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看过我以前文章的朋友都知道，在我 21 年辞职创业到22 年眼睛出问题，这个过程就是从”我还挺牛逼”，到”我他妈啥也不是”，直到年底冒出来个 AI。
感觉就又活起来了。不是开玩笑，是真的靠 AI，把我从坑里拉出来的。
正如我这个公众号的名字 – 把自己产品化，后来才发现，我这个路径其实就是传说中的一人公司模式啊！
比如典型的代表，在之前的文章里经常提到过的可能是”一人公司”最成功的代表Pieter Levels，他说「我不是全栈大神，我只是知道怎么用 AI。AI 让我一个人，干了一个 10 人团队的活」；
荷兰开发者Danny Postma将一个AI文案工具在短短数月内卖了数百万，他也说过「我花了 2 周做出 MVP，第一个月就赚了 1 万美元。AI 让我根本不需要团队」。
还有越南程序员Tony Dinh，一个月挣十多万美金的Marc Lou，等等，强烈建议去关注他们的账号，看看他们都在做什么产品，方便我们学习（模仿）。
看完这些人的案例，你会发现几个共同点：
都是一个人（或者最多 1-2 个人）
都用 AI 工具（写代码、做设计、写文案、做客服）
都是快速验证（不追求完美，快速上线，看用户反馈）
都是解决小问题（不做平台，只做工具）
都是被动收入（做一次，持续赚钱）
核心逻辑：
AI 让你能力 × 10，快速验证让你成功率 × 10。
两者结合，就是”一人公司”。
看到这里，你可能觉得：那我也去做”一人公司”啊。
等等，这里有个大前提：AI 得足够聪明。
真如前面所说，我这几年用过很多 AI～国外的，国内的都有。
我的结论是：
聪明的 AI，能让你效率翻 10 倍。 不聪明的 AI，能让你时间浪费 10 倍。
不是所有 AI 都能干活。有些 AI：
你问它问题，它答非所问
你让它写代码，它给你一堆 bug，
你让它帮分析，它胡说八道
这种 AI，不是帮你，是坑你。
所以，选 AI 的第一标准，是聪明。
几天前，我遇到了一个新问题。
我正准备继续开发项目，突然发现——Claude 在 我常用的 AI 编辑器工具里断供了。
作为一个重度依赖 AI 编程的，这感觉就像你开车开到高速上，突然被告知”前方封路”。
我现在在带一个 AI 编程陪跑计划，学员都是跟着我用一样的工具。
我不能让学员还没开始学，就先花一大笔冤枉钱投入在 AI 工具上吧？那不是割韭菜吗？
于是我开始疯狂找”聪明又不贵“的替代品。
我的标准很明确：
1，得足够聪明（编程能力不能差）
2，得便宜（负担得起）
3，最好中文理解强（降低使用门槛）
测了一圈，最后我发现了 GLM-4.6。
不只能用，是真的好用，而且便宜大碗。
（可以直接接入claude code ⬆️）
对于想做”一人公司”的人来说，这个成本控制太重要了。
Danny Postma（Headshot Pro 的作者）说过：
“创业初期，成本控制就是生死线。能省 80% 的钱，就意味着你能多活 5 倍的时间。“
构建一个富有深思、极简风格的应用程序，通过两步流程可视化用户的人生周数。允许 用户输入出生日期，以周网格的形式展示他们已拥有的周数。显示与出生以来逝去时间相 关的有趣人生统计数据（例如，已度过的 X 周）。该应用应营造出一种让用户停顿思考与反思的氛围，受 Dieter Rams 设计哲学启发。整个应用中统一使用句首大写风格。确保应用在移动端响应式适配。
需求参考：
创建一个人工智能头脑风暴工具，帮助团队生成规划方案。该工具应询问一些背景信息，例如公司名称、产品、时间 线、团队目标以及所需的头脑风暴类型（产品开发、市场营销等）。点击“生成”后，工具应首先使用 Claude API 来理解公司/产品，然后基于理解生成 6 个相关方案。向用户展示 Claude 的理解摘要，让他们知道这些方案并非通用模板。使用卡片式设计、渐变色和合理的间距，使界面现代且美观。每个方 案都应标明优先级、所需投入和影响程度。如果 API 出现故障，则应提供备用方案。关键在于证明这些方案与公司实际情况相关，而非随机建议
这是一个简单的浏览器端打字速度挑战游戏，用户需按顺序输入英文字母A到Z（26个字母），以测试和提升打字速度。游戏强调准确性和速度
体验了一圈 GLM-4.6 之后，你很容易感受到这种”懂你”的感觉，真的很爽。
你们也可以关注下我之前的：用 AI 写 100 个有用的应用要多久？，后续我会把用 GLM-4.6 写的也全部更新上去。
我分享点我这两年搞一人公司的心得体会和建议。
首先是收入，能挣到钱是最好让自己坚持下去的正反馈，这个公众号带来的直接和间接收入可以看这两篇：
一篇文章涨粉7000，收入4000，我把公众号数据完整公开给你看
用 AI 写的项目主要是自己的产品，国内的小程序流量主收益+客户付费买积分的，国外的是 Google 的 adsens 广告收入+按月订阅的。
还有就是接活儿，帮客户做一些网站或者工具。
以前你可能还需要很多人或者分散很多精力，现在有了 AI，你可以指挥各种角色把事儿就干了：
产品设计 前端开发 后端开发 数据库设计 API 对接 测试 部署 运营等等。
然后就是我自己的真心实意的心得体会了：
1. AI 不是万能的，但能放大你的能力
我不是全栈大神，甚至编程水平很一般。但有了 GLM-4.6，我变成了”0.5 个全栈工程师”。
AI 的角色是：把你不熟悉的领域，变成”能做”。
“AI 不会取代你，但会用 AI 的人会取代不会用 AI 的人。”
2. 选 AI 的第一标准：聪明
不聪明的 AI，会浪费你的时间。
聪明 > 便宜 > 其他一切。
但如果又聪明又便宜（比如 GLM-4.6），那就是真香了。
3. Prompt 工程是新时代的核心技能
我花在”怎么问 GLM“上的时间，比写代码还多。
好的 Prompt = 清晰的需求描述 + 具体的输出要求 + 必要的示例
“会写 Prompt，比会写代码更重要。”
4. 选对赛道比埋头苦干重要 100 倍
如果做的是红海市场（比如电商工具），可能根本活不下来。
小而美 > 大而全
“不要想着做平台。做一个小工具，解决一个小问题，让 1000 个人愿意付 100 块，你就成功了。”
5. 快速验证 > 完美主义
产品 bug 很多，UI 也谈不上精美，但它能解决了问题，用户愿意付费，这就够了。
“我的第一版产品，丑得要死。但我 2 周就上线了，第一个月就赚了 1 万美元。如果我等到完美再上线，可能永远都上不了线。”
6. 成本控制是生死线
比如我们选择GLM-4.6 这种，能帮我们省很多的成本的同时还把活儿干了。这让我在前期没收入时，敢放心大胆地测试。
“创业初期，每省下 1 美元，就是多活 1 天。成本控制不是抠门，是生存策略。”
7. 别等完美了再上线
我很多的产品上线时，功能只完成了 70%。但如果我等到 100%，可能就错过「热点」了。
Done is better than perfect.
Pieter Levels 的”12 个月 12 个产品”挑战，核心就是这个理念：
“快速做，快速上线，快速验证。失败了就做下一个。总有一个会成功。”