2026-01-06 21:28:04
很多独立开发者卡住，不是卡在技术，不是卡在产品，而是卡在「卖功能」的阶段，从来没进入「被记住」的阶段。
用户对产品只会有一个模糊的印象，见过，用过，但在需要时却想不起来名字，找不到网址。
这是独立开发中非常普遍的问题：产品解决了用户的问题，却没有被用户记住。
1 缺少品牌意识
拼多多上就有无数白牌商品，比如去搜一个杯子，功能和外观都很相似的就有很多，每个评价都还不错，但消费者买完根本不会记住是什么品牌，下次能否再买完全说不准，很难形成复购。
白牌意味着什么？
意味着用户会选择、会购买，但没有长期的注意力。
意味着用户不会跟你有长期的关系，交易窗口过去之后很难有深刻印象。
而星巴克的杯子就会有很多人持续购买，即便杯子本身是由白牌工厂生产的。
品牌的核心，不是在宣扬使用了什么先进技术，具备什么样的团队，如何做到遥遥领先，而是是否有持续的话题。
星巴克每上新一款杯子，就会看到小红书上持续的讨论，淘宝的代购还有白牌的仿制，无数的话题让星巴克品牌变得被用户记住，下次买杯子就会下意识搜索星巴克。
有一款笔记 App 就做得非常棒，把产品跟卢曼卡片笔记法绑定，卡片笔记法火了，这款笔记工具也火了。这种方式让产品不再只是一个工具，而是一个围绕如何思考、如何写作、如何构建知识的长期讨论中心。以后只要提到笔记的方法，就一定会有这款产品。
2 跟用户注意力不匹配
说到持续的话题，就必然需要持续的用户注意力。
不少独立开发者会投流买广告做推广，结果发现花钱买流量效果还不如自增长的好。
这可能是内容与用户注意力不匹配造成的。
导入一个问题：你有足够的预算的话会选择在春晚投广告吗？
有的人会觉得，春晚广告会带来巨大的曝光；有的人会想，春晚的用户群体跟产品的是否一致；有的人会觉得春晚的场景跟产品场景不协调。再深一层的会发现，春晚的那个时间里用户的注意力太过于分散。
而跟春晚注意力一致的产品：微信红包，在一次春晚广告后就带来了非常好的转化。
说回来，就是要在有用户注意力的地方匹配产品。注意力匹配了，用户就会记住你。
比如打车软件。用户打开 App 的那一刻，目标极其明确：输入目的地、选车型、等车、走人。整个链路里几乎没有多余注意力空间，你在这里加任何品牌表达，都是低效的。
而有些平台用户更愿意去逛，比如小红书。生活方式、旅行、穿搭等等话题，用户注意力更加开放，是愿意被影响的（种草）。
对独立开发者来说，最磨人的一种状态是：产品在用完即走的场景里被无数用户消耗，却又没有在任何一个场景里被用户记住。
只卖功能，就会像白牌一样靠效率竞争。
2026-01-05 21:41:43
如果独立开发的成功率是10%，你会选择做十款产品来对冲，还是规划一款产品慢慢迭代？
实际情况是，选择前者的更多。
也是去年的时候，看到过一名独立开发者，他计划独立开发100款产品，并开了一个专栏专门来写这100款产品的介绍。我在通过阅读专栏深入了解时，看到这些所谓的产品都是一些只具备了基本功能的原型，比如日记、记账、天气、备忘、计时器等等。为了快速完成开发，这位朋友还会给自己设定一个目标，1-2周完成，上线后立马开发下一款。
从概率上来说，他的100款产品在数量上足以与概率抗衡，至少会出一个爆款。然而并没有，战术上的勤奋使得这100个产品成为了他的自嗨。
带着概率思维的有色眼镜来分析独立开发成功的可能，显然是有缺陷的。
不少访谈中，创始人都会提到运气成分，会说恰好遇到了风口和机会，对自己的规划避而不谈。这就给了不少人一种错觉：认为运气才是成事的必要条件，而努力、规划和选择，在运气前面不值一提。什么风口上的猪这种言论，就是在故意转移读者的关注点。
然而无数的事实都在表明，运气是可以被规划出来的。
读了比尔盖茨的自传才知道，他的成功并不是依赖于恰好读中学时恰好有一台计算机。根本要素是在小时候就培养起来的好奇心、行动力以及对商业的理解，而学校里正好有一台计算机，他的特质和注意力全部投入到里面，才有了微软。
从运气角度来说，盖茨所读的私立中学中每个人共享着相同的运气，可为什么只成就了盖茨呢？
就连提出风口上的猪言论的小米公司，后来也指出，是投入了大量时间打磨出了用户喜欢的产品才能有延续的机会，这跟运气又有什么关系呢？
一个产品之所以能够成功，并非是在数量上和运气上恰好符合条件，而是能在有用户注意力的地方持续地提供产品。
做独立开发，是要把这件事情做到以年为单位的长期叙事，不断地获取新的 know-how 来维持自己的事业。
错的不是数学计算公式，错的是把结果作为方法并对此深信不疑。
2026-01-04 20:03:47
独立开发者死在缺少流量思维上的不计其数，有个好点子，做出一款产品不难，难的是如何获得流量。
去年我认识了一个想要做独立开发的朋友，准确一点说，他不仅仅是想做，更是一种为此非常亢奋的状态。隔三差五的就会找我聊一些新的点子，有时会说 Deepseek 存在的体验上的问题，有时会想到做一个记录每天咖啡摄入的小程序，总之就是五花八门的都想去试试。
刚开始我还会跟他详细聊聊，给一些反馈，后来慢慢发现，这些点子之间跳跃性很强，几个点子直接几乎不着边际，只是不断被新的想法覆盖。在那位朋友的设想里，可以通过做一堆应用的方式，在小红书上发发笔记，只要有一个火了，就财务自由了。
之所以后来我会对他的消息有选择性的阅读，是因为我逐渐意识到他心里有一个非常天真的前提：只要把应用做出来，再写内容推广几次，产品就有机会火起来。如果国内不行，那就翻译一下，去海外平台发几篇文章，运气好一点，可能就能撬动十万块钱的收入。这个逻辑在他脑子里是完整且自洽的，从做产品到被看见，从被看见到赚钱，中间仿佛只隔着几篇内容。
我也不是没有提醒过他，这些点子绝大多数是做不起来的，不是因为设想太空不够具体，就是范围太大超出了一人开发的能力。但他基本不会正面反驳我，会在我告知他之后默不吱声。过几天会发来几个链接，有的是某个独立开发者的成功案例，有的是平台的数据分析，就好像在反问我：既然已经有人验证过了，我怎么就不行？
在他的理解中，已有的案例就足以支撑起自己的信心，但他从来不会提到「搞流量」的思路。在这个场景下，我第一次真切地理解了那句被说烂的话：点子是最不值钱的。不是说点子不具备价值，而是因为它几乎不构成门槛，任何一个对产品稍微有点感觉的人，都能在日常的观察中发现很多需求。
真正稀缺的从来不是一个有趣的点子，而是产品做出来之后怎么被用户看见。
我们可以站在现在往前看，任意一款验证成功的产品，无论是被骂还是被夸赞，都是在获客和转化层面做了很深的功夫。比如：可口可乐仍然在加码做投放、iPhone 的广告只增不减、拼多多虽然被骂但砍一刀的方式的确很有效 … 这背后全都是围绕着「如何被用户看到」所下的功夫。
可以简单粗暴的地归纳成一个等式：独立开发 = 独立搞流量。
独立开发就是搞流量，做内容就是搞流量，创业就是搞流量，做产品就是搞流量 … 没有流量这些都是无本之木、海市蜃楼。
2026-01-03 18:36:44
很多独立开发者在产品发布前都会有一段非常相似的经历：明明已经开发差不多，但就是害怕上线，担心用户反馈不好，担心没人用，担心自己辛辛苦苦做出来的东西被别人抄袭，更担心在发布后，所有的这些猜测会被一一验证。
于是，上线的时间一次次被推后，自己找各种借口说还有很多细节没有打磨好。从下周发推到下月发，再推到“等我再优化一下下”，最后产品还没等到用户，开发者就先把自己给消耗空了。
我曾经读到过一篇关于一名 39 岁奥运选手的故事。
故事的主角叫做劳伦雷古拉，她从小就是一名垒球运动员，在 2008 年北京奥运会上折戟只得了第四名，赛后就选择退役组建家庭。在 12 年后，已经 39 岁照顾着 3 个孩子的劳伦接到了教练的电话，劝她应该朝着曾经的梦想再次出发，挑战奥运奖牌。
劳伦 11 岁就开始打垒球，获得过不少运动的锦标赛奖牌，唯一遗憾的就是奥运奖牌。然而，39 岁的她，在外人看来，再次追求梦想是愚蠢的，是对家庭的抛弃、对年纪尚小孩子的不负责任、是高龄运动员的痴心妄想。
故事里她说：我十分担心一些评论，比如“她是奥运史上最老的垒球运动员吗？”“她还能达到之前的水平吗？”“训练那么久，她丈夫能同意吗？”等等，围绕着妻子、母亲和年龄的标签的质疑让她开始退步，一度想要放弃。
不过这究竟是她自己的想法，毕竟现在自己还没站上奥运的赛场，她停下了对自己的质疑。在她参与训练后，外界的积极的声音竟然盖住了一切负面的评价，“我想像你一样不放弃梦想，你是我的榜样”“加油，这次一定可以拿到奖牌”。最后在 2021 年的东京奥运会上，她获得了铜牌。
可见，事情并不复杂，复杂的是自己的念头，是自己对自己的攻击，是自己幻想着别人对自己的评价。
把场景稍微换一下就会发现，这跟本文开头提到的独立开发者处境非常类似，有人会说你的产品毫无价值，有人会说你起点太晚，有人质疑你动机不纯，还有人会在你还没开始之前就替你宣布失败。于是你开始犹豫，开始反复修改，开始寻找一个万无一失的时机，但你知道的，那个时机永远不会出现。
大多数产品并不是死在市场和用户手上，而是死在别人的眼光里。是你用了太多的时间来预演失败，用潜在可能的评价来否定自己。就如同劳伦一样的开始，但她最后战胜了心理恐惧，是因为一次次的推迟，是永远不会站上领奖台，甚至是连失败的机会都没有。
你的开始，是不需要获得任何人的许可，也可以不用接受任何人的建议，Just do it 。
2026-01-02 14:03:49
百分之八十独立开发的产品都会死在生产者思维上面。
我在不少论坛都会看到同一类的帖子：每隔一段时间都会有新帖子发出来，先吐槽某个现有产品不好用、审美差、交互反人类，然后顺手贴出自己开发的新产品链接，附带一批兑换码。如果反馈还行，没多久又会再来一帖，或者开始定期写简报。
他们把发这种帖子称之为「冷启动」。
有意思的是，我有时会特地去查被吐槽的那些“体验很差”的产品，发现其中不少其实是正在快速增长的产品。仅仅因为在审美或个别交互上的不一致，他们就选择从零再做一款，而功能层面 90% 以上高度重叠，真正不同的只有几个细枝末节。
有些帖子中的新产品我顺着时间搜索了一下，基本上都是在一段时间内停止了更新，曾经的豪言壮语和细致洞察，在时间前面变成了404。
为什么往往是程序员在遇到跟自己审美不符的东西时，更加倾向于自己开发一款？
复盘一下每个帖子的历程，大概是这样：
这不叫做独立开发，这叫技术冲动。
也就说明了为什么记账、笔记、待办类的 App 是重灾区，记录工具跟用户习惯和审美有很大的关系，也就创造了可以无限技术冲动的温床。就拿笔记来说，学术型有学术的使用方法，备忘有备忘的要求，日记需要注重每日体验的记录等等，这就细分了多个场景，再结合习惯就出现了无数的细节。
技术冲动的本质是在围绕着别人的产品而做产品，出发点是站在你的产品满足不了我的习惯上面。
于是就出现了以自己习惯和审美为核心的开发过程，会自信地以为自己的审美涵盖了绝大多数用户。在既没有做过用户需求调研，也没有分析过产品优劣势的前提下，展开了项目的开发流程，把自己既作为产品经理也作为用户，同时开始开发者，对外宣称自己是「独立开发者」或者「一人公司」。
我不想来 judge 爱折腾的程序员，只是太多想要做独立开发的同学会在这一步卡住很多年，会错误的以为外部的问题和外部的解决方案融合就能成为一款成功的产品。
在产品行业里面有个共识，「审美」和「交付」并不会是设计的核心，大多数产品能活下来，是在达到 80 分的基础上，靠妥协、兼容和脏活累活一点点堆出来的价值。如果连 80 分都达不到，投入这么多时间开发，最终是准备用什么指标去跟别人竞争？使用频率、留存率、转化率，还是付费率？如果这些都没有答案，那产品的结局，在冲动之初就已经有结论了。
2025-11-13 22:35:17
我将人的能力总结为一个名叫「N+1」的模型，其中，1表示所具备的核心能力，N 表示模块能力。
这个模型，我在无数的思想中都有看到过。
要理解其实很简单，举个我自己的例子。我的核心能力是能将事情的核心逻辑抽象出来，当我选择辅助以编码、数据库设计能力的时候，我就可以运用代码来实现我的抽象；当我选择辅助以实际业务、知识管理能力时，那我就可以通过文档将这种抽象跟团队沟通。这也意味着我可以通过能力模块来实现不同的职业身份。
从根本上来说，我的核心能力并没有发生变化，只是用能力模块拼接组装，构建出不同的能力。当 N 足够多的时候，我就能得心应手地应付各种事情。
我一直以为，这个模型是作为人所特有的，直到看到了 Claude 发布的 Skills，AI 也开始了模块化自己的能力。
在 Claude 官网是这么说的：
Skills 是一个集合了指令、脚本和其他所需资源的文件包，Claude 可以在特定的任务中动态加载所需要的能力，Skills 告诉了 Claude 如何完成特定的任务而不需要每次需要时都重复说明。
Skills 的出现，意味着 Claude 会作为核心能力，通过组装能力模块的方式，实现了与人类类似的能力模型。
在 Skills 发布后，不少人还不理解 Skills 跟 Rules 与 Prompt 有什么区别，我举个例子来看看其中的差别：
当你有件事情脱不开身，同时又有别的事情很紧急的时候，你安排下属来做就一定会千叮咛万嘱咐，这个是 Prompt。当下属是从别的部门借调过来的时候，你还需要说明项目的背景和你的一些要求，这个是 Rules。而当你在处理工作中，发现传来的文档有非常多分散的数据，你运用统计学的方法做出数据模型预测了明天的订单量，这个是 Skills。
在此就将 Skills 翻译为「能力模块」吧。
通过与能力模块的拼接，AI 已经具备了很强的拓展能力。
早期的 AI 是完全做不到知行合一的，只会通过聊天的方式，告诉你一些很不切实际的方案，因为 AI 自己不需要实际执行；过去 AI 只能给出方案，但无法验证方案能否落地；现在借助 MCP 的多工具协同与 RAG 的知识回调，AI 已经能在现实中完成一整套知识的闭环；而现在 AI 完全能够做到「感知 – 理解 – 执行」的闭环，通过模型的核心能力，加上 MCP 和 RAG ，再结合「能力模块」就能很好地提出方案，在你的同意下按照方案执行。
此时，人与 AI 究竟还存在哪些差异，就是一个不得不面对的问题。
在我看来，这个问题的答案还是要回归到人最基础的「N+1」模型中，人的核心能力是应该是无法被替代的。
即便是 AI 具备全世界最前沿的科研能力，但 AI 无法成为我的「手感」。前文我也有提到过，「手感」是无法被表达出来的，而 AI 只能依赖可以被显性化的知识。就如同代码跑不起来，下意识地我就能猜到可能是哪里出问题，而 AI 目前还只能通过检索日志、编写测试用例的方式做排查。
因此，AI 只能是我的「N+1」模型中的其中一个 N，成为我的「能力模块」，在我需要时，通过我的「手感」来让 AI 给我规划可执行的方案，同时我的「手感」也会告诉我 AI 的方案究竟可不可行、能不能落地、落地有哪些阻碍等等，毕竟太多在暗处流动的知识，是 AI 所无法学会的。
