vibecoding

写在前面
上次发完那篇文章之后，有朋友问我："你说的那个多 Agent 编程助手，我下载试了一下，还挺好用的，最近有什么新东西吗？"
有，而且不少。
这一个月里，我们把整个系统从骨架到血肉都翻了一遍，核心没有变 - 还是那个用国产大模型的多 Agent 编程助手 - 但现在它更像一个真正的开发团队了：会自己规划任务、会感知你的项目结构、会在后台默默干活然后告诉你完成了、出问题了会自己复盘优化。
这篇文章不说技术细节，就说一件事：现在的 oh-my-coder，能帮你干什么。
先说个实际的场景
想象一下这个画面：
你打开终端，跟它说："帮我把那个老项目的用户模块重构一下，要加个第三方登录。"
然后你就去喝咖啡了。
一个多小时后，你电脑弹出一个通知："用户模块重构完成，测试全部通过，要验收吗？"
你点进去看了下，Architect 已经画好了重构方案，CodeWriter 写完了代码，Reviewer 审查过了两轮，Tester 写好了测试用例，Git Master 自动提交了 commit。
整个过程，你只说了一句话。
这就是 oh-my-coder 现在能做的事。
它是怎么工作的？
其实逻辑很简单 - 分工协作。
就像一个真实的开发团队，不是只有一个人埋头写代码，而是有人负责分析需求、有人负责画架构、有人负责写代码、有人负责审查、有人负责写测试……
oh-my-coder 里现在有 18 个专业 Agent，每个 Agent 各司其职：
Architect 负责设计架构CodeWriter 负责写代码Reviewer 负责代码审查Tester 负责写测试用例Debugger 负责找 BugWriter 负责写文档Security Reviewer 负责安全审查还有负责 Git 管理的、数据库设计的、API 规划的……
你需要做的，就是告诉它你要做什么，它会自动分配最合适的 Agent 来协作完成。
这次更新了什么？
1. 它会"感知"你的项目了
以前 AI 写代码最大的问题是：它不知道你的项目长什么样，生成的代码和你的实际项目格格不入。
现在不会了。
oh-my-coder 会自动扫描你的项目目录，理解项目结构，识别关键文件和依赖关系，在开始干活之前，它已经对你的项目了然于胸。
这样生成的代码，自然更贴合你的项目实际，减少了 AI 幻觉，也减少了返工。
2. 它可以在后台默默干活了
传统的 AI 编程工具，你得一直开着界面等它干活，你要是关掉窗口，它就停了。
现在的 Quest Mode 支持异步任务，你把需求丢给它，它在后台跑，你去做别的事，跑完了桌面通知你验收，就像一个永不抱怨的远程员工。
3. 它有了"记忆"
每次完成任务，它会自动复盘：哪里做得好，哪里出了问题，下次怎么改进。
这意味着：用得越久，它越懂你的项目，也越懂你的编码风格。
不是一次性的工具，而是会成长的助手。
4. 它变得更安全了
这个是专门重点加的。
AI 执行命令的时候，万一手滑执行了危险操作怎么办？比如误删文件、暴露敏感信息之类的。
oh-my-coder 现在有多层安全机制：危险命令自动拦截，所有文件操作在隔离环境执行，发布代码之前会自动检查有没有泄露 API Key 或敏感信息。
Anthropic 那么重视安全，Claude Code 还能发生源码泄露的"低级错误"，这种事，在 oh-my-coder 这里提前堵住了。
支持的模型更多了
这是很多朋友最关心的问题。
目前 oh-my-coder 已经支持 11 个国产大模型：DeepSeek、Kimi、豆包、通义千问、智谱 GLM、MiniMax、百川智能、讯飞星火、文心一言、天工 AI、腾讯混元。
基本上国内主流的大模型，都接上了。
其中最推荐的是智谱的 GLM-4.7-Flash，这个模型永久免费，日常开发完全够用，几乎等于不花钱。
不需要折腾代理，不需要翻墙，不需要月费订阅，配置一个免费 API Key，三条命令装好，就能开始。
和别的工具比怎么样？
oh-my-coder：GLM-4.7-Flash 永久免费，完全开源，国内直连，18 个专业 Agent，支持后台任务Claude Code：$20 / 月 + 代理，不开源，需要翻墙，多 Agent 有限，不支持后台任务Cursor：$20 / 月，不开源，限制多，不支持多 Agent，不支持后台任务Qoder：即将收费，不开源，支持国内，支持多 Agent，支持后台任务
核心优势：免费 + 开源 + 国内直连。
Claude Code 要月费、要翻墙、要折腾代理，Cursor 也是月费，这两个对国内开发者来说，隐形成本很高。
oh-my-coder 降低了所有这些门槛：一条安装命令，一行 API 配置，马上就能用。
适合谁用？
想快速出原型的开发者 - 描述需求，代码自动生成想让代码质量更稳定的团队 - 多 Agent 协作审查，减少人为疏忽在学习新技术的开发者 - AI 讲解代码逻辑和架构设计需要重构老项目的团队 - 智能分析 + 自动重构方案想提升测试覆盖率的开发者 - 自动生成测试用例
怎么开始？
第一步：安装（Linux / macOS / Windows 全支持）
curl -fsSL raw.githubusercontent.com/VOBC/oh-my-… | bash
Windows 用户也有专门的安装脚本，双击运行即可。
第二步：配置 API Key（推荐免费方案）
去智谱开放平台注册一个账号，获取 API Key，然后：
export GLM_API_KEY=你的 API 密钥
第三步：开始干活
omc run "帮我写一个待办事项 CLI 应用"
然后？然后去泡杯咖啡，等它通知你验收。
写在最后
做一个开源项目，最开心的时刻是什么？
是有陌生人在 GitHub 上点了 Star。
是有人在 issue 里说"用了一下，真的帮我省了不少时间"。
是有人在群里问"这个和 Claude Code 比有什么区别"，然后自己找到了答案。
如果你觉得这个工具有价值，欢迎：
给 GitHub 点个 Star，不花钱，但能让更多人看到它转发给身边写代码的朋友遇到问题提 Issue，一起完善有好想法提 PR，让它变得更好
开源的意义就在这里：大家一起让它变得更好，然后大家一起用。
GitHub：
https://github.com/VOBC/oh-my-coder
有问题或者想聊聊 AI 编程的方向，也欢迎来 GitHub 上交流。
本文由 oh-my-coder 辅助写作完成
延伸阅读：Oh My Coder 中文版正式发布！支持国产大模型的多智能体编程助手

#OhMyCoder #vibecoding #AI编程工具 #DeepSeek

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OpenClaw is a viral, open-source autonomous AI agent platform that allows users to run a personal AI assistant locally on their own hardware. Created by developer Peter Steinberger (founder of PSPDFKit), it has gained massive traction on Crypto Twitter due to its ability to automate complex on-chain tasks—such as monitoring wallets, farming airdrops, and interacting with prediction markets like Polymarket.
The project is known for its chaotic history, undergoing three name changes in a single week: starting as Clawdbot, briefly becoming Moltbot due to trademark concerns from Anthropic, and finally settling on OpenClaw in early 2026.
Why It Is Taking Over Crypto Twitter
OpenClaw's explosion in the crypto community is driven by its high utility for power users and a series of high-profile "lore" events:
Crypto Automation: Unlike standard chatbots, OpenClaw has "hands." Traders use it to automate "proof of activity" for airdrop farming, execute trades on DEXs, and scan for arbitrage opportunities across different blockchains.
The "Mac Mini" Phenomenon: To run the agent 24/7 privately, thousands of users bought Mac Minis, leading to a global supply shortage of the hardware in early 2026 and earning the project the nickname "The Clawdfather".
The $16M Scam: During the 10-second window when the project rebranded from @clawdbot to @moltbot on Twitter, scammers snatched the old handle and launched a fake $CLAWD token. It reached a $16 million market cap before crashing to zero, fueling massive social media discourse.
Moltbook Experiment: A related project called Moltbook (the "Reddit for AI agents") went viral after reportedly reaching 1.5 million AI users in days. It became a hot topic on Twitter when researchers discovered 99% of these "users" were fake bots registered by a single OpenClaw agent.
Key Features and Use Cases
Feature Description
Local-First Runs on your own machine (laptop, Mac Mini, or VPS); data stays private.
AgentSkills Over 100 preconfigured skills for web automation, file management, and terminal access.
Proactive Persistence Uses cron jobs to execute tasks (e.g., checking emails or wallet balances) while you sleep.
Messaging Integration Control the AI via WhatsApp, Telegram, Discord, or Slack instead of a separate web UI.
Risks and Security Concerns
Despite its popularity, security experts warn that OpenClaw is currently for advanced users only. Giving an AI agent "sudo" access to a local terminal presents significant risks, including prompt injection attacks where malicious emails or messages could trick the bot into deleting files or leaking private keys. Recent updates have permanently removed the "no-auth" mode to prevent unauthorized remote access through exposed IP addresses.
#OPENCLAW #Moltbot #AI #CryptoTwitterBuzz #vibecoding

一个墨尔本 Haileybury Berwick 学院的一个班级联合起来，创建了一个新的创业理念，旨在利用人工智能驱动的开发平台 caffeine.ai 来减少澳大利亚家庭的食物浪费。
该团队的创意是一款虚拟食品储藏室应用程序，旨在帮助用户追踪购物清单，避免重复购买或遗漏食材，“澳大利亚家庭每年产生 250 万吨食物浪费，我们知道我们的产品能够解决一个真实而重要的问题。”学生 Jovia 说道，这款应用程序界面简洁，用户可以轻松记录购买的物品，查看现有库存，并在食物变质前收到提醒或建议。
Jovia 特别强调了 caffeine.ai 在加速其原型开发过程中发挥的作用：“我们使用 caffeine.ai 创建了应用程序的原型，其便捷程度令我们惊叹不已，只需一个简单的提示，我们的应用程序就创建完成了，caffeine.ai 仿佛能读懂我们的心思，它根据我们的要求进行了修改，并认真听取了我们的提示和指示，最终为我们的创业公司打造了一款最佳应用程序，我们现在希望能够代表学校参加最终的跨校区项目路演活动，如果入选，我们计划进一步完善和优化当前的原型，使其成为一款功能完善的应用程序，我们相信 caffeine.ai 将帮助我们实现这一目标。”
这家初创公司是 Haileybury Berwick 学校一项全校性项目的一部分，该项目旨在鼓励学生们在全校活动前构思创业点子，Jovia 的团队选择了虚拟食品储藏室应用程序的概念，并阐述了该应用在环境和实际家庭生活中带来的益处，随着超市购物的普及、购物习惯的改变以及家庭预算压力的不断增加，能够减少浪费的技术解决方案正受到越来越多的关注。
Caffeine.ai 基于互联网计算机协议（ICP）构建，允许用户通过自然语言提示构建和部署应用程序，从而绕过许多传统的编码工作流程，该平台目前处于 Alpha 测试阶段，并提供每日免费额度，帮助用户进行实验和原型设计。

对 Jovia 和她的同学们来说，吸引力在于快速迭代、易于上手，以及他们可以专注于创意和设计，而不是编程细节，如果入选最终路演，团队计划交付一个功能齐全的应用程序版本，如果成功，他们的目标是将原型完善成一款面向消费者的产品。
未来面临诸多挑战，澳大利亚的家庭食物浪费问题错综复杂，涉及消费者行为、供应链效率低下、农产品易腐烂以及垃圾处理成本等诸多因素，据最新数据显示，每年估计的 250 万吨食物浪费对可持续发展目标和家庭预算都构成了沉重负担。
推出虚拟食品储藏室应用程序会引发用户接受度和习惯改变等问题，用户是否会坚持记录购买情况？系统能否与超市数据整合，还是需要手动输入？如何追踪食品保质期并解决用户可能出现的提醒疲劳问题？此外，该应用程序的实用性还取决于其易用性、便捷性和对日常消费者的价值主张。
从技术角度来看，使用 caffeine.ai 意味着核心应用逻辑可能运行在区块链上，或者至少受益于基于区块链的后端，这可以提高透明度和弹性，但也可能面临可扩展性、成本和集成方面的挑战，许多使用无代码或低代码工具构建的初创公司都难以弥合原型和正式产品之间的差距，将 AI 生成的原型转换为生产级、用户可用的应用程序仍然是一项耗时耗力的工作。
尽管如此，对于一个高中项目来说，这个团队的开局令人鼓舞，该项目抓住了一个公认的问题，以实践的方式运用了新兴技术，并为学生提供了围绕设计、创业和可持续发展的学习成果，Jovia 观察到人工智能“几乎就像……读懂了我们的心思”，这表明学生们能够快速进行实验、迭代想法，并专注于用户体验，而不是陷入代码的泥潭，这种教育模式的转变意义重大。
如果 Jovia 的团队成功，这款应用将成为青年主导的初创企业创新与人工智能工具相结合的典范，对于那些关注家庭食物浪费的人来说，它也为将创意转化为可衡量的改变这一竞赛增添了一位新的竞争者。

#CaffeineAI #AI #vibecoding #ICP



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Що це таке?
Vibe Coding — это метод створення програмного забезпечення (особливо dApps та смарт-контрактів), де розробник взагалі не торкається синтаксису мов програмування (Solidity, Rust чи Python). Замість цього він використовує природну мову, щоб описати «вайб», логіку та мету продукту, а AI-агенти миттєво перетворюють цей опис на готовий до роботи он-чейн додаток.
Це еволюція Low-code/No-code, де бар’єр між ідеєю та працюючим бізнесом у Web3 зведений до нуля.
Як це працює у 2026 році?
Prompt-to-Deploy: Ви описуєте: «Створи Prediction Market для цін на енергоносії в Європі з використанням DeFAI-агентів для перевірки даних і x402 для виплат».Autonomous Orchestration: AI-агент (оркестратор) підбирає потрібні SDK, пише смарт-контракти, проводить автоматичний аудит безпеки та деплоїть їх у вибрану L2-мережу.Vibe Optimization: Якщо результат не подобається, ви не змінюєте рядки коду, а просто кажете: «Додай більше ігрових механік (gamification) і зроби інтерфейс у стилі кіберпанк». AI переписує фронтенд і логіку на льоту.Instant Monetization: Програма одразу підключає платіжні шлюзи та токеноміку, дозволяючи креатору почати заробляти (earn) через хвилини після ідеї.
Чому це "палає" саме зараз (лютий 2026)?
"Vibe Coding Season": Завдяки новим моделям від OpenAI та Anthropic, які тепер глибоко інтегровані з Web3-інструментами типу @CursorAI та спеціалізованими агентами для деплою на Solana/Base.Масовий шипінг (Mass Shipping): Кількість нових dApps за останні 7 днів зросла в геометричній прогресії, бо тепер кожен інфлюенсер чи дизайнер може випустити свій продукт за каву.Еволюція після DeFAI: Якщо DeFAI дав інструменти для заробітку, то Vibe Coding дав інструмент для швидкої побудови оболонок для цих інструментів.
Ризики та нюанси
"Vibe Hallucinations": AI може неправильно зрозуміти абстрактний опис логіки, що призведе до логічних дірок у смарт-контрактах. Критично важливо мати автоматизовані AI-аудитори, які перевіряють «вайб-код» перед деплоєм.Однотипність проектів: Існує ризик захаращення мережі мільйонами однакових, беззмістовних додатків, створених «просто тому, що можна».Втрата глибинної експертизи: Справжні девелопери тепер переходять у категорію «Architects», які наглядають за AI, а не пишуть код власноруч.
Підсумок
Vibe Coding — це демократизація Web3-розробки. Це момент, коли обмеженням стає не знання мови програмування, а лише масштаб вашої уяви. prompt → deploy → earn — це нова формула успіху в 2026 році.
Мій друже, зрозумів та запам'ятав сьогоднішній крипто-термін? Тоді не зволікай, та пройди тест в цьому дописі. Перші 1000 уважних читачів, які зможуть відповісти правильно, отримають крипту у подарунок 🎁
#vibecoding #MoonManMacro #CryptoGlossary

The job market has really changed in the past few months, and if 2025 showed us anything, it’s that stability doesn’t come from job titles anymore it comes from skills.
I kept emphasizing on the importance of upskiling months ago, because I realized that mastering high-income skills is not just a competitive edge. It’s how you make sure you stay paid, no matter what the market looks like.
And one skill that’s quietly separating those who earn from those who just watch rn is Vibe Coding.
You’ve probably come across it a few times on your TL. But for clarity, let’s define it properly…. Because it’s not just about knowing how to write code.
What is Vibe Coding?
Vibe Coding is the ability to turn ideas into working digital products real fast.
It’s not just coding. It’s about figuring out how things work, using the right tools (like AI), and actually building instead of just planning or learning endlessly.
You don’t need to know how to code, you just need to have one big idea!
With large language models (LLMs), you can just talk in plain, everyday language, and they do the heavy lifting for you.
Why Vibe Coding is a High-Income Skill?
I want you to understand that vibe coding isn’t about replacing humans. It’s about amplifying what we can do. And that’s exactly why mastering it puts you in a position to earn big, even in future.
Here’s why it’s in such high demand:
✓✓ Speed: Tasks that used to take weeks can now be done in days, thanks to AI handling repetitive work.
✓✓ High Demand: Startups, agencies, and big companies are looking for people who can manage AI workflows and deliver working software fast. If you can do that, companies will pay.
✓✓ Leverage: AI can take care of most of the coding about 70 - 80%. The rest is strategy, quality checks.
Security requires human judgment. That’s where the real value lies.
Vibe Coding Skills:
Even though AI does most of the heavy lifting, Vibe Coding is still a skill and some skills matter more than others.
So, to truly master Vibe Coding, you need to:
Break Down Tasks: Turn big projects into smaller, clear prompts that the AI can handle.Provide Context: Give AI the rules, documentation, and limits it needs to get things right.Check Work: Review, test, and validate outputs . AI can generate code that looks correct but fails in tricky cases.Collaborate With AI: Treat it like a teammate give feedback, fix errors, and iterate.Think Strategically: Set priorities, ensure solutions solve real problems, and keep everything aligned with the bigger picture.
Vibe Coding isn’t about typing every line yourself. It’s about guiding, directing, and shaping what the AI produces
You’re like a head chef and project director at the same time.

VibeCoding Tools
There are several platforms that make vibe coding accessible and scalable:
Replit : You can build full-stack apps right in your browser — from idea to launch.
cursor_ai : Automates multi-file edits inside your IDE.
claudeai : A powerful assistant you can prompt in natural language to help you brainstorm, write code, and solve problems.
Lovable : Turn designs into front-end code using plain English.
windsurf : Handles complex projects and multi-file logic.
v0 : Lets you focus on production-ready React components.
The FAAFO Advantage
Vibe Coding is not just about moving fast. It’s about working smarter, and there’s a simple way to remember why: FAAFO
✓✓ Fast: You build things quickly and can keep improving as you go.
✓✓ Ambitious: You can tackle projects that would normally be too big or expensive.
✓✓ Autonomous: Even a small team or just you alone can create full products.
✓✓ Fun: Less boring, repetitive work, more time for creative problem-solving.
✓✓ Optionality: You can try different solutions and pick the one that actually works.
How to Get Started with Vibe Coding
You don’t need to learn code or every line of code to be able to vibe code. You just need to learn how to guide an Ai to build for you.
Follow this simple guide:
Pick a Tool: Choose a platform like Replit, Cursor, or Lovable. Spend some time exploring it so you feel comfortable. This is your “workspace” where the AI will do most of the coding for you.Think in Intentions: Don’t worry about typing every line of code. Instead, clearly explain what you want the AI to build — the features, the look, and the flow of your app.Let the AI Build: Paste your instructions into your chosen tool and let the AI create the first version of your project. Think of it as your assistant doing the heavy lifting.Give Feedback: Check what the AI made, point out issues, and ask it to improve. You’re guiding the process — not rewriting everything yourself.Follow FAAFO: Keep the mindset in mind: move fast, aim big, work independently, enjoy the process, and try different solutions to find what works best.
Most importantly… Start with a small product or project, and keep practicing.
Vibe Coding is one of the fastest ways to earn high income, and this is just proof.
I mean, with AI handling most of the heavy lifting, you can turn ideas into real products in days, start generating revenue quickly, and scale without huge costs.
Your value comes from guiding AI to create results that make money not from typing lines of code.
Master this skill, and you’re unlocking one of the most accessible paths to real, high-paying opportunities.

#vibecoding #AIBinance #futurestraders #DevRel

简而言之：我花了 4.7 万美元开发了一个只有 12 个人用的 AI 工具，以下是 “AI 淘金热”的真实面貌，以及为什么大多数 AI 创业公司只是昂贵的科技演示。
缘起（又名：我如何卷入这场热潮）
18 个月前，我还是个收入不错的软件顾问，生活非常幸福，然后 ChatGPT 出现了，突然间人人都成了“人工智能创业者”，我的 LinkedIn 信息流里全是：
“我开发了一个人工智能，它可以在 10 分钟内完成 X 任务！”“我们的人工智能初创公司刚刚筹集了 200 万美元！”“借助人工智能工具，每月可实现 1 万美元的经常性收入！”
我产生了害怕错过机会的心理，心想：“这能有多难呢？”
剧透警告：非常难。
主意（凌晨两点灵光一闪）
我决定为小型企业开发一款人工智能驱动的内容创作工具，我的宣传语很简单：“输入您的企业信息，几秒钟内即可获得专业的营销文案。”
为什么这看起来如此天才：
小企业文案写作能力很差他们不想聘请收费昂贵的中介机构人工智能可以撰写不错的文案订阅模式 = 经常性收入
我花了几个星期的时间验证这个想法，我问朋友们：“你们愿意为此付费吗？”每个人都回答“愿意”。
第一个错误：问人们愿意为什么付费，而不是让他们实际付费。
建设（历时 18 个月的“几乎完成”）
第 1-3 个月：并非最低限度的 MVP，我开始构建我认为的 MVP，最终却得到了：
定制化 AI 训练流程精美的用户界面，提供 47 种不同的模板用户身份验证系统支付处理管理员控制面板分析套件
目前成本：1.2 万美元（主要是我自己的开发时间，价值 100 美元/小时）
第 4-8 个月：功能蔓延地狱，Beta 用户开始要求添加功能：
“它能用不同的语调写作吗？”“社交媒体帖子呢？”它能与 WordPress 集成吗？那么，电子邮件模板呢？
我什么都答应了，结果每个功能都比预期花费了 2-3 倍的时间。
目前为止花费：2.8 万美元
第 9-12 个月：技术债务海啸，所有功能都无法一起正常运作，代码库简直是一场噩梦，我花了整整 4 个月的时间重构代码和修复 bug。
目前为止花费：3.9 万美元
第 13-18 个月：绝望营销阶段，在 Product Hunt 上发布了产品（当日排名第 47），在 Facebook 群组发布信息，向 500 位小企业主发送了陌生邮件，尝试了 Reddit 广告、Google 广告和 LinkedIn 推广。
新增营销总支出：8000 美元，新增用户总数：73，付费用户：12
最终统计：支出 4.7 万美元，收入 340 美元
我错在哪里（几乎所有方面）
1. 我在寻找问题的过程中构建了一个解决方案
小企业其实并不需要人工智能文案撰写工具，他们需要的是客户，这两者之间有很大的区别。
当我真正与目标市场进行交流时（我应该先这么做），我了解到以下几点：
他们太忙了，没时间学习新工具他们不信任人工智能来打造品牌声音他们宁愿花 50 美元雇佣邻居的孩子
2. 我与 ChatGPT 进行了竞争
为什么有人会愿意每月花 29 美元购买我的服务，而 ChatGPT Plus 每月只需 20 美元，功能却强大得多？
我的价值主张是“它比 ChatGPT 更容易上手”。
事实并非如此，即使难度降低了10%，也不值得为此多付 45%。
3. 我低估了销售和市场营销
我是一名开发人员，我原以为“建好了自然有人来”是一个切实可行的策略。
我的 18 个月经历概述：
建设周期：14 个月市场营销/销售：4 个月
原本应该是：
建设周期：4 个月市场营销/销售：14 个月
4. 我忽视单位经济效益直到为时已晚
我的客户获取成本：每位客户 650 美元（8000 美元营销支出 ÷ 12 位客户），我的平均每位客户收入：28 美元（大多数客户在 1 个月后流失）。
即使是商学院辍学生也能看出这个数字行不通。
5. 我为自己而建，而非为客户而建
我根据自己对小企业需求的理解，对他们的需求做出了假设。
结果发现，他们只想提高销量，他们根本不在乎你的用户界面有多漂亮。
人工智能商业环境的真实面貌（并不美好）
在与众多“人工智能创业者”交流 18 个月后，我观察到以下几点：
第一层级：真正成功者（5%）
在人工智能出现之前就拥有领域专业知识为特定行业解决了实际问题专注于拥有企业预算的 B2B 业务例如：放射学人工智能、法律文件审查、财务合规
第二层级：生活方式类企业（15%）
OpenAI API 的简单封装服务于非常具体的细分市场月入 5000-20000 美元例如：面向牙医的 AI 邮件回复器、AI 职位描述生成器
第三层级：挣扎者（30%）
制作了很酷的技术演示找不到付费客户烧光积蓄/投资者的钱这就是我以前在的地方
第四层级：妄想者（50%）
觉得他们会取代谷歌曾利用 PowerPoint 幻灯片筹集资金两年内将倒闭
人工智能业务中真正有效的方法是什么
在与一级和二级成功人士交流后，我总结出以下模式：
1. 选择无聊的行业
那些最热门的人工智能公司获得了所有的关注和资金，但水暖承包商也需要软件，而且这方面的竞争要小得多。
2. 收取企业价格
如果你每周能为公司节省 40 小时，那就按每周 40 小时收费，不要因为消费级应用的价格是 29 美元/月就收费。
3. 重点关注合规性/降低风险
企业愿意花大价钱避免被起诉或罚款，能够帮助企业合规的 AI 价值是“提高生产力” AI 的十倍。
4. 首先成为专家
在为某个行业开发人工智能之前，先花两到三年时间深入了解该行业，人工智能本身并不难，难的是理解问题所在。
我的转型策略（我现在正在做的）
我不会放弃创业，但目前我肯定不会再涉足人工智能领域了。
新方法：
选择我有关系的行业（网站开发公司）找出具体且成本高昂的问题（1 万美元以上的问题）构建最简单的解决方案（无需人工智能）收费要合理（每月 500-2000 美元，而不是每月 29 美元）先获得 10 个付费客户，再去开发任何花哨的东西
业务内容：一款专为网络开发机构设计的项目管理工具，可与其现有技术栈集成，并自动生成客户报告。
没有人工智能，没有花哨的功能，只是出色地解决了一个棘手的问题。
关于人工智能淘金热的残酷真相
真相一：大多数人工智能初创公司只不过是收费昂贵的咨询公司
如果你的商业模式是“人工智能更快地完成工作”，那么你卖的是劳动力套利，而不是技术，那只是多了些步骤的咨询业务。
真相二：OpenAI /谷歌会抢走你的饭碗
如果你的竞争优势是“我们针对 X 对 GPT 进行了微调”，那么你并没有竞争优势，你最多只有 6 个月的先发优势。
真相三：客户并不关心你的技术
他们关注的是结果，“人工智能驱动”并非优势，“每周节省您 10 小时”才是优势。
事实四：技术壁垒比以往任何时候都低
构建人工智能产品比以往任何时候都更容易，这意味着每个人都在做这件事，这意味着你需要的是实际的商业优势，而不仅仅是技术优势。
我希望有人曾告诉我
先从市场入手，而不是技术，首先找到那些面临棘手问题的人，然后再想办法解决他们的需求。人工智能领域，B2B 比 B2C 更胜一筹，企业有资金，也懂得投资回报率，而消费者只想免费的东西。不断细分市场，“面向小型企业的 AI” 并非细分市场，“面向正畸医生预约安排的 AI” 才是细分市场。用真金白银来考验别人，而不是用言语，不要问别人愿不愿意付钱，直接问他们愿不愿意付钱。预算要比你预想的多三倍，人工智能领域的一切都需要更长时间，因为这项技术仍在不断完善。
每个人都在问的问题
“我还要创办人工智能公司吗？”
我的回答：只有当你对某个特定行业拥有深厚的专业知识，能够接触到该行业的决策者，并且该问题每年给公司造成 10 万美元以上的损失时，才值得考虑。
如果你的计划是“先开发炫酷的人工智能产品，客户以后再说”，那还不如省省时间和金钱，直接买指数基金。
最后想说的话
我不后悔这段经历，我在 18 个月里学到的商业知识比我 5 年的咨询工作还要多，但我完全可以用远低于 4.7 万美元的价格学到这些。
人工智能的机遇确实存在，但它并非推特上的那些网红们所兜售的那种东西，它并非是开发下一个 ChatGPT 封装器，而是要深入了解特定行业，从而运用人工智能来解决他们面临的最棘手的问题。
我们大多数人（包括我自己）当初投身人工智能领域，是因为这项技术令人兴奋，但技术本身并不能成就企业，真正成就企业的是理解客户问题。
淘金热心态正是当前创业领域的问题所在，每个人都在寻找快速致富的方法、灵丹妙药和秘诀。
没有特别的奖励，只有枯燥乏味的工作，那就是了解客户并解决他们的问题。

#AI #chatgpt #vibecoding

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I looked at my GitHub contribution graph yesterday. It was beautiful. A solid wall of green squares. Over the last week, I start the "Vibe Coding" and built over 10 side projects(haven't upload and import" .
Among them, I have an AI logo generator, blind box, a crypto portfolio tracker, Polymarket address tracker ,and a niche markdown editor, and yet another "productivity timer" for coders. I felt like a god of execution. I was coding every night, feel stress about coming out with many ideas and pushing commits, and getting that sweet dopamine hit of "shipping." I told myself I was an entrepreneur. But then I looked at my github dashboard. and think about if the shit of my goods cannot become money i will be like $0.00 whole proces and didn't get any feedback like that.
The Circle Jerk of Indie Hacking
The reality hit me like a fucking truck. I wasn't building businesses; I was masturbating with code. I realized I had fallen into the classic trap: We are all building tools for each other. Scroll through X (Twitter) and Product Hunt. What do I see? Landing page builders for people building landing pages. Tweet schedulers for people trying to grow an audience to sell tweet schedulers. It’s an infinite loop of creators selling shovels to other creators, while nobody is actually digging for gold. It’s like a bunch of starving people opening restaurants that only serve each other. We are cannibalizing our own attention spans.
LARP as an entrepreneur I spent many nights optimizing my tech stack, choosing between many AI codings, which one is better, what I need to reduce my costs, what I need to get the most professional knowledge and the fastest achievement right away, and indulge in the UI design of dark mode and all the beautiful interfaces like on "Godly". At the same time, I completely ignored the only important thing: who really needs this? I am an entrepreneur in "LARPing" (reality role-playing). What I want is the look of an entrepreneur staying up late, code screenshots, and a "public build" label. But the actual work scares me: talking to clients, finding a painful problem, and raising money from others. I created 10 projects just to avoid doing what scared me: marketing to people who are different from me.
The Boring Truth what I recently saw a guy making over $40k or maybe more per month building ugly, boring software for car dealerships. He has no Twitter following. He doesn’t use the latest AI framework. He doesn't have a cool tools or avatar. He just solves a bleeding neck problem for people who have money. Meanwhile, I’m over here with my 10 beautiful, modern, open-source repositories that solve nothing for nobody.
I am done with "Quantity." I am done with vanity metrics. I think I have to delete my backlog of "cool ideas." If it doesn't solve a problem for a plumber, a dentist, or a tired accountant who still uses paper invoices and I don’t want to touch it. It’s time to stop coding for the applause of other coders and start building for the market.
RIP to my 10 side projects. Like make fun, but projecys are useless.Everything should be make it useful for markets.
"Constantly Correcting Mistakes To Find The Market's Best Fit"
#Vibecoding