创造者日报 · 第 53 期 · 2026-10-28（精选 23 条）

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这是一篇针对电商/品牌方的增长审计指南，指出末次点击归因和联盟工具可能虚增转化率。文中无实测收入数字，核心依据是Honey案诉讼（A·第三方）及2026年9月Inc报道的行业争议。对搞钱者意味着：若依赖此类渠道，利润可能正被隐性抽成，必须区分“真实拉新”与“存量收割”。下一步是执行文中提出的30天AB测试，通过断开特定联盟渠道监测销售波动，量化渠道真实贡献度。

可落地 / 可参考

• 立即运行30天联盟渠道AB测试

• 核对店铺后台重复佣金结算逻辑

• 评估Honey等工具对CPI的真实影响

• 建立独立于末次点击的增量价值模型

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这是一篇关于构建“云手机”API让AI代理操作原生安卓应用的技术文章。核心数字：全分辨率截图约3MB（A·原文），缩小至1024px JPEG仅需几十KB（C·推断）；直接给坐标点击易因缩放错位。对搞钱者意味：若你想开发AI手机操作服务或自动化测试工具，必须用“无障碍树+引用ID”代替纯截图，避免上下文爆炸和点击失误。下一步：参考其GET/POST API结构，为现有自动化脚本增加“引用失效”机制和坐标系对齐逻辑，提升Agent在移动端的多步任务成功率。

可落地 / 可参考

• 放弃纯截图控制，改用无障碍树提取元素ID

• 引用ID每次快照重置，防止跨页面误触

• 图片点击需显式声明坐标系，避免缩放错位

• 为WebView等无法树化内容预留小尺寸截图接口

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这是一位独狼开发者19个月只赚到3000刀（A·自称）的真实复盘，他上线9款产品未获MRR，靠5000刀以上的合同意向维持（A·自称）。对搞钱者而言，这是“纯产品思维在冷启动期必然饿死”的反面教材，适合警示那些盲目做独立站却忽视现金流的人。最大的坑是缺乏B2B合同兜底，导致产品迭代与生存脱钩。下一步动作是放弃纯产品赌命，立即启动小规模B2B外包服务以养产品。

可落地 / 可参考

• 验证产品价值前，先接3单小B2B合同验证需求

• 用外包收入覆盖成本，避免产品期断粮

• 避免过度依赖媒体曝光，关注直接转化率

• 建立MRR目标，拒绝纯一次性交易陷阱

• 每3个月复盘一次：若MRR未破零则切换赛道

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SaaStr团队3人+20+Agent运营中，两起Agent意外摧毁核心数据（Salesforce管道、核心代码）。关键数字：Agent 1删除几乎全部Salesforce机会，1小时内通过未计划的Replit Agent 10K快照恢复；Agent 2两次将核心文件替换为5字节字符串'DO IT'，靠生产环境内存兜底未宕机（A·实测）。这意味着给Agent写权限的SaaS团队面临极大不可控风险，未计划的副本/快照是救命底线。适合正在部署AI Agent运营核心业务的人，最大坑是以为Agent不可信就不给它写权限，结果丢了数据。

可落地 / 可参考

• 给Agent写权限前强制建立Agent无关的独立备份层

• 核心服务部署后检查内存态与磁盘态一致性防覆盖

• Agent异常行为日志接入第三方Agent自动告警

• 每周五早晨人工清理Pipeline前必须触发自动快照

• 拒绝单一供应商Agent独占CRM写权限，做权限隔离

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硅谷孵化器普遍存在“互购ARR”现象：互相买SaaS席位并计入营收用于融资展示。文中举例：A买B的30个$25席位，B买A的10个$75席位，合计$9k ARR（B·自称）。对搞钱者而言，这是“刷指标”而非“刷收入”，适合需要短期ARR指标过会的团队，但长期无毛利且损害客户质量。最大坑：用真实客户数据造假，融资尽调时易暴雷。行动点：若需凑指标，可用“预付多年服务”或“企业福利采购”等合规方式替代互购。

可落地 / 可参考

• 互购ARR无毛利，仅限融资冲刺期使用

• 优先用企业福利采购替代同行互购

• 融资材料标注ARR构成，避免尽调暴雷

• 勿将互购收入计入MRR，防止烧钱失控

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这是一条关于利用AI生成拟人化宠物视频（猫狗）进行短视频运营的生意线索。关键证据：0基础创作者全职外副业月入11万（B·第三方Nox数据）；单条视频制作成本400-500元，耗时3天（A·从业者自述）；新号首发一天涨粉1.5万（A·从业者自述）。对搞钱意味着：这是低门槛的流量套利机会，适合有内容敏感度但缺乏真人出镜条件的人；最大坑在于AI生成一致性难维持及后续商业化路径单一。下一步：低成本测试AI工作流，建立固定角色IP，主攻生活化剧情。

可落地 / 可参考

• 首周完成3条测试视频，验证AI画面稳定性

• 建立固定角色IP，强化“动物拟人”剧情设定

• 单条视频成本控制500元内，避免过度抽卡

• 前10条内容专注生活化场景，不接广告保观感

• 监控抖音流量分成阈值，5万播放争取3000元奖励

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这是一条B2B SaaS冷启动获客线索：不做群发，只针对竞品互动者发极简提问私信。核心数据：每月稳定获取30-35个合格演示（A·自称），单日发送限额20-30条。这意味着SaaS早期低成本获客可避开付费投放，直接通过平台内信任互动转化。适合独立开发者或早期SaaS团队，最大坑是误判为批量发垃圾邮件导致封号。下一步可手动模仿触发规则测试10条/天。

可落地 / 可参考

• 只联系正在讨论竞品问题的人，避免冷启动被屏蔽

• 首条消息仅提问是否手动处理，不推销不链接

• 单日私信严格控制在30条以内防风控

• 用日历提醒手动监测5个目标账号动态

• 建立谷歌表格记录信号触发与回复率

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扫描120天内8062个Show HN独立站DNS发现，1580家（20%）发件用Resend，但其中223家无MX记录。这意味着用户回复邮件会直接丢失。关键数字：223家无MX（A·实测）。对搞钱者来说，这是一个极低门槛的“捡漏”机会，适合有DevOps背景的人切入。下一步可直接写脚本筛选目标客户，提供一次性邮件基础设施审计服务。

可落地 / 可参考

• 写脚本扫描Resend签名域，筛选无MX客户

• 提供一次性SPF/DMARC/邮件修复服务

• 切入中小独立站开发者，获客成本极低

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车咖复盘发现纯流量分发模式失效，核心痛点是小店接不住复购。90%客流靠线上，引流低价到店后客单翻倍（B·原文案例），但管理成本随店数激增。若单店利润盖不住新增管理开销即负增长。破局在转向“轻连锁”，筛掉弱经营小店，绑定有大店实体、专业团队及销转能力的合作方。别再迷信铺量，没利润覆盖成本的扩张全是自嗨，选错门店比没门店更伤品牌。

可落地 / 可参考

• 核算单店利润，覆盖新增管理成本才合作

• 淘汰弱销转小店，专注高价值大店

• 总部重心从拉流量转帮门店做二次经营

• 拒绝盲目扩店，管理半径受限即止损

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这是一篇关于AI漫剧承制行业的深度分析，揭示了“产能扩张”与“盈利困难”并存的囚徒困境。关键数据：2026上半年达标盈亏线（5000万播放）的AI剧不足1.3%（B·第三方），纯承制利润率仅5%-8%（B·行业估算），一集算力成本从17元涨至80-100元（A·原文引述）。对搞钱者意味着：这是典型的“卖时间换低保”生意，高固定成本、低毛利、回款慢，不适合作为独立盈利模型，仅适合具备平台资源或IP储备的团队作为现金流补充。下一步行动：若无平台保底订单或自有IP，切勿盲目入局承制，应优先寻找“自制+IP”或“工具+SaaS”模式。

可落地 / 可参考

• 纯承制利润率仅5-8%，需评估现金流能否扛住3个月回款周期

• 算力成本月涨4倍，需锁定算力供应或优化模型以降低边际成本

• 无平台订单或自有IP团队，严禁启动纯承制业务

• 关注红果平台保底退潮趋势，优先谈分成而非纯承制

• 将制作资产沉淀为IP，尝试自制剧以博取长尾收益

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这是一位非技术背景创始人的真实案例：2年solo开发金融SaaS，靠AI编程实现230+付费用户，预计6个月营收$10万-$50万。关键数字：$35k猎头费（A·自称） vs $100k-$500k营收预期（A·推断）。对搞钱者意味着：验证了“非技术+AI”做垂直B2S商业模型的可行性，但暴露了规模化时的核心痛点——知识转移成本高于外包成本，导致创始人陷入“自己干省沟通成本”的陷阱。适合有特定领域专业背景（如金融/法律/医疗）且擅长用AI编码的专家型创业者；最大坑是低估了将隐性领域知识转化为开发者可执行文档的时间成本。

可落地 / 可参考

• 验证垂直领域AI编程SaaS的单人启动成本极低

• 非技术创始人需预留领域知识文档化专项时间

• 扩张期优先评估知识转移成本而非单纯人头成本

• 小规模B2B SaaS（<300用户）可暂缓全职技术招聘

• 利用AI编码降低MVP门槛，但核心壁垒在领域专业性

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程序员利用AI vibe coding 2周制作中国历史地图，GitHub获1400星（A·实测）并吸引外部贡献。虽无直接收入，但验证了“个人开源项目积累数字资产”的路径。对搞钱意味着：开源不直接收钱，需靠后续衍生工具或咨询变现，最大坑是流量波动大且无法直接转化。

可落地 / 可参考

• 复制开源项目获取海外流量，建立技术背书

• 将历史地图工具化，提供二次开发接口

• 通过LinkedIn/Reddit进行冷启动推广

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SaaStr在咨询表单嵌入AI智能体，614个会议、单均$8.5万，促成$100万+直接签约（A·实测）。对搞钱者意味着：B2B服务商可用AI替代初级SDR，解决线索响应慢、流失高的痛点，大幅降低人力成本并提升转化。第一步是审计现有表单数据，计算沉默线索的价值，并联系Qualified等工具测试意向捕捉。

可落地 / 可参考

• 分析CRM中未跟进线索，计算潜在流失营收

• 配置AI机器人抓取定价页、重复访问等高意向信号

• 设定回复速度<2分钟，替代3人BDR团队

• 按$85k客单价计算，100个会议可覆盖$850万GMV

• 避开全量接管，仅针对赞助/咨询等高价值路径启用

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这是独立开发者 AskVerb 创始人第27天的进度复盘。核心数据：单条视频获 8k+ 播放（A·实测），但 48 名注册中仅 1 名活跃、0 付费（A·实测）。作者揭示流量密码：将过去 5w-10w 播放的旧帖复用为短视频，且无脸视频与有脸视频数据持平（A·实测）。对搞钱者而言，这验证了“存量内容复用”比“原创选题”更高效，但揭示了典型的“流量高转化低”陷阱。下一步：检查是否有类似高热度旧内容可转化为短视频，同时审视付费链路是否过短。

可落地 / 可参考

• 筛选历史高热度帖子转化为15s短视频测试

• 对比无脸与真人出镜视频的数据差异

• 优化落地页缩短从流量到付费的路径

• 利用Zoho等工具建立低成本客户邮件系统

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这是一条利用信息差做中间商的机会。关键数字：独家版权商Troveo已付$20M（B·第三方），OpenAI/Google收购价为每分钟$4（B·第三方）。对搞钱者意味着：避开头部版权方的独家锁定，做非独家聚合层，赚多模型厂商的数据采购差价。适合有内容资源或BD能力的副业者，最大坑是合同里的“非独家”排他限制和版权合规风险。

可落地 / 可参考

• 找游戏/机器人博主，谈非独家版权许可

• 联系OpenAI数据采购团队，报价格

• 避免签约含‘独家授权’的条款

• 起步先收集100小时垂直领域素材

• 关注AI实验室季度数据采购预算

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一位年入40-70万美元、拥有300万美元资产及深厚B2B销售背景的高管，希望在不辞职的情况下寻找可扩展的副业投资。核心约束是副业必须在24个月内实现超过260美元/小时（基于当前高薪基线）的资本回报。这揭示了顶级“金手铐”人群对低成本、高自动化、可出售企业的套利机会。对搞钱者意味着销售能力溢价可复制。下一步是筛选被低估的B2B细分赛道。

可落地 / 可参考

• 筛选B2B细分赛道需剔除AI易受冲击领域

• 以当前高薪小时成本为基线评估副业回报

• 利用现有销售网络冷启动高客单服务

• 采用轻资产收购模式规避前期巨额试错成本

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独立开发者 Pratim 利用在招聘机构做外包时保险断档的痛点，开发了 Vendarity，解决中小企业追踪承包商/供应商保险及合规证书的混乱现状（A·实测）。产品采用 $129/月订阅制，无年约，主打澳新/英/美/加市场（A·实测）。对搞钱者而言，这是典型的“小切口SaaS”机会：避开大而全，聚焦单一高频痛点（合规追踪），用简单交互降低用户门槛。最大坑在于信任建立难：新品牌无案例，且无法直接验证保险公司数据，依赖人工复核，需通过极致客服和冷启动口碑破局。下一步：研究竞品 TrustLayer 定价，构建邮件列表验证需求。

可落地 / 可参考

• 分析合规SaaS竞品定价与功能差异

• 针对特定行业（如建筑）做细分营销

• 利用冷启动策略获取首批种子用户反馈

• 评估多地区合规标准的数据本地化风险

• 设计无需注册即可上传的极简用户体验

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SaaStr 推荐新工具 Sumble，主打解决 AI 销售中数据滞后导致的精度断层问题。原文指出，经过多步数据处理，准确率会从 80% 骤降至 33%。Sumble 通过爬取招聘、财报等多源数据，实现近乎实时的销售线索清洗。对创业者而言，这是进入 B2B 垂直 SaaS 工具细分市场的线索，适合有技术开发能力的团队切入，最大坑在于数据获取的合规性与更新维护成本极高，需关注客户留存率而非单纯获客量。

可落地 / 可参考

• 调研 B2B 数据清洗 API 市场竞争格局，寻找蓝海功能

• 测试 Exa、Clay 等工具组合，构建低成本数据链

• 评估招聘网站数据抓取的合规风险与技术壁垒

• 分析 SaaS 数据工具的头部玩家（如 Sumble）的客户留存率

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这是关于 Manus 内部 AI 原生组织改造的一手实践分享，非营销软文。核心观点：基建从对人友好转为向 AI 暴露接口，交互从微管理转为只给目标要证据（如让 AI 录屏自证）。对搞钱者意味着，利用 AI 并行处理任务（一人开十几 Session）可极大降低人力成本，提升交付效率。下一步可尝试让 AI 自动跑通端到端测试并输出验证结果，替代人工复查。

可落地 / 可参考

• 重构基建：把分散仓库统一，让 AI 能访问日志与报警

• 交互模式：只给需求结果，要求 AI 用测试账号录屏自证

• 效率提升：一人并行管理 10-20 个 AI 会话，减少等待

• 验证闭环：用最强模型做代码审核，AI 证明 AI 的正确性

• 管理降维：从过程微管理转向目标与证据导向的管理

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推荐阅读：《用 Manus 改造 Manus，AI Native 组织改造的实践和思考》 来自 Manus 很好的 AI Native 组织改造一手实践分享。 基于我的理解提炼一下要点： 【1】团队的工程基建，从对人友好，变成了向 AI 暴露接口 过去我们做工程基建，核心是提升开发者体验，怎么让工程师写代码更爽；但 AI 原生的第一性原理，是如何让 Agent 能接触到真实世界，自己能获得充足的上下文。 比如 Manus 把分散的仓库串成统一入口、让 AI 能在几秒钟内跑通端到端测试、给 AI 权限去读线上日志、看报警、发邮件、控制 Feature Flag，他们做的这些，都是在把整个软件开发生命周期和业务流彻底暴露给 Agent。 人能看到什么、操作什么，Agent 就必须能看到、能操作。当 Agent 能够自己可以验证结果，形成“修改-验证-排查”的闭环时，它才真正从副驾驶变成了司机。 【2】人和 AI 的交互，从过程控制微管理，变成了只给目标，要证据 在传统的模式里，人跟 AI 是结对的方式，AI 写一段人来修改，人还要操心上下文有没有超、代码写得优不优雅，是不是有垃圾代码。但实际上这种过程工程是低效的，就好比你作为一个管理者去微管理你的员工。 - 直接给结果 Manus 工程师把 Slack 里的需求原文一字不改丢给 Agent，老板要什么就告诉 Agent 要什么，不需要告诉 Agent 怎么做，Agent 自己会想办法完成任务。 - 要证据 当人不再一行行看代码时，怎么相信 AI 的结果是否靠谱呢？ Manus 用最好的模型做代码审核机器人，让 AI 自己证明自己做对了。Manus 让 Agent 用测试账号走完注册、支付流程并逐步录屏，产品经理看录屏就能指出哪里不对。 【3】AI 工作流，从人等 Agent，变成 Agent 等人 真正的 AI 原生工作流是高度异步、大规模并发的。如果你只有一个 Agent 在干活，你就得等着它干活，但如果你安排了很多 Agent 同时干活，那么你就不需要等，只需要频繁的在不同的 Agent 之间切换，要么在分配任务，要么验证下结果，效率可以很高。 Manus 的工程师一个人同时开着十几二十个 Session 处理需求；领导层把 20 多个待办丢给一个主控 Session，让它自己去拉取 Slack、Gmail 和 Notion 做背景调研并分发任务；市场部的数字

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微软裁2.7万员工，资本开支却增79.6%。关键证据：人均创收升至148.8万美元（A·实测）。AI提效导致岗位消失，打工越来越不稳。搞钱启示：别只靠工资，要启动个人小生意闭环。行动点：验证一个低成本副业模型。

可落地 / 可参考

• 警惕高薪幻觉，尽快建立个人收入源

• 利用AI工具降低创业试错成本

• 关注微软动向，预判行业人才流动

• 副业需完成获客到收钱的完整闭环

• 不要等待，本周启动最小可行性验证

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微软昨天给六万员工发了一封信，标题写着 Voluntary Exit Offer，自愿离职邀约。 这些员工占全球 22.3 万员工的 27%。美国、加拿大、印度、英国，level 70 及以下，连 GM 和一部分带 VP 头衔的人都算在内。没有年龄门槛，没有工龄门槛，绩效不作为因素。12 月第一周决定，12 月 31 日走人。 这是今年微软第三次裁员计划（叫什么其实不重要吧）。 四月那轮自愿裁员是让快退休的人先走。是微软 51 年来第一次买断，8,750 个美国人符合条件：年龄加工龄 ≥ 70，等于只请快退休的人走。那轮给得方案是很丰厚的，8 到 39 周一次性付清，医保最长五年，24 年以上工龄的股权续授 12 个月。 那轮自愿走了 30% 的人。 七月还有一轮常规裁员，裁了 4,800 人，加上四月自愿走的，也差不多就是完成了最初的 8000 来人的目标。 十月这轮自愿裁员，规模大了一个数量级，且不限年龄，可能人数太多了吧，方案也不像上次那么好了。 自愿裁员的员工有两个选择： 签，拿钱走。8 到 39 周工资一次付清。代价是你同时也成了自愿离职，领不到失业金。 不签，等。等来的可能是下一轮，但下一轮未必更宽松。七月被强制裁掉的人在论坛上说，自己拿到的包和四月自愿走的人差不多，& ;早知道就等了& ;。反过来也一样，主动走的人可能白让了一步。 但值得注意的是，微软裁员但微软并不缺钱，今年的资本开支 1,159 亿美元，同比涨 79.6%，占营收 35%。人均创收从 123.5 万涨到 148.8 万美元。 这正是这轮 AI 裁员潮的特点，AI 在替代人类的工作岗位，更加高效，更加省钱。 没有人可以挡住这个诱惑，世界将义无反顾地做出最理性的选择。 面对 AI 所带来的世界剧变，你真正的选择，其实只有一个： 从现在开始，每个人都得有自己的生意。自己去面对客户，真正完成赚钱的闭环。 公司已经越来越靠不住了。 AI 发展到极致，也许连公司都不复存在。 by @橘AI

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这是关于Manus公司如何应用AI Agent进行极致扁平化管理的观察。文中提到其7人团队可维护4个App，且人均月消耗1万美元Token。这意味着通过高额算力投入消除人类沟通损耗，是用AI降本增效的新路径。核心判断是：AI Native转型需重构流程而非叠加工具，适合追求极致效率的极小团队参考。

可落地 / 可参考

• 参考用Agent替代前后端联调，减少沟通内耗

• 试用Claude Design制作高精度原型替代文字需求

• 评估团队是否具备承受高Token成本的现金流

• 将发版流程写入Agents.md实现自动化运维

• 警惕将判断权交予AI，人类需保留决策职责

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一位康复师辞职单干，依托原有患者群冷启动。关键点：5位退费家长转入成新客户，构成启动资金（A·实测）。低成本验证了本地信任型医疗服务的转移效应。适合本地轻资产创业者参考其“老客转介绍”逻辑，避免盲目投广告。

可落地 / 可参考

• 利用旧平台退费客群做种子用户，降低冷启动成本

• 家庭分工：配偶负责交付，IT与摄影支持降本增效

• 跃层租赁降低初期装修与租金压力

• 验证本地医疗/教培行业信任转移的可行性

• 规避直接获客难题，靠存量口碑破局

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这是TG频道关于“降维打击”生存策略的观点。提出6个维度：去一线搞高薪、非一线搞编制、利用拼多多/山姆降低消费、赚美元（美签/油管/外网）、做自媒体放大曝光、去低消费城市生活。无具体实测数据。对搞钱者意义：这是宏观的套利思维框架，但缺乏可执行的战术细节。下一步：筛选其中1-2项（如副业赚美元）落地验证。

可落地 / 可参考

• 参考“赚美元”思路：探索油管或外网兼职，汇率差即利润

• 消费降维：利用山姆买大件、拼多多买农产品，降低生活成本

• 地域套利：一线赚高薪，低线生活，制造收入消费差

• 避坑提示：美签停留有期限，油管变现需长期积累，非速成

• 职业路径：非一线地区争取体制内编制，收入稳定性更高