Timeline

60 个事件，每个事件都有自己的插图。这个时间线你可以按时间顺序读，也可以倒着读，怎么顺手就怎么来。它花了我几天时间，而那时第一轮面试已经开始了。

• 在编译的过程中，我重新思考了很多。我不后悔任何一个决定。重新为自己工作的想法现在已经牢牢地印在我的脑海里。
• 不如和我一起走完这两年。也许你也能从里面找到一点对自己有用的东西。不过有件事我已经很确定：别人的经验很少真的能教会人什么，很多事情最终还是得自己去验证。
• 将此视为一个窗口，了解如何通过个人创业来创建人工智能产品——其中充满挑战、解决方案和死胡同。

一切准备就绪，可以启动 Google Ads。除了一件事 - 谷歌不相信我的公司被称为人工智能应用程序。

• 根据Google的规则，您可以通过两种方式验证企业名称：提供商标文件或使用域名。我选择了第二条路——并遇到了意想不到的困难。
• 连续第四个周一，同样的信到达：“我们很忙，还要 3-5 个工作日。”
• 你事先不知道它会在哪里发生。但后来事情发生了。我在等待。

一月至五月。 4.5个月。大型产品枢轴、数十次实验以及在促销、视频和与人工智能代理合作方面的宝贵经验。使满意。

• 本次迭代的最后一个解决方案：将整个故事收集在网站的时间轴中。
• 接下来——求职、面试、反思。什么有效，什么无效，我会采取不同的做法。
• 对于下一轮有一些想法。但首先，我们需要稳定。

前往 Reddit 获取数据。我收到了数据。而且两者都被禁止。

• r/jira：调查有关任务的澄清和开销。 20 票，一幅好图：大多数人将超过 10% 的工作时间花在与任务相关的所有事情上，有些人花费大约一半的时间。莫德认为这是一个广告。禁止 90 天。
• r/民意调查：179 票。 71% - “我原则上不使用人工智能，我不想浪费。”这是普通 Reddit 用户对人工智能的看法的绝佳快照。永久封禁：版主认定我是机器人。证据是破折号。我从未收到支持人员的回复。
• 我对实验很满意。确认疼痛。频道 - 没有。

不是广告 - 内容。一个人正在寻找答案，找到一篇文章，而产品已经在里面了。

• 到处都有软性的“植入式广告”和其他文章的链接。不是“买”，而是“有趣？还有更多。”
• 一篇文章需要几个小时：图片、编辑、翻译。第一种方法涵盖了一系列基本问题 -一百多个 SEO 页面。
• 我进行了一个月的实验并查看结果。

如果我不能投入全部精力，我需要长尾渠道。博客是一个显而易见的选择。

• 我想写真正有用且索引良好的文章 - 不仅仅是为了展示。
• 就像整个网站一样 - 一次支持 13 种语言。一篇文章变成了 13 篇。似乎是个好主意。事实证明，翻译文章比编写代码更消耗代币。
• 这是对时间的赌注，而不是对覆盖范围的赌注。一篇好文章可以带动多年的流量。

首次尝试免费谈论该产品 - 在社区和文章中。

• Spotlight on the Atlassian Community- 我进入 Atlassian 新闻通讯了解附属产品。
• Reddit 上的帖子- 产品megathread中的评论，为了SEO。另外，我在 Reddit 上读到过，人工智能学习得很好——我想在那里留下一个印记。
• 中篇文章是本文格式的第一次测试。也是为了SEO。

该网站是为多种产品设计的。现在我把它改造成一个——Just。

• 从头开始​​：主屏幕，直接从页面启动演示、案例展示、价格计算器、人工智能提供商块、联系人。
• 我立即像成人一样进行操作 - 13 种语言的本地化以及搜索所需的一切：规范 URL、hreflang、robots.txt、站点地图、JSON-LD。
• 这正是以前所缺少的：现在您可以运行 Google Ads，从事 SEO 和 GEO 工作。有一天，我会将网站拆分回多个产品 - 但前提是它们出现时。

由于 LinkedIn 无法使用，我正在寻找其他渠道。谷歌更有趣：不是冷邮件，而是与已经在寻找解决方案的人会面。

• 我打开 Google Ads，开始设置，发现一个限制：Atlassian Marketplace 上的页面不被视为我的页面。该域名是国外的，该活动将无法进行。
• 市场对有机产品有利，但对于付费流量，您需要自己的域名。
• 所以你需要一个真正的网站。这就是下一步。

创始人的完整演示 - 六分钟。有趣，但对于广告来说太多了。我一天内做了一个 25 秒的简短版本。

• 最后一个视频我准备了两三个星期。这是一天的时间。
• 广告和登陆页面的简短格式 - 相同的产品，不同的节奏。

在发布重大版本后的第二天，我在 LinkedIn Ads 中进行了另一次快速测试 - 只是为了检查发生了什么变化。没有什么。

• 我愚蠢地忘记禁用 LinkedIn Audience Network - 根据 Google Analytics，我在该网站上零秒内获得了 120 次点击。我不需要那样的流量。
• 直接在 LinkedIn 上做广告时，数字看起来更好，但仍然令人难过：CPM 约为 42 美元，CTR 约为 0.3%，CPC 为 15 美元。
• 即使您将每次点击费用提高到 5-10 美元，对于初始测试来说仍然很昂贵。经济不会好起来的。我们需要寻找其他渠道。

好的人工智能先问，然后回答。我知道这一点 - 但实施起来似乎太困难了。有了代码人工智能代理，情况就不再是这样了。

• 当 Insights 认为某个问题可能被误解时，就会出现一个澄清阶段：关于从根本上改变实施的非显而易见方面的五个问题。复选框、单选按钮、您自己的选项 - 您可以一次又一次地调用它。
• 从想法到几次迭代不到两周。一年前，这还只是一场小小的个人危机。

一年的深度构建 - 结果就像是一个 IDE。数据表明：人们安装后并没有登录。决定已经做出：产品应该快速提供好处，而不是在安装五分钟后。

• 短片、卷轴和 Twitter 的时代才刚刚开始。一个需要很长时间才能打开的产品按照这个逻辑就提前输掉了。好处应该是立竿见影的，并且易于消化。
• 这就是围绕洞察力的计划的来源：更简单的第一步、更强大的结果格式、更主动的人工智能。
• 目前这只是一个计划。在原型变成现在的样子之前，还需要两个月的时间和大约 20 次迭代。

Jira 的内置分析几乎毫无用处，每月 2-5 次自然安装没有任何理由进行深入挖掘。但当我准备过渡到 Insights 时，我决定解决这个问题。

• 连接 PostHog。我立即像成年人一样这样做：完全合规、GDP​​R 支持，无需收集提示、内容和 API 密钥。用户的公司数据是我不应该访问的不可触及的资产。仅使用我的产品的指标。
• 即使有这样的流量，模式也变得清晰：大多数人在安装后从未登录过该产品。

hooh 的工作已完成 - 无需划分时间即可继续。但这不再是回到原来的计划。

• 六个月的并行工作已经过去。最后，完全专注于自己。
• 胡言乱语时期的结论：一个强大的产品甚至可能在人们接触之前就已经失败了。输入比引擎更重要。
• 一个想法的见解成为一个具体的方向：围绕更清晰的输入、更强大的输出和更主动的人工智能重新包装产品。

显式消息角色、控制步骤之间传递的内容以及基于缓存的实际成本。

• 步骤内的消息现在具有明确的角色 USER、ASSISTANT 和 SYSTEM - 不再猜测上下文。
• 一个步骤的结果可以作为对话、仅作为结果来传达，或者与下一个步骤完全切断。
• 对于 Anthropic 和 OpenAI - 缓存的代币和真实价格就在界面中。从本质上讲，这使得 Just 成为一个成熟的 LLM 后端——在 hooh 雇佣了一个单独的人。

自 11 月以来，该插件一直存在于内部hooh.com并在实际项目中工作。第一个诚实的测试不是基于演示数据。

• 在 hooh 内部，我使用它作为我的托管 AI 设计器，尽管根据想法它应该有助于 Jira 任务。
• 为了编写 Jira 任务，我转向 ChatGPT - 那里已经开发了一个模板。我的提示是 1-2 张 A4：我脑子里关于该功能的所有内容，零散且混乱。
• 本质上，我将任务文本的编写委托给助手，并将大部分细节交给他。复杂功能的大型技术规范 - 1-2 小时内完成。在《Just》中，你可以做到这一切，但它并不那么方便，当你有选择的时候……唉。

钱已经用完了。现在，发展已成为次要的——招聘的回归正在等待着。

• 虽然面试正在进行中并且报价尚未签署，但仍然存在一个狭窄的窗口。
• 我用它来关闭 Claude Code 的大型更新 - 然后才切换。

Claude Code 不仅速度更快。质量的提高超出了我的预期。

• 在此之前 - Cursor，JetBrains 的 AI 插件。它起作用了。但 Claude Code 改变了一切——同时改变了开发的质量和速度。
• 澄清代理提出的问题比直接请求提供更清晰、更准确的结果。这是出乎意料的。
• 当你再次爱上人工智能的能力的时刻之一。如果早些时候有第一个太空，那么现在有第二个。我们生活在多么美好的时代啊！

Google Drive 是一个未能发布的强大集成。

• 搜索和过滤文件、文档和表格中的上下文、Google 文档中的图片、评论线程 - 一切都在本地运行。
• 对 Google 来说，访问所有文件的范围过于敏感。验证失败。
• 我回滚该功能而不释放它。一个好的实验却有一个糟糕的结局。

Google 需要一个真正的网站 - aiapps.me 诞生了。

• Google 云端硬盘验证需要域名、合法页面和所有权证明。没有这个就没有办法。
• 我正在整理一个最小的登陆页面：产品描述、政策、协议。还不是关于品牌。
• 有时杂货网站的诞生不是出于野心，而是出于官僚作风。

早上 - 一个想法，晚上 - 市场上的一个产品。

• 这个只是：人工智能自动标签，一个简单的 Jira 插件，使用 AI 自动创建标签。
• 存储库于 12:15 和 15:49 开始 - 仅进行了少量编辑。代码和测试花费了大约两个小时。
• 最耗时的不是代码，而是包装：徽标、市场页面、设置。

随着 xAI 的出现，所有提供商都推出了一大批新模型。

• xAI 同时包含六个模型：Grok 4、Grok 3、Grok 3 Mini、Grok 3 Fast、Grok 3 Mini Fast 和用于图像生成的 Grok 2 Image。
• o3-pro、Claude Opus 4、Sonnet 4、Haiku 3.5、Gemini Flash Lite Preview - 全部在一次更新中。
• 画廊正在转向 Claude Sonnet 4 - 作为模板标准的最佳模型。

解决从第一天开始的痛苦：无需直接访问数据库的数据迁移。

• Forge 不提供对客户数据库的直接访问。每个架构更新 - Web 触发、运行、解决方法。从第一个版本开始。
• Forge SQL解决了这个问题：正常迁移，正常支持现有帐户。
• 此举影响了整个服务器端 - 我们花了几周的时间仔细工作，以免破坏现有用户。任何曾经从 NoSQL 迁移到 SQL 的人都会理解。

四个来自 OpenAI，四个来自 Google - 一次八个新模型。

• OpenAI 的 o4-mini、GPT-4.1、GPT-4.1 mini、GPT-4.1 nano。来自 Google 的 Gemini 2.5 Flash、2.5 Pro、2.0 Flash、2.0 Flash Lite。
• 模型选择被搜索和重置——不再滚动浏览过时名称的转储。
• 图像第一步：读取 Jira 附件和生成待办事项的权限。

LinkedIn之后，很明显：问题在于激活，而不是渠道。

• 值必须在用户关闭选项卡之前显示。这比看起来更难。
• 假设：产品需要在页面上进行更直观的演示。视频是理想的选择，但太昂贵且复杂。我打算推迟一年。
• 第一个真正转向销售的转变：仅仅建造是不够的，你还需要能够销售。

一个月的付费广告 - 冷静地看看什么是行不通的。

• 五波，40 多种广告信息、受众和格式。结果：安装 12 次，花费 1300 美元。通过对话进行的广告效果最好——最佳活动中每次安装 30 美元，但总体效果仍然不佳。
• 主要发现：购买决定不是由使用它的人做出的。这会混淆目标和信息。
• 三个诊断：弱激活、市场页面、产品展示。再加上一个诚实的问题——也许这也与 LinkedIn 本身和我的推广技巧有关。来的 12 个人中，没有一个人被迷住了。

一个小更新，但每次编辑都完全符合日常场景。

• 聊天现在会在第一个请求时自行获取名称 - 就像 ChatGPT 一样。名单上没有不知名的分支机构。
• 存档的脚本已从快速菜单中删除 - 噪音更少，错误的随机启动更少。
• 画廊中出现了一个客户访谈模板 - 另一个用于现场产品工作的模板。

我根据我的场景测试了模型 - Claude 3.7 Sonnet 意外地在所有结果中获胜。

• 我添加了新的 Anthropic 模型并立即将 Claude 3.7 Sonnet 设置为默认值。
• 答案的质量明显更高：更简洁、更准确、更符合场景的上下文。突如其来的提升。
• OpenAI 速度更慢且更昂贵 - 但当结果好得多时，这不再是一个争论。从现在开始，我在AI竞赛中的最爱已经确定。

任务组也可用于需要更广泛地了解项目任务情况的场景。

• 问题按冲刺、发布、标签、状态、类型或受让人收集到上下文中。
• 在此基础上有新的模板：发行说明、冲刺报告、下一步场景。

第四个提供商是谷歌。模型的选择变得越来越广泛。

• Gemini 2.0 Flash Exp、1.5 Flash 和 1.5 Pro 现已在产品中推出。
• OpenAI、Anthropic、Mistral、Google - 该产品不与任何玩家绑定。

年底我终于签了销售合同广告剧透。这笔交易自九月份以来一直在进行，涵盖了一个非常简单的问题：当贾斯特还没有进食时，我们靠什么生活。

• 发展资金即将耗尽，储蓄也即将耗尽。你无法向初创公司支付租金。
• 广告剧透，我的广告分析服务，此时已经成为一种坦率的有毒资产——不是对增长的押注，而是压舱石。幸运的是，我们设法以正常价格出售它。
• 我与我的合作伙伴分享销售 - 但我的份额足以维持大约 9 个月的启动时间。这就是计划。

快速启动：从文件夹到启动 - 单击两次。

• 带有脚本的文件夹的快速启动窗口 - 所需的版本就在您眼前。
• 从这里：上次启动、设置、重新启动。一切都在一处。
• 上下文进入单独的面板 - 界面变得更干净。

Forge 不允许同时使用 Jira 和 Confluence。我正在清理它。

• 一个 Forge 应用程序无法同时访问多个 Atlassian 产品 - 这是平台限制，不是我的限制。
• 在本地工作并具有扩展的权利。在市场上 - 它没有通过验证并且不起作用。
• 如果原则是“没有第三方解决方案”，那么只有一种方法：砍掉它。悲伤，但诚实。

是时候移动产品了 - 我设定了一个目标并进入内圈。

• 具体目标：每月 50 次安装。
• 在创业环境中，他们称之为 FFF - Friends, Family and Fools：朋友、家人和那些单纯相信的人。他们不是最挑剔的用户，但他们是给产品带来第一推动力的人。
• 大约 20 个人安装了这个插件 - 但每次安装背后都有一个单独的、非常迂腐的方法：几周的个人对话、解释和说服。
• 这不是一场空洞的活动：他们中的一些人实际上查看了产品并提供了反馈。

在第一个问题之前人工智能应该知道什么 - 以及如何提问？

• 第一组上下文如下所示：Jira 的问题、项目描述、产品字典、角色、竞争对手、数据源。原始块 - 但已经足以开始在围绕它们的人工智能内存中构建产品的位置。
• 然后这些块将发生显着变化 - 但这就是想法本身的来源：人工智能不应该每次都从头开始。
• Confluence 已作为上下文源连接。由于平台限制，此路径稍后将被关闭。

我决定对自己进行测试：一个拥有适当技能的人可以构建一个成熟的产品。

• 人工智能代理时代之前的单打独斗之路需要一种罕见的组合：产品、开发、设计、营销。碰巧这一套走到了一起——而人工智能代理只是将门槛降低得更低。
• 我明白了：很快这个门槛就会急剧下降，而我几乎没有什么领先优势。但它就在那里——我试图利用它。
• 每个动作都是一个乘积增量。团队内部沟通的支出为零。这是我一生中的第一次。这是一种极其不寻常的状态，引起了某种孩子气的喜悦——我想要越来越多地工作。

有实体，有界面——产品就成为真实的。

• 主要实体是固定的：聊天、动作、步骤、消息、上下文。
• 一切都是围绕真正的 Jira 任务构建的，而不是围绕抽象对话构建的。
• 最佳案例场景 - 需求、替代方​​案、规划。

在找工作时，一个测试任务意外地让我想到了一个我真正想要相信的产品想法。

• 在我找工作的过程中，我准备了自己的转型提案为阿克娅，一家软件测试公司，看看这样的业务在 2024 年将如何发展。
• 主要思想很简单：不重复基础设施，而是让产品更接近 Jira，那里的工作流程、用户和市场已经存在。当然，还要实施人工智能。
• 在演讲中，我说：如果他们不做，我就自己做。一周后，在拒绝的那天，这听起来不再是虚张声势，我开始构建 Just。

2024 年 1 月。我为自己写下了两个信念，并决定以此为基础。

• 第一：人工智能个人助理最终将在大多数日常工作中比人类更强大。我记录这一切不是为了观察，而是为了打赌。
• 其次，人们对愿景和营销的停留时间最长。我们正在建设什么以及为什么 - 伙计。说服他人有价值也是人之常情。人工智能还不会取代它。
• 早期大众向人工智能流程的过渡至少需要五年时间，而晚期大众则需要更长的时间。人们的习惯比看上去更加保守。对于那些在其中构建工具的人来说，整个转型时期是一个机会之窗。

2023 年 12 月 - 第一次严肃的测试：我分解了 PM 的工作，看看人工智能可以处理什么，不能处理什么。

• 方法很简单：执行特定的 PM 任务 - 分析竞争对手、编写技术规范 - 并通过 AI 运行它们作为实验。不是一种感觉，而是一种考验。
• 结果很快就变得明显：模式是一个请求，一个响应。没有记忆，没有网络，大部分工作就会失败。没有最新数据的竞争分析就不再是分析。
• 但限制指明了方向。人们不仅清楚了缺少了什么，而且还清楚了接下来会发生什么。

产品愿景课程2023 年 12 月 - 尚未了解该产品。事实上，如果没有最高层的愿景，其他一切都是盲目建立的。

• 该课程很好地阐述了层次结构：愿景→战略→目标→举措→发布→功能→史诗→任务。当你使用大公司的例子看到它的实际应用时，你会感到有点不舒服。你知道有多少东西是盲目建造的——包括你自己建造的。
• 这引起了一个不舒服的想法：我对人工智能有自己的立场，但没有记录在任何地方。直觉不是愿景。
• 我坐下来写下：我要去哪里，我相信什么，我正在建设什么以及为什么。如果没有这一步，接下来的信心就会大大降低。

在此之前，我根本没有将 Jira 插件视为一个市场，然后我无意中看到了数字并记住了这个利基市场。

• 并非每个人都能从内部看到真实的 Jira Marketplace 数据。我很幸运能够在 Railsware 工作Coupler.io，我离这条线足够近了TitanApps 插件查看月度报告。
• 这些数字出乎意料地令人信服：Jira 中的一个狭窄工具可以在没有大量受众和广泛覆盖范围的情况下带来稳定的资金。
• 然后我正在考虑一种完全不同的产品。但结论令人难忘：如果世界上几乎所有 IT 团队都有一个共同点，那就是 Jira。而且它周围的市场已经活跃了很长时间。

从一次工作中开始，人工智能对我来说很快就从一种新鲜事物变成了一种工作习惯。

• 2023 年 4 月 - ChatGPT 才推出几个月。我正在 Confluence 中编辑一个工作页面，并请求 AI 帮助编写一个段落。更多的是出于好奇而不是计算。
• 答案不准确 - 但足够有用，可以再试一次。然后还有更多。
• 三个月后，人工智能几乎成为我的日常工具。那时我不知道这只是开始。