Japanese
Pauline Clavelloux是一名数据科学家,毕业后曾加入Accenture与Microsoft的合资企业担任数据分析师,随后进入IBM并在数据科学领域发展,晋升为经理。
她在IBM工作期间意识到,数据科学并非她终身的追求,创业才是她的梦想。
然而,由于经济压力,她并未立即辞职,而是选择在业余时间探索副业。
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Cantonese
Pauline:是的,第一个叫“AI猫咪心情分析器”,通过猫叫声判断主子情绪。上线3天只有我妈和她的猫在用。
Short drama library
第2次试错:餐厅菜单生成器(赚了200)→客户留存率仅3
第3次试错:TikTok脚本助手(月入500)→ 被ChatGPT冲击
第4次试错:3D户型图工具(获50个用户)→ 技术门槛过高
Google Spider
Film Library
根据采访内容,她会问客户问题,如“这个问题的频率如何?”“我能做得更好吗?”“能否盈利并找到客户?”如果答案均为“是”,她便开始行动。
Game interaction
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MVP的开发速度很快,据她自己描述,可能仅用一个月就完成了初版,但质量不高。她强调“越早推出越好”,因为客户的需求可能与想象不同。通过快速推出,她能根据真实用户反馈调整方向。她最初的MVP功能有限,但足以展示价值,随后花了一年时间持续改进,包括提升界面和输出质量。
技术栈方面,她主要使用Python开发AI模型,结合图像处理工具实现生成效果。数据库认证使用Supabase,沟通工具包括Discord,与合作者每天交流;客户支持通过Crisp实现,营销工具包括Buffer(用于调度X帖子)和Beehive(用于发送新闻简报)。根据采访,她每月运营成本约3000~4000欧元,包括服务器、广告和自由职业者费用,她更倾向于投资增长而非节省成本。
找到客户是成功的关键,“客户在哪里,你就去哪里”。对于IACrea,她的目标客户是房地产代理商,因此她主要通过Facebook群组和线下活动接触他们。例如,她会搜索LinkedIn上的房地产社区,或参加相关行业活动。根据采访,她的最佳营销渠道是Facebook和线下活动,因为房地产行业更依赖人际互动。
对于另一个产品Nextory(面向开发者与独立开发者),她则利用X平台,因其拥有大量开发者受众。她从仅11个粉丝开始,通过发布数据科学和创业相关内容,经历一次病毒式传播(48小时内增长1000粉丝),目前粉丝已达19,000。
第1周:23个用户(全部来自朋友推荐)
第2周:107人(Facebook群组爆发)
第30天:突破1000用户(房产展会地推转化)
Chinese Simplified
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Catch the doll
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3. 罪恶感消除设计
前线武器:
踩过的天坑:
救命神器:
在这个直男统治的AI战场,我的生存法则:
1. 把性别劣势变成核武器
2. 建立科技女孩夜话Telegram群
3. 生理期编程指南
1. 别在技术细节上纠结太久(第1版根本不需要实时渲染)。她会说:“不要等待完美的产品,快速开始,因为第一个产品很可能失败。”她建议尽快推出MVP,收集大量反馈。
2. 早点收钱!她的前3个项目都死在“免费测试”。
Job
4. 囤积10个马甲账号(用来测试竞品和发“自来水”)。
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在IBM全职工作的同时,Pauline利用夜晚和周末推进项目。她提到,这与全职创业完全不同,时间管理是关键。
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Folk art
All the time
tourism
但最震撼的是这句话:“我的优势不是懂AI,而是比房产中介更懂他们的客户。”或许这就是所有技术创业者的终极命题。
文章来自于“AI创业产品”,作者“AI创业产品”。
【开源免费】scribble-diffusion是一个将AI草图变成家装设计方案的AI项目。该项目功能已经在家装设计领域广泛使用。
项目地址:https://github.com/replicate/scribble-diffusion?tab=readme-ov-file
Sketchhttps://scribblediffusion.com/
【开源免费】Home
项目地址:https://github.com/Nutlope/roomGPT
Sketchhttps://www.roomgpt.io/(付费)
【开源免费】ScrapeGraphAI是一个爬虫Python库,它利用大型语言模型和直接图逻辑来增强爬虫能力,让原来复杂繁琐的规则定义被AI取代,让爬虫可以更智能地理解和解析网页内容,减少了对复杂规则的依赖。
项目地址:https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai
【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。
项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner