AI agent卖货三周联系230人收入£0,作者重启实验
作者用AI agents尝试生成销售,三周内在LinkedIn联系约230人,其中172条连接邀请无回复、26封冷邮件零回复、发布29条帖子、产生5次对话和2次商务通话,最终付费客户为0,总收入£0。
推荐理由:公开了AI agent获客实验的完整漏斗数据,可对照评估AI销售代理的真实转化能力。
作者用AI agents尝试生成销售,三周内在LinkedIn联系约230人,其中172条连接邀请无回复、26封冷邮件零回复、发布29条帖子、产生5次对话和2次商务通话,最终付费客户为0,总收入£0。
推荐理由:公开了AI agent获客实验的完整漏斗数据,可对照评估AI销售代理的真实转化能力。
Reddit 用户计划开发自己的首个 SaaS——AI 语音转文字与文本改写产品,目前正在学习 Scrimba 全栈开发者课程,发帖询问课程学到什么程度就可以开始动手做产品,并征求建议。
withnative.com 为一家教育机构搭建方案,用两个 AI agent 横跨其现有软件栈:第一个持续监控3个线索来源、去重、规范化机构画像并匹配产品线,第二个根据机构画像和历史互动起草定制化初次沟通。agent 只负责研究、资格审查和初步触达,一旦潜在客户表现出真实兴趣就直接转给人工销售跟进,最终在不迁移数据库、不丢失客户历史的情况下把3条线索渠道接入同一条销售流水线。
一位 dropshipper 称自己放弃供应商原视频、改用 AI 生成 500+ 产品视频后,约 2 个月做到 2 万美元利润。
推荐理由:作者公开了从选品到客服的完整 AI 视频 dropshipping 流程和具体 prompt,可直接迁移复用。
一篇 NeurIPS 主会论文提出 Alien Sampling 方法,用 LLM 生成现有研究社群无法提出的机器学习研究想法。
独立开发者分享了将首款应用 Petipa 提交至 ChatGPT 应用目录的准备经验,10 月 17 日提交后仍在审核中。
推荐理由:作者逐条拆解了提交审核前的准备要点,对想在 ChatGPT 内做应用的开发者可直接对照执行。
一位软件工程师从 2026 年 4 月开始开发其 micro SaaS(一款智能虚拟会议助手应用,定价 $10 至 $28),5 月完成 v1 后因工作压力一度搁置,9 月重启并尝试网红营销、短视频内容和校园大使佣金计划。
推荐理由:作者公开了从推广停滞到发现 ChatGPT 带来付费用户的完整排查过程,展示了 GEO/AEO 作为新获客渠道的线索。
作者提出把Claude、ChatGPT和Grok的模型版本与Low到High的effort档位选择当作给团队分派任务的管理决策:头脑风暴和初稿用低档并频繁复核,定义清晰的常规交付用中档只在最后复核一次,出错代价高的工作用高档但仍需验证,长时间无人值守的关键任务才用顶格设置。
推荐理由:把AI的effort档位类比成给团队分派任务的管理决策,提供了一套可直接套用的成本与质量权衡框架。
Keel 创始人介绍其面向 3 至 15 人 SaaS 团队的 AWS 托管 DevOps 服务,覆盖带测试与健康检查的安全部署、自动回滚、定期恢复演练的备份、Slack 提问生成已评审 PR,以及闲置和超配 AWS 资源的成本审查。
Xorviex 创始人在 r/saas 介绍其产品:用户用一句话描述工作,系统由 planner 从零生成所需智能体,再由独立的 Supervisor 模型对输出按 0 到 5 打分审计,不达标则退回反馈。产品接入 Slack、Gmail、GitHub 等 26 个集成,凭据加密且不暴露给模型,运行前可选 1 到 5 的范围上限;免费使用无需绑卡,付费方案 $99/month 起。
Reddit r/passive_income 用户发帖询问有哪些工具可用于生成形象一致的 AI 模型并支持 NSFW 内容,提到本地部署想到 ComfyUI,希望网友推荐体验最好的工具,同时也在寻找好用的在线工具。
一位从一月起步的创作者复盘AI虚拟网红项目:SFW走Instagram慢流量、NSFW走Fanvue,收入主要来自私信PPV而非订阅费。他强调先写清角色人设再生成内容,用Magnific上传12到24张多角度参考图训练角色保持一致性,IG双账号分设备分网络运营,Fanvue订阅费定低价甚至免费以消除转化摩擦。私信运营需先手动跑数周摸清受众,一条带历史细节的个性化召回消息上周单日带来$727。
推荐理由:作者拆解了AI虚拟网红的SFW与NSFW双线玩法及收入结构,可迁移点在于角色设定、图片一致性工具和私信转化节奏。
NovelCanon 作者分享,一位用户因产品不支持一键生成整本小说而取消月度订阅,作者以保持产品聚焦、坚持写作者为核心目标为由拒绝添加该功能。几天后,同一位用户在试用后主动购买了年费订阅,验证了作者坚持服务明确目标用户群的判断。
推荐理由:作者复盘了拒绝用户需求后反而赢得年费订阅的过程,展示了聚焦目标用户的产品决策逻辑。
一位非技术型小餐饮业者在 Reddit 发帖称,ChatGPT 目前对其生意唯一有用的场景是清理邮箱,无法直接操作 Square、QuickBooks 等基于网页的业务后台去改价格、库存或预订单日期,也不能检索本地电脑文件,只能靠手动上传。他不需要 AI 生成社媒图片或食物照片,也不打算雇"AI 顾问",目前体验更像"高级版 Google 搜索",并自问"我哪里搞错了"。
发帖人在 r/SaaS 提出一个立项前的关键问题:很多 AI 想法听起来像公司,但要先想清楚它落在买家预算的哪个位置——可能只是别人产品里的一个功能、一个工作流改进或一个附加项,省时间但痛感不足以独立成立。
一位 AI SaaS 创始人在 Reddit r/SaaS 发帖求助,称自己正在为项目寻找投资,并希望找到有人能代表自己去谈。他向社区询问其他人是怎么拿到投资的、有没有找代表人的渠道。帖子未透露项目阶段、融资金额或已有进展。
作者给 Claude Opus 5.5 一笔预算让它自主赚钱,三周内它尝试了 551 个想法、花费超过 $500,最终只赚到 $13。
推荐理由:作者公开了 AI 自主运营三周的完整亏损数据,可对照评估纯 AI 跑生意的现实边界。
r/SaaS 帖子发起讨论,询问使用 OpenAI、Anthropic、Gemini 或开源模型的 SaaS 产品每月 LLM 账单金额、占收入百分比,以及是否曾因账单增速超过用量而感到意外。发帖者自称是做生产环境 AI agent 的工程师,表示会把回复汇总分享。
开发者介绍其开源项目 Mound,用后台 agent 扫描 Reddit、Hacker News 和 GitHub issues 寻找真实痛点,经评分系统过滤和 pgvector 语义去重后生成项目蓝图,供开发者投票、评论并接手开发。项目采用 MIT 协议开源,并通过 FastMCP SSE server 支持外部 agent 接入,作者公开征求对这一模式可行性的反馈。
一支由IIT Delhi和IIT BHU背景创始人组成的团队为印度企业构建语音agent,将成本压到每分钟₹1.2–₹3.5,而印度人工坐席含薪资、流失、培训和基建后约₹15–25/分钟,拼接现成STT+LLM+TTS API加电话线路的成本也接近人工水平。
推荐理由:作者公开了印度人力坐席与语音AI的每分钟成本对比,为评估该赛道机会提供了具体数字参照。
一位独立开发者主张与其每天收集10个点子却不动手,不如只构建那个真正让自己想立刻做出来的想法。他提到过去构建一个 MVP 需要数周,如今 AI 可以在一个晚上做出 MVP;他的最新项目 Notano 是一款笔记应用,首个 commit 在16天前,Web 版已上线,iOS 和 Android 版正在等待应用商店审核。
推荐理由:作者用自己16天上线笔记应用的实例,说明AI降低MVP成本后从收集想法转向动手构建的路径。
Reddit r/SaaS 上一位开发者发帖询问用户是否真的会使用 AI 会议助手生成的行动项,以及是否会把任务转移到其他工具或在会议应用内设置提醒。他正在开发 ClearScribe AI,该产品包含会议纪要和行动项工作流,希望了解哪些环节仍需过多手动操作。
一位 AI 安全初创公司创始人在 Reddit 上求助:即将向一家重要企业客户做产品演示,用例由客户方提出,对方整个安全团队(含数十年经验的资深人员)都会到场,此前与 CXO 的线下会面和一次 30 分钟线上会议进展顺利,希望获得 3 条演示建议。此前两次会议均为介绍性质,本次将是产品走查、深度讲解、Q&A 及规模化讨论。
开发者移除了产品演示的注册墙,用户粘贴自己网站地址后约20秒即可生成一个能回答产品和价格问题的AI,无需注册或安装,测试满意后再连接WhatsApp或Instagram。作者坦言在数百页的大型网站上首次构建只能学习部分内容,回答范围较窄;在小站点上覆盖更完整,测试中AI在大鞋店站点上正确引用了真实价格,并对退货政策回答不知道而非猜测。搭建和测试免费。
推荐理由:作者公开了去掉注册墙的产品逻辑和真实测试局限,可参考其演示即体验的获客思路。
Hacker News 首页消息称 Claude 现在可以与 Google Docs、Sheets 和 Slides 协同工作。原文仅提供标题,未包含具体功能细节、上线时间或使用方式。
一位Reddit r/SaaS用户发帖质疑当下社交媒体上泛滥的AI创业热潮,指出Instagram、YouTube、Substack等平台大量博主宣称靠AI dropshipping、售卖AI工具或用AI优化品牌后就不用为钱发愁。
Hacker News 用户 armcat 评论 OpenAI CLI,认为其打法是用强化学习训练模型解决问题时优先使用自家工具,直到模型默认转向托管 agent 等服务,并表示惊讶这一产品此前未更早推出。
开发者用 GPT 6 搭建了 Playground Arcade 网站,自动收录并分类 700 多款 AI 制作的浏览器游戏,标注创作者署名、设备图标和手柄支持情况,创作者可自行提交作品。站点会自动更新发现新游戏,至今已有 500 多名独立访客,作者称搭建成本很低。
Reddit 上有人提议开一个免费社群,教用 AI 做品牌打造(强调是真正的 branding 而非软件操作),以及如何靠这项技能拿下并成交美国客户,还会请年收入超过 7 figures 的行业从业者分享。发帖人正在征集意向,感兴趣者可在评论区留言。
Teaflask 让开发者用一条 prompt 给已上线的 SaaS 产品接入 AI copilot,无需重建后端或自建聊天界面,UI 提供侧边栏、角落组件、命令面板或整页等现成形态。
Reddit 用户 designrco 在 r/sidehustle 发帖称,经朋友推荐已通过多家 expert 市场的 AI 训练岗位面试,但这类项目有时会断档,且逐个浏览招聘网站筛选高薪 AI 训练岗位很耗时,向网友求助是否有人遇到同样问题或有解决办法。
一位开发者为家政服务、前台接待、HVAC 和房地产四个场景各做了一个 AI 电话代理,可代接电话、预约工单并把详情短信发给老板,其网站提供可拨打的在线演示。他发帖询问小企业主最看重哪些功能(下班后接听、预约、过滤骚扰电话),以及什么会让用户不信任这类产品。
推荐理由:开发者公开征集小企业主对 AI 电话代理的真实需求与信任顾虑,可作为切入本地服务市场的用户调研样本。
一位开发者在 r/SaaS 提问:你会让 AI agent 替你买东西吗?他表示自己很难信任 agent 掌管资金,担心把支付权限交给 agent 存在风险。帖子引发关于 agent 自主消费场景下信任与安全边界的讨论。
一位在父亲去世后接手家族建筑公司的 Reddit 用户表示,年底会计师退休,自己连最大的支出变化都说不清。他把去掉姓名的 P&L 贴进一个找到的 prompt,它问了季节性波动和一次性项目等问题后给出总结,虽不完美、需修正几处,但看起来不错。他发帖询问同行是否有类似做法,或一般如何在不折腾的情况下掌握财务状况。
开发者原本计划以 $799/月把 AI 外联产品卖给约 200 家 outbound 代理商,对应约 $160K MRR,但 3 位代理商老板都表示会用 Claude Code 自己搭而不付费。
推荐理由:作者复盘了从卖工具给代理商转向授权代理商知识的模式调整,以及专家不愿分享策略的真实卡点。
独立技术创始人推出 Singlebase,一个把 AI 当作一等公民的后端即服务(BaaS),覆盖核心后端、向量搜索、LLM 服务、agents/MCP 以及文档转 Markdown/OCR。
一位正在开发开源AI应用的开发者在 r/SaaS 提问,他的产品计划给用户每日免费AI credits,目标是降低AI工具使用门槛。他担心用户增长到1000、10000甚至100000人时API账单会超出个人预算,希望在上线前从有实际经验的开发者那里获得如何设计免费层、避免成功后无法承担成本的建议。
作者提出静默AI失败概念,即输出格式漂亮但数据错误,并给出四步审计框架:把数据提取、校验、合成拆成独立阶段;在skill指令中写入强制声明数据来源的校验规则;新工作流上线前强制7天人工影子审计;百分比和ROI用Python等确定性代码在LLM外计算。文中举例某代理机构的自动周报ROAS偏差近30%,因API schema变化导致转化值被错误套用到全账户花费,报告直接发给客户未被复核。
推荐理由:把静默失败拆成可执行的四步审计框架,附带真实ROAS偏差案例,便于对照自查自家AI工作流。
OpenAI 宣布其前沿模型和 Codex 将在数周内通过 Google Cloud Model Garden 上线,客户可通过 Google Cloud Marketplace 购买访问权限,并将支出计入已有承诺额度。作者指出,过去选模型往往意味着绑定某家云厂商,如今各大云竞相接入热门模型,模型选择上移到基础设施选择之上,团队可保留原有数据管控与计费方式,在真实任务上并行测试模型再择优保留。
推荐理由:作者点出模型选择与云基础设施解绑这一层变化,对正在搭建 agent 的团队有参考价值。
CrawlBrain 用 100 个真实访客问题对 6 个 LLM 做盲测评分,Gemini 3.8 Flash 得 7.9 分最高,Claude Haiku 4.5 得 7.7 分。
推荐理由:公开对比数据和成本细节,可为电商站内搜索选型提供可迁移的评估维度。