产品经理+AI编程：清明3天假期，从赛道调研到AI音乐SaaS上线的全过程

一、引言

哈喽各位圈友，我是yeStwind。

目前在参加生财有术的「AI 视频 SaaS 网站」航海项目。先交代一下背景：我本科软件工程，研究生读的工商管理，大学时发布过一个很简单的博客网站，但毕业后一直做产品经理，日常工作更多是商业模式思考、增长策略、变现设计。代码能力？只能说懂点技术，离"全栈开发"差得远。

先说结论：我利用清明节3天假期，从零搭建了一个完整的 AI 音乐生成 SaaS 平台 Melify.ai 并上线。 其中第一天在做赛道调研和战略分析，真正写代码只有2天。最终产出：44次代码提交，421个源文件，33000多行代码——全程靠 AI 编程工具完成。

虽然还没跑通收入，但作为一个产品经理，我想分享的不只是"怎么建站"，而是从赛道选择、竞争策略到快速落地的完整思考路径。

这篇文章主要讲清楚以下几个问题：

一、我是怎么做赛道调研和竞争分析的？二、Melify 的差异化定位是什么？三、清明3天的完整建站流程四、产品经理怎么用 AI 编程工具搞定技术？五、A梦老师的 VideoFly 模板到底有多香？六、目前的进展和下一步打法

二、赛道调研：为什么选 AI 音乐而不是 AI 视频？

航海项目给的方向是「AI 视频 SaaS」，但我没有直接跟着做视频。做产品的第一步不是写代码，是想清楚：做什么、不做什么、为什么。

1、第一步：用 ChatGPT 做行业扫描 + 域名选型

我先跟 ChatGPT 聊了一轮 AI 视频网站的行业现状。结论是视频赛道太挤了，于是话题自然转向了 AI 音乐生成——竞争格局明显更好。AI推荐的视频站域名，居然大部分都被注册了，这个赛道过于拥挤，似乎机会不多，但是借助本次航海的模板，做其他方向问题不大。

聊了几轮之后，我考虑换个赛道做ai生成音乐，继续跟gpt讨论：

确定方向后，下一步是选域名。我让 ChatGPT 帮我头脑风暴，推荐了好几批域名方案，按"Music/Melody 派""Tune 派"等风格分类。结果一查，推荐的好域名大部分都已经被注册了——Melodya.ai、Melodio.ai、Tunezy.ai……经过几轮讨论和反复查询，最终锁定了 Melify.ai：简短、好记、有"Melody"的音乐感，.ai 后缀天然表达 AI 属性。

多轮讨论后决定注册Melify

2、第二步：用 Gemini Deep Research 做竞争策略

域名定了，接下来要想清楚竞争策略，这里可能跟我学习企业战略管理有关，上来先考虑定位。我先试着跟 ChatGPT 讨论"Melify 应该怎么跟 Suno 竞争"，但老实说，GPT 给的策略方案比较泛泛——"提供更好的用户体验""做差异化定价"之类的正确的废话，缺乏基于真实市场数据的深度分析。注意，这里要用gpt的pro模式，选中进阶专业选项。

给gpt发调研需求，经过12分钟调研，给了我一分看起来还可以的报告，但是我觉得没达到预期。

于是我切换到了 Google Gemini 的 Deep Research。Gemini 花了大概十几分钟自动搜索、阅读了大量网页，最后给出了一份七章、近万字的深度研究报告。说实话，这份报告的质量让我非常惊讶——不是拍脑袋的建议，而是有数据、有论据、有竞品病理学分析的战略级研究。

这份报告给了我几个改变产品方向的关键洞察：

洞察1：市场规模比想象的大得多。 2025年全球 AI 音乐生成市场已达 44.8 亿美元，CAGR 23%-30%，到 2030 年将突破 128 亿美元。这不是一个小赛道，是一个正在爆发的巨大市场。SUNO居然是个26年营收预期8000万美元的公司。

洞察2：专业音乐人不是目标用户。 全球仅 3% 的专业音乐制作人完全依赖 AI 创作，他们更在意精细控制（和声走向、混音参数、时值微调），AI 的"黑盒"属性让他们抵触。但关键是——小白用户根本不在乎那 75% 的专业细节。增量市场在短视频创作者、播客播主、中小企业营销人员手里。

洞察3：Suno 的系统性缺陷。 Gemini 的报告深挖了 Suno 的用户投诉数据，发现了三个致命问题：

（1）界面卡顿导致误操作扣积分——用户还没写完 prompt 就被触发了生成，积分白白消耗，这让付费用户极其愤怒

（2）移动端是"阉割版"——缺少增量延展、音频分轨等核心功能，用户只能痛苦地在手机浏览器用网页版

（3）V5.5 模型升级引发社区反弹——强制更新后音质断崖下跌，老用户发现以前能生成的效果现在做不出来了

洞察4：小白用户的"光标恐惧症"。 现有平台打开就是一个大空白文本框，小白用户面对空白不知道该输入什么。他们会写出"一首关于夏天的伤感歌曲"这种极度模糊的描述，导致 AI 盲猜出平庸的结果。真正的解决方案不是教用户写 prompt，而是用场景化模板和情绪标签替代文本输入。

洞察5：竞争不只来自音乐平台。 CapCut（剪映）正在把 AI 配乐集成到视频剪辑流程里，昆仑万维的 SkyMusic 在亚洲市场发力，ElevenLabs 从语音合成跨界到音乐。未来的竞争不是"谁的模型更好"，而是"谁的用户体验更好、谁的工作流更顺"。

综上，竞品有很多问题，如果切入，还是有机会的。

3、调研结论

综上所述，AI 视频赛道太卷了。 Pika、Runway、Luma、可灵、Sora……大厂+明星创业公司扎堆，一个人想在这个赛道做出差异化，几乎不可能。AI 音乐的窗口期还在。 赛道里真正有影响力的只有 Suno 和 Udio。Google 搜"AI music generator"，排名靠前的独立站不多，大量长尾关键词（"AI song maker"、"AI music creator free"）还有空间可以切入。

4、竞争格局分析

维度

AI 视频

AI 音乐

头部玩家

10+ 家（Pika、Runway、Luma、可灵、Sora……）

2-3 家（Suno、Udio）

独立站竞争

非常激烈，大量独立站涌入

相对蓝海，独立站不多

API 可用性

分散，各家接口不统一

第三方 API 成熟（KIE.ai 封装了 Suno 全量能力，这点很关键！）

关键词空间

主词竞争度极高

长尾词仍有大量机会

用户付费意愿

高但竞争分流严重

高且竞争对手少

结论：选 AI 音乐，竞争更小，API 更成熟，窗口期更明确。Suno 的用户痛点清晰可见，留给了差异化产品巨大的切入空间。

三、Melify 的差异化定位：不做 Suno 的复制品

选好赛道只是第一步。如果只是做一个"Suno 的换皮版"，没有任何竞争力。做 PM 做多了有一个本能：不跟巨头正面打，找他不想做或做不好的缝隙切入。

第一，Suno 强在哪，弱在哪？

Gemini 的报告帮我做了一次 Suno 的"病理学分析"。

Suno 的强项是毫无疑问的：2024 年营收 4600 万美元，250 万活跃用户，免费到付费转化率高达 16%（消费级 AI 工具里顶尖水平）。它的 Transformer 模型在人声自然度、歌词咬字清晰度上确实是业界标杆。

但 Suno 的产品设计明显偏向有音乐基础的创作者——界面术语多（BPM、progression、instrumentation）、Custom 模式需要自己写歌词和选风格标签、创作流程假定用户知道自己想要什么。

报告里有一个数据特别打动我：全球仅 3% 的专业音乐制作人完全依赖 AI 创作。 这意味着 Suno 的核心用户群其实很窄。而大量搜索"AI music generator"的人并不是音乐人，他们是：

（1）想给短视频配一首 BGM 的内容创作者

（2）想给朋友生日做一首歌的普通人

（3）想体验一下"AI 作曲"的好奇用户

（4）需要商用配乐的中小企业主

这些人的核心需求不是"创作音乐"，而是"得到一首能用的歌"。 他们面对空白的文本输入框时会产生"光标恐惧症"——不知道该写什么才能得到好结果。他们不会输入"120 BPM, Dark Synthwave, deep 808s, gliding bass"，只会写"一首关于夏天的伤感歌曲"。

Suno 服务的是那 3% 知道自己要什么的专业用户。而 97% 的人需要一个"最懂人类模糊情绪的智能音乐副驾"。

第二、Melify 的定位

基于 Gemini 报告的洞察，我确定了 Melify 的核心策略：不在底层模型上跟巨头死磕，而是在应用层构建"用户体验翻译引擎"。具体来说：

1. 1. 消灭空白文本框——首页就是生成器，用场景化模板和情绪标签替代 prompt 输入。用户不需要懂音乐术语，点几个标签就能生成。（这点我目前做的还不好在，但是是努力方向）
2. 2. 首页即产品——不注册就能体验，降低试用门槛到零（看过小排老师前面的课程，深以为是）
3. 3. 引导式体验——风格选择用直观的分类标签（"赛博朋克""深夜 emo""阳光活力"），而不是让用户自己输入"jazz fusion with syncopated rhythms"（这个实现了，但是体验仍需优化）
4. 4. 保护用户积分——对标 Suno 的误操作扣费痛点，确保生成前有确认机制，不让用户的钱"不明不白地花掉"

这个定位决定了后续所有的产品决策——从首页设计、功能优先级到定价策略。

四、清明3天建站全流程

1、时间线总览

阶段

时间

核心产出

Day 1

4/5（周六）

赛道调研 + 竞争分析 + 战略定位 + 模板初始化

Day 2

4/6（周日）

核心功能开发 + 首页 + 视觉系统 + 支付接入

Day 3

4/7（周一）

定价体系 + Google 登录 + WAV 特权 + Pricing 页

后续迭代

4/8-4/11

SEO、i18n、Studio重构、播放器、订阅管理

2、Day 1：想清楚再动手（4月5日）

这一天没写一行业务代码，全在跟 AI 对话和思考。

上午：先跟 ChatGPT 聊 AI 视频行业现状，结论是太卷了，转而讨论 AI 音乐赛道。然后让 GPT 头脑风暴域名——推荐了 Melodya.ai、Melodio.ai、Tunezy.ai、Tunely.ai 等好几批方案，一查大部分都被注册了。经过反复讨论和尝试，最终锁定了 Melify.ai，立刻买下域名。

下午：域名到手后，我想让 ChatGPT 帮我做竞争策略分析，但发现 GPT 给的方案太泛——"提供更好的体验""差异化定价"，都是正确的废话。于是切换到 Gemini Deep Research，给它一段详细的 prompt，让它深度调研 AI 音乐市场并形成竞争策略。Gemini 花了十几分钟，产出了一份七章近万字的研究报告——从市场规模（44.8 亿美元）、Suno/Udio 的系统性缺陷、小白用户的认知壁垒，到差异化策略和获客路径，全部有数据支撑。基于这份报告，我确定了 Melify 的核心定位：不做 Suno 的复制品，做"面向小白用户的音乐生成 Canva"。

晚上：fork A梦老师的 VideoFly 模板，跟着配套视频教程走了一遍初始化流程。模板内置的 Skill 引导非常方便——品牌名、配色、域名、环境变量，跟着提示一步步填就行，不用翻代码找文件。大概一两个小时就把数据库、Vercel 部署、本地开发环境全部跑通了。

3、Day 2：从零到核心功能上线（4月6日）

这是产出最密集的一天。靠 AI 编程工具（Claude Code），我在一天之内完成了：

音乐生成全链路——对接 KIE 的 Suno API，跑通了完整的业务流程：

代码块
Plain Text
复制
用户输入 prompt → 冻结积分 → 调 API 生成 → 回调接收结果 → 上传 R2 存储 → 前端播放 → 结算积分

首页 Hero 区——直接把音乐生成器放在首页最显眼的位置。没有"了解更多""免费试用"之类的按钮，用户一进来就能输入文字、点击生成、听到结果。

全站视觉系统——确定了品牌色（晴空蓝 #4DA3FF）、字体（Manrope）、暗色主题，从"模板味"变成有品牌辨识度的产品。这里是我根据产品定位让GPT生成视觉设计规范，请claude code按照视觉规范落地实施。

下载和播放器——首页和 Studio 的结果区都加上了下载按钮和内联播放器。

4、Day 3：支付 + 定价闭环（4月7日）

这天提交了15次，是改动最频繁的一天。

核心产出：

（1）Stripe 支付全流程：产品创建 → checkout → webhook → 积分发放 → 订阅管理（这里要说一下，前面我已经准备好了stripe的基础账号，所以没花多少时间，从0注册是要花费些时间的，具体以教练分享的经验为准）

（2）三档订阅定价：Basic$19/月，Premium$29/月、Ultimate $49/月，加年付选项和积分包选项

（3）Pricing 页面：订阅对比表 + 每种模型能生成多少首歌的明细 + FAQ

（4）Google One Tap 登录：一键登录，降低注册摩擦

（5）WAV 无损格式：作为 Premium 会员专属特权——这不只是功能，是创造升级动力的产品策略

5、后续迭代（4月8-11日）

假期结束后，利用每天的碎片时间继续打磨：

（1）SEO 全面升级——sitemap、robots.txt、结构化数据、Open Graph 全部配齐，这里我使用了github的“https://github.com/msitarzewski/agency-agents”这个项目里的seo专家skill，针对"AI music generator"等关键词优化

（2）Suno API 100% 覆盖——续写、Remix、风格控制、自定义歌词等全部对接

（3）i18n 国际化——英文/中文双语，200+ UI 字符串翻译

（4）Studio Hub 重构——把生成、续写、Remix、上传等入口收敛到统一页面

（5）全局播放器——Spotify 风格底部播放栏，切换页面不中断播放

（6）订阅管理——Stripe Billing Portal + 年付按月发放积分

五、我的 AI 协作工作流：三个 AI 各司其职

这可能是大家最好奇的部分：一个主业是 PM、代码能力有限的人，怎么在2天内搞出33000行代码的产品？

先说一个我这次最深的体会：代码实现其实是整个链条中最简单的环节。 真正决定产品价值的是需求——你是不是在解决一个真实的、足够大的用户问题。需求想对了，代码交给 AI 写就行；需求想错了，代码写得再漂亮也没用。

1、AI使用建议

根据我最近使用的经验，这里有一个实操心得：

这次建站过程中，我同时使用三个 AI 工具，它们各有明确的角色：

Gemini = 战略分析师负责深度调研、市场分析、竞争策略。它的 Deep Research 功能能自动搜索大量网页并形成结构化报告，适合需要数据支撑的决策。Gemini目前做调研报告我感觉是体验最好的，可能与google做搜索的基因有关。

ChatGPT = 产品经理负责头脑风暴、方案发散、细化产品设计。比如域名选型、功能优先级讨论、定价方案推演。它的对话能力很强，适合反复讨论和迭代想法。GPT思维确实最发散，

Claude Code = 程序员负责代码实现。它能读取整个代码库，理解项目上下文，直接在文件里写代码。不是"给你一段代码让你复制粘贴"，而是直接操作你的项目。

三者之间还可以互相协作——我把 Gemini 的调研报告喂给 ChatGPT，让它基于市场数据细化产品方案；再把产品方案交给 Claude Code 去实现。有时候 Claude Code 实现过程中遇到技术选型问题，我也会拿去跟 ChatGPT 讨论利弊。

把claude code的开发方案给codex评审，评审结论给claude code完善方案，讨论几轮如果觉得没有争议，那么就可以定稿，启动开发。

一个重要原则：直接用世界最强的模型

我全程用的都是各家最头部的模型——Gemini 用 Deep Research，Claude 用最新的 Opus。

为什么？因为用二线模型看似省钱，其实你是在帮它做测试。 输出质量不稳定，你花在纠错和返工上的时间远超节省的那点成本。时间才是最贵的资源，尤其是清明假期只有3天。

2、具体怎么用 Claude Code？

1. 给竞品截图，让它照着做

比如我想要一个类似 Spotify 的播放器，就截一张 Spotify 的图给它，说"参考这个设计做一个全局播放器"。它会生成完整的组件代码——播放/暂停、进度条、音量控制、歌曲信息展示。

2. 用产品语言描述需求，不用写技术方案

比如"对接 KIE 的 Suno API，实现音乐生成全流程：用户输入 prompt → 调 API → 回调处理 → 存储 → 播放"。它会自动规划代码层级（provider 层、service 层、API route、前端 hook），然后一次性生成。

3. 遇到 bug 直接贴报错

部署到 Vercel 后各种报错，我把报错信息贴给它，它能定位是哪个文件哪一行的问题，给出修复方案。

4. 做产品决策，让它执行

比如"WAV 无损下载作为 Premium 会员特权，免费用户和 Basic 用户看到 WAV 按钮但点击弹出升级提示"——这是一个产品决策，不是技术决策。我说清楚"要什么效果"，它来解决"怎么实现"。

3、关键产品决策

决策

选择

PM 视角的理由

赛道

AI 音乐而非 AI 视频

竞争格局更有利，个人有窗口期

定位

面向小白用户

避开 Suno 的核心用户群，找差异化空间

首页

直接放生成器

最短转化路径，降低体验门槛

新用户

送 40 积分（2次体验）

够体验、不够用，形成付费动力

差异化权益：WAV格式

Premium 专属特权

不是技术决策，是 upsell 策略

差异化能力：风格允许选择而非仅支持填入

标签分类而非自由输入

小白用户不知道该输入什么

说实话，我发现产品经理用 AI 有一个非技术人想不到的优势：

PM 天然擅长"描述需求"。 我每天的工作就是写 PRD、画原型、跟开发沟通"我要什么"。这个能力直接迁移到 AI 编程上——你描述需求越清楚，AI 输出的代码质量越高。

但我更想强调的是：PM 的核心价值不在于"指挥 AI 写代码"，而在于"想清楚应该让 AI 写什么代码"。 需求决定价值，代码只是实现手段。一个好的产品需求能解决真实的用户痛点，一个差的需求即使实现得再完美也不会有人用。

这也是为什么我花了整整一天做调研和思考，只花了两天写代码——那一天想清楚的东西，比后面两天写的所有代码都重要。这里我想到了小排老师说的慢就是快，何其相似。推荐5年以上的PM看一本书《俞军产品方法论》。

六、A梦老师的 VideoFly 模板到底有多香？

必须单独说说这个模板，因为它是我能3天上线的最大功臣之一。

这次航海项目是 A梦老师基于他自己实际跑通的视频站搭建的 VideoFly 模板。注意，不是那种"教程里随便攒的 demo"——而是一个真正在线上跑过、验证过商业闭环的成熟产品模板。区别非常大。模板地址：https://github.com/zifeixu85/videofly-template；模板文档地址：https://docs.videofly.app/；模板在线体验地址：https://videofly.app/；

1、模板本身就建得非常好

说实话，拿到模板源码的时候我是有点惊讶的。代码结构清晰，模块划分合理，不是那种"能跑就行"的质量，而是正经的工程级代码：

1. 1. 认证系统——Google OAuth、Magic Link、Session 管理、中间件保护，全套开箱即用
2. 2. 积分系统架构——这是模板最值钱的部分。FIFO 消耗、冻结/结算/释放、过期处理、交易记录。说实话这套积分逻辑，如果自己从零设计，光是想清楚"生成中的积分要不要冻结""失败了怎么退回"就得琢磨好久
3. 3. 支付集成骨架——Stripe webhook 处理、订阅状态同步、Customer 管理，不用自己踩那些签名验证、重复事件的坑
4. 4. 数据库设计——用户表、积分包表、交易记录表、业务数据表，Schema 设计考虑周全
5. 5. 技术选型——Next.js 15、Drizzle ORM、Better Auth、shadcn/ui，全都是当下最优的选择，而且已经验证过彼此兼容

2、最惊喜的是 Skill 引导式配置

模板里内置了一套Skill 命令系统，这个设计对小白来说简直是救星。

什么意思呢？正常情况下，你拿到一个代码模板，要改品牌名、改配色、改定价、配环境变量……光是搞清楚"改哪个文件的哪一行"就得半天。但 VideoFly 的 Skill 把这些高频操作都封装成了交互式引导——你输入一个命令，它会一步步问你：品牌名叫什么？主色调选哪个？订阅定多少钱？新用户送多少积分？

不用翻代码，不用看文档，跟着引导填参数就行。 对我这种代码能力有限的人来说，这个设计把"配置一个新项目"的门槛降到了接近零。

3、A梦老师的视频教程也很给力

除了模板本身，A梦老师还录制了非常详细的配套视频教程——从环境搭建、模板初始化、参数配置，到部署上线，每一步都有手把手的演示。地址：AI 视频 SaaS 站丨教学视频

我是那种"看文档容易漏步骤，看视频跟着操作最靠谱"的人。A梦老师的视频讲解节奏刚好，不啰嗦也不跳步，跟着做完全没有压力。即使是完全没有编程经验的圈友，照着视频走，也能把项目跑起来。

模板质量 + Skill 引导 + 视频教程，三件套组合在一起，这就是为什么建站速度能飞起来。 如果没有这套东西，光是从零搭项目骨架、选技术栈、配置认证和支付，至少得花一两周。

4、模板没法帮我做的

当然，模板再好也有边界。以下这些必须自己搞定：

1. 1. 赛道选择和竞争策略——这是商业判断，不是技术问题。需要商业经验沉淀，生财社区的成功案例就是最好的老师。
2. 2. 产品定位和用户体验——"面向小白用户"的设计思路需要自己想，需要产品经验，最简单的办法就是把自己变成小白用户，想象自己会怎么使用这个产品。
3. 3. AI API 对接——每个 Provider 的接口都不一样，音乐和视频的业务逻辑也完全不同，需要调研各个平台api文档，分析其能力和定价差异。
4. 4. SEO 和增长策略——关键词研究、内容规划，这里我不是专家，自己做的也不太好，就不献丑了，生财社区有很多经验贴，我也在学习中。
5. 5. 定价设计——三档怎么定、年付怎么处理、新用户送多少积分。这里最简单的办法就是看竞品，跟A梦老师讲的一样；但是如果要成为定价专家，marketing领域有一门专门的pricing课可以找相关的资料学习。

七、目前的进展和下一步打法

1、目前的状态

已上线的：

（1）完整的音乐生成功能（Suno V4-V5.5 全系列模型）

（2）三档订阅 + 积分包的完整支付闭环

（3）英文/中文双语支持

（4）SEO 基础配置（sitemap、robots、结构化数据）

（5）全局播放器 + Spotify 风格 UI

（6）Google One Tap 一键登录

还没跑通的：

（1）付费用户（坦诚说，还是0）

（2）稳定的自然搜索流量，现在还在冷启动

（3）社交传播机制

2、下一步怎么打

我的思考不是"接下来写什么代码"，而是重点考虑"怎么获取第一批用户"。

1. 1. SEO 内容矩阵——围绕"AI music generator"、"AI song maker"、"create music with AI"等关键词产出博客内容，争取长尾词排名。这是最低成本的获客方式。
2. 2. 产品体验差异化——持续优化"小白友好"的体验。比如：一键选风格（而不是让用户自己描述）、生成结果的分享功能（让用户帮我传播）、更直观的歌词编辑器。（这点是最重要的）
3. 3. 社区冷启动——Reddit 的 r/AIMusic、Product Hunt、相关 Discord 社区。不是去发广告，而是参与讨论、提供价值，让人自然地知道 Melify。
4. 4. 数据驱动迭代——GSC 已经接好了，接下来要认真看数据：用户在哪一步流失？生成完成率多少？从免费到付费的转化漏斗在哪里卡住了？

3、一些反思

做到现在，有几个感受越来越强烈：

第一，建站真的是整个链条中最简单的部分。 有模板 + AI 编程，一个产品经理 3 天就能搭出完整的 SaaS。难的是前面的"想清楚做什么"和后面的"让人愿意付费"。代码实现在中间，反而是最确定性的环节。

第二，需求的重要性远大于代码实现。 我越做越觉得，一个产品值不值钱，完全取决于它解决的用户问题有多大。代码写得再漂亮，如果解决的是一个伪需求，也没有任何价值。反过来，哪怕代码写得粗糙一些，只要切中了真实痛点，用户照样会买单。

第三，AI 赛道仍然处于极早期。 很多人觉得"大模型套壳"没前途，但说实话，我们离发挥出大模型能力的极限还远得很。现在大部分 AI 产品只是把模型的原始能力简单包装了一下，在用户体验、场景适配、工作流整合上做的远远不够。这恰恰意味着——即便是"套壳"，只要在体验层做到极致，依然有巨大的价值空间。 Canva 某种意义上也是"设计工具的套壳"，但它通过极致的小白体验，做成了百亿美元的公司。

但话说回来，航海的价值恰恰在于它逼你先把产品做出来。 有了一个活生生的在线产品，你才能开始验证那些关于定位、定价、获客的假设。在脑子里想一百遍"我的产品应该面向什么用户"，不如上线后看一眼真实数据来得有效。Melify 目前还非常粗糙，离我想象中的"音乐生成 Canva"还有很远的距离，但至少它已经在路上了。

八、给圈友的几点分享与总结

1. 需求 > 代码。想清楚要解决什么问题，比写出漂亮的代码重要一百倍。

我 3 天假期花了 1 天调研和思考，只花 2 天写代码。如果跳过那一天直接开干，大概率做出来一个"AI 视频换皮网站"，跟航海里几百人撞车。一天的深度思考，换来了差异化的赛道和定位——这比后面写的所有代码都有价值。

2. 用最强的 AI，直接用最头部的模型。

Gemini 做调研、ChatGPT 做产品、Claude Code 写代码——三个 AI 各司其职，两两之间还能互相协作。但不管用哪个，都直接上最强的版本。用二线模型看似省钱，其实是你在帮它做测试，花在纠错返工上的时间远超节省的成本。

3. A梦老师的模板 + AI 编程 = 产品经理的全栈工具箱。

模板解决"基础设施"（而且 Skill 引导让配置门槛接近零），AI 编程解决"业务实现"，产品经理解决"做什么、为谁做、怎么卖"。三者结合，一个人就能跑完从调研到上线的全流程。

4. AI 赛道远没到天花板，不要被"套壳"这个词吓到。

大模型的能力远没有被充分发挥。现在大部分 AI 产品只是对模型做了简单包装，在场景适配、用户体验、工作流整合上还有巨大的空间。谁能把体验做到极致，谁就能在"套壳"的基础上建立真正的壁垒。

5. 先上线，再迭代。

Melify 现在还很粗糙，离理想状态差得远。但它已经在线上了，Google 已经开始收录了，偶尔有自然流量进来了。一个在线的 60 分产品，比一个本地的 100 分产品有价值得多。

最后放个以B站很火的鬼畜视频华强买瓜为灵感生成的音乐，来结束分享：