一个习惯打卡 App 靠投广告做到月入一万美元，一条 CEO 不喜欢的视频让 ARR 涨了 12 倍

Frederick 在 Starter Story 访谈里说，这个 App 本身没什么特别，卖点只是设计做得精致。点子来自 X 上一篇拆解别人 App 引导流程的帖子：他觉得自己能做一个更好看、功能更全的版本。代码由 ChatGPT 写（每月 100 美元），后端是 Cloudflare 的 R2、D1 和 Workers，订阅和付费墙用 RevenueCat。

从 0 到月入 5000 美元靠的是 Apple 广告。关掉 search match，只投竞品名称的精确关键词，出价先用 Apple 推荐的最高价，等两天再调。5000 到 1 万美元靠 TikTok：他把同领域自然爆火的视频按五种形式各重拍一条，每条投 50 美元，留下效果好的；预算每隔几天最多加 20%。转折点是改用目标获客成本（target CPA）出价，日消耗从约 200 美元涨到约 1000 美元，大约一周收入翻倍。

他每天早上算一遍账：每个付费用户带来的实际收入，减去获客成本、Apple 抽成（加入小企业计划后是 15%）、RevenueCat 的 1%，欧盟订单还要再减约 20% 增值税。他的建议是首笔交易就要争取回本，再判断自己愿意亏多少去找到能跑出来的广告。

Adam 在 Sub Club 节目里讲了选市场的过程：英语普及度报告显示巴西排在最低一档，而英语对当地人收入的提升很大。他们的顾虑是巴西人很少为消费订阅付费，所以卖点从英语换成了更好的工作，「比真人家教便宜 50 倍」这句文案也是从巴西市场开始用的。

达人这条线有几个具体做法：按播放量而不是粉丝数筛人，因为粉丝少、播放高说明算法已经选中了他们，价格还没涨上去；不告诉达人该怎么拍；达人项目和付费投放分开运营，达人负责不断想出新角度，投放负责复制爆款；项目负责人和各国教练都是以前拍视频的人。

他们在 LLM 还不成熟时就开始做：2022 年的网页版用 Synthesia 做形象，对话分支由文案人员手写了几百棵树。那时录下的用户访谈，内容和今天用户说的几乎一样。

Simon 在博客里列了四个项目，全部用 HTML 和 JavaScript 写，在浏览器里运行。他的经验是让模型用 three.js：Claude 没有图像生成能力，但能直接写出效果很好的彩色 3D 模型。Emberwick 的提示是一步步加码的：先做村庄引擎，再加地形、地下室和山洞里睡着的巨魔，最后才说「做成真正的游戏，加剧情和魔法系统，做得很好」。他说自己的创意输入几乎只有「一个奇幻村庄，山洞里睡着一只巨魔」，打通结局时还被打动了。

同一组提示他也交给 GPT-6 Pro 跑了一遍，画面不错，但他觉得玩起来差很多。他认为 GPT-6 Astra 的「好玩感」还不如 Opus 5.5，并预计 OpenAI 年底前能赶上，这是他的个人印象，没有做系统测试。Battle Drones 以 Apache 2.0 开源的第二天，就有人 fork 出一个蒸汽朋克版本。对想做内容或小产品的人来说，制作越来越便宜，概念是否新颖、有没有个人特色变得更关键。

Latent Space 转述了 Felix 给初级工程师的建议，主题是「Hunger beats tenure」：优先做有业务影响的事，而不是清 backlog；提几个一旦成功就能大幅推进组织目标的激进想法；用一个周末做出能跑的原型；一个原型只验证一个点，他见过很多新人把三个好点子埋在二十个坏点子里；做面向用户的产品时，新人对用户的体感是优势。

同一天 Simon Willison 引用了 Amazon 工程管理层 Terk Terkowitz 的话：如果你的工作没法从现在的 AI 工具里获益，那是一个发现，不是失败，应该记录原因、分享给同行、带给经理。

两种说法可以放在一起用：用原型证明 AI 在哪里有用，用书面记录说明它在哪里没用，这两样都能拿去和经理谈。