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我们是一个赋能独立创客、一人公司和小微团队的新型社区孵化器，帮独立创客打造全球化一人公司。
🔗 出海增长 Playbook
Joined January 2024
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10 月 24 – 25 日，北京海淀，出海去「AI 时代出海增长工作坊 with 生姜 Iris」开始报名！
生姜 @WeiYipei 是 Gingiris 创始人 、AFFiNE 联合创始人及前 COO。这次用两个下午、共 8 小时，带大家做竞品官网拆解、社媒分析与冷启动获客计划。结合小组实操、现场交流点评和 16 份 Gingiris 实战指南，把方法用到自己的产品上。
目前早鸟期 👉 chq.sh/sfd2026 包含两个上午的 Solo Founder Day，现场还有增长专家分享、优秀产品展示，以及 30 多万字免费出海去 Playbook 正式发布。
适合正在验证产品、寻找海外用户的创始人，以及负责增长、GTM 和海外运营的朋友。
会玩，恭喜 Marc，月营收破 10 万美元了，这一路也不容易！虽然 Build in public 越来越难了，但是 Marc 一直在真诚分享！
Come with me to Korea, China, and Singapore!
💰 Hitting $100K/mo solo (pre-Hyrox)
🍏 Building a longevity app
👋 2 meetups with w/ 100+ people
🇨🇳 Going to China after 10 years
🐮 Pleasing my farmer
🏋️♀️ Training
I hope you'll enjoy it!
经历了不知道多少次的反复挣扎，我们决定把过去三年积累的 48 场内部主题分享、10 节推特增长课和 13 节出海实战课，累计 68 小时 14 分钟，
做成一份完全免费的 Playbook 分享给想做出海产品的大家！
累计消耗 16.19 亿 Token，历时 31 天，
梳理出 15 个主题任务簇、270 个知识点、118 个案例和 226 项重复或冲突记录，制作 48 份逐章来源映射，核查 218 个外部网址，
最终重编为 9 个模块、48 篇、约 30.4 万字的 Playbook。
今天 Beta 版免费开放给大家 👉 chq.sh/pb
审美也绝对在线， 由出海去合伙人以及设计工程师 @Thons 反复校对打磨
从选品验证、设计、定价、发布，一直走社媒、增长、运营合规等等，希望对大家出海之路有所帮助！
这篇收藏是点赞的快 5 倍（769 对 158）。
Ethan 一开始以为产品够好，自然会有人来，结果没有。他浪费了几千美元，找的达人几乎没带来什么，自然视频发出去 200 播放，广告也彻底翻过车。他说自己懂的那点推广，大多是先做砸了才学会的。（标题里的月入 1 万美元是他定的目标，文章没给具体 App 的数据）
里面有三个点我觉得最有启发：
1. 写开头
“这里有几个省钱小技巧”和“你每个月可能在不知不觉浪费 300 美元”，讲的是同一件事，后一句才让人想看下去。用户买的不是记账 App，是把钱管明白。
2. 挑达人
别看粉丝数，翻他最近 10 到 20 条。每条稳定 4 万播放的人，比 2K、3K、150 万、4K 这样跳着来的好判断。手上有 2000 美元，他宁可分给 10 个人各 200，也不全押在一个人身上。
3. 放量
很多创始人终于找到一个能跑的东西，然后因为做腻了，就不做了。他的建议是能跑的继续跑，同时趁它还有效就开始找下一个。
漏斗那部分列了从曝光到付费每一步该看哪些数，投放那部分讲了怎么测创意，做消费级 App 的可以看原文。
做早期验证，最容易骗到自己的是把"有人感兴趣"当成"有人要买"。
Playbook 里把信号按用户实际付出排了个顺序
看过页面
点赞收藏
留邮箱进 Waitlist
回消息、接受访谈
交真实资料、花时间试用
接受人工交付并认真验收
预付或订阅
续费、复购、推荐
越往后，对方付出的时间、数据、面子和钱越多，信号就越接近真实选择。
前面几层也不是没用，看页面讲没讲清楚、找访谈对象都靠它们。只是别拿一百个邮箱去说服自己需求成立了。
Leo 分享过一个浏览器自动化的项目，先问清楚对方要做的具体任务和预算，再接一个范围很小的定制活，拿到了大概一百美元预付。钱不多，但这是有人愿意为一个明确的结果掏钱。
另外，朋友转发来的注册，和目标用户自己搜到问题再注册的，别混在一起算。
经历了不知道多少次的反复挣扎，我们决定把过去三年积累的 48 场内部主题分享、10 节推特增长课和 13 节出海实战课，累计 68 小时 14 分钟，
做成一份完全免费的 Playbook 分享给想做出海产品的大家！
累计消耗 16.19 亿 Token，历时 31 天，
梳理出 15 个主题任务簇、270 个知识点、118 个案例和 226 项重复或冲突记录，制作 48 份逐章来源映射，核查 218 个外部网址，
最终重编为 9 个模块、48 篇、约 30.4 万字的 Playbook。
今天 Beta 版免费开放给大家 👉 chq.sh/pb
审美也绝对在线， 由出海去合伙人以及设计工程师 @Thons 反复校对打磨
从选品验证、设计、定价、发布，一直走社媒、增长、运营合规等等，希望对大家出海之路有所帮助！
AI-native 服务，最好从客户已经外包、也能验收的工作切进去。
服务业里有一大笔预算，本来就花在人身上。会计、理赔、合规申报、合同审核，客户买的是一份完成的结果。AI 可以先处理大部分标准工作，人工留在高风险环节。
找这两类工作
1. 客户本来就在为此付钱
医疗编码、报关归类、监管申报、租约摘要、房产税申诉、RFP、账单异常处理，都有成熟的外包市场。预算已经在，采购人也知道自己要买什么。
2. 结果要能验收
一份材料合不合规、一条编码对不对、一份报告有没有漏字段，都能按规则检查。那些更依赖经验的判断，也得把人工复核放进交付流程。
客户付钱的对象要有明确终点
可以按一份理赔、一份申报、一封 demand letter、一份月度账目、一条审核记录收费。按月收也可以，但服务范围必须写清楚。
按小时收费很难放大。收入会重新绑回人头。能反复报价、反复交付的单位，后面才有机会做成产品。
前 5 个客户，先人工兜底
一开始让 AI 干活，团队逐条检查后再交付。这个阶段最重要的产出，是错误清单
每发现一个问题，都记下这 3 件事
- 什么输入会触发
- 正确结果该是什么样
- 下次怎么查出来
规则库会越做越厚
模型、提示词和案例库负责把活干出来，规则库负责定义交付标准。
做了几十单以后，重复错误会集中起来。高频错误写进检查项，低风险结果直接交付。碰到法律、金钱、客户声誉相关的内容，继续交给人工审核。
把上下游也整理好
客户提交材料时，尽量让他填表、上传文件、补几项必填信息。每次都要开会确认范围，通常说明交付单元还不够清楚。
交付端也得让客户自己看得到进度。邮件、客户 portal、dashboard 都可以。每一单有状态、有结果、有待处理项，客户就不用一直追着人问。
定价看替代成本
客户原来给外部服务商付 2500 美元，你可以用 800 美元交付同一件事。对客户来说，这是一份更快、更便宜的替代方案。自动化把你的交付成本一点点压下来。
Kick 给小企业做记账，每月收 300 到 500 美元。EvenUp 给 injury firm 写 demand letter，按封收费。两种模式卖的都是已经完成的工作。
先跑一个小闭环
挑一个细分工作，找 5 个真实客户，用 AI 加人工把第一批单子交出去。
每做完一单，就更新规则库，把收集、审核、交付再压紧一点。
出海去孵化器 retweeted
经常有人问 Tutti 是什么意思，正好用 Pexo 做了条片，顺便讲一下。
tutti 是乐谱上的记号，意大利语「全体」。前面小提琴首席 solo 一段，谱上标 tutti，整个乐队重新进来一起奏。
@tuttihq 干的就是这个：一个创作者发是 solo，很多创作者一起去共同编织一段叙事，就是 tutti。
#MadeWithPexo
经历了不知道多少次的反复挣扎，我们决定把过去三年积累的 48 场内部主题分享、10 节推特增长课和 13 节出海实战课，累计 68 小时 14 分钟，
做成一份完全免费的 Playbook 分享给想做出海产品的大家！
累计消耗 16.19 亿 Token，历时 31 天，
梳理出 15 个主题任务簇、270 个知识点、118 个案例和 226 项重复或冲突记录，制作 48 份逐章来源映射，核查 218 个外部网址，
最终重编为 9 个模块、48 篇、约 30.4 万字的 Playbook。
今天 Beta 版免费开放给大家 👉 chq.sh/pb
审美也绝对在线， 由出海去合伙人以及设计工程师 @Thons 反复校对打磨
从选品验证、设计、定价、发布，一直走社媒、增长、运营合规等等，希望对大家出海之路有所帮助！
10 月 24 – 25 日，北京海淀，出海去「AI 时代出海增长工作坊 with 生姜 Iris」开始报名！
生姜 @WeiYipei 是 Gingiris 创始人 、AFFiNE 联合创始人及前 COO。这次用两个下午、共 8 小时，带大家做竞品官网拆解、社媒分析与冷启动获客计划。结合小组实操、现场交流点评和 16 份 Gingiris 实战指南，把方法用到自己的产品上。
目前早鸟期 👉 chq.sh/sfd2026 包含两个上午的 Solo Founder Day，现场还有增长专家分享、优秀产品展示，以及 30 多万字免费出海去 Playbook 正式发布。
适合正在验证产品、寻找海外用户的创始人，以及负责增长、GTM 和海外运营的朋友。
AI-native 服务，最好从客户已经外包、也能验收的工作切进去。
服务业里有一大笔预算，本来就花在人身上。会计、理赔、合规申报、合同审核，客户买的是一份完成的结果。AI 可以先处理大部分标准工作，人工留在高风险环节。
找这两类工作
1. 客户本来就在为此付钱
医疗编码、报关归类、监管申报、租约摘要、房产税申诉、RFP、账单异常处理，都有成熟的外包市场。预算已经在，采购人也知道自己要买什么。
2. 结果要能验收
一份材料合不合规、一条编码对不对、一份报告有没有漏字段，都能按规则检查。那些更依赖经验的判断，也得把人工复核放进交付流程。
客户付钱的对象要有明确终点
可以按一份理赔、一份申报、一封 demand letter、一份月度账目、一条审核记录收费。按月收也可以，但服务范围必须写清楚。
按小时收费很难放大。收入会重新绑回人头。能反复报价、反复交付的单位，后面才有机会做成产品。
前 5 个客户，先人工兜底
一开始让 AI 干活，团队逐条检查后再交付。这个阶段最重要的产出，是错误清单
每发现一个问题，都记下这 3 件事
- 什么输入会触发
- 正确结果该是什么样
- 下次怎么查出来
规则库会越做越厚
模型、提示词和案例库负责把活干出来，规则库负责定义交付标准。
做了几十单以后，重复错误会集中起来。高频错误写进检查项，低风险结果直接交付。碰到法律、金钱、客户声誉相关的内容，继续交给人工审核。
把上下游也整理好
客户提交材料时，尽量让他填表、上传文件、补几项必填信息。每次都要开会确认范围，通常说明交付单元还不够清楚。
交付端也得让客户自己看得到进度。邮件、客户 portal、dashboard 都可以。每一单有状态、有结果、有待处理项，客户就不用一直追着人问。
定价看替代成本
客户原来给外部服务商付 2500 美元，你可以用 800 美元交付同一件事。对客户来说，这是一份更快、更便宜的替代方案。自动化把你的交付成本一点点压下来。
Kick 给小企业做记账，每月收 300 到 500 美元。EvenUp 给 injury firm 写 demand letter，按封收费。两种模式卖的都是已经完成的工作。
先跑一个小闭环
挑一个细分工作，找 5 个真实客户，用 AI 加人工把第一批单子交出去。
每做完一单，就更新规则库，把收集、审核、交付再压紧一点。
