第 1 周：验证创意

  • 与 20 个潜在用户交谈。了解他们的痛点。
  • 研究竞争对手。找到现有方案的空白。
  • 定义独特价值主张。你能做到 10 倍好的是什么？
  • 选择技术栈：保持简单——Next.js + Vercel AI SDK + 一个 LLM API。

第 2 周：构建核心功能

  • 专注一个能交付价值的核心功能。
  • 使用现有 API（OpenAI、Anthropic）而非训练模型。
  • 构建最小 UI——功能优先于形式。
  • 设置基础认证和使用追踪。

第 3 周：打磨

  • 改进错误处理和边界情况。
  • 添加加载状态和流式响应。
  • 实施速率限制控制成本。
  • 编写清晰的引导文案。

第 4 周：发布与学习

  • 在 Twitter/X、Hacker News 和相关社区分享。
  • 建立反馈循环（表单、Discord 或邮件）。
  • 追踪关键指标：激活率、留存率、NPS。
  • 根据用户反馈迭代，而非假设。

5 天 MVP 蓝图

第 1–2 天：用一句话定义核心用户问题。构建一个提示词流水线，接收用户输入并返回有用的 AI 生成输出。先不管 UI——通过 API 或简单 CLI 测试。

第 3 天：用 Next.js 或 Streamlit 包装成最简 Web 界面。用 Clerk 或 NextAuth 加认证。部署到 Vercel 或 Railway。

第 4 天：加一个「惊喜」功能——让用户说「没想到还能这样」。可以是个性化推荐、多模态输入（上传图片获取分析）或实时协作。

第 5 天：找 10 个真实用户，不是朋友——是陌生人。发到相关 subreddit、Discord 或 Twitter。疯狂收集反馈。

从第一天起优化成本

  • 80% 任务用 GPT-5-mini 或 Claude Haiku；复杂推理才用 GPT-5 或 Claude Sonnet。
  • 缓存相同或相似请求。语义缓存（Redis + 向量嵌入）可降低 40–60% API 成本。
  • 设置硬性支出告警。大多数云 AI API 支持预算上限。从 $50/天开始，根据用户增长调整。
  • 尽量批处理。如果功能不需要实时响应，在低峰期批量请求以获得更低价格。