第2163篇原创内容
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我是吴俊驰,一名AI产品经理,和你一起用AI生财的朋友。
SheetAI是一款"用大白话操作表格"的AI表格助手,月收入约335美元(MRR),技术上属于中等难度、以工程整合为主的项目。

这是什么产品?
SheetAI是一个AI电子表格助手(AIspreadsheetassistant)。它的核心是一个"agent(智能体)内核",然后在多个使用界面上呈现出来:一个独立的Web应用、一个已经上线的GoogleSheets插件(add-on)、一个桌面端,以及一个已完成代码、随时可部署的Excel插件。
它的定位是:你不用自己写公式,只需要用自然语言(plainEnglish)告诉它想干什么,它就直接在表格里帮你完成:写公式、清洗杂乱数据、生成图表、分析文件。产品面向的是日常使用GoogleSheets和Excel的职场人群,属于B2B方向,页面显示约有2,580名用户。
它帮用户解决了什么问题?
页面上写得很直接:表格工作非常耗时,而大多数人根本写不出自己需要的那些公式。
传统的AI工具往往是"你问、它给你一段说明/公式,然后你自己复制粘贴回表格里"。SheetAI的差异化在于:它直接在表格里把活干了(doestheworkinthesheet),而不是把一堆操作步骤丢回给你自己执行。换句话说,它把"给建议"变成了"替你动手",省去了来回复制粘贴、试错调公式的时间成本。
它现在每个月大概赚多少钱?
根据页面数据(收入已通过LemonSqueezyAPI验证):
MRR(月度经常性收入):约\$335,对应23个活跃订阅。
历史累计总收入:\$1,570,在TrustMRR上排名第2443位。
最近30天收入约\$314,环比上一周期增长约5%。
所以直接回答你的问题:它目前每个月大约赚335美元左右。这个体量属于刚起步的小项目:它本身正在挂牌出售,要价\$5,000(约1.3倍年收入)。
定价模式是订阅+按量积分混合:250积分包\$10一次性;Pro1k为\$25/月(或\$240/年,含每月1,000积分);Pro2k为\$50/月(或\$480/年);往上还有Pro5k/10k/20k等档位。
如果想复刻,技术实现路径与难度
从页面披露的技术栈来看,这个产品不涉及很深的算法研发,核心难度在于工程整合和多端适配,属于"中等难度、偏体力活"的类型。它的技术选型如下:
前端/应用框架:Next.js15+React+TypeScript,采用monorepo(单仓库)结构统一管理多端代码。
后端与基础设施:Node.js服务,数据库用Postgres,服务器托管在Hetzner,支持push-to-deploy(推代码即部署)。
AI能力:直接调用Anthropic和OpenAI的大模型API,本身不训练模型。
计费:用LemonSqueezy做订阅+按量积分(pay-as-you-gocredits)计费。
基于这些,一条可行的复刻路径大致是:
第一步,先做单一界面跑通闭环。建议从Web应用或GoogleSheets插件二选一起步。搭一个Next.js+Postgres的骨架,把"用户上传/连接表格数据→自然语言指令→调用LLM→返回结构化结果并写回表格"这条链路打通。这一步的技术含量主要在提示词工程和把LLM输出稳定地转成可执行的表格操作(比如公式、批量数据变换),而不是模型本身。
第二步,接入计费和积分体系。用LemonSqueezy(或Stripe)实现订阅+消耗积分的双轨计费,这块有成熟方案,属于配置为主。
第三步,才是真正的门槛:多端适配。要把同一个agent内核封装成GoogleSheetsadd-on、Exceladd-in和桌面端。这需要分别对接GoogleAppsScript/WorkspaceAdd-on体系和OfficeJSAdd-in体系,两套插件的开发、审核、上架规则各不相同,也是最耗时、最容易踩坑的部分。
难度评价:对一个有经验的全栈开发者来说,技术上不算难,没有需要突破的"硬核算法":真正的挑战不在技术,而在两点:
一是产品层面的稳定性和体验(如何让LLM生成的公式/数据变换足够准确可靠,减少幻觉和出错),二是冷启动和获客。页面显示它的AhrefsDomainRating为0/100,主要靠内容营销和SEO(大量索引化的函数参考、模板、用例、免费工具页面)来铺量。
也就是说,这类产品复刻不难,难的是做出信任度、把流量和付费用户跑起来:这也是它MRR仅几百美元、且被挂牌出售的现实原因。
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【个人简介】
吴俊驰,AI产品经理,欢迎关注微信公众号交流~
1.生财:做过20+生财小项目
2.产品:从0-1落地企业AI产品
3.技术:从0-1独立开发AR图书APP
4.健康:健康减脂10斤3次
5.阅读:每天一本书100天
6.日更:持续日更公众号2年+
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