以下為您將原字幕內容重新標點、分段並排版後的文章格式： Vibe Coding 做產品為什麼失敗？營收 $0 全解析 網路上看到很多人用 AI 只花了幾天的時間，就做了一個月入幾萬美金的產品，是真的嗎？反正我是信了。 因此這兩天，我用 Claude Code 做了一個「IdeaCheck」產品。這個工具是用來幫助想做產品的人，判斷點子是否值得做。只要把想做的點子丟給它，它就會上網搜尋相關的資料，並且幫我分析。例如，我跟它說我想做一個「食物過期提醒的 App」是否值得做，接著針對它的問題，請 AI 展開這個問題的更多細節讓用戶來填寫。填寫完成後，它就能針對這個題目去搜尋不同面向的資料，來告訴我可能要注意什麼事情。 服務的核心功能，就是把使用者填的資料拿去搜尋後，再請 AI 做分析。針對這樣一個簡單的 AI 產品，我分成三個面向分享：Skill、工具、流程。 第一部分：Skill 我只裝了四個： Superpowers：它可以讓 AI 不再直接寫程式碼，而是先經過一系列的完整流程（例如發想、規劃、測試文件）才進到開發，確保開發的品質。 ShadeCN UI：作為我的前端設計擔當。 OWASP Security：讓開發時能夠更根據安全意識去做編寫。 Trail of Bits：負責程式碼的掃描報告產出，可以再根據報告結果請 Claude Code 來做修復。 第二部分：工具 Cloudflare：它擁有一整套完整的服務，而且免費的額度非常多，初期基本上都可以免費使用。 GitHub：作為我的程式碼倉庫。 Lemon Squeezy：作為金流收款的方案。有些地區不能使用 Stripe，這個時候 Lemon Squeezy 就是一個很好的選項。 Resend：這是一個寄信的服務，每個月有很多的額度可以使用，直接使用可以解決後續很多麻煩。 Tavily：可以用來搜尋競品等相關資訊。 Gemini：作為我的 AI 分析核心。 我挑選工具的標準就是：誰免費額度多、誰效果好，我就用誰，所以沒有一定要用哪一個。 第三部分：開發流程 先告訴 Claude Code 我想要做一個點子驗證工具，工具包含上面提到的那些，然後請它幫我規劃這個產品的技術規格。 針對這個技術規格來做開發，然後看到不滿意的地方就叫它改。這應該是大部分開發者會需要花最多時間的地方。 再來利用 Trail of Bits 這個 Skill 做一點掃描，確保程式碼沒問題。 部署到 Cloudflare 的上面。記得可以先把 Cloudflare 的 API Key 給 Claude Code，它就能夠自己操作和設定。 就這樣來來回回不斷地調整、不斷地測試，前後大概花了兩天的時間就可以完成了。 發布與殘酷的現實 接著我把網址丟到一個很多工程師和很多 PM 的地方，確保很多人可以看到，而且願意付費使用。在發布後幾天，終於……完全沒有人用，甚至發現貼文被刪除了。 大概就像是我在我家巷口，信心滿滿開了一間牛肉麵店，卻一個客人都沒有的感覺。好在我不用付租金給房東，這也是為什麼我一開始就選用免錢的服務。不過為什麼會這樣呢？問題到底出在哪裡？我們來仔細探討一下做產品是怎麼一回事。 過去做一個產品的流程，可以用三個方法論結合，簡單三步驟就是： 找到問題 最小版本測試 把產品丟到市場上後不斷地修改 在 AI 時代下，這個邏輯沒有變，但每一步的內涵不一樣了。 一、找到問題 建議一定要在這個問題的圈子裡。因為如果不在圈子裡，或不知道問題是什麼，很難精準打擊痛點。Andrew Ng 在演講也提到，要找到好的點子，通常需要有人長時間持續地思考同一個問題。 再來，一定要先思考怎麼持續地觸及到這些有痛點的人群，簡稱 Distribution（分發渠道）。近年來創投圈有個共識：「Product won’t win, distribution will.」意思是光靠產品贏不了，靠的是 Distribution 的能力。 什麼是 Distribution？舉例來說，就像剛剛提到的賣牛肉麵，Distribution 大概可以分三個階段： 第一階段 獲客 (Acquisition)：怎麼讓人知道？是透過 Google Map 嗎？新聞報導、網紅分享還是部落客推薦呢？ 第二階段 留存 (Retention)：怎麼讓客人再回來吃？是用集點卡、推出季節限定，或者用其他吸引的方式呢？ 第三階段 推薦 (Referral)：怎麼讓客人再去拉客人？是多人套餐優惠、網紅打卡牆、發文送小菜，還是有什麼方法呢？ 三階段的核心在於：怎麼持續地觸及到想吃牛肉麵的人，讓他來吃、再來吃，還帶朋友來吃。這就是最簡單 Distribution 的概念。 在 AI 時代下，產品滿天飛。Apple 的 App Store 在 2025 年收到了 557,000 個新的 App 提交，比前一年增長 24%。這種情況下，好的產品很容易被埋沒，因此先思考這一點非常重要。 二、最小版本測試 這個階段變動不大。現在可以更快做出來，品質門檻反而也跟著提高了。Dropbox Head of Growth Elena Verna 也提起，這個階段甚至要做出 Minimal Lovable Product（最小令人喜愛的產品），要讓使用者足夠喜歡才行。 三、產品丟到市場後不斷地改 AI 時代下，因為開發成本太低了，所以要去防止快速做出很多錯的東西，人的判斷力顯得重要。Product Board 文章也提到，當幾乎什麼都做得到時，最困難的問題反而變成是：到底什麼應該被做出來？ 失敗案例覆盤 回到我們的案例，有兩個致命的錯誤： 產品本身要解決的痛點有問題：分析點子產出報告這件事，需要被打上大大的問號。 Distribution 不深：無法觸及到更多人去認識我的產品。 我們先解決第一點。 替代品很多：我有 AI，大家也都有 AI，沒有理由要使用我做的這個服務。這也是為什麼大部分 AI 套殼產品死光的原因。 點子是否可行這個題目其實很困難：AI 給的報告未必是有用的資訊。過往那些初期被投資人嘲笑，最後卻成功的案例比比皆是，AI 真的有辦法分析判斷嗎？所以重點不是「分析點子是否有價值」（因為毫無根據和說服力），而是把重點著重在「怎麼執行與驗證點子」。 因此，我把報告結果改成「建議怎麼開始做」而非評分，商業模式也有大調整。重點不是少了幾次報告，而是你拿到報告後怎麼開始。因此提供教練陪跑的服務，帶著你開發產品，以及加入到社群內一起和大家討論。 價值從原本的 AI 套殼分析變成： 讓大家少走很多彎路（因為很多時候只差在不知道有什麼工具可以使用，或者不知道哪裡有資源）。 有一個人盯著進度，確保一切都在節奏上，更有節奏地開發。 加入一個大家一起做產品的社群，可以互相分享工具、觀點，甚至互相解決困難的地方。 這套流程也是我經驗上比較容易成功的路：先做服務，建立自動化，最後產品化。 簡單地比喻，如果我是客服人員，在做產品之前應該要先接一百通電話，才會知道客服有哪些問題、流程長什麼樣子，最後再去建客服機器人。沒有這些經驗，就先去做客服機器人，很有可能做出一個通用型的客服機器人；通用很有可能就代表什麼都缺一點，並不是真的能解決問題。 所以不要擔心現在做的事情很手動、很客製化，一點都不 AI、不自動化，這不是關鍵。等解決真實的問題後，賺到第一筆錢，再去打造自動化和產品也不遲。外包找人做一定很多人搶著做。 Distribution 的挑戰與來源 剛剛分享完第一個痛點，可以透過和使用者互動不斷地優化調整。那剛提到的第二個 Distribution 怎麼解決呢？這應該才是真正困難的地方。這可以跟痛點的來源一起看，從遠到近可以分成三種： 第一種：痛點來源於網路上的陌生人 例如： App Store 一星二星的評價（別人產品沒做好的地方就是你的機會）。 YouTube 社群的留言區（用戶直接告訴你他要什麼，像是我上一集的留言區，很多人想要 clone 網站的工具）。 Reddit、Facebook 社團、PTT 等未經包裝的真實抱怨。 以上都是很容易找到題目的管道，量也很大，但 Distribution 就會很有挑戰： 觸及成本很高：這些人不認識你，要靠 SEO、內容、廣告才能碰到他們。 競爭激烈：公開的訊號人人都看得到。 不在圈內：可能不懂他們真正的語言和情境。 第二種：問懂痛點的人 例如最近有一個案例，Connor Burd 他很聰明，直接與網紅合作。因為網紅在他的私訊裡面充滿著粉絲的問題，所以網紅大概能知道他的粉絲需要什麼，因此可以直接為他們做一個專屬的 App。這個 App 四個月內就達到月 5 萬美金的營收。 這樣的形式在 Distribution 上有很大的優勢，透過粉絲對 KOL 的信任，轉移到對你產品的信任。但缺點是：要促成第一筆合作不容易，因為可能什麼成功案例都還沒有，需要建立信任感，也必須去思考股權設計，有辦法讓 KOL 持續地推廣下去。 第三種：從自己和親朋好友的食、衣、住、行、育、樂去找重復出現的困擾 這一種在 Distribution 上有個極大的問題：除非你的親朋好友夠多，而且他們願意幫忙分享，也剛好他們的朋友有同樣的痛點、願意付費支持，不然通常很難推廣出去。就會變得跟我一樣，只能隨意地寄信、po 社團、po 平臺，但這些平臺受眾的痛點很有可能跟我要解決的問題是不同的。 結語：信任是商業最基礎的貨幣 以上三種，每一個其實都各自有好壞，沒有一個一定要怎麼樣的做法。但會發現，不管是哪一個，「信任」就是商業上最基礎的貨幣。 不管是要讓親朋好友因為信任而購買，還是要讓 KOL 信賴而產生合作，還是要在公開的平臺發言讓大家願意付費使用。所以在想著做產品拿去賣之前，建議先讓自己不斷累積信任感，可能會是 AI 時代下最好的投資。 因此建議可以這樣做： Build in public（公開打造）：可以把打造產品的過程放到社群平臺上，讓更多人知道你正在不間斷、快速地打磨產品，更重要的是讓大家知道你正在持續穩定地輸出。 提升自己的穩定度：產品的穩定度可以透過提升技術力增加，而個人的穩定度可以持續深耕一個主題。不要讓別人覺得今天想做這個，明天又改成做那個，建議可以圍繞在一個在意的主題之上。 先從服務做起，累積經驗和作品：像是先透過很人工、很費力的方法做出一個好的成果。例如不要一口氣做一個平臺，而是先從趨勢報告或者從一個小工具開始。 以上就是今天的全部內容了。做產品真的很不容易，並不是單純做出來、發出去這麼簡單，記得一定要先想 Distribution 的問題。若有任何問題想討論，歡迎在留言區跟我說，我們下一集見，拜拜！