这两天，我刷到了一个很有趣的产品，叫Socratopia·破卷。

做这个产品的开发者叫吴乐旻，他本来只是想自学AI Science这门课，就用Claude Code给自己造了本一千多页的教材。结果没想到，教材质量意外地好。

但学东西还是要靠意志力硬撑，看到有难度的内容很容易犯困。他就又想了个办法：搭一个二次元角色来教自己，让这个角色全程用苏格拉底教学法，引导自己把知识推理出来。没想到用这个办法，他第一天就高效学了五个小时。

但让我真正感兴趣的，不是这个产品的设计思路，而是它长出来的方式。

1吴乐旻最早是把搭建方法写成一篇长帖发在知乎上，教别人怎么复刻他的系统。帖子发出去以后，没想到几十个人在评论区和私信里说自己动手试了。

知乎上陆续出现了十几篇几千字的使用心得，知友们分享自己改造过的版本，贴出自己定制的世界观和角色设定。还有人说一口气学了七个小时，之前只有打游戏才会这么上头。后来这些人开始催他把系统产品化，而这就是这款产品诞生的起点。

吴乐旻说，刚过去的五月里，他们发了十个版本，改了上百项功能，其中百分之七十以上的改进来自知友的建议。他说，如果没有知乎这个社区，就不可能有这款产品。

我去翻了一下他帖子底下的评论区，很多用户都会给到开发者非常具体的反馈。

这种体验很像我初中那会儿上论坛的体验，大家围着一个还不太成熟的东西讨论怎么改进，气氛热烈但不浮躁。而产品，就是在这样的社区里慢慢长出来的。

2硅谷这两年有个很火的概念，叫Build in Public。开发者从第一天起，就把自己做的东西和遇到的问题公开在社交平台上，好处就是在产品早期就能直接拿到真实的反馈，同时天然积累第一批用户。

比如，Pieter Levels就是一个非常出名的实践者。他一个人做了Nomad List和Remote OK，所有收入数据和开发进展全部公开，靠透明度把关注转化成了十几万用户。

在知乎上也是一样，开发者面对的是一群覆盖各行各业的、对内容有判断力的真实用户。比如吴乐旻评论区里有教师在讨论能不能把这个软件用在课堂教学上，也有家长在问适不适合小学生。

包括如果你们有印象的话，之前Image团队的研究科学家陈博远在知乎发帖，评论区里的知友在给他反馈产品的bug，陈博远本人还回复了。

说到底，一个产品在早期最需要但最难找到的东西，不是流量，是高质量的第一批用户。

3另一个帖子，是有人在知乎上发的一篇AI游戏开发复盘。

作者是游戏策划出身，没有代码基础，但他靠AI全流程开发了一款完整的肉鸽动作游戏。从进游戏到打怪升级到BOSS战，还有局外养成，半天跑通了整个demo。

他在复盘里写，AI全自动做游戏是不可能的，他试过只输出想法让AI出设计案和执行，发现不行，得从头来。AI带来的是落地成本的下降，而不是想法和设计的替代。策划花的时间反而更多了，因为AI的产出量很大，你必须自己审核每一步，然后花更多时间调体验、调细节。

AI的典型问题是方向走偏、方案保守、不够有爆发力，都需要人来拨正。

其实今年关于Vibe Coding的讨论很多。Andrej Karpathy当时提出这个概念时说的是一种氛围式编程：完全交给AI，忘掉代码本身。

但现实是，X上有个叫Leo的人用这个方式做出了付费产品，两天后就被攻击了，API密钥被刷爆，订阅系统被绕过，修bug比搭功能花的时间长得多，最后只能无奈关掉。

AI虽然把做demo的门槛降到了接近零，但把demo变成能用的产品，门槛一点都没低。

4什么样的AI产品能最终活下来？看完知乎上这一批东西之后，我觉得真正有生命力的AI产品，背后站着的一定是在某个具体领域待过很久的人。

做破卷的吴乐旻，自己就是长期自学者，他先碰到了真实的学习痛点，亲身体会了连续五六个小时沉浸式学习的效果之后，才确认这条路走得通。做肉鸽游戏的那位朋友，做过很多游戏项目，清楚什么是好的游戏体验，什么是AI的能力边界。

这也是当下AI产品最容易被忽略的一点，大家讨论的重心往往在技术和工具上，但决定一个AI产品能不能活下去的，还是人对需求本身的理解。

其实我最初是偶然刷到破卷的知乎帖子，然后顺着评论区一路翻下去，看到了这些开发者和用户之间的互动。开发者带着产品来，用户带着需求和专业判断来，产品在这个过程中一版一版地长起来。

最近知乎在搞一个AI上新的活动，鼓励社区里的开发者把自己做的AI产品发出来。我翻了一圈，看到了不少平时在主流科技媒体上根本不会出现的小工具，虽然声量不大，但确实在帮某个具体圈层的人解决实际问题。

如果你也在做AI产品，或者你手上有一个还不完美但确实能解决某个真实问题的东西，也许可以去看看。说不定那里就有你的产品的第一批种子用户。