独立开发者,都是在哪里寻找产品灵感的?

42 天前
 zhuqingyuuu

最近一直都在留意独立开发者这个角色,自己也尝试着创造出产品出来。但是发现自己不知道应该造出个什么样的产品出来,平常生活中遇到的难题,目前都是有现成的产品来解决了,实在不知道应该去哪里找产品的开发灵感,也就是怎么挖掘出痛点出来。

大神们平时都留意些什么网站或者挖掘的思路都是怎样的?可以分享一下吗?

或者有什么社区、群,让小弟进去膜拜一下也行。

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所在节点    程序员
23 条回复
lstz
42 天前
假如一个行业很少有人做,要不就是它违法,要不就是它不赚钱,要不就是它做起来要点门槛

你可以想一下平时开发过程中有什么痛点,例如 Java 热重载太慢了(jerbel)、Linux 服务器写脚本好繁琐(AI 给你生成一段 script),又或者是平时找安装包好麻烦(集成一个资源网)

以上都是切切实实的痛点,在编程领域你自己能感受到的。至于其他行业,那就更多了,不过因为隔行如隔山,这个要自己去调研,真正赚钱的东西没有人会跟你说的
bug123
42 天前
采集问答网站,用 AI 改写,一天几百刀广告费
duron600
42 天前
BeiChuanAlex
42 天前
抄,就一个字,我只说一次
panbeta
42 天前
在你经常做的事情里面找灵感,去解决这个人群的通用问题。
blakefan
42 天前
虽然有现成的产品,但是不一定做的都好,我最近发现生成 Emoji 挺有意思,但是做的都不是很好,然后就自己做个一个 tiktokemoji.com
xlxx
42 天前
痛点:在算法推荐下,视频推送变成了信息茧房,刷多了无聊,b 站的桌面端甚至不能选不喜欢导致刷出来的直接变成一坨
idea: 每个人转发自己的刷到的视频到一个新的站点,或者做成能自建群组的纯转发视频站
可不行性分析: 既然桌面端刷视频烂了就不刷了,又要转发又要跳转麻烦,不如好好打游戏,视频躺着手机上看
solopython
42 天前
rcba
42 天前
一般是看别人的网站,我最近的思路从这里来: https://tools-ai.work/
zzzyyysss
42 天前
可以做一个收集需求的网站小程序
sdjl
42 天前
@duron600 w2solo.com 这个网站感觉不错,为啥我第一次在 V 站看见这个域名?
oooooooooooooooo
42 天前
多点爱好就会有很多需求涌现
YouMoeYi
42 天前
我说几个
1.
痛点: 写完笔记很少看, 网页/文章剪裁后很少看, PDF 或者电子书高亮/标注后很少看, 截图之后很少看, 收藏了很少看
现有方案:
Anki+Cubox+BookxNote/Logseq/Zotero...
笔记和想法直接写在 Anki 里面, Cubox 剪裁, BooxNote/Logseq/Zotero 看 PDF 然后框选
核心是在 Anki 的间隔重复, 不仅是对笔记进行回顾, 抽认, 也是不断迭代改进
问题主要在于 Anki 本身太垃圾,
- Anki 网页版没法贴图片, 没有卡片浏览器,
- Anki Connector 作为接口必须后台常驻 Anki 客户端, 而且需要手动推送, 无双向同步
- 卡片无法相互引用 也许可以但是很麻烦
总之就是各种问题, 难用
PS: 别吹 Obsidian, 反正我觉得不好用而且 Not User Friendly, 而且 Card/Memo 应该和 Note/Article/Page 同属一等公民, 自动间隔重复, 只有不需要间隔重复的才需要特殊标记而不是反过来. 而大纲笔记只适合结构化而不适合非结构化和半结构化的内容

2.
痛点: 英文读的慢, 英文输入不够, 背单词脱离具体语境(例句给的语境和上下文其实不太够)
现有方案:
- 输入源: Zlib 上的 epub 和 pdf+网页
- Bionic Reading, 把英文单词前几个字母加粗, 可以提升英文阅读速度, 可以转换网页, Epub 如 BionicReading™(付费)和 Jiffy Reader, 这个实现其实不难也有开源的
- TTS+Focus Mode: 光阅读很容易分神/不专注/卡住, TTS 帮你读出来, 并且将正在读的单词高亮 如: NaturalReader, Speechify, Edge 的 Read it aloud
- 划词翻译+上下文保留+生词本重复复习, 如: 沙拉词典能保留上下文, 但欧陆和很多划词翻译并不保留上下文, 而且生词本的间隔重复和复习提醒都做的不够好
- 生词本内的单词在网页或者书中遇到时应当高亮, 如: Relingo
总之就是现有的能实现, 但是就是手动部分太多+拼拼凑凑+某些功能做的不够好, 导致体验不太行

3. 离开视频页面自动开启 Picture-in-Picture 的扩展
不知道是不是 Chrome/API 限制还是我写的有问题, 反正 Store 里面的扩展和我自己写的都有很严重的 bug
但是 Arc 浏览器里面离开视频页面自动开启 Picture-in-Picture 可以很顺畅
btw 可以弄个 arc 的仿品, 只仿部分功能就行, Arc Winows 内测问题挺多而且强制 Win11+注册账户才能用

4. 仿 Rewind AI

5. 主要就是看看 Product Hunter, Kickstarter 等众筹平台, 创业公司列表, 产品新闻和分析, 自己用和体验新产品

6. 将多个产品缝合起来, 缝的好就是好裁缝, 缝的不好就是缝合怪

7. 将 Mac/IOS/Linux 一些独有的东西移植到 Windows/Android, 反过来也同样适用

8. 国外一些比较新/成熟的产品做国内仿品, 反过来也同样适用
iorilu
41 天前
简单点的, 说实话就是抄, 看看国外最新流行啥, 抄到国内就行

这也没啥, 其实 qq,b 站之类不都是把国外新出的东西弄个国内版本
MillerD
41 天前
@YouMoeYi 英文阅读这一段我的想法跟你很像
尤其是生词本/划词/生词高亮/上下文/bionic 这些 几乎一模一样。
我其实试着写了个 electron 的应用来实现,但是 js 相关的 epub 库实在是一言难尽( epub.js 之类),各种问题和 bug ,还有些功能例如页数计算很难实现,总之就是效果不太好,半搁浅的状态。
现在在考虑要不要转到原生去尝试一下或者自己写 epub 的 js 库,无论怎样工作量都不小的感觉
better
41 天前
看排行榜,然后复制竞品
epiloguess
41 天前
hackernews ?
taihengw
41 天前
我感觉这个主要是产品思维的结果,如果你想自己发现灵感,其实很需要培养起自己的产品思维。怎么培养我也不太了解,但是我举个我自己的例子:我在 iPhone 上经常用微信扫码,按理说使用手机的微信扫码这个过程并不复杂,简单几步就完成了。但是当日常用的多了,即使只是这简单的几步有时候也觉得麻烦,后来看到有人分享一个小工具可以从手机主屏直接打开微信的扫码功能,将原来的几步点击优化到 1 步点击,我就很愿意去安装使用,因为这确实为我提升了一点点的使用体验和效率。我觉得这种工具就是产品思维的一个很好的体现。
YouMoeYi
41 天前
@MillerD
其实我还有更多想法,
1. 如词汇量测试不应该仅仅是测个数字, 而是应该能让软件建立一个"熟词本", 一个"熟词本"是{单词, 单词多个含义中的某一个含义, 对这个含义的熟练度}组成的数组, 熟练度有限的含义进行上下文的扩展+反复的测试与抽认
2. 有了熟词本, 通过排除法剩下的全都是生词, 然后我们可以将阅读材料的后 X 页的生词进行提前预习, 并且在预习时通过类似 Transformer 的机制得出上下文中该单词/短语具体的含义(语义变体), 然后可以通过 AI 生成例句和更长的上下文帮助理解和记忆. 总之类似大学英语课文后的词汇表, 但是是更个人化的
3. 预习过后再去阅读, 阅读的过程其实就是在抽认提取+扩展和沉浸上下文, 并且不会那么磕磕绊绊, 频繁的被不知道含义打断从而影响阅读体验, 速度和进度. 当然你也可以直接开始阅读
4. 熟词本, 生词本, 整个语言的词汇/短语熟练度其实是一体的, 区别在于熟词本是你已经熟练并且不需要太过关注的, 生词本是进入了你的领域, 你不熟练并且需要关注的, 换句话说就是并不是所有生词都应该进入生词本, 有些在现在这个 level 少见的单词和含义我觉得没必要花费精力, 而剩下的"知识的荒原"则包含你不知道且你需要/想知道的+你不知道且你也不太需要知道的;
5. 划词翻译, 沉浸式翻译, 全文翻译带来的问题在于我们在阅读时很多时候代入的是其中文含义/英文含义(即替换), 而非(单词<->含义)的关联. 并且对于某些单词我们停下来想一下其实是能想出来它的含义的, 而这种略显艰难的回忆很关键, 但是划词翻译等打断了这种回忆, 相当于做题不自己想直接看答案, 我不否认这种"刷答案/直接看答案"的短期有效性和高效性, 但是对于长期的有效性我持怀疑态度
6. 总体而言我这套其实大体而言就是学校的英语学习体系扩展到学校和课本之外, 再加上个性化+软件化/自动化+AI 化的设想, 学校的问题在于不够个性化, 课本的文章有限, 不能自由的选择材料, 上下文长度不够(跟书籍等相比), 缺乏图片和音视频支持, 应试的刁钻和强行弄出区分度, 过度学习虽有益但是有点太过度了, 接近当前 level 的天花板后边际效益和边际效率急剧递减等等
ben666
41 天前
dperf:我在工作中遇到的一个性能测试的问题,发现现有的商业测试仪、开源测试仪性能都不够,于是就自己写了一个测试仪,开源出去了。
https://github.com/baidu/dperf

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