多高,而是能不能快速驗證一個需求是否真實存在。一個App做出來,有人愿意付費,說明需求成立,留下;沒人付費,成本也就不到一天的時間,下一個。

這種模式放在以前確實不可能。一個人再厲害,市場調研、競品分析、產(chǎn)品設計、代碼開發(fā)、測試上架,一套流程走下來一個月都算快的。但現(xiàn)在,AI把中間那幾層執(zhí)行層給填平了。就像業(yè)內說的"氛圍編程",你只需要清晰描述功能需求,AI就能把代碼給你 。技術門檻被拉平之后,真正的門檻變成了另一件事:你能不能找到那個值得做的需求。



張三最近做了一個叫"康心伴"的健康應用,在海外技術圈火了一下。功能就是幫用戶記住自己生病的全部細節(jié)——體檢報告拍照進去,AI幫你把結節(jié)尺寸、檢查日期整理成時間線;肚子痛的時候用語音描述,系統(tǒng)幫你記錄下來 。這個痛點不是技術問題,是觀察問題。

所以回到那個問題:五個月120多個App,真的有市場嗎?

從結果看,90%有付費用戶,這個數(shù)據(jù)已經(jīng)回答了問題。但這些付費用戶買的可能不是什么顛覆性的產(chǎn)品,而是一個"剛好夠用"的工具。在海外很多細分領域,尤其是專業(yè)性較強的小眾工具,市場上根本沒有成熟的產(chǎn)品。一個西班牙的水資源工程師,想要一個簡單好用的耗水監(jiān)測工具,自己做太麻煩,市面上找不到,這時候張三做的那個App可能就是他的選擇。

彭埠街道那個"中國數(shù)谷·未來數(shù)智港",給這種一人公司提供了6個月免費工位、政策速配、融資對接,還有每月發(fā)布的AGI場景需求清單 。政府不再是簡單的場地提供者,而是"生態(tài)合伙人"。這種環(huán)境降低了試錯成本,讓一個人可以快速驗證想法,不行就下一個。



當然,這個模式能不能持續(xù),還需要時間驗證。運營、客服、版本迭代,這些都是一個人做大規(guī)模之后必然要面對的問題。張三說他每天下午和晚上會逛逛技術社區(qū),回復海外郵件和技術博客約稿 ,這種狀態(tài)能維持多久,產(chǎn)品能不能真正留住用戶,都是未知數(shù)。

但這件事真正值得琢磨的是質的變化:當技術不再構成門檻,個體和組織之間的邊界就開始模糊了。一個人可以是一家公司,不是因為這個人有多全能,而是因為工具填補了那些原本需要團隊協(xié)作才能完成的環(huán)節(jié)。

網(wǎng)友說得好,最難是運營。但換個角度想,如果運營也能被工具分擔一部分呢?這個方向才剛剛開始。

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