他做了个AI工具,短短两个月收入6.9万美元:普通人能学到什么?

Gaurav在接受Starter Story采访时，分享了这样的经历。

他和合伙人做了一款叫Fastlane的AI工具，服务对象是那些正在开发App、经营软件产品，却为内容推广发愁的人。按照访谈中的介绍，这款产品上线两个月后，月经常性收入达到约6.9万美元，付费用户超过千人。这里说的是受访者分享的收入，并不等于扣除成本后的利润。

看到这里，很容易得出一个结论：

又有人靠AI赶上了好时候。

但继续看他的经历，你会发现，值得我们研究的地方，藏在开发之外。

产品越来越会做，用户却不一定愿意买

你可能也有过这样的想法：

既然AI能帮忙写代码，那我是不是也能做一个网站、一个小工具，试着收订阅费？

这个想法并不遥远。

不过，从“我能做出来”到“有人愿意付钱”，中间还有不少事情要弄明白。

以Fastlane服务的人群为例，他们已经在做自己的产品，接下来还得推广：找内容选题、制作素材、持续发布，让潜在用户知道产品存在。

这是一段容易被低估的工作。

网站上线了，支付也接好了，可如果没人知道它，后台还是会安静得让人怀疑是不是统计出了问题。

在我们看来，这个案例值得学习的地方，是把需求落在了一个具体的人、一段具体的工作上。

“帮所有人提升效率”听起来很大。

“帮正在做软件产品的人，减轻短视频推广的负担”，则容易理解得多。

用户能迅速判断：这件事和我有没有关系。

两千次通话，比一个好点子更值得研究

在Starter Story分享的案例中，Gaurav和合伙人累计进行了约两千次客户通话。他们在产品里设置预约入口，用额外使用时间作为邀请用户交流的激励。

两千次。

看到这个数字，可能比看到收入数字更让人意外。

因为我们谈独立开发，常常想到的是一个人对着电脑工作：想点子、写代码、改界面，然后等用户出现。

而他们把大量时间花在了和用户说话上。

当然，我们不需要照着完成两千次访谈。更值得学的是：开发者需要持续接触真实的使用过程，而不是只靠自己的想象补全需求。

比如，你想做一个自动生成报价单的工具。

问朋友：“我做这个，你会不会用？”

朋友很可能说：“会啊，挺方便的。”

听起来像需求得到了验证。

但如果换一种问法：

“你最近一次报价，是怎么做的？”

对方可能拿出一个Excel文件，告诉你：价格计算其实很快，麻烦的是每个客户都要不同格式，最后还要调整图片、备注和PDF分页。

这时候，产品该解决什么，才开始清楚。

你原本想优化计算，用户真正头疼的却是交付前的整理。

听用户说完，还要看他怎么用

用户有时候也说不清楚问题。

他可能只会告诉你：“这个工具有点麻烦。”

到底麻烦在哪里？

上传入口没找到？不知道文件有没有处理完？还是结果出来了，却不知道怎么下载？

让他实际操作一次，比继续猜更有用。

假设你做了一个资料整理工具，可以把产品图片和参数生成PDF。

你觉得流程很简单：上传、编辑、导出。

但第一次使用的人，可能卡在上传之前——他不知道需要准备什么文件，也不知道最终能得到什么。

于是，一个示例结果、一份清楚的文件说明，可能比新增三种导出格式更有帮助。

这也是做产品和写功能之间的差别。

功能能运行，是开发者的检查结果。

用户能顺利完成任务，才是使用者的结果。

AI能帮你搭工具，需求还得自己弄明白

这个故事容易让人心动，还有一个原因：它让做软件生意看起来没那么遥远。

你未必需要先组建一支很大的团队，也未必需要把所有功能都自己从头写一遍。

但“可以开始”和“能够盈利”，仍然是两个阶段。

一个生成内容的工具，除了生成能力，还要考虑结果有没有用、用户愿不愿意反复打开，以及每次使用会产生多少成本。

一个面向企业的小系统，除了页面好看，还要考虑数据准确、权限清楚、日常操作稳定。

所以，如果你也想尝试，第一步可以小一点。

小到只解决一段工作中的一个麻烦。

例如：

每天都要合并的几张表格。

每次发给客户之前，都得重新调整的产品资料。

总要复制粘贴、又容易漏填的报价信息。

这些事情看起来不够“科技”，却可能比一个宏大的平台更适合起步。

因为你容易找到使用者，也容易看清楚自己到底帮他省了什么。

普通人怎么迈出第一步？

不妨先给自己安排一周，暂时不用把目标定成“做出一家公司”。

前两天，找三到五个可能使用产品的人，了解他们最近一次处理相关任务的过程。

别急着介绍你的方案。先听他们用什么工具、在哪一步卡住、有没有为解决问题付出过时间或费用。

接下来，挑出一个反复出现的问题，画出最简单的处理流程。

输入什么？

经过什么处理？

最后得到什么？

如果这个流程还讲不清楚，就继续缩小范围。

然后做一个可以试用的版本。哪怕最开始有些步骤需要你在后台手动处理，也可以先观察用户是否真的需要这个结果。

最后，请前面聊过的人试一次。

看他能否完成任务，是否还想再用，以及愿不愿意为稳定使用付款。

你得到的答案，也许和最初设想差很多。

这并不白费。至少，你在投入更多时间之前，知道了应该往哪里走。

第一位付费用户，比想象中的“大市场”更具体

Gaurav的收入数字很吸引人，但我们不必把它当成自己的起步标准。

对刚开始的人来说，更有意义的目标可能是：

让一个原本不认识你的人，愿意使用你的产品。

让他完成一件以前觉得麻烦的事。

然后，愿意为下一次使用付费。

金额可能不大，却能让你第一次看见：自己的技术，确实可以进入别人的工作，成为一项有价值的服务。

所以，如果你一直有个做产品的念头，可以先不用想“我要做一个多厉害的AI项目”。

去找一个具体的人，听他讲讲最近那件让他反复折腾的事。

你的第一个产品，可能就从这次聊天开始。

参考资料：

Starter Story对Fastlane创始人Gaurav的访谈及案例分享。人物经历与收入数据来自受访者披露；文中的报价单、资料整理场景及起步步骤，为本文独立分析与举例。

原始访谈：The Insanely Obvious Secret Behind This $69K/Month SaaS