AI 搞钱日报 · 2026 年 10 月 19 日 · 星期一
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企业 AI 项目首单交付后 3 个月没复购,作者补上运行台账、底座复用和二期计价
作者自述第一个企业 AI 知识问答项目验收顺利、尾款到账,但等了三个月没有二期消息,同期三个项目合计营收 50 万+、利润率 75% 以上。他把原因归到三件事没做:质保期内每周五发一份由脚本生成的运行台账,含调用量、成功率、P95、人工介入、兜底五个字段;把检索、权限、审计、兜底抽成可复用底座,第二期只算场景增量;验收材料末尾固定写明底座复用清单、二期计价口径和运维单独计费。
玩法与案例
独立开发者用 4 个 Python 脚本把提示词产出做成 39 个图库商品,跑在 1 vCPU 服务器上
作者自述用一个提示词引擎产出矢量素材,再用 4 个独立 Python 脚本完成元数据 CSV、上传台账、Markdown 转 PDF 和打包封面,最终得到 39 个可上架商品、856 MB 输出,运行环境是 1 vCPU、2 GB 内存、无 GPU 的服务器。
用 C# 做离线 PDF OCR 转 Excel,把客户每周 6 小时录入压到 20 分钟
作者交付的一个真实项目中,客户每周 6 小时的手工单据录入被压缩到 20 分钟,方案为纯离线 .NET 桌面链路,不上云 OCR。
非全职开发者用 Claude Code 搭出 1300 页韩语信息站,服务器与 API 账单为 $0
一位非全职开发者用韩语描述需求,让 Claude Code 完成规划、编码、部署、调试和图片视频,做出约 1300 个静态页面的韩语信息站,每小时自动重建一次,服务器与 API 账单为 $0(域名和 AI 订阅另计)。
开发者把 Jev AI 接入 3 款游戏,2 次失败 1 次成功
独立开发者把 TypeSafe 的 Jev 模型接入自己三款游戏,两次失败一次成功。失败一:实时操控赛车球的 AI 跑出 51.7 秒,输给一行只在大鹰出现时跳跃的规则(44.3 秒),原因是 120ms 发请求、205ms 才返回,且模型对时间数字判断弱。
独立开发者分享 App 商店 ASO 四步法,并开源自建关键词追踪工具 AsoBeast
独立开发者 /u/Adex77 以自己上架 Google Play 和 App Store 的地理猜谜游戏 Where Am I? 为例,给出先做 ASO 再投广告的四步做法:选两三个词、前十名都是小应用的短语,把关键词放进 iOS 的标题、副标题和 100 字符关键词字段,每天追踪排名,再从竞品一星二星评论里找下一个词。
独立开发者 AI 面试辅助 SaaS 月收入约 1.1 万美元,正寻求出售
作者在 r/microsaas 发帖称,自己独立开发的 AI 面试实时辅助 SaaS 当前月收入约 1.1 万美元,月支出约 2330 美元,近 30 天访问量 43,369,自 2 月 1 日以来累计 850 笔付费订单,客单价约 40 美元,注册转试用转化率 14.2%,客户覆盖美国及海外市场。
作者租用他人白标 SaaS 贴牌运营,两个月做到 $3.9k MRR
作者在 r/SaaS 自述,此前做过 10 多个没人用的 SaaS,这次改为找一款已有客户、提供白标(whitelabel)的 SaaS,贴上自己的品牌,只做营销,两个月后达到 $3.9k MRR,没有写任何产品代码。获客渠道是 LinkedIn 外呼和 TikTok、IG、YT 上的 UGC 视频。原文未披露白标成本、定价和客户数量,收入为作者自述,无后台截图佐证。
工具与避坑
开发者上线 everybacklink.com,收录 509 个可提交外链站点供 bot 自动提交
作者在 V2EX 分享自建的外链目录站 everybacklink.com,收录 509 个可提交站点,按 AI 工具目录、SaaS 目录、发布平台、社区、博客平台、开发者平台等分类,其中 214 个免费或有免费方案,可按价格和分类筛选。
Rubi 开源知识图谱插件,帮 Claude Code 少重读上下文、实测步骤减 37%
作者发布开源项目 Rubi,一个给 AI 编程智能体用的知识图谱与上下文管理器,核心是标准 MCP server,可接入 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor 等。
BeatBrowser 开源 Chrome 扩展,让 Codex、Claude Code 通过 MCP 共用已登录的 Chrome
作者发布 MIT 开源的 BeatBrowser,由 Chrome 扩展加本地 Node 桥接组成,让 Codex、Claude Code、Cursor 等 Agent 通过 stdio MCP 操作你日常那个已登录的 Chrome,每个任务在独立窗口里跑,可暂停、接管、清理。
港大开源 Vibe-Trading 部署实录:用自然语言做 A 股研究与回测
香港大学团队开源的金融研究项目 Vibe-Trading 在 GitHub 已获 3.5 万多 star,支持 A 股、港股、美股行情查询、策略研究与历史回测,用户用自然语言提问即可调用数据、跑回测并生成报告。
快讯
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