11-16 AI产品出海日报

学员六六心智对话小程序「我在」的产品经验、AI编程工具实战组合、API调试埋点案例

一、「我在」小程序:从学员作品到被用户真心喜欢

  • 有同学提到,最早是在兔老师的文章里看到六六的产品,一试用就"聊得很投入",最后直接付费一个月,评价是:

    • 价值观很对;

    • 产品效果很好;

    • 特别适合那种心里话不太容易讲出来的人

  • 另一位同学也分享:试用后觉得这是一个"很棒的产品","要把好的产品带给世界"。

  • 大家在聊天中确认:

    • 「我在」目前是一个微信小程序

    • 可以直接在微信搜索「我在-给每个需要被听见的你」进入。

  • 对产品本身的反馈:

    • 核心用户群对"被看见、被倾听"的体验很买单;

    • 也有人说"可能自己心理比较健康,用着没啥感觉",但认可目标用户很喜欢;

    • 群里刷屏式的 [强]、以及"六六内心好细腻"等反馈,说明大家不仅认可产品本身,也很认可她从 5 月小白到如今产品上线的成长路径。

小结:「我在」目前已经从"作业作品"变成真实用户喜欢、愿意付费的情绪陪伴产品,对做 ToC 情绪类产品的同学有很强参考价值。


二、Codex vs Claude Code vs Cursor:AI 编程工具的实战组合

1. 大家现在怎么选工具?

  • 多位同学在讨论一篇《放弃 Claude Code,就在今天!》的文章,引出了 Codex 的再次走红:

    • 有人表示已经连续两天只用 Codex,不再开 Claude Code(cc),感觉整体效率是提升的

    • 但共识是:Codex 速度有提升,但距离 cc / Cursor 的速度体验还有差距

  • 综合意见:

    • Claude Code(cc):用户体验极好,交互顺滑;

    • Codex:后端、复杂逻辑场景很强,尤其适合当"工程执行团队";

    • Cursor:对新手非常友好,是不少人入门 AI 编程的第一站;

    • 有人表示现在是"VSCode + Cursor 双开",根据 Codex 插件状态来切换。

2. 「三引擎实时协作」工作流实践

有同学把自己的工作流总结成一个"三引擎实时协作模式":

  • GPT-5 网页:相当于产品 & 设计总监

    • 负责战略、结构规划、文案、体验把控;
  • Codex:工程执行团队

    • 根据规范和模板,直接实现前后端、API、动画,并部署到 Vercel / Supabase;
  • Atlas 浏览器:实时可视化舞台

    • 边看页面现状边做 UX 反馈,边改边验证。

实际落地案例: 在迁移原网站到 ShipAny 的过程中,这位同学基本全程不自己写代码,靠 Codex 分步推进,配合 GitHub 分段保存,做到"慢就是快"——每一步都能在浏览器中实时看到反馈,心里有数。

3. Codex 在 Cursor 里的使用 & bypass 模式

  • 有人确认:在 Cursor 里通过插件调用 Codex,和用命令行方式调用,底层是等效的。

  • 讨论的重点转向 Codex 的 bypass 模式--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox):

    • 含义:跳过很多权限确认,自动执行操作

    • 风险:会扫描大量本地文件,确实"dangerously",很容易越权操作;

    • 共识:

      • 只能在容器里用,更安全

      • 很多同学已经把所有开发环境容器化,不仅为了 Codex,也为了不弄脏本地环境。

  • 实操细节:

    • Claude Code 官方 Dockerfile 会预装大量工具;

    • Codex 的容器里,有人只额外装一个 pnpm 解决 npm 包安装与脚本执行;

    • 如果要编译原生模块,还可能手动加上 bash / git / make / g++ 等开发工具。

4. 其他工具与小技巧

  • 有人分享:可以去闲鱼买 Codex Team 账号,价格只是"小几十块一个月",额度比单用户 plus 高;

  • Cursor 里内置的 Plan 功能被多次点赞:

    • 用来拆解复杂需求非常好用;

    • 在 Cursor 中使用 4.5 模型目前不额外收费,对重度编码用户很友好;

  • 也有人吐槽:自己的使用体验里,Codex 并没有感知到明显更快,怀疑是使用方式问题。

**小结:**群内整体共识是——工具没有绝对替代关系,而是根据场景组合使用: GPT-5 做产品 & 文案决策,Codex 做高强度工程执行,Cursor / cc 做日常编码与补全,"人 + 三件套"的方式,能让小团队几乎达到"拥有一个完整 AI 技术团队"的工作形态。


三、API 调试、埋点与链接排错:几个典型案例

5. Postman / Kimi API 调试

  • 有同学在 Postman 登录后找不到 "Send an API request" 入口,怀疑是未付费导致的。 后来在合伙人协助下已解决,说明:

    • 这类问题更多是界面版本差异 / 操作路径问题,而非一定要付费。
  • 关于 Kimi API 调试

    • 有人用 Postman 测试半天不成功;

    • 有群友提醒:国内环境下 Postman 可能有限制,不太好用来测;

    • 换用 Apifox 的在线项目(给出链接)后,就能正常测试通过。

6. 文档链接错误:Next.js vs Nextjs

  • 有同学反馈某教程网页访问不了,以为是网站挂了;

  • 反馈给运营同学后,排查发现:

    • 问题出在教程链接写错了——尾部 Next.js 被误写成 Nextjs

    • 改成正确路径后即可正常打开。

7. 网站统计埋点:Clarity 与 Plausible

  • 有人分享了自己埋点的排错过程:

    • 一开始用的是非手动安装方式,统计数据迟迟不出现;

    • 后来改成手动安装脚本,过了一夜后:

      • Clarity 正常统计;

      • Plausible 也开始有数据。

  • 经验点: 遇到埋点没数据,可以优先排查安装方式、脚本加载顺序,而不是先怀疑工具本身。

**小结:**API 调试与埋点问题,大多是"环境 + 链接 + 安装方式"三件事,多从这三方面系统排查。


四、订阅升级、收款与开户:出海产品的基础设施讨论

8. Creem 订阅升级怎么做?

  • 问题:Creem 目前后台可以通过 API 直接执行订阅升级,但缺少"面向用户的升级页面",交互体验不够好。

  • 群友实践分享:

    • 参考官方手册,前端由自己设计一套升级逻辑

    • 常见规则:

      • 已订阅基础版,前端不允许再次订阅基础版;

      • 提供"升级订阅"按钮;

      • 升级生效可以有两种选择:

        1. 立即生效:涉及对原有订阅的时间 / 金额抵扣;

        2. 次月生效:更简单,减少计算。

  • 另一位同学指出:

    • Creem 实际是有升级的前端功能开关的;

    • 打开开关即可启用,集成难度不高;

    • 具体位置可能与 Product Bundles 等设置相关(仍在确认中)。

9. Stripe 审核进度与通知

  • 有人在等 Stripe 审核,后台状态已经变更,但一直没收到邮件通知,颇为焦虑;

  • 另一位同学经验是:

    • Stripe 审核大概一周左右;

    • 并不一定会第一时间发邮件通知;

    • 建议多看后台状态,不用因为没邮件过于紧张。

10. 香港 / 海外账户的开户与转账路径

  • 实战反馈:

    • 汇丰、众安账户基本秒通过

    • 中银则需要等一个工作日;

    • 天星也需要审核时间。

  • 转账路径建议:

    • 可以先转到中银,再由中银转到汇丰,作为资金中转流程。

**小结:**出海基础设施的关键词是:前端交互要自己设计闭环(例如订阅升级),审核与到账要有心理预期(Stripe、银行开户),多熟悉几条转账路径,以应对不同银行规则。


五、一些零散但有用的问答与资源

  • 有人问:Cursor 自动生成提交信息怎么改成中文? 目前群里这一条还没有明确"标准答案",有需求的同学可能需要去查 Cursor 的配置或插件设置。

  • 资源类链接汇总(均为群内热议):

    • 六六相关:

      • 微信小程序「我在-给每个需要被听见的你」;
    • 付费 / 订阅 / 脚手架:

      • 关于订阅支付原理与使用脚手架加快开发的课程链接;
    • AI 编码与工具:

      • 《放弃 Claude Code,就在今天!》——讲 Codex 使用体验;

      • 《想安全的使用 Codex Cli 的 bypass 模式?》——重点在如何安全使用

    • 短视频推广:

      • 抖音"强帅不说废话"系列,视频里推广了小排老师产品,两天一万收藏,被认为是一个典型的短视频带货案例。

尾声小结:本期群聊关键收获

  • AI 应用形态绝不止"Workflow + RAG",关键还是从需求和成本出发找技术方案。

  • 信息汇总/提炼工具 是一个被真实需求驱动的方向,有机会但也要权衡"每天看 vs 专注做"的风格差异。

  • 获取数据有多种路径:官方 API 优先,其次合法爬虫 + AI 浏览器 / MCP 等"AI 代劳浏览器"的方案。

  • 一批 好用工具被频繁提及:lazytyper、闪电说、dia chat、SupaStarter、MkSaaS 等,值得按需收藏。

  • 大家在啃"获取数据"课程时普遍觉得难,但已经形成共识:把 AI 当成你的私人助教和出题老师,会好学很多,同时也为未来像 AI 产品经理这样的岗位打基础。