11-15 AI产品出海日报

GPT-5.1-Codex上线、印度API平台、Vercel数据库连接优化

一、模型 & 开发工具：GPT-5.1-Codex 上线后的第一波实战反馈

1）Codex 升级到 GPT-5.1-Codex

群里提醒：使用 Codex 的同学记得更新到最新版本，核心变化有两个：

  1. 对话更像真人，更好懂——表达更自然、解释更清晰。

  2. Thinking 时长动态决策——能根据问题自动决定"想多久"，主观体感是：变快了。

大家的实际体验：

  • 用来 debug 非常爽，短回复速度不输 Minimax M2，很适合需要快速响应、注意力容易被打断的人。

  • 有人感觉：

    • Codex 改代码时，会把一部分逻辑从原方法里"搬出去"处理；

    • Claude Code 会更倾向于把逻辑收拢在一个方法里，结构更紧凑。 说明不同模型在"代码风格"和"抽象方式"上确实有差异。

刘小排的评价：

GPT-5.1 的编码能力和 5.0 差别不大，但都是世界第一梯队。 普通难度任务，头部几家模型差异不明显。

2）Cursor vs VS Code + Codex / Claude Code

学习路径上的建议：

  • 刚入门时：

    • 先用 Cursor 把课程教程全跑完，工具简单、门槛低，不用着急换。

  • 当你有一天觉得：

    • Cursor 有点"卡手""不够灵活"，

    • 再切到 VS Code + Codex / VS Code + Claude Code 更合适。

被问"什么时候 Cursor 满足不了？" 老师的回答：你会自己发现的 —— 即，当你开始觉得代码补全、工程组织、插件能力不够用的时候。

3）Claude Code 的小问题

  • 有人问怎么删 Claude Code 历史对话：

    • /clear 只是重置当前上下文，不等于真正删本地记录。

    • 但它占的是硬盘，不是内存，而且体量很小，一般不用纠结。

二、薅羊毛 & 接入路径：印度 API、转发服务和国产大模型组合拳

1）印度 API 站点 megallm.io

群里志愿者分享：

  • 印度的 API 平台，注册送 125 美金额度，号称有 39 个模型：

    • 包括 GPT-5.1、Claude Sonnet 4.5、还支持 Claude Code。

  • 建议：可以多准备几个 Gmail 注册。

  • 早上服务器还因为涌入太多用户挂了一阵，现在已恢复。

（隐含前提：羊毛总有时效，能不能长期稳定用要自己衡量风险。）

2）"不想折腾"的方案：中转服务

  • 对"懒得折腾 / 用量不大"的同学，有人推荐：

    • 春秋哥的中转服务，可以用 Claude Code 和 Codex，

    • 价格大概 400/月，对轻度开发者来说够用。

适合人群：不想自己搞 IP、代理、支付，只想"先用起来"的同学。

3）国产模型：GLM 4.6、Kimi K2 Thinking、Minimax M2

总体共识：

  • 在国内环境下，GLM 4.6、K2 Thinking、Minimax M2 都是不错的选择。

  • 有案例：做项目时以为在用官方 Claude，结果最后发现是 GM4.6，说明实战能力已经挺能打。

  • 组合玩法：

    • K2 Thinking + Claude Skills：被点名效果很好，适合国内场景。

但刘小排也强调：

国产模型只是个别能力超过，综合实力还赶不上 GPT / Claude。 有条件的话，依然建议优先用海外的 GPT-Codex 或 Claude Sonnet。

4）GLM4.6 驱动的 Claude Code = 官方 Claude Code 吗？

答案是否定的：

  • "GLM4.6 驱动的 Claude Code 4.5"本质上是：

    • 用 Claude Code 的 客户端/壳，

    • 里面具体用的模型还是 GLM、Kimi 等。

  • 所以"体验像 Claude"不代表"模型=Claude"。

5）Kimi for Coding vs K2 Thinking

大家反馈比较一致：

  • Kimi for Coding（KFC）：

    • 有人觉得解决问题"就差一点点"，一些原来 K2 能搞定的场景它会拉胯；

    • 有人吐槽：多语言翻译都翻不太明白；

    • 考虑到价格极低，大家怀疑有"掺水"/降配。

  • K2 Thinking：

    • 更适合做中高复杂度项目，

    • 但资源稀缺、成本更高。

比较形象的一句总结：

可以理解成"低级工程师"和"高级工程师"的区别。

三、部署 & 数据库实战：Supabase、Postgres、Vercel 坑点大集合

这一段信息量非常大，适合正在做 SaaS / API / Web 应用的同学收藏。

1）Supabase / 自建 Postgres / Neon 怎么选？

对一个刚起步的新项目：

  • 用户量小的时候：

    • Supabase SaaS 更省心稳定，能帮你省掉很多数据库运维的坑；

    • 自建 Postgres 麻烦，而且一开始性能差异并不明显。

  • 等用户量大起来：

    • Supabase 会变贵，自建反而更划算；

    • 但迁移时要考虑：数据迁移脚本、停机窗口、索引重建等。

有同学问到迁移经历，群友表示：

自建太麻烦，现在阶段不划算，先用云端版，只用了一些库，后面迁移也还算方便。

2）Vercel 上连数据库的"隐性杀手锏"

袁气森林分享了一堆踩坑经验（很干）：

  • Vercel 是 serverless 架构：

    • 会启很多实例并发连数据库，

    • 如果不控制连接池，每个实例各自开连接，很快就把连接数打爆。

  • 建议：

    • 配置连接池，让每个线上服务"最多几条连接"，

    • 缩短 idle 超时时间，避免连接挂着不释放。

  • 驱动选择：

    • 强烈建议用 pg 驱动，不要用 postgres 驱动：

      • postgres 在 Vercel / Cloudflare 上有奇怪 bug： 连接挂起、不返回、不释放。

      • 他就是在 mksaas 项目里踩了这个坑，查了很久。

一句话：在 Vercel 上用 Postgres，一开始就配好连接池 + 正确驱动，不然后面很痛苦。

3）ID 类型、better-auth 默认 text vs uuid

围绕 better-auth + Postgres，也有一堆细节：

  • better-auth 为了兼容多种数据库，默认用 text 作为 id；

  • Postgres 的"最佳实践"一般是用 uuid 类型。

讨论结论：

  • 功能上：

    • 只要能保证唯一性，text / uuid 性能差异对大部分项目不明显。

    • 几十万行以内完全不用焦虑。

  • 真正要注意的是：

    • 在项目早期就尽量统一 ID 类型，

    • 不要等线上跑了一阵才想改 schema，那会非常折磨。

订单表的建议：

  • 有人建议订单 ID 不要用纯 uuid，

  • 可以用更可读的结构比如：orders-userid-date-序列号，

    • 便于人工排查和后续扩展（尽管不是硬性要求）。

4）数据量上来之后：分表、索引、删除

几位有大规模项目经验的同学给了不少"未来才会掉进的坑"：

  • 用户行为日志增长最快，一般只保留 7–14 天；

  • 上千万行后，大表的删除、索引重建非常慢，都是单核 CPU 行为；

  • 有人遇到 70GB 的数据库：

    • 在线上服务器直接重建索引可能要停机两天；

    • 最后是把数据拉到本地的高性能 PC（如 9900X）做分表和重建索引，9 小时搞定。

关键心法：

刚起步不用过度设计。 真正量起来了，再按业务场景做分表、归档、删除， 有钱后请个数据库高手也不难。

5）国内"类 Vercel"平台 & API 商业化

  • 老师说：

    • 国内没有完全类似 Vercel 的平台，核心问题是备案。

  • 有同学补充：

    • 腾讯 EdgeOne Pages 可以关注一下（但仍绕不开备案问题）。

  • 对想做 API 平台商业化的同学：

    • 有人提到 Vercel 有并发限制；

    • Claude 推荐过 Zeabur，定位"全家桶"；

    • 志愿者提醒：Vercel 更偏前端托管，Zeabur 可以研究，但还没深入实测。

四、埋点 & 分析工具：Clarity / Plausible 的"小疑难杂症"

有同学遇到：

  • 配置好 Cursor/clarity/plausible 后，Clarity 一直显示"即将完成"，统计不到数据：

大家的排查建议：

  1. Clarity / GA4 通常会延迟几分钟，但 延迟到 2 小时就不正常了。

  2. 检查接入方式：

    • 你是用 script 代码直接插入页面，

    • 还是用 npm 包？

    • npm 模式可能卡在某些构建/挂载逻辑上。

  3. 对比官方说明逐项核对，看脚本是否插在了正确位置。

  4. 如果 Plausible 也没数据，那更可能是代码没有真正被加载。

新页补充：

  • Plausible 一般生效很快；

  • Clarity 会比它更慢一点。

五、调研 & 冷启动：Fiverr、Reddit 与"找对人"这件事

1）Fiverr 调研 & 海外社区数据获取

关于课程里提到的 Fiverr 平台，提了两个实操问题：

  1. 老师自己会不会直接让 Claude Code 自动化生成一份调研报告？

    • 回答：不会。

  2. 对 Reddit 这类海外社区数据：

    • 有必要用第三方或平台 API 去调评论数据吗？

    • 回答：有必要，不通过 API Claude Code 是没法自己"爬评论"的。

潜台词：

高质量调研，模型更多是分析和加工数据， 原始数据最好还是通过正规 API / 工具来拿。

2）冷启动失败，问题出在哪？

有同学问：冷启动效果不佳，是不是多做几次冷启动就能好？

刘小排给了很直接的回答：

  • 如果冷启动效果不佳，说明你没找到真正的目标用户；

  • 重复同样的行为，只会得到同样的结果。

群友的点睛之笔：

找到需求，需求就是一切。

这条非常适合抄在小本本上。

六、课程 & 学习节奏：DevTools、ShipAny 与"六六"的案例

1）课程节奏与工具

  • 有人问课程是不是二期内容？答：是的。

  • 还有同学反馈：

    • 内功篇从 IDE + 浏览器环境开始，

    • 但课程里没有专门讲 浏览器 DevTools，

    • 看 Next.js 官方教程时会默认你懂 DevTools。

老师的回应：

  • 这是自己的疏忽，也默认大家懂 DevTools；

  • 建议先用 ChatGPT 学一下 DevTools；

  • 会把这个需求记录下来，未来考虑单独讲一讲。

2）ShipAny 视频 & 架构理解

  • 有同学分享：看了 ShipAny 的"1 小时上线 AI 壁纸生成器"视频，再结合内功篇，对整体架构理解更深。

  • 志愿者提醒：ShipAny 最新版部署有依赖 bug，记得更新依赖再部署，避免踩坑。

3）学员"六六"的产品案例

老师转发一期学员、二期助教「六六」的作品（视频号），强调：

  • 她从 5 月份的完全小白开始，

  • 一路做到了能做出用户真心喜欢、感觉"被理解和治愈"的产品，

  • 靠的是发挥自己的优势，持续打磨。

群友反馈：

  • 有人用了几次产品，被治愈到哭；

  • 还有同学"0 推广就能起量"的观察；

  • 朋友圈自来水转发，氛围很正向。

这个案例对大家的启示是：

工具和模型只是手段， 真正打动人的是你和用户之间的那条情感和需求链路。

七、零散但有用的小贴士

  • 有人问：有没有"国内版 vercel"——有人提到腾讯 EdgeOne Pages 可以研究。

  • 阿里云 wan2.2 换脸接口：

    • 有人说只在 FAL / replicate 之类的平台上见过，价格很贵；

    • 官方价大约 0.9 元/秒，也不便宜。

  • 有同学双 11 入手高性能 PC，用于本地重建大库索引，节省了大量迁移时间——再次证明：有一台强劲的本地机，在数据迁移/处理上非常值。

今日要点速记

  1. Codex 升级 GPT-5.1-Codex：更像真人、更快，debug 体验极佳，但和 Claude Code 在代码结构上风格不同。

  2. 模型选型：国内 GLM4.6、K2 Thinking、Minimax M2 性价比高，但综合能力仍略逊 GPT / Claude；能用海外的，优先海外。

  3. 接入路径：印度 API 平台 + 中转服务是当前热门"薅羊毛"方案，但有时效和稳定性风险，要自己评估。

  4. 后端与数据库：小体量先用 Supabase SaaS，Vercel 记得配置连接池并用 pg 驱动，早点统一 ID 类型，量大后再考虑分表和归档。

  5. 增长与调研：冷启动不行通常是目标用户没找对，别盲目"多试几次"；Fiverr/Reddit 这种调研要用正规 API 抓数据，再让模型分析。

  6. 学习路径：先用 Cursor 把课程打牢，再上 VS Code + Codex/Claude Code；DevTools 很重要，可以先让 ChatGPT 当你的 DevTools 教程。

  7. 案例激励：一期学员六六从小白到上线治愈系产品，说明"持续打磨 + 找对需求"，比你用了哪一个模型更关键。