夜雨聆风
超级峰
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/ 我做了4款爆款 App 后，把寻找能变现需求，做成了10分钟跑通的工作流 /
大家好，我是超级峰。这两年我用AI做了不少产品，被问得最多的一个问题就是：你是怎么做出这么多有意思的产品的？
今天就来分享这里面最关键的一个点，怎么持续找到有价值的方向。
AI极大地降低了我们开发一款产品的门槛，但也把"选方向"的门槛抬得更高了。
你是不是也这样：AI编程的教程看了不少，Codex、Claude Code、Cursor这些工具也都上手了，项目文件夹里躺着三四个写了一半的App。
每一个都是"当时觉得能做"，没有一个敢说"有人等着用"。辛辛苦苦做出来没人用，比做不出来更打击人。
真正难的是，做一款你有信心做出来就有人用的产品。
如果你也希望持续挖到能变现的需求，持续做出别人真的愿意用的产品，今天这篇就是给你的：我会把自己已经跑通的这套挖需求流程，完整拆给你。
我的4款App，需求源头大多来自我自己和身边：
- 芝士相机：来自线下拍照时遇到的真实尴尬
- 小圆角：来自我自己运营小红书账号时碰到的麻烦
- 小猫快读：我在动车上被长文本不分段折磨出来的
- 鸭霸单词：来自朋友发我的一条洗脑背单词视频
从自己出发是能做出东西的。但如果想持续创作出有价值的产品，光靠自己的灵光一闪，源头毕竟有限。
想做更商业化的、可持续的输出和变现，还是要建立一套系统，从小红书这样现成的大池子里系统性地挖。这套系统，就是我今天想带给大家的。
拿芝士相机来说。这个需求最早是线下发生的：出去拍照，女生站在镜头前不知道怎么摆姿势，男生举着手机也不知道怎么拍，一次出片率低到互相埋怨。
遇到这个场景之后，我去小红书上验证了一圈，发现这不是我们几个人的问题：
拍照姿势、拍照模板这类笔记，大量是低粉账号发的，但点赞收藏动辄几万，评论区一水的"我也是""救命这就是我"。
需求是真的，痛是普遍的，而且大家都在靠收藏笔记互相救急，没有一个工具好好接住它。
一个能给你摆姿势参考的相机App，就该长在这些笔记上。
芝士相机就是这么来的：线下遇到需求，平台上用低粉爆款验证，确认了再动手做。
但这种方式有个根本的局限：它依赖我刚好遇到那个场景。
遇到了才想得到，没遇到就永远想不到，找需求变成一件只能主动碰运气的事。
我一直想把它反过来：让有价值的信号源源不断地、被动地流到我面前，我只做评审。
把AI放进日常找需求的闭环里，挖到能变现需求的可能性会大很多。
最近我终于把这件事跑通了。今天就给大家分享，我是如何从0到1搭建起这套变现需求挖掘流程的。
看完你不仅能学会怎么搭，文末还能直接拿到一套现成的模板。
1我原先纯手工的变现需求挖掘流程
先把我原先的手工流程摆出来，拆开是八个动作：
一轮跑下来，快也要一个半小时。每条笔记点开、看完、归纳，都要花时间，看完之后想再拿来做分析也很麻烦。
这种成本会直接降低持续做这件事的意愿，最后变成隔一段时间才想起来做一次。
真正的问题是，这不是一套工程化的工作流，随意性太大，全靠我个人的经验和状态。
我一直想把它变成一个可控的、标准化的流程：靠我自己精细地翻，花上一两天也许能分析出九十分的结果。
但一套标准化流程如果每次都能稳定跑出七十分，这种持续性比某一次依靠人的发挥，更有利于建立长期的壁垒。
正好最近看到一个还不错的插件，叫媒讯助手。
以前想自己搭这套东西，第一个绕不过去的问题就是怎么稳定地采集小红书数据还不被封号。
这个插件我这几天都是用小号在试，抓取一直很稳定，没出过任何问题，后面你也能看到。
更关键的是，它自带对接飞书多维表格，字段都能自动匹配上，而多维表格本身又能直接接AI能力。
我发现这套闭环直接就可以打通：插件在 Chrome 应用商店搜"媒讯助手"就能装，负责把小红书的公开笔记数据采下来。
多维表负责存、筛、分析。这几天跑下来很顺，所以想把这套流程推荐给大家。
2实测：从配置到出结果
整体配置只需要三步，大概3分钟左右：
- 复制我搭好的多维表模板
- 在副本里生成一个授权码
- 把副本链接和授权码粘进媒讯助手的配置中心
如果想了解更详细的教程细节，可以看官方的这篇教程：
https://vcn5grhrq8y0.feishu.cn/wiki/MoXrwwUN7iiUFkk8eWycs9JqntA
之后每一轮采集就是一个动作。我填了"独居收纳"这个关键词，数量30条，点开始采集。
一分钟左右，插件弹出导出成功，30条笔记直接落进了多维表。
然后我又结合前面芝士相机的场景，用"男朋友给女朋友拍照"这个关键词复刻了一遍，把采集全程录了下来。
填词，点开始，它自己去搜索页翻，自己一条条点开笔记，采满30条自动导出到飞书多维表格。
全程只需要输入一个关键词，中间没出现任何问题，基本达到了我的预期。
它的价值不只是能全自动采集小红书的内容。
因为对接上了飞书多维表格，这背后有更大的潜力：
数据采集只是第一个环节，数据的处理和分析同样重要，两个都自动化了，才是真正的闭环，才能把人解放出来。
采集完的数据一进表，我提前配置好的多维表模板就接管了。
大概再过一分钟，表里最右边那列"AI需求洞察"，30条笔记全部自动填上了内容：
每条都有低粉爆款潜力的评级、这条笔记背后没被满足的需求、以怎样的方案切入去做这款产品。
这就是飞书多维表格自带的AI能力在干活，不需要我碰。
这套配好AI自动化的需求挖掘模板，在文末可以直接领取，这里先给大家看它跑出来的效果。
同时，另一张叫"需求线索与验证清单"的表里，自动多了26条记录。
每条带着一句话需求描述、用户痛点、证据笔记和原文链接，状态统一是"待判断"。
采集进这张表的规则也很简单：一旦一条笔记的互动超过50，或者评论数超过20，AI就会提炼一句话需求，自动写进清单。
原先这件事最麻烦的地方在于，每个环节都是割裂的：
数据采集要自己解决稳定性和标准化，采回来要手动导进表格，导完还要自己搭分析。
现在这个插件把这些割裂的环节全部串在了一起，真正实现了从采集到整理到分析的全自动化。
原先可能要一天才能干完、而且干得很痛苦的活，现在十几分钟就做完了。
而且这正好是人和AI协同的最佳分工：机器跑完全程，人只做最后的查阅，从那26条"待判断"里选出最合适的。
3使用插件时要注意的一个坑
配置的过程不是一遍过的，有个坑值得单独讲，因为网上几乎没人写过。
第一次跑通采集后，AI需求洞察列一直是空的。
自动化流程明明是开着的，监听的表也没错，我手动往表里加一条记录，它又能正常触发。就是插件采集进来的数据，它装看不见。
查了一下午才找到原因：插件是拿授权码走开放接口写入的，多维表格的触发器默认对这类批量写入不响应。
要在触发器节点里展开"设置触发限制条件"。
把"通过 Open API 批量更新数据时"这个选项勾选配置好，AI分析才能跟上插件的写入。
对应的配置位置在这里：
这个修复我已经固化进模板了，你复制模板不会再遇到。
但如果你想自己从零配一套，这个坑大概率会让你怀疑人生，因为界面上看一切正常，就是不动。
4低粉爆款，就是高价值需求的指南针
挖掘高价值可变现需求的核心是：看主题在带流量，还是账号在带流量。
发低粉爆款的很多是普通人，表达能力和运营手段都不出众，但内容就是能爆。
这说明它在情绪上或者内容上，实实在在触发了一批潜在用户，而这批用户的需求还没有被满足。
没被满足的需求，就可以考虑用一款产品去接住。
更妙的是，产品做出来之后还能回流到这些笔记的评论区，跟这些用户互动，让他们成为你的第一批用户。
反过来看大号就明白了：一个百万粉的账号发什么都有几千赞，你看不出内容本身值多少。
而一个28粉的账号，一条敏感肌避雷笔记拿到281个赞，粉丝是带不动这个量的，是主题自己在吸流量。
模板里有几个字段专门辅助计算这个信号：
红圈里的点赞、收藏、评论合成互动总量，再结合作者粉丝数算出爆款系数，自动帮你把"主题在带流量"的笔记排到前面。
除了分数，还有一类信号特别值得看：评论数和点赞数的比例。
上面截图里，头部那条笔记1222个赞，评论只有128条。往下翻有一条，28个赞，评论却有26条，评论数几乎追平点赞。
这种比例失衡的笔记，点进评论区往往全是"求推荐""到底怎么办"。点赞代表认同，评论区炸了代表着急。着急的人，才是产品的第一批用户。
5本次通过插件采集的真实结果
我拿自己两款产品当年的关键词，让插件重新采集了一遍。大家可以看看，这套流程是不是真的能发现不少潜在的需求。
第一个，芝士相机。开头说了，这个需求是线下遇到、再到小红书上验证的。当年验证时看到的信号，今天还在不在？
插件用"男朋友给女朋友拍照"这个关键词采回来的结果里，按最多点赞排序，头部笔记的量级吓人：
第一条14.7万赞，第二条14.1万赞，全是女生在吐槽或者教男朋友怎么拍。
采集结果里有一条教程类的，"如何把女朋友拍好看｜纯干货"。7.4万赞，9.8万收藏，收藏比点赞还高。
收藏大于点赞，说明这个内容很有价值，大家都想先存下来、后面照着用。这种收藏大于点赞的，一般都是高价值内容。
再看作者主页，2.9万粉丝，全部身家55.2万获赞与收藏，主页整整齐齐排着"如何把女朋友拍好看"的海边篇、雪景篇、街景篇。
一个2.9万粉的账号，单条笔记互动是粉丝数的好几倍，而且同一个主题能一篇篇出续集。
当年让我下决心做芝士相机的，就是这类信号：姿势模板类笔记常年高赞高收藏，却没有一个工具好好接住。
现在靠媒讯助手，一个关键词30条自动进表，AI直接标完信号。那条9.8万收藏的干货笔记就在表里，评级是高。
表里还有几条评论数远超点赞的笔记，AI给的洞察是：新手男摄给女友拍人像常踩雷，急需实用改进建议。
第二个，小圆角。它来自我运营小红书时的麻烦：App截图和logo想要圆角，每次都得开设计软件。
后来我去社区一搜"图片圆角怎么弄"，发现一堆人在教用PPT加圆角、甚至用剪映这么重的工具做圆角边框。
有人在认真教这些绕路的方案，恰恰说明专门的工具是缺位的。小圆角一个晚上写完，上线后一直有人付费。
现在那个搜索结果里也有我自己发的小圆角笔记，产品又回到了挖出它的关键词下面。
这两款产品都靠我"恰好"撞见场景。但需求本来就躺在小红书里，关键词不局限于自己的经历，还能挖出多少？
这批新采的样本里，就有三类典型信号：
敏感肌避雷类，反着指需求：大家在躲什么，就在找什么的替代品。
备婚清单类，收藏和点赞几乎一比一，用户拿它当工具用。
外企简历头像类，低粉、垂直、高互动，背后是"求职形象焦虑"这个场景。
这三个样本对应的需求线索，AI都已经提炼成了一句话，自动躺在"需求线索与验证清单"这张表里：
前两个样本各花了我几个月的"恰好"，后三个样本是一分钟自动带着AI洞察躺进表里的。
工具打通挖掘通道，AI完成初步分析，你只负责最后的判断。这就是这款插件带来的新调研方式。
6从主动搜索到被动查阅
自从搭完这套从采集到AI初步分析的全链路，我的习惯变了：
从原先主动去小红书上搜一搜，变成现在每天打开多维表看一看，有哪些高价值的需求进来了。
下一步我还打算把表里的数据通过飞书机器人主动推送给我。真正把时间解放出来，去做更有价值的事情。
模板里一共六张表：
核心动线就一条：插件把数据灌进来，AI把信号浮出来，人只做判断。
如果你想更深度地把这些数据利用好，可以从三个方面进一步入手。
第一，围绕自己关心的场景关键词做持续观察，别去追全站热榜。
热榜上的东西轮不到个人开发者，但你自己领域里的关键词，每周跑一轮，信号会越积越清晰。
第二，对高评论的笔记做评论区深挖。
目前的评论信号主要靠评论数和AI对正文的分析，那些评论数远超点赞的笔记，值得你逐条翻评论区，里面全是用户的原话诉求。
第三，把公式和AI洞察当辅助，最终判断自己做。哪个需求真的痛、能不能被一个小产品接住，这个判断才是你的核心竞争力。
这套从采集到整理到AI分析的全自动流程，没法让你躺着就拿到一个能变现的高价值需求，那不现实。
它做的是把"获取数据到初步分析"这一段的下限拉高：
你用更少的力气就能拿到一份初步结果，从原先的主动苦想，变成搜一个词马上出结果、然后做选择题。
从主动搜索变成做选择题，决策的效率和质量都会高一大截。
7值不值得你也搭一套
如果你也像我一样遇到过挖掘需求的瓶颈，希望建立一套工程化的、可持续的、能帮你挖到高价值变现需求的流程。
那我建议你试一试这款插件，配上我搭好的这套飞书多维表模板。
尤其值得一提的是，这套流程特别适合挖女性市场的需求：国内女性市场的需求价值高、可变现性强，比男性市场好做得多。
我把这次实测用的多维表模板整理出来了，AI自动化和那个触发器的坑都已经配好，复制副本就能用。
模板地址：
https://chaojifeng.feishu.cn/base/PvcpbU96zaSk0Esjoj9cXVj7nUf?from=from_copylink
配套的媒讯助手插件怎么绑定，模板里有一张使用说明表，照着走3分钟搞定。
再说下插件的价格。媒讯助手官方价格是299元/年，这次我也给大家争取到了一个优惠，只需要199元/年。
这个优惠只有加V才能享受到，扫下面的二维码，回复"媒讯助手"就行。
另外，如果你想采集的需求不止在小红书，我发现这个插件还支持采集抖音、TikTok、亚马逊、B站的数据。
一次付费不限量采集，同样能对接飞书多维表格，搭出和今天这套一样的流程，可以都试试。
