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AI 抹平信息差之后,知识星球怎么改产品

AI 让信息不值钱了。星球上靠「我知道你不知道」收费的模式会塌,靠「你信我这个人」的模式会更强。产品怎么改,还是往人靠、往社区靠、往工具靠这三个方向。

往人靠,核心是让创作者更真。现在打开一个星球,只看到一堆帖子和一个头像。这个人靠不靠谱、什么风格、能跟多久,没有答案。可以在主页上展示他在这里几年了、回答过多少问题、成员续费率多高。信任需要时间,时间需要被看见。再进一步,把创作者说过的判断和后来的结果对照出来,错了就认的记录比一百篇对的文章更有说服力。

Substack 的做法可以参考。它的创作者主页很干净,一个大头像、一段简介、所有文章和 notes 按时间排列。它的推荐算法优化目标是订阅和付费转化,不优化停留时长。平台在帮用户找「值得长期关注的人」。方向跟知识星球想要的一致。

OnlyFans 的用户付费,很多图的是创作者直接跟你聊天、记住你的名字。平台把聊天做成了第一大功能,也是第一大付费驱动力。国内环境不同,但用户愿意为「这个人看见我了」付钱,这个道理通用。

往社区靠,核心是让成员从围观变成参与。多数星球是星主讲、大家听。可以先做两件事:让成员之间有发现彼此的机制,轻匹配一下就够了;降低第一次互动的门槛,比如增加一个「有启发」的反馈按钮,比赞更具体。点了之后星主能看到,可能顺手回一句。破冰了,人和人的距离就近了。

Substack 的 Chat 功能是付费订户专属的深层讨论,和公开的 Notes 分开。Discord 的频道分角色、分权限,成员进来之后有一个清晰的路径:先围观、再发言、最后变成参与者。知识星球目前缺的就是这条路径。

小红书有一个设计值得看:算法会把旧内容推给新用户,不只看发布时间。星球里大量好帖子几周就沉了,如果平台主动把老内容推给新成员,星主不用每天生产新东西,内容自己就有生命力。这比逼着星主日更可持续得多。

往工具靠,核心是 AI 干活、人做决定。AI 该做的:帮星主整理内容、发现值得回复的问题、提示哪些成员很久没互动了;帮沉睡的好内容再流通,用户提一个具体问题,AI 从历史帖子里找相关的内容,星主确认后推送;帮新人快速找到同好和值得先看的东西。AI 不能做的只有一件:以星主的口吻说话。宁可在功能上标注「AI 整理的参考」,也不要去模糊这条线。

Discord 开放 API 让 Midjourney 在它上面搭出了完整的产品——生成图片、管理队列、支付结算,Midjourney 没有自己做 app。知识星球也可以把能力开放出去,让外部开发者甚至成员自己搭出新玩法。笔记 914 写的「让一千朵花先开」,就是这个意思。

三个方向背后是同一个问题:这个功能做完,星球里的信任变多了还是变少了。变少了就砍。

BoldVoice:一年 150 美元的口音教练

真人口音教练在美国一小时收 200 到 300 美元。BoldVoice 用 AI 接掉了听发音、挑错这部分,真人教练只录课、做一对一。订阅一年 150 美元,用户在 150 多个国家。公司 7 个人,年收入超过 1000 万美元。

是什么

创始人 Anada Lakra 和 Ilya Usorov,YC 2021 年夏季批次,公司在纽约。

App 里的课是好莱坞口音教练录的,这些人平时教演员说各地方言和口音。你跟着读,AI 当场告诉你哪个辅音、哪个元音没发对,准到单个音。每天练什么,看你的母语,也看你的目标是面试还是日常社交。

到 2026 年 1 月,下载超过 500 万次。同月 BoldVoice 拿了 2100 万美元 A 轮,Matrix 领投,累计融资 2710 万。

解决谁的什么问题

用户是已经能用英语工作、但口音拖累表达的人。专业能力不缺,说出来别人得费劲才听懂,或者自己开口心里没底。

以前这个问题只能花钱请真人教练,贵,还得约时间。看 YouTube 不要钱,可没人听你说,也没人告诉你错在哪。BoldVoice 卡在中间:随时能练,每句话都有反馈,一年的钱不够真人教练一个小时。

公司把目标定在让人说清楚、够用就行,不去追消除口音、说得跟母语者一样。

独特价值

别的发音 App 大多是纯 AI,给你打个分数。BoldVoice 的课是好莱坞口音教练录的,他们懂怎么把一个总也发不对某个音的人,一步步带到能发对。这套本事来自给演员做训练,写算法写不出来。

AI 在这里只做反馈,内容归教练。价格也照这个分:AI 课月付 25 美元、年付 150 美元;真人一对一单次 119 到 450 美元,按教练资历定价。

护城河

BoldVoice 的语音识别和发音打分不难复制,微软 Azure、ELSA 都有现成的同类技术。它那个传过一阵的小工具 Accent Oracle——上传一段语音,AI 猜你母语是哪国的——竞品想抄也快。定价同样抄得走。

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Slax Note AI 重写版正式上架

一个月前,我提议:

  • 基于 Slax Note 的代码,生成一套文档。然后删掉代码,基于文档生成代码。重新上线。
  • 具体执行,由不懂编码的两位女生——产品经理和设计师主导。

以下是产品经理的部分记录。

时隔一个月,Slax Note AI 重写版正式上架了。

iOS 版本下载链接:https://apps.apple.com/us/app/slax-note-transcribe-voice-pen/id6480166286

回顾 3 月中下旬,我们是抱着怀疑开始这项任务的。当时我们完全不认可重写 App 的提议,更不信任自己能独立解决过程中产生的各类 Bug。

在过去的一个月里,挑战是具体的:频繁掉线的账号、不断重连的挫败感,以及对工具的极度陌生。从不懂 VS Code 和 Git,到能熟练地指挥 AI 修 BUG、提交 TestFlight 版本;我们从每天开启终端 2 小时,变成了在公司每时每刻都开着它;

从质疑重写的决定,到进入"氛围编程"的状态,作为非程序员,我们始终处在一种"不确定自己是否搞错"“这样跟 AI 交流是对的吗"“我提交这个变更会不会炸了"的压力中。我们一边骂 AI 愚蠢,一边向研发同事学习如何更精准地与它对话。

现在,App 已经上架。接下来的挑战是:当新需求涌入,协作将如何演进?我们目前也没有答案,只能继续摸索。

同事记录下来的经验我觉得很有价值,如果朋友们想看,我今后发出来。

Slax Note AI 重写版截图

用同事的话说:

如果只看过程,这次重写其实并不轻松,甚至可以说很折腾;但如果看结果,它很值。未来的挑战依然存在,我们这次是重写 App,如何挖掘需求、迭代产品,还没有实践起来。

都看到这里了,你要不要下载个 Slax Note 试试看?用得舒服,就索性付个费吧。

这个语音笔记,我又有了些新的想法,能慢慢地、长时间地做一个自己要用的工具,还是很开心的——而且,这可能也是我们团队擅长的。

Beli “Add Your School” 功能分析

Beli 是什么

餐厅评分社交 App,2021 年创立,“餐厅版 Letterboxd”。核心差异化:不打 1-5 星,而是比较排序(A 和 B 哪个更好),算法据此生成你和朋友各自的偏好分数。

截至 2025 年 9 月,7500 万条评价,3 万个城市,80% 用户 35 岁以下。融资 1200 万美元,团队约 5 人。被 Food Network 称为"Gen Z 的 Yelp"。

Add Your School 机制

菜单入口,让用户绑定自己的大学(支持学生 ID / 校园卡)。绑定后解锁两个东西:校内排行榜(按打卡餐厅数排名)和全国 187 所大学之间的 “Dining Hall of Fame” 竞赛——评选"最能吃的大学"。

积分方式:给餐厅打分、每周新增排名、推荐新用户。推荐的新用户绑定同校则积分叠加。

菜单里这个入口排在 Settings 之上、Unlock Features 之下,说明 Beli 把它当核心增长动作,不是附属设置。

解决什么问题

表面是校内美食社交圈,实际解决三个增长问题:

冷启动的社交密度。餐厅评分 App 需要朋友也在用才有意义。学校是天然的高密度社交网络,绑定后排行榜上立刻出现认识的人。

口碑裂变的结构化。80% 用户来自推荐,但"邀请朋友"缺乏动力。学校竞赛把个人推荐转化成集体荣誉——你在帮学校争排名,不只是帮自己拉人。经典的 group-level incentive。

留存。校内排行榜天然有攀比效应,加上每周积分设计,推动持续打卡。类似 Duolingo 的 streak。

效果

评分量从 2022 年 250 万增长到 2025 年 5800 万,CAGR 180%,主要靠口碑。NYU 新生入学迎新就下载 Beli,已经是校园文化。UChicago、Brown、Northwestern 是早期种子校。

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编程已被“解决”之后的世界

Lenny’s Podcast 在 2026 年 2 月 19 日采访了 Boris Cherny。Boris 是 Claude Code 的创建者和负责人,现在在 Anthropic,此前在 Meta 当过 Principal Engineer,自学编程出身,也写过 Programming TypeScript。

YouTube: Boris Cherny on Lenny’s Podcast

这期内容我觉得很值得记一下,因为它不只是讲 Claude Code,而是在讨论一个更大的问题:如果“写代码”这件事越来越被模型接管,人的价值会转移到哪里。

核心观点

1. 编程已经“基本解决了”

Boris 说,从 2025 年 11 月起,他自己 100% 的代码都由 Claude Code 生成,没有手动编辑过一行。每天 ship 10-30 个 PR。

Anthropic 的工程团队规模增长 4 倍的同时,人均生产力提升了 200%。Claude Code 目前占 GitHub 公开 commits 的 4%,私有仓库更高,预计到 2026 年底会到 20%。

如果这些判断成立,那么“会不会写代码”本身,正在从稀缺能力变成基础能力。

2. 下一个前沿,不是怎么写,而是决定做什么

Claude 已经开始自己看用户反馈、bug 报告、telemetry,然后提出修复建议,甚至直接提 PR。

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