如何在构建之前使用 Reddit 和 ChatGPT 验证产品创意

Source: Dev.to

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TL;DR

在过去几年潜伏在 r/footballmanagergames 时，我发现自己并不是唯一一个在 Football Manager 中为球队制定合适战术而苦恼的人。随着时间推移，我开始注意到围绕此类以及其他类似问题和反馈请求的更多模式。于是，我决定使用 ChatGPT 大规模分析该 subreddit 并量化我的假设。

数据很明确：在我审查的期间，战术相关的帖子约占 38 %。这些发现促使我构建了 tactic analyzer 作为我的 MVP，截至撰写本文时，Assman.ai 已分析了 1 891 条战术，并收到了 4 979 条后续消息。玩家培养紧随其后，约占 7 % 的帖子，审查了 450 名球员，收到 819 条消息。虽然阵容审查和转会助理功能的问题频率更高，但它们的范围太大，我暂时无法实现。

起点

“从你所在的地方开始。利用你拥有的资源。尽你所能去做。” – Arthur Ashe

当我在 2023 年发现《足球经理》时，它立刻让我上瘾。作为一个热爱足球和策略游戏的人，它立刻抓住了我的注意力。Steam 显示我在该系列中已经累计了 1 000+ 小时，在英格兰、荷兰和德国进行通关，我会把一支低级别球队带上联赛金字塔，最终冲进该国的顶级联赛。

我提到这些是想说明，在开始这个项目之前，我已经对这个生态系统有了一定的专业知识和理解。如果没有真正的理由，我是不会随便给某个项目起名为 AssMan.ai 的。

我想把范围控制在有限的范围内。我在测试作为单独创始人使用无代码工具能构建什么，所以我需要先挑选 一个功能 来开始，验证它是否可行，然后再继续下一个。

验证与优先级

我对战术的假设基于自己的经验以及自从开始玩游戏后一直关注 r/footballmanagergames 所获得的信心，但我不想做出假设。我要先看看在下决定之前是否还有其他需要考虑的因素，于是回到子版块寻找任何额外的支持数据。

1. 近期帖子回顾 – 我检查了过去一个月的帖子（FM 24 已经发布近两年；FM 25 从未发布）。如果在游戏生命周期的后期仍然出现相同的问题，那么这些问题不会自行消失，除非 FM 26 进行大幅改动。
2. 模式识别 – “我的战术为什么不起作用？”，“我的前锋为什么不进球？”，“我的战术为什么突然失效？”这些问题反复出现。我甚至在上一次通关时使用 ChatGPT 充当助理经理，以获取对我的战术的反馈。
3. 其他常见主题 –
   • 时间投入 – 转会窗口可能需要数小时在 10 万+ 球员数据库中搜索。开始新存档同样需要大量时间来评估阵容、找出薄弱环节并规划调整。
   • 球员培养 – 有关如何训练球员以及将其安排在哪个位置以最大化潜力的请求出现频率低于战术，但仍然相当稳定。

手动浏览给了我强烈的信号，但我想要数字来支撑它。七月底/八月初，ChatGPT 更依赖 Reddit 数据，这让从平台提取大量信息变得更容易。我让它：

• 分析 r/footballmanagergames 最近一个月的帖子。
• 创建主题并对数量进行分类。
• 生成一张显示细分的表格。

在对主题进行微调以匹配我的需求后，数据非常清晰：

关于战术的帖子也获得了 更高的互动度，相比其他话题。

竞争格局

• ratemytactic.com – 用户手动输入战术；网站通过算法提供反馈。
• fmdatalab.com – 计算球员‑角色熟练度。
• 各类论坛和 Reddit 讨论串。

这些工具的存在实际上 提升了我的信心：玩家已经愿意使用外部资源来获取帮助。我决定先构建 战术分析器，因为它有机会提供 即时、自动化的反馈并支持交互式后续，从而与现有工具形成差异化。

已构建的内容

截至撰写本文时，Assman.ai 已经：

• 分析了 1 891 个策略。
• 生成了 4 979 条后续消息，深入探讨建议的改进。

研究显示，Reddit 活跃度高与产品使用率高之间存在 高度相关性。

关键洞察：降低摩擦

我最先意识到的一件事是 摩擦会扼杀采纳。如果我想让人们真的使用它，流程必须 极其简洁。

User → Upload Tactic (or paste code) → Instant Score + Highlights → Interactive Q&A

其余产品路线图（小队审查、转会助理、球员发展顾问）将在策略分析器证明其价值并获得采纳后再进行。

构建战术分析器

我让用户 提交他们的战术，上传后即可获得反馈——无需像 ratemytactic.com 那样手动输入。聊天机器人甚至改进了分析。用户可以实时提出后续问题并在反馈上迭代，这是 Reddit 讨论串和静态工具无法提供的。

原型其他功能

转移助理

我很快就放弃了这个想法。它会要求用户从游戏中导出可能高达 10 万 行的文件，然后解析并提供答案。虽然不是不可能，但为 MVP 所做的自定义数据处理工作不值得。

队伍审查

我尝试过这个并取得了一些成功，但即使使用更昂贵的模型，我也无法生成更复杂的答案（例如，基于队伍的建议战术和阵型）。未来可能会有机会，但目前的 AI 能力并未提供足够的价值。

球员发展

我随后构建了这个功能。它使用相同的上传流程——截取截图，获取反馈——因此我可以复用大量战术基础设施。

• 截至撰写本文时，Assman.ai 已分析了 450 名球员，共 819 条信息。
• 吞吐量低于战术模块，这与研究结果相符：球员发展在 Reddit 帖子中约占 7 %，而战术约占 38 %。
• 虽然数量较少，但足够稳定，验证了构建它是值得的。

账户创建与福利

• 总计有 125 人 创建了账户。
• 添加使用 Gmail 账户注册的选项显著降低了阻力并提升了注册量。
• 用户现在可以查看所有历史战术和球员发展反馈。

整体指标

• Assman.ai 已分析 2 341 张图片，并收到了 5 798 条消息 给聊天机器人。
• 我投放广告约一个月，花费约 $2 000。在了解了我需要的广告活动和 Google Ads 后，我停止了投放。随后流量降至每天只有几个人。

当前重点

我正在暂停对 AssMan.ai 的进一步开发。该项目证明我能够使用无代码工具构建并验证一个单人产品——正是目标。我很快会添加 Patreon；如果它获得足够的关注，我会重新开始开发。目前，我正专注于其他冒险。

结束语

研究方法奏效：

• 手动浏览 提供了方向。

• ChatGPT 提供了信心。

• 生产数据 站得住脚。

• 战术在 Reddit 中占 38 %，共审查了 1 891 项战术。

• 玩家发展占帖子总数的 7 %，共审查了 450 名玩家。

数据并不完美，但具有指向性——这已经足够。

每个 subreddit 都有反复被讨论的痛点。它们起初可能不明显，但确实存在。我在自己熟悉的领域中发现了一个痛点，用实际数据对其量化，从而避免构建出没人会使用的产品。

你也可能对某个领域很熟悉——无论是爱好、职业还是个人问题。这就是你的优势。你了解上下文，能够捕捉模式，辨别真实痛点与噪音。当你利用这些知识并让数据验证你的观察时，这种方法就会奏效。