这里不只展示成品，也记录流量、付费、失败和下一步判断。

数学 App 与 7800 阅读

  • 做了什么：使用 Google AI Studio 生成小学生数学 App 原型，并下载到本地配置运行。
  • 传播结果：公众号文章获得约 7800 阅读。
  • 付费结果：配置资料完成 2 次早期付费验证。
  • 得到的认识：情绪化标题、亲子场景和免费源码有传播力；高阅读不等于高付费。
  • 下一步：把“2 分钟生成原型”和“2 天跑通本地环境”拆开讲清楚，继续验证用户真正愿意为什么付费。

Claude Code 与一人公司

  • 做了什么：让 AI 参与需求拆解、编码、部署和内容生产。
  • 已经看到的信号：相关文章带来少量新增关注和讨论。
  • 尚未证明的事情：拥有多个 AI 工具并不自动产生收入。
  • 下一步：用具体项目、时间成本和实际结果继续记录，而不是只介绍功能。

OpenClaw 家庭使用

  • 环境：旧 Mac、本地代理、飞书与 Telegram。
  • 真实使用：家庭成员可以通过飞书调用模型，Windows端同时使用多个 AI 工具。
  • 主要内容：升级故障、模型配置、记忆文件与工具调用问题。
  • 下一步：筛选真正持续使用的任务，而不是为了自动化而自动化。

记录原则

  1. 区分原型生成时间和真正交付时间。
  2. 同时记录阅读、咨询、付费和售后成本。
  3. 没有验证过的收入模式不包装成成功经验。
  4. 不公开客户、家庭和求职相关的敏感信息。