她不会写代码，却连做两款爆款AI App：真正

心理学和经济学的本科生 Nicole Cheung，自己不写代码，硬是连做两款爆款 AI App。

合伙人负责敲代码，她只干一件事：让产品被看见。第一款 Glam Up 六个月攒了百万用户，月入最高 15 万美元；第二款 Sprout 八个月做到月入约 25 万美元。不过近期回落到 20 万左右，数据也没经过审计。

她复制的不是产品，是一套分发系统。选强情绪场景，比如“我适合什么妆容”“能不能找到工作”。接着把产品设计成能截图的结果，自拍对比、AI改简历录屏，本身就是现成的短视频素材。

真正值钱的是把 UGC 做成流水线。她招募培训了 150 多名创作者，用同一套模板每天批量发。谁的数据跑赢均值，就全员跟着抄。付费墙直接卡在用户最想要答案的那一秒，转化率比随便玩再收费高出一半。

这套打法短期赚钱猛，长期口碑却在流血。Sprout 的差评占了八成，吐槽几乎什么都得付费。求职这种低频决策，留存天然就难。情绪峰值收费，转化率和信任感天生对冲。

现在 AI 编程让做软件的成本趋近于零，稀缺的全是注意力。普通人想试，先别急着写代码。找个能一张图说清的小问题，手工服务先收钱验证。自己开号日更四周，跑出爆款模板再交给 AI 和产品化。

产品会过时，模型会迭代。但理解人的情绪、把内容变成分发系统的能力，暂时还没被 AI 替代。