产品猎奇·09月20日：AI帮你跑业务,研究变API

今天在ProductHunt上又发现了几个有意思的新产品,你要没时间我替你划重点.

快说快说,周末刷ProductHunt是传统.

今天前三名的产品,看完我就一个感觉,就是AI在帮你跑整个业务流程,不只是辅助了.

先说排名第一的,叫Mycel,拿了一百五十多票,评论二十条.

它的口号特别直白,就是带上你过去做过的一份交付物,它帮你把未来所有的都起草好.

等一下,这个切入角度很聪明啊. 它不是让你描述需求,而是让你上传一个真实的历史成果.

这就相当于你给AI一个活生生的样本,它学的是你的风格,你的格式,你的标准.

对,所以它面向的是服务型业务,比如咨询公司,设计工作室,自由职业者这类. 你每次接新客户,流程全是重复的.

痛点太真实了. 就是报价,提案,交付,审批,开发票,这套流程每个客户走一遍,纯消耗人的时间.

Mycel做的事就是把这整套流程自动化. 而且它有个细节我觉得挺重要的,就是每个任务跑在一个独立的沙盒里,不保存任何凭证.

这是对服务型客户最大的顾虑做了正面回应. 你客户的数据不会混,不会泄露,这就是信任基础.

还有一点,它说任何内容送达客户之前你必须审批一遍. 这个叫human-in-the-loop,是现在做to-B的AI产品的标配逻辑.

商业模式也挺清晰的,月费两百九十九美元起步,也可以自托管免费用. 自托管免费这个对开发者很有吸引力.

自托管免费是开源项目常见的增长打法. 先让开发者用起来,口碑起来了,商业客户自然来付费.

总结一下Mycel就是,它把服务型业务的标准化流程,从历史成果中学习然后复制,这是个很聪明的切入角度.

好,接下来说说第二名,叫Minicart,拿了一百二十五票.

定位是让创作者,自制品牌卖家,小卖家,不用学任何电商软件,直接开店.

这个赛道太卷了吧. Shopify在那摆着,他们怎么做差异化?

关键就在这里. Shopify你还是得学它的后台逻辑,各种设置,Minicart的思路是完全聊天驱动.

它给你配了三个AI角色,Sloane管店面,Milo管营销,Logan管物流和客服回复. 你只要跟他们聊就行了.

这个就像给你配了一个AI团队. 你不是在用工具,你是在管一帮虚拟员工.

这对于那种在Instagram做手工品,或者独立设计师要卖周边的人,简直是对症下药. 他们根本没精力学Shopify.

不对吧,你觉得纯聊天能处理复杂的库存和物流吗? 这些本来就是很结构化的数据.

你说的这个问题确实存在. 但我觉得他们的赌注在于,他们的目标用户的规模根本不大,复杂度有限.

一个手工艺卖家可能就几十个SKU. 在这个量级上,聊天驱动完全够用,还更自然.

这倒说得通. 它不是要干掉Shopify,它是在抢那些原本根本不会去开Shopify店的人.

好,最后说说第三名,叫Answers by Context.dev,拿了一百零六票. 这个产品面向开发者.

光看它的口号我就很感兴趣,给它一个研究任务,加上你想要的JSON结构,它帮你搞定.

对,它做的事是把网络研究变成一个API调用. 你定义任务,定义你想要的数据结构,它自动找来源,抓网页,整理成结构化数据还附上来源链接.

这个解决的是个真实的工程痛点. 以前做数据采集你要自己搭搜索,写爬虫,再调LLM把内容整理成结构化的,三个环节拼在一起.

Answers把这三步变成一个API. 你只要定义输入和你想要的输出格式就行了,中间的脏活它全包了.

你这么说我突然想到一个问题,这不就是一个更聪明的爬虫加GPT的组合吗? 护城河在哪?

护城河就在它的schema设计和召回质量. 你能不能把用户描述的模糊需求,准确地理解成正确的数据结构,这是个持续迭代的能力.

而且它的目标场景很具体,做数据富化的pipeline,做比较工具,做研究Agent. 这些都是开发者真实在做的事情.

好,我们把今天三个产品拉出来看一下. 全是AI帮你跑业务的某一段,Mycel跑服务交付,Minicart跑电商运营,Answers跑数据研究.

对,这说明现在ProductHunt上最受欢迎的不是AI工具了,是AI执行层. 不是给你建议,是直接替你干活.

然后还有一个共性就是,这几个产品都很强调人工审批和透明度. AI干活,但最终决定权在你手里.

这是整个行业的共识了. 特别是to-B场景,完全自动化没人敢信,加上审批环节才叫可落地.

那今日推荐的话,李博你选哪个?

我选Mycel. 它的切入角度最独特,从历史交付物学习这个想法我还没见过类似的做法.

而且服务型业务这个市场很大,很分散,工具化程度又低,Mycel进来的时机很对.

我也一样. 如果你是自由职业者或者经营小型咨询工作室,Mycel真的值得去试一下. 就这样,下次见.