开场与自我介绍
启师傅先介绍了活动主题和 AI 客厅的来历：它最早真的是从自己家的客厅开始，后来逐渐变成 Demo Day 和线下交流空间。活动希望保持“朋友在客厅聊天”的氛围，不是正式课堂，而是让开发者、增长、产品、投资和出海相关的人在现场相互认识。
开场用了较长时间让现场每个人做简短自我介绍。到场者里有独立开发者、AI 产品创业者、增长工程师、Google AdMob 团队、海外营销与社区负责人、智能硬件创业者、外贸与出海服务从业者等。很多人提到自己正处在“产品已上线或准备上线，但增长和出海还需要学习”的阶段，这也解释了后面分享为什么会集中在选品、产品差异化、社媒分发、SEO、UGC 和增长实验上。
现场照片
AI 时代，重新理解产品出海与全球增长
启师傅的分享是整场的引子。他从 AI 本身的变化讲起，再落到团队、产品和增长：AI 降低了“做出来”的门槛，但没有降低“做对、被需要、被信任、能增长”的门槛。
AI 像石油，也像时空压缩机
他把 AI 类比为这个时代的石油：既是原料，也是燃料。今天很多 AI 产品本身要依赖模型能力，同时开发这些产品也越来越依赖 Claude Code、Codex 这类工具。AI 又和石油不同，它几乎是无限的，并且会自我增强：用 AI 开发软件，软件再反过来加强 AI，智能化成本持续下降。
另一个比喻是“时空压缩机”。过去一个点子从想法到产品，需要程序员、设计师、运营和组织流程；现在可以直接向 AI 描述目标，让点子更快变成产品。在出海上，AI 翻译和平台内自动翻译也把语言障碍压低，让全球用户更像生活在同一个村子里。
门槛没有消失，只是换了位置
启师傅认为，2025 年底到 2026 年初是一个明显转折点：Agent 真正开始接管编码能力，工程能力的护城河被大幅填平。进入创造之门更容易了，但屋里更挤了。新的门槛变成产品运营、留存、信任、差异化，以及用户是否愿意持续使用。
AI 改变了执行成本，但人的底层需求没有改变。他引用“人生在痛苦和无聊之间摆动”的说法，强调产品最终还是解决痛苦，或者消磨无聊。人的肉体、注意力、一天 24 小时、精力上限都没有因为 AI 而改变。
稀缺的是判断力和品味
当执行越来越便宜，判断力和品味会变得更稀缺。他用了“爱斯基摩人能描述 100 种雪的白色”的例子：每个人都要找到自己“睁眼而别人眼瞎”的领域。有人对 landing page 敏感，有人对交互敏感，有人对行业数据敏感，这种高分辨率判断力会决定 AI 杠杆的起点和方向。
团队、产品和增长的重新思考
- 团队上，与其强行改造老组织，不如让 AI native 的小团队另起炉灶。既然 10 个人能借助 AI 完成过去 100 个人的工作，就没有必要先按旧组织方式扩张。
- 招人前先问：这件事是不是能用 AI 做？如果能，就没有必要立刻增加人类。
- AI 产品的成本结构变了，推理成本可能吃掉很高比例的售价。解决方式包括把产品“做厚”：深耕行业数据、社区生态、硬件入口，或者把收费从“卖工具”转为“卖工作成果”。他提到，成果型定价可能比工具型定价高出很多。
- 另一条路是构建体验。用户不只是为了更快得到结果，有些产品能让用户在过程中获得沉浸和快乐，这也是价值。
增长仍然回到人
多语言是 AI 时代最容易点亮的出海能力，GEO 也可能成为重要入口，虽然当前流量不一定大，但转化率可能高于传统 SEO。与此同时，注意力变得更稀缺，最终还是要让用户看到具体的人。启师傅提到全员营销：创业团队不再只是区分设计、运营、工程师，每个人都可能是产品代言人。
他最后强调：产品在别人心中的位置，比微信群人数或粉丝数量更重要。AI 让创造更便宜，但认真、持续创造的人仍然是少数；拥抱 AI 的同时，也要保持真实的人和人的连接。
Building apps in 2026
Eve 的分享从 App 市场、产品护城河、团队能力讲到 UGC creator 增长方法。核心判断是：今天做 App 从来没有这么简单，也从来没有这么困难。
市场：头部效应更强，小团队仍有机会
Eve 介绍自己在 Google 做过非游戏增长，现在做 JuiceAI，类似非游戏 App 的发行公司，曾帮助 Stress Watch 等产品做海外增长。她观察到，过去一年 App Store 上架数量接近翻倍，订阅型 App 的头部 25% 月收入增长很快，但底部 25% 的 MRR 在萎缩。
这意味着市场不是没有机会，而是头部效应更明显。开发成本下降后，产品更容易被做出来，也更容易被复制。真正的壁垒要从产品和团队两个维度建立。
产品护城河
- IP 和品牌：强 IP、Cartoon 形象、品牌名仍然是资产。
- 社区和关系：如果产品里有社区、UGC 内容、社交关系，就会形成网络效应。
- 高质量内容：类似 Headspace、Keep 这类产品，内容本身就是门槛。
- K factor 和自然量：ASO、SEO、网站导流、organic growth 都会在产品估值和长期增长里变得重要。
- 对用户的深刻理解：创始人最好本身就是核心用户，并且知道现有产品没有满足的具体需求。
- 数据沉淀：例如 email cleaner 产品里沉淀的用户选择数据，哪类邮件是垃圾、哪类值得关注，也可能构成资产。
团队护城河
当开发和设计的一部分能力被 AI 拉平后，增长能力、运营效率和设计品味会更稀缺。增长能力包括 organic、paid ads、联盟营销、内容生产和故事表达；运营效率包括变现效率和现金流周转；设计能力则会在 AI 时代进一步分化，好的动效设计师、产品设计师和有 taste 的人会更重要。
她特别指出，中国团队出海常见两个问题：一是设计不够原生，二是内容太满。信息密度过高、字体太小、页面元素太多，都会让用户在短视频或首次打开时无法快速理解产品。她建议如果拿不准，可以先认真模仿海外同品类头部产品的 UI、间距、字体和信息呈现方式。
产品即营销：让用户一眼看懂
在增长上，她认同“产品本身就是营销”。如果产品里没有传播点，出现 viral content 的概率就低。页面也要让用户马上理解产品是干什么的。她提出“空房子理论”：如果用户进入产品后还需要 tutorial 才能理解核心功能，那么对用户来说大概率已经太复杂。
增长：内容乘以渠道
她对增长的定义很简单：做出对的内容，把它辐射到对的渠道，找到对的人，再用数据不断追踪和迭代。她认为现在对小团队是内容的春天：AI 可以提高内容生产效率，海外 UGC creator 仍然有红利，创始人自己讲产品故事也越来越重要。
UGC creator 的打法是找相对素人的 KOC，每天或每周产出内容。早期可以先找 3 到 5 个 creator，每周大约 10 条视频，寻找 winning format；找到后再扩大到大量 KOC 去复刻。她提到过去做某个产品时，曾在三个月里纯靠 KOC 内容拿到 1 亿以上 views。
但 UGC creator 并不适合所有产品。它更适合市场足够大的品类，如果产品面向非常小众的人群，撒内容矩阵命中目标用户的概率会很低。
内容最重要的是前两秒
短视频最高杠杆变量是前两秒 hook。团队要把自己代入目标受众的刷视频场景，让推荐流变成目标用户会看到的内容，再思考什么能让他停下、什么能推动下载。停止观看只是第一步，转化还需要理解底层心理需求：用户想变得更好、想更健康、有安全感、有钱、有伴侣、被爱，或者害怕不健康、不安全、落后和 FOMO。
她总结了几类常见 UGC format：hook + demo、talking head、slide show、双人对话或与 AI 对话、text on screen。不同 format 的爆率、转化和制作成本不同，要结合产品本身去测试。
Founder mode 和数据
Founder 比任何人都更适合讲清楚产品。她建议不要把 launch video 想得太复杂，可以很真实地讲“我做了一个 app”，录屏讲产品，或者露脸讲为什么做。中文创始人也可以借助 AI 做英文配音和字幕。
数据上，她强调 LTV/CAC。LTV 相关的测试包括 App Store 详情页、onboarding、paywall、discount page、付费点位、定价体系、混合变现；CAC 则受渠道能力、素材能力、本地化能力影响，但最根本的限制仍然是市场 size。如果市场太小，放量后 CAC 很容易升高。
如何搭建出海社媒从 0 到 scale 的 Distribution 系统
Denzel 的分享聚焦社媒分发系统：先理解受众，再模仿已验证内容，最后用实验矩阵规模化，而不是把社媒当广告牌。
从西塞罗故事讲增长
他用西塞罗竞选古罗马执政官的故事开场，总结出三个原则：比别人更懂你的选民，理解谁会支持你；用情绪而不是逻辑沟通；不停出现在他们面前。这三点也对应出海增长：理解受众、用能引发共鸣的内容沟通、持续分发。
不要把社媒当广告
很多 founder 一上来就说“我做了一个产品，它能做什么”。但用户在随手刷视频时并不 care，因为他没有理由 care。平台也不在乎你的产品，只在乎用户是否愿意停留。因此第一步不是创作，而是理解受众：什么内容对用户有价值，即使他不下载产品，也会觉得这条视频值得看。
Persona 不能只写人口标签，比如 18 到 35 岁 iPhone 用户，这无法推导动作。真正有用的是理解用户想要什么、如何决策、担心什么、失败过什么、向往成为什么样的人。要去 Reddit、X 等渠道看用户如何描述自己的问题，而不是闭门造车。
持续追踪 customer voice
他提到 5F 框架，重点是围绕用户的失望、恐惧、失败经历和未来向往来找内容切入点。还要判断市场 awareness level：用户只是知道问题，还是已经知道解决方案，还是已经对具体产品有认知。不同阶段要用不同话术；如果用户已经知道很多竞品，单讲功能就不够，可能必须直接对比。
团队需要长期维护一个文档，持续记录各渠道里的用户表达、竞品、竞品用户的不满、新出现的竞品和市场反馈。这样才能沉淀出产品在市场中的身位，以及用户真正感兴趣的价值点。
内容创作先模仿，再实验
进入创作后，第一步不是原创，而是模仿。先找到历史上已经火过的内容，理解它为什么 viral，再把自己的元素放进去。选内容时不要只看播放量，还要看创作者粉丝量和播放量的相对关系：小账号做出远超粉丝量的播放，说明内容本身更值得复刻。
拆一条内容时，可以看四件事：前三秒 hook 说了什么；故事结构如何展开；它覆盖的 ICP 是否和自己一致；评论区里用户在问什么。评论区可以提炼 top quotes、core questions 和 purchase signal，这些都能反推下一条内容怎么做。
增长是实验，不是灵感
他建议至少发 100 条不同视频作为起点，因为内容创作无法被准确预测。一条 winner 的播放可能超过其余 99 条之和。要在 24 到 48 小时内快速判断 hook 和节奏，再调整。
他的实验拆法是把一条视频拆成 hook、problem、solution、CTA 四部分。每次固定其他三部分，只改变一个变量。例如 5 个 hook、2 个 problem、2 个 solution、2 个 CTA，就能形成 40 条视频的测试矩阵。这样能知道是哪个变量真的起作用，而不是发完后靠祈祷。
复盘信号和 scale
- 48 小时内播放小于 300：hook 大概率有问题，先改 hook。
- 达到 5000 播放：内容开始被看见，hook 可能没大问题，但节奏、完播或 CTA 可能有问题。
- 1 万以上播放，并且评论区出现“在哪下载、产品叫什么”等高意向评论：说明可以让矩阵账号复制该 winning format。
他还提醒，海外 TikTok 很多用户不开声音，所以 caption 很重要，相当于第二个 hook。找到 winning content 后，可以复刻到多个账号，也可以发到 Instagram、YouTube Shorts、Pinterest、Meta、Google 等渠道。已经被自然验证过的 UGC 内容拿去投放，往往不像广告，CPM 可能更低。
Google AdMob 介绍与中场休息
上半场最后由 Google 团队介绍 AdMob，并进行抽奖。分享的重点是：如果 App 或网站已经有流量，可以通过植入广告版位获得一部分收入。对很多 AI 应用来说，这既可以作为商业化验证，也能作为现金流回补，帮助小团队继续运营，或者向投资人说明产品具备变现路径。
随后进入约 20 分钟中场休息。主持人预告下半场会有圆桌和实际产品增长案例分享。
下半场圆桌：小团队如何找对市场、做对产品、跑通增长
这个圆桌没有出现在海报目录里，但下半场开头实际进行了讨论。问题都很贴近小团队：做什么产品、该不该进红海、什么团队更容易出海成功，以及增长预算怎么规划。
问题一：一两个人如何找到小商业闭环？
启师傅以自己的状态发问：如果团队很小，如何找到适合一两个人完成、能从 0 开始赚到钱的产品？Eve 先反问“你怎么定义成功”。她认为，如果目标是每月三五万人民币，品类限制相对没那么大，可以从自己的真实痛点出发，在全球找到一群和自己相似的人；但如果目标是每月 100 万人民币或 10 万美金级别，就必须认真选品类，看细分市场头部玩家能做到多大。
她举例，如果一个细分赛道头部玩家也只有每月 40 到 60 万美金，新团队想做到每月 10 万美金会很难，因为老玩家有 ASO、organic 和更高的买量承受能力。要做到更高体量，头部玩家最好至少有每月 100 万美金以上的规模。并且超过一定体量后，大多数产品需要广告或其他助推手段，除非产品天然具备强自传播。
Denzel 补充，今天做产品时要考虑增长属性。各种 maxing 类产品值得关注，因为它们击中底层需求，例如变好看、身材更好、更健康、更长寿；这些需求容易做 before/after 内容，用户能直观看到差异。
问题二：红海还是蓝海？
Denzel 认为，如果目标是做一个长期稳定的小现金流生意，比如每月 10 万或 20 万人民币，红海赛道反而可能更好。红海意味着需求足够大，并且需求已经被验证。大赛道里总有头部产品暂时没有覆盖到的长尾人群，可以为他们做一点更细的优化。
他提醒，今天所谓蓝海很多时候意味着市场小。小市场找用户难，运营效率低，变现也更难，还可能只是自嗨。Eve 同意大方向，但强调这不是“在红海里找蓝海”，而是在一个足够大的赛道里做垂直细分。她也建议从自己的痛点和 knowhow 出发，真实使用竞品，发现未被满足的点，再去服务一群明确受众。
问题三：什么团队更适合出海？
Eve 说她选择合作团队时，第一看赛道。因为 JuiceAI 的模式很重，会投入现金流和资源做增长，再进行利润分成，所以她希望产品有机会做到每月 100 万美金。团队维度上，她最常 pass 掉的是设计和审美不够原生、信息呈现不够好。她还会看创始人的领域 knowhow、团队风格是否匹配，以及即使当前产品失败，是否相信这个团队未来能做出好产品。
Denzel 则强调 founder 对增长的参与程度。很多创业者希望把增长完全外包给一个人或 agency，只等结果，但他很少看到这种方式获得特别好的结果。增长需要创始人理解用户、理解内容，并且亲自投入测试。
问题四：设计审美差距来自哪里？
现场有人追问中国团队设计不够，是能力问题还是审美惯性问题。Eve 的回答是两者都有，其中一个明显惯性是信息密度高、字小、元素多。她建议出海新手可以先抄海外产品练手，不一定发布，只是通过临摹感受间距、字体、信息层级和交互细节。如果自己不擅长，也可以找海外 UI/UX freelancer。她进一步提到，好 founder 本质上也要会销售，会讲故事，才能吸引有才华的人一起做。
问题五：增长预算怎么规划？
关于小团队增长预算，Eve 的答案是先算账。关键是能否比较准确地预估 LTV。如果一个用户今天带来 1 美元，但未来预计能带来 5 美元，那么团队可能愿意花 4 美元去获客。Denzel 补充，只要 ROI 算得过来，就可以持续投，直到算不过账，大概率也就碰到了市场或小品类天花板。
他们也提醒，在找到 winning format 之前，不需要大规模放量。早期可以用 3 到 5 个 creator，每周做四五十条内容，单条内容用二三十美金跑出基础量，直到找到能赢的内容格式。
0 预算出海：Mew.Design 如何做到全球 80+ 国家用户付费
白苏分享的是一个非常小团队、低成本、SEO 驱动的出海案例。他们用一年左右把 Mew.Design 做到营收打正，整个投入不到一万元，其中营销投放为 0。
产品与差异化
Mew.Design 是一个 AI 设计 agent。团队在 2025 年初做产品时，文生图已经很强，但仍有几个问题：文字不能精准渲染，图片有明显 AI 味，很多生产环境下的设计物料不能直接用。他们抓住的差异化是：文字精准渲染、减少 AI 味、作品可打印。真实印刷物料对分辨率和可落地要求更高，比如餐厅菜单就很难接受明显 AI 生成的效果。
他们的入口很通用，但用户按场景分层。后续持续优化不同场景的生成效果，让高转化场景的付费率提高。
只做 SEO，但同时控量
产品在 2025 年 6 月 3 日上线，8 月左右才开始有真实的 Google 搜索流量。第一笔真实用户成交大约出现在 4 到 5 个月之间。年底借圣诞和元旦做了一波内容，出现了第一波小爆发。
白苏强调，AI 产品和传统互联网产品不同：流量不是越多越好，因为不能转化的用户会消耗 token 成本。他们曾放过一个有点擦边的主题，带来大量印度用户，但没有提高付费转化，反而增加 token 成本。后续流量下降并不影响付费转化，也说明这部分流量本身价值不高。
为什么选海外，为什么选 SEO
团队最初也纠结做国内还是海外。国内是舒适区，但内容平台、流量成本和监管成本都不低；对只有两个人的小团队来说，没有精力把各平台内容再做一遍。AI 又能帮助做市场调研、多语言和小语种用户偏好理解，所以他们决定出海。
他们尝试评估红人营销、广告投放、Reddit 运营等路径，最后把精力押在 SEO 上，原因很直接：没钱，也没人。SEO 的好处是长期复利，并且能找到越来越精准的用户。团队能观察每个内容带来的流量、付费转化和每日增长，再据此优化。
SEO 冷启动经验
- 新站点先养权重。通过资源站、工具站和高价值外链让搜索引擎认识站点，这个过程大约需要 1 到 2 个月。他们唯一一笔营销支出是 99 美元，投在一个高权重工具站上。
- 围绕产品品类拓展关键词。关键词要对转化有帮助，不能只追求高流量。无关关键词带来的流量可能只会增加成本。
- 结合热点做内容，给团队一点正反馈。SEO 反馈周期长，如果完全没有经验，很容易在前几个月怀疑方向；热点页面可以帮助确认路没有跑错。
AI-native 小团队
团队现在虽然有 5 个人，但都是兼职，大量工作交给 AI。白苏早期想找技术合伙人，但聊了几十位候选人后放弃，因为旧系统认知和 AI-native 团队不完全匹配。他们的架构重构通常发生在模型能力跃迁之后，每次模型提升都会触发产品和系统的新迭代。
现场问答里，启师傅追问他如何把 agent 技术集成进产品。白苏说自己过去就是 AI agent 产品经理，产品经理也需要懂技术，并提到会在群里分享一个录音识别为 “Master” 的框架。
不融资、不组队，我如何把 Mac 工具卖到海外
这一段是独立开发者视角：不融资、不组队、尽量不花钱，如何用预售、活动期和社区信任把 Mac 工具卖到海外。
不要只看 MRR，要看周期
分享者做 Mac app 出海近三年。第一款产品在 2023 年 8 月上线，第一次黑五做到大约 800 MRR；第二年黑五做到约 5000 MRR；第三次黑五，第二款产品做到约 13000 MRR。他提醒 MRR 对个人开发者来说有迷惑性，因为收入曲线不像工资一样稳定，而会被黑五等活动期强烈影响。评估产品时要看整年或大周期，而不是单月峰值。
第一款产品：先预售，再开发
第一款是 Mac 小工具，核心能力是把复制过的内容保存起来，并在输入场景中快速调出，减少上下文切换。他先花两三天调研竞品，把产品要解决的问题、和竞品的不同点讲清楚，然后发帖预售：如果有 20 个人愿意付费，就开始开发。
大约 7 天后，他收集到 20 个用户，又过了几天把产品开发上线。定价很低，主要是为了跑通付款流程。预售的价值不只是钱，还包括第一批用户会提供竞品使用经验、缺失功能和真实反馈；这些用户也会觉得自己参与了产品构建，因此投入度更高。
Reddit 和黑五
第一次黑五，他在 Reddit 发了很简单的优惠帖，第一次感受到海外用户付费能力。之后开始运营 X/Twitter 和 Reddit，每个月发布产品相关内容。帖子未必爆火，但每次发完后一周，网站流量和订单都会上升。
他会观察目标 subreddit 最近什么帖子火、竞品关键词下别人怎么发帖，并跟社区里的高 karma 用户和版主混熟。这个长期社区运营，在后面产品预售和信任建立里起到很大作用。
第二款产品来自自己的反复痛点
他在给第一款产品录演示视频时，经常需要剪辑放大、缩小、特写操作区域，这些事情和产品本身无关，却不断消耗精力。于是产生了第二款 Mac 录屏软件的想法：录屏后自动围绕操作区域放大、跟踪鼠标、自动布局、移除背景、做 3D 运镜，让用户用最少操作得到完成度较高、可以直接发到社媒或 Reddit 的视频。
第二款产品预售怎么做
预售要做三件事：讲清楚产品是什么、和竞品关系是什么、为什么选你；获取足够曝光和反馈；让看到的人信任你。没有团队和预算时，他用 AI 4 小时做了一个 landing page，虽然 AI 味很重，但清楚写出功能、发布时间线、相对竞品的优势和预售优惠。
上线后，他把网站提交到约 10 个黑五活动页，在熟悉的 Reddit 社区发帖。因为他第一款产品长期积累了信任，有人直接因为他的态度买了第二款。上线约 10 小时后有第一批订单，10 天内拿到约 1.3 万元级别的预售收入；对比第一款产品全年收入能力，他判断验证成功。
免费杠杆：AI、预售、黑五、信任
他总结，产品未开发也能卖出去，原因包括：自己有反复出现的强烈需求，市场上已有类似软件验证需求，黑五把购买意愿集中到一个时间点，社区里已有信任。第三次黑五时，他提前半个月抢入口，提交所有能提交的黑五页面，也自己做了垂直社区和广告位，并开始在确定性较高的地方尝试花钱。
增长工程师
宗源从工程师视角解释增长工程师：不是只为代码质量负责，而是对增长结果负责，把产品开发、数据、内容和分发连接起来。
从工程师到增长工程师
他过去做前端开发，也做过一段时间独立开发。加入 YouMind 后，最初做产品开发，后来逐渐转成增长工程师。他提到自己连续 7 个月给整站贡献超过 50% 流量，一个 GitHub 营销仓库有约 2.1 万 stars，上个月 SEO 拿到 71 万曝光和 18 万点击。
他引用 growth hacker 概念来定义增长工程师：对增长结果负责的工程师。思维惯性要从“这个功能体验好不好、代码质量好不好、架构好不好”，切换到“这件事对增长指标有什么提升、是否能引发自传播”。
用 AARRR 看增长工程
- 获客：让有相似需求的人看到产品或解决方案，渠道包括搜索引擎、社媒、社区、SEO 营销页面等。
- 激活：用户来了之后，尽快引导他注册并完成一次核心行为。例如注册后送积分，并直接跳到产品里完成生成。
- 留存：产品能力是否持续满足需求。YouMind 里的定时任务、skills、日报类功能，都是留存抓手。
- 收入：用户是否愿意为需求付费。比如 credits 不足时触发付费墙。
- 推荐：让分享本身对用户有价值，例如 affiliate、水印、结果页分享、KOC 分享资源站等。
增长工程师的日常 loop
他的日常主要是测款、做实验、抓趋势、想创意。一个典型流程是：先做需求挖掘，再提出解决方案；但不是立刻开发，而是先想清楚未来怎么传播。接着做 demo 或 MVP，甚至可以只用一张 UI 图去测款，然后把内容分发到社区，观察曝光、落地页访问、注册转化和付费转化。如果效果不好，就判断是内容问题还是产品问题；如果有效，就继续扩大推广或优化漏斗。
传播路径的四种思路
最理想的是普通用户用了产品后随手截图发社媒就能爆，但这很难。第二种是免费而丰富的有价值资源，例如 prompt 集合站，KOC 稍微组织语言就能发出大流量。第三种是增长工程师自己做自动化，自动产生内容或让用户自动帮你推广。第四种是增长工程师做冷启动验证后，让达人同学去放量。
案例：Explore Article
他举了一个上个月做的 Explore Article 案例。最初观察到自己作为内容创作者想找爆款选题，于是让工具爬取 X 上的爆款文章，放进 CMS，做一个简单页面。第一篇内容流量很低，说明社媒内容不对；第二篇打学习类用户，效果好一点，但注册和付费转化不高；第三篇换成“看爆款文章、复刻获取流量”的角度，打内容创作者，拿到 10 万以上曝光，产品里的注册和付费转化也达到继续扩大的标准。
之后他继续迭代产品：看到很多内容创作者会搬运海外英文内容并翻译成中文，于是做了一个 YouMind 插件功能，可以一键把文章翻译好并保存到 X 草稿箱。发布前先本地测款，有 30 多个人回复说这个功能刚需，之后再正式推广并观察付费数据。
如何转型
他认为关键是心态从“对代码负责”变成“对增长负责”。最好的练习是自己做一个小产品并赚到 100 美元，即使只是通过 Buy Me a Coffee 收到第一笔钱，也能完整体验从需求到付费的闭环。
艺术生硬搞 AI，2 个月 10 倍增长
刘小艺的分享分成两部分：一个艺术生如何拿到 AI 的门票，以及 OpenCreator 如何在两个月内实现 10 倍增长。
AI 是开放的，但牌桌不是
她本科在中戏读导演，第一次使用 ChatGPT 时非常震惊：AI 可以写剧本、分析电影、做数学题、总结书。她觉得 AI 是这个时代的杠杆，于是刚上北大研究生两节课就辍学，净亏学费一万元。
但辍学后投了 100 多份简历，几乎没有回复。她意识到，AI 是开放的，但进入行业的牌桌不是开放的。HR 没有动力花下班时间向老板解释“一个中戏背景的人为什么值得面试”，但老板会关心问题是否能被解决。于是她把注意力放在老板身上：用 ChatGPT 复现游戏，看最前沿论文，写产品体检报告，猜老板邮箱，找私信，甚至到办公室楼下。最后她拿到 AI 行业非技术岗里非常高的薪资。
她把这段经历总结成一句话：很多门看起来关着，其实推一下可能就开了。局外人要在机会出现时想办法站上牌桌。
五个增长经验
第四个经验是把增长看成数学和概率。很多招不是不 work，而是概率低。要么扩大分母，要么找到规律提高概率。她用达人合作举例，把达人分成 S、A、B 级：S 级内容能力强且利润已经打平，就可以最大化让利、抽象脚本，再传导给 A、B 级达人。
第五个经验是实验思维。增长需要不断从人群、场景和渠道里测试、找到规律、再 scale。团队会把好的内容逐秒拆解：达人说了什么、用口播还是插图、操作录屏还是其他展示方式，然后写成适合 OpenCreator 的脚本和 SOP。
OpenCreator 2.0 预告
她最后介绍了 OpenCreator 2.0，计划在 6 月 8 日上线。产品面向有商业结果或表达需求、但没有内容制作团队的人，让他们也能拥有专业创作能力，并针对电影、UGC、广告做优化。她展示了一句话生成成片、选择短视频 hook、生成 UGC 效果等能力，并提到已有用户用 OpenCreator 制作投放素材。
最后她介绍自己的背景：中戏导演系、北大研究生辍学，曾负责微软小冰和百川智能独立业务线的 AI 产品，现在是 OpenCreator 创始人。团队也在招聘增长和开发，并计划做一个 AI 版奥斯卡/电影节，邀请真正奥斯卡评审参与。
原定但未进行
海报中下半场原定还有《在北美从 0 做增长：AI 重做消费入口的打法》，嘉宾有事未到场，现场未进行该分享。因此本文仅在这里保留为原定议程，不整理正文内容。