#indie-hacker

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01

Claude Code 写了我 90% 的代码——但那不是它最重要的工作

所有人都在讨论 AI 写代码有多快。但运营一人公司 30 天后,我发现编码是 Claude Code 做的最不重要的事。真正的杠杆在别处。

02

AI 让我 10 天做了两个产品——但一人公司的真正天花板不在这里

两个 AI 加持的 MVP 全部失败。不是产品不好,是零粉丝、零分发、零信任。用 Pieter Levels 的 $3M 数据和真实收入分布,拆解一人公司天花板到底卡在哪。

03

别人用 7 个 SaaS 工具跑公司,我用一个 Git 仓库

一人公司不需要 Zapier + n8n + Notion 的工具栈。我用一个 monorepo + Claude Code 构建了完整的 AI 操作系统:10 个 agent、10 条指令、245 行 CLAUDE.md。5 周 139 次提交的构建实录。

04

Google 流量暴跌 33%,但头部网站反而涨了——零粉丝创业者的分发策略必须重写

基于 16 个数据源的原创研究:SEO 正在结构性衰退,AI 搜索每次只引用 2-7 个来源。零粉丝创业者需要全新的三轨分发框架。

05

15000 个 AI 产品互相残杀,90% 会死——你凭什么活下来?

SaaSpocalypse 蒸发 $285B,每天 12 个新 AI 产品涌入。两次产品失败后,我从数据中找到了独立开发者的生存法则。

06

18K Star 的 Agent 编排器,和你可能不需要它的原因

ruflo 用 60+ 个专业 Agent、拜占庭容错共识和 Q-Learning 路由构建了企业级编排层。但对大多数 AI 开发者来说,单 Agent 才是正确起点。

07

20 人公司正在消失——AI 时代你该选哪种公司形态

AI 不是让所有公司变小,而是让中间层消失。从一人 AI 舰队到微型精英团队,哪种配置适合你?附产品形态×公司形态选择矩阵。

08

10 天做了两个产品,0 个用户——一人公司的第一个循环

用 AI 加持的需求挖掘系统选题,10 天内构建两个 MVP,两个都没通过验证。完整复盘 BuyOnce 和 Traction 的失败过程,以及我从中提炼的 3 个判断规则。

09

我做了个 SaaS,AI 一个下午就能复制——然后我想通了一件事

我做了一个 SaaS,发现 AI 一个下午就能复制。问题不是功能不好,是我选错了位置。这迫使我画出一张"栈所有权光谱",以及一个反直觉的发现:往"轻"的方向走,也不安全。