独立开发者的财富密码:用 AI 编程扫描竞品差评,找到那些年入百万的“烂软件”

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最好的商业机会,从来不是想出来的,而是听出来的。

最近看到一个神贴,看得我心里直痒痒。

有个哥们做了一件极其硬核的事:他写了个 Python 脚本,把 Google Play 和 App Store 上 5000 多个头部 App 的 5 万多条差评全抓下来了。

他没去跟人对喷,也没去感叹世态炎凉,而是把这些差评全丢给了 AI,做了一次深度的“商机扫描”。

结果非常震撼:在大家都在抱怨“现在做什么都卷”的时候,他发现到处都是用户跪着求你收钱的信号。

今天小虎就拆解一下这种“降维打击”的财富密码,建议先点赞收藏,这真的是能直接开干的生意经。

  1. 认知差:别找 1 分的,要找 3.5 分的

很多人找机会,要么看最火的,觉得跟着大厂有肉吃;要么看最烂的,觉得只要我做得比他好就行。

但 Reddit 评论区里有个高人,点出了一个反直觉的黄金准则

“别去看那些 1 分的 App,那通常是垃圾;要去搜那些年收入在 10 万 -50 万美金,但评分在 3.5 分以下的软件。”

老铁们,品品这句话。

1 分的 App 说明需求可能根本不存在,或者已经彻底死透了。但 3.5 分说明什么?

说明这个需求是真实存在的,而且已经有一大波人付过钱了(PMF 已验证)!

但为什么只有 3.5 分?因为产品做得烂,可能因为大厂内部斗争没人管了,或者开发者赚够了躺平了。

这就是我们“超级个体”的绝佳入场券:需求有人买单,对手正在拉胯。 这种“降维打击”最香了。

  1. 方法论:AI 时代的程序员调研 SOP

以前这种调研得请个咨询公司,花几万块写 PPT。现在呢?小虎教你一套极简 工作流

  1. 情报抓取(Scrape)

    1. 国内:推荐用 MediaCrawler 这种开源神器,小红书、知乎、抖音的评论一键拉取。
    2. 国外:Python 调个 google-play-scraper 库,分分钟搞定。
  2. AI 深度清洗(Analyze) : 把几千条原始数据塞给 Claude 或者 GPT-5o。

    1. 提示词参考“分析以下差评,过滤掉单纯的情绪发泄,总结出前三个高频功能痛点。假设我是竞争对手,请告诉我从哪个功能点切入最能抢走他们的用户?”
  3. 原型出招(Build) : 总结出来的 PRD 直接喂给 CodeBuddy 或者 antigravity

说实话,现在的 AI 编程工具,简直是给程序员装上了翅膀。你一个人,就是一支调研、设计加开发的加强连。

  1. 商业洞察:四个“捡钱”的方向

通过分析这 5 万多条差评,这位 Reddit 网友总结出了四个最容易“搞钱”的平替方向:

  • 功能缺失:大厂嫌麻烦不做的“小功能”,正是用户的刚需。
  • 性能灾难:大厂 App 动不动几百兆,点一下卡三秒,你做一个几兆的精简版,用户能把你吹上天。
  • 定价愤怒:强行包年订阅、吃相难看的软件,正是你用“买断制”或“良心价”偷袭后院的好机会。
  • 隐私流氓:一个手电筒、一个记账软件非要看我地理位置?做一个 “纯本地、零权限” 的版本,本身就是巨大的卖点。

🎁 小虎私藏:差评掘金 Prompt 工具包

为了让老铁们拿走就能用,我把这两套私藏的 Prompt 整理出来了。这也是这篇文章最值钱的地方,建议截图保存。

第一阶段:淘金者(从海量废话中提取价值)

适用场景:当你抓了一堆 CSV 格式的差评数据,不知道从哪看起时。

你是一位资深产品分析师。下面是 [某App名称] 的 500 条负面评价。
请执行以下操作:
1. 噪音过滤:剔除纯情绪宣泄(如“垃圾”、“不好用”)的无效评价。
2. 痛点聚类:将剩余评价归纳为 3-5 个“痛点簇”。
3. 权重分析:为每个痛点簇标注“出现频次”和“痛苦指数(1-10)”。
4. 核心诉求:总结出用户愿意为之付费的一个“缺失功能”

第二阶段:暗杀者(直接生成产品原型方案)

适用场景:拿到痛点后,直接让 AI 帮你规划如何“偷袭”竞品。

你是一位全栈架构师和产品经理。基于刚才总结出的痛点 [列出痛点],请为我设计一个“精简版平替”。
任务要求:
1. 价值主张:用 3 句话描述为什么用户要从原 App 迁移到我的产品。
2. 极简功能集:列出只针对上述痛点的 MVP 功能清单。
3. 技术选型:推荐一套适合“超级个体”快速交付的栈(如 Next.js + Supabase)。
4. 开发指令:请生成一段适合在 Cursor 中初始化的 `.cursorrules`,确保代码风格简洁且隐私至上。

4. ### 个体赋能:从“打工人”到“调研专家”

我常说,这个时代,缺的不是技术,是发现问题的眼睛。

别再纠结用 React 还是 Vue 了,也别再焦虑大模型会不会取代程序员。

在大模型眼里,这些几万条的差评只是文本;但在你眼里,它们应该是跳动的钞票真实的用户需求

知乎上也有个案例,有人爬了 20 万条 3C 产品的差评,最后改进了一个充电宝的接口设计,毛利直接翻倍。

AI 时代,我们最大的优势不是写代码快,而是我们能用更低的成本,去触达这些真实存在的“痛苦”,然后用技术去抚平它。


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