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我有个AI微SaaS的想法,于是做了这个尝试。

在思考你的下一个SaaS想法吗?我只用了几个小时就把想法变成了最小可行产品(MVP)。

下面是我在这篇文章中将要涵盖的内容:

  • 为什么这个想法触动了我
  • 我开始怎么构建它的
  • 我现在处于哪个阶段,是否会真正发布

想出 SaaS 的点子并实现它不容易。

我以前也走过这条路——就像我上一个微型SaaS一样,我很快搭建了一个MVP,至今已有超过200+用户试用过。

Fastdeck AI \(https://fastdeckai.com\) user sign up over time. You can read more here: https://medium.com/databutton/how-i-created-a-micro-saas-from-scratch-in-just-7-hours-fc0a8e457247. The app was built using An AI App Builder called Databutton.

我如何仅用7小时从零开始创建了一个微型SaaS(SaaS是Software as a Service的缩写)几个周末前,我为了好玩而打造了一个简单的工具。现在,已经有超过30位客户在试用我的工具。下面我会分享一下我是如何做到的……medium.com

我经常快速尝试一个MVP(有时候效果一般);这都是为了尝试和验证最初的尝试。

想法和背景如下:

好了,想法(嗯……)——我觉得想出一个SaaS产品是最难的部分。

Reddit一直是个很好的信息来源。

而且,构建并验证可能行得通的方法始终是迄今为止最有效的方式。

这个MVP其实不是我一个人的想法……我在我们内部的Slack频道上看到我的同事在讨论这个MVP,后来他还在Slack上发了一条关于这个MVP的帖子。

我来分享下面这个帖子的链接。

Viral Shah 在 LinkedIn 上发的内容:朋友 Mickey Mangan 是我认识的人中最激励人心的,尤其是在鼓舞人心这方面……

“能不能加个功能,让设备上的摄像头录一段新视频然后上传?”

挺有意思吧?

嗯,虽然我没有完全沿用那个主题——而是打算以 视频转音频的文字记录 为核心功能,再进一步,将其打造成可销售的产品 💰

在我分享我构建的最小可行产品(MVP)之前,让我先说说为什么在众多想法中选择了这个。

Using Real time API from OpenAI for building your AI App. Check more here : https://docs.databutton.com/tutorials/build-ai-agents-using-openais-realtime-api . Databutton is an AI App Builder.

第二个点确实提供了巨大的空间。如果这个想法行不通,我可以随时转向类似的功能点。

好的,所以这就是SaaS的概念

招募新Swift成员 → 派遣AI助手为你寻找下一个新成员 🫡

This frontend was built using an AI App Builder called Databutton

现在我如何从这个想法开始构建MVP

我像往常一样,从在画布上用粉笔写下我的想法开始,然后使用tldraw。

在规划第一个最小可行产品(MVP)时,我想要确保自己理解理想客户画像(ICP)及其可能带来的价值。

Outline of an AI SaaS built using our AI app builder.

找到合适的ICP并提供真正有价值的东西在我看来是成功的秘诀。

我正在考虑快速实现MVP的核心特性,并且可以在开发过程中测试可能遇到的问题。

  1. 创建面试代理和报告管理的仪表板:比如说,我们可以添加一个集中的仪表板,供招聘人员/人力资源使用,用于生成 a) AI 辅助的面试问题,b) 部署“代理 R”。当然,整个过程必须由大型语言模型(LLMs)来提供支持。
  2. 视频/音频转换为 LLM 生成的报告:部署的“代理 R”会发送给潜在候选人(带有唯一的链接)来进行面试,将视频转换为音频并转录,最后使用大型语言模型(LLM)生成报告。生成的报告会在招聘人员的仪表板上显示,供进一步评估。

App architecture of an AI SaaS built using our AI app builder.

这个 MVP 的第一个工作流你觉得怎么样?嗯,我明白你的意思,不过现在看起来有点让人摸不着头脑。但让我试着再把它拆解得更清楚一些。顺便说一下,我把这个应用分成了两部分——1) 仪表盘 2) 面试界面

我已经通过快速录的一段YouTube视频展示了搭建这部分第二个部分的现场演示,有点粗糙。

友情提示:该视频大约45分钟,介绍面试板项目从构思到实现的全过程的视频。

功能仍然保持不变,但仍然有很多地方需要进一步完善和改进。

让我在下面简单介绍一下最初开始的面试板应用架构。

App architecture of an AI SaaS built using our AI app builder. Frontend uses React Js and backend uses Python — FastAPI router calls. The backend shows need of multiple API routers.

面试板的设计

  • 我们需要建立一个简单的用户界面,该界面会自动生成一系列问题。
  • 一旦录制完成,API 将提取音频,生成文字转录,使用语音转文本模型,最后生成复杂的报告。

注意,当我们开始为每个问题增加互动时,这部分就不再那么直接了。另外,我们需要连接一个数据库来存储这些数据,并确保同步正确。这在我继续开发这个最小可行产品时一直是个挑战。

然而,作为概念验证(PoC),它表现得非常出色。

但最关键的部分在于,引入实时API的巨大潜力所在。在我看来,这会对产品产生重大影响。

现在我这个MVP做到哪一步了?

☑️ 构建招聘代理功能并获得可部署的链接的仪表板。

此实现的关键要点如下:1. 设置认证 2. 构建UI 3. 生成技术面试问题 4. 为每个代理创建独特的部署链接

☑️ 让已部署的代理人员开始采访。

此实现的关键亮点包括:1. 确保候选人在接收可部署代理时,该代理确实存在;2. 获取问题;3. 准备候选人;4. 成功地将每个问题和对话内容存储到数据库。

我如何构建了这个东西

最重要的是,MVP需要一个数据库来配合使用。

我在这个项目中使用了Firebase。

这些功能——无论是后端还是用户界面,都是使用人工智能构建的。我用了Databutton,一个AI应用程序构建器,快速搭建了这个MVP!(注释:我是Databutton的社区领袖)。

花了我大约16到18个小时才到这里(包括视频演示时间,在那之后我重新调整了整个应用程序)。

发布前剩下的就是把这些部分连接起来——即 面试板仪表盘。设置一个着陆页和定价策略。

一旦完成了,我会把它交给一些测试用户试用,然后进行一次小规模发布,可能是通过社交媒体帖子或YouTube视频演示。你甚至可能在这里的Medium平台上看到我的第二篇博客文章 ❤️

如果想试试这款应用,请随时联系我哦 🤝

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