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  1. 我想做照片工具矩阵:从老照片修复开始的一些思考

    我最近一直在想,Seanfon 接下来应该怎样做照片类产品。 答案不是做一个功能无限多的 AI 修图 App,也不是看到一个模型就立刻做一个新产品。我们更想建立的是一个照片工具矩阵:每个工具解决一个明确、重要、愿意付费的照片任务;它们在品牌、隐私、质量检查和交付体验上互相加强,但不被硬塞进同一个超级 App。 老照片修复是我想认真验证的方向之一。 为什么不是“再做一个 AI 修图工具” 照片赛道从

    Jul 24, 20261 min read
  2. 从检测到人脸,到反复校准:我们为证件照检测做了哪些努力

    证件照 App 如何判断一张照片是否合适?检测显示通过,是否就一定能通过政府或受理机构审核? 明确答案是:不能保证。IDPhoto Pro 的检测是一组拍摄前检查,用来发现人脸、构图、光线和文件规格中的明显风险。最终是否被接受,仍取决于具体机构、申请类型、提交渠道和人工审核。 我们做这套检测的目标,不是给照片盖一个“官方合格”印章,而是让用户在导出前知道哪里可能有问题,以及下一步可以怎样调整。 最

    Jul 20, 20262 min read5
  3. 有了 3 位付费用户后,我们为什么还不急着放大证件照 App

    有了 3 位付费用户后,我们为什么还不急着放大证件照 App 证件照 App 已经有 3 位用户完成付费。这是值得重视的早期信号:至少有人愿意为这个问题付钱。 但它还不能证明我们已经找到稳定增长。三次付费无法告诉我们用户从哪里来、为什么选择我们、是否成功完成了导出、是否会推荐,也无法告诉我们扩大流量后成本和转化会发生什么。 所以接下来的目标不是“尽快做更多下载”,而是先建立一个可重复验证的增长闭环

    Jul 19, 20261 min read15
  4. AI 员工培训不能停在书单:我们如何把学习变成两款产品的交付能力

    AI 员工培训不能停在书单:我们如何把学习变成两款产品的交付能力 一人公司会遇到一个很现实的问题:事情太多,学习也太多。产品、工程、设计、测试和增长每个方向都有一长串值得读的书,但读完一份书单并不会让产品更可靠,也不会带来收入。 所以我们给 AI 团队定了一条简单规则:训练必须绑定一个正在发生的业务决策。不能改变决策、不能产生证据、不能写进交付物的学习,不算完成。 最近,这套规则同时用在了两款产品

    Jul 19, 20262 min read3
  5. 我把一人公司拆成 6 个 AI 员工后,任务终于能下达了

    今天我做了一件看起来很“管理学”,但其实非常现实的事:给一人公司搭了一套 AI 组织架构。 公司只有一个自然人,但事情并不会因为人少就变少。产品要规划,官网要优化,代码要改,UI 要验收,数据要分析,App Store 审核要处理,增长实验还要持续跑。如果所有事情都直接扔给“我自己”,结果通常不是高效,而是混乱:每件事都像重要,每个角色都像自己,最后没人真正对结果负责。 所以我把公司拆成了 6 个

    Jul 17, 20261 min read20
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