夜雨聆风很多人第一次认真使用 ChatGPT 时，并不会想到整理。刚开始只有十几条对话，侧边栏往下翻一翻就能找到。
过了几个月，工作方案、代码、客户资料、写作素材全混在一起，标题还经常长得很像。你记得那段内容，却想不起它在哪一条聊天里。
2024 年中，Adi Leviim 和 Mohammad El-Esawi 每天都在遇到这个问题。两个人加起来做了大约十二年 SaaS，平时也把大量工作放进 ChatGPT。
他们想找一段旧内容时，只能在侧边栏里来回翻。他们继续去论坛看，发现抱怨已经积了不少。
有人想要文件夹，有人想搜聊天正文，有人想批量导出，还有人只是想一次删掉几十条没用的记录。两个人决定做一个浏览器插件。
到 2026 年 7 月，这个插件已经拥有三万五千多名活跃用户，覆盖一百五十多个国家，月收入进入五位数。随后，Chrome 商店显示的用户数升到四万，评分达到 4.6 分，共有 557 条评分。
他们没有先发一份问卷
这件事最值得讲的地方，起点不在一份精心设计的用户调查里。Adi 和 Mohammad 去看 Reddit 和产品社区里已经存在的讨论。
他们关注的是未经提醒的抱怨。一个人被问到“你需要什么功能”时，很容易给出客气答案。
一个人在工作被卡住以后主动发帖，情况会具体得多。有人会写自己翻了多久，有人会列出试过哪些替代办法，也有人直接询问有没有能搜索聊天正文的插件。
这些帖子说明，问题已经影响到真实工作。他们也没有把所有抱怨一起收进第一版。
两个人挑了最明确的一项，让用户可以搜索完整的聊天内容。这个动作很小。
它解决的时刻却很清楚。用户记得一句话，打开搜索框，几秒后找回那段旧对话。产品有没有用，当场就能判断。
第一版只花了两周和 32 美元
两个人确认方向以后，离开了原来共同任职的创业公司，开始全职开发。第一版只做了两周。
总成本是 32 美元，其中 27 美元用来租服务器，5 美元是 Chrome 商店的开发者注册费。他们没有先换一套华丽的技术栈。
前端使用普通 TypeScript，没有 React，也没有 Vue。后端是 Node、Express、MongoDB 和 Redis，全部跑在一台 Ubuntu 服务器上。
搜索索引放在用户浏览器的 IndexedDB 里，聊天内容不需要上传到他们的服务器。这个安排同时解决了几个现实问题。
搜索速度快，隐私压力小，服务器费用也很低。第一版上线两周后，他们增加了批量操作。
随后出现文件夹、导出、书签、提示词、标签和更多搜索能力。如今功能已经超过三十五项，其中很多来自用户直接提出的请求。
产品逐渐变复杂，最初的判断一直没变。先让用户找回一段旧对话。
最便宜的第一批用户就在 Chrome 商店
很多开发者做完插件，会先去社交平台发帖，接着想办法买广告。AI Toolbox 的主要入口更加直接。
用户已经在 Chrome 商店搜索聊天文件夹、历史搜索和对话导出。搜索这些词的人，通常刚刚遇到问题。
他不需要先被教育，也不用读完一篇长文章才理解产品用途。商店页面写清楚功能，点击安装，几分钟以后就能试出结果。
这类流量数量未必惊人，意图很强。两位创始人后来总结过一个很实用的判断。
准备依靠某个应用市场时，先去那个市场的搜索框里输入用户问题。搜索建议、现有产品和评论数量，可以告诉你这里有没有真实需求。
平台的现成用户群不会自动变成客户。用户已经在平台内部寻找解决办法，机会才会出现。
客服回复也会影响下一批安装
Chrome 商店的排名会受到安装量和评分影响。于是，客服不再只是处理售后。
用户遇到问题以后发来消息。团队尽快回复，定位原因，发布修复。
原本准备卸载的人留下来，有些人还会回到商店更新评分。评分提高以后，商品页获得更好的位置，新的用户又会继续进入。
这条链很朴素，却比一次短暂的宣传更耐久。团队还建立了自己的 Reddit 社区，成员后来超过两万人。
那里同时承担帮助、反馈和产品讨论。用户提出的需求越具体，开发顺序越容易判断。
他们没有专门投入广告预算。大量时间花在修问题、回复用户和改进商店页面上。对一个依赖应用市场的小工具来说，产品质量、客服速度和分发位置原本就是同一件事的不同阶段。
免费三个月以后，他们开始收钱
产品上线后的前三个月完全免费。这段时间让团队先积累使用记录，也看清哪些动作最容易让用户感到限制。
后来加入付费方案时，他们试过限制文件夹数量，也试过限制搜索结果。搜索限制带来的升级意愿更强。
原因不难理解。用户建立两个文件夹以后，还可以暂时将就。
用户搜索一条急需的旧内容，只看到前五个结果，付费的理由会立刻出现。导出功能也很接近这种时刻。
内容已经积累在平台里，用户想把它带走，价值十分具体。产品后来提供月付和终身方案，也为四个平台提供统一的 All Access 版本。
当前单个平台月付为 9.99 美元，终身方案为 99 美元。定价没有脱离使用动作。免费用户能体验搜索、文件夹和导出的基本价值，真正高频使用时才会碰到限制。
依赖别人的平台，就得随时准备修页面
浏览器插件有一项天然风险。它活在别人的网页上。
聊天平台调整侧边栏、接口或页面结构，插件就可能出问题。这几个平台也没有为这类功能提供完整公开接口，团队需要跟着网页变化维护。
有一次 Gemini 改了侧边栏，插件的一段样式意外把整段聊天记录隐藏了。数据还在，用户看到的界面却像全部消失。
团队必须快速定位并修复。这类事故很难靠一次开发彻底解决。
产品越深入原有页面，后续维护越重。AI Toolbox 后来把浮动入口放到侧边栏之外，也让搜索索引继续留在设备本地。
当前基础设施仍然很轻，一台服务器每月约 40 美元，模型调用费用约 5 美元。收入增长以后，系统没有跟着膨胀成一套昂贵架构。团队把钱和精力留给变化最频繁的地方。
从 ChatGPT 走到四个平台
AI Toolbox 最早只服务 ChatGPT。后来，Claude、Gemini 和 Grok 也出现了相似问题。
对话越来越多，平台原生功能跟不上用户积累内容的速度。团队把搜索、文件夹、提示词和导出逐步带到四个平台，又增加跨平台搜索。
用户可以在一个搜索框里查找不同 AI 里的旧聊天。这次扩展仍然沿着原来的问题前进。
他们没有因为第一款产品有了收入，就突然转去做另一种 AI 工具。用户的工作开始分散在多个聊天平台，旧问题自然变宽了。
我觉得这个案例真正有用的地方，也在这里。一个成熟平台会留下很多没有被照顾好的小动作。
平台本身提供用户、登录场景和应用商店，开发者需要找到其中一个反复出现的麻烦。第一版把这个动作做顺，用户愿意留下，后面的功能才有地方生长。
花 32 美元做出插件并不稀奇。两年以后，仍然有人每天搜索、安装、反馈和付费，这才是难的部分。