[开源] 我做了个分析 GitHub 项目目标用户的工具,请 V 友帮我验证一下

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先说下做这个项目的原因。

我发现很多程序员很擅长做产品,但不太擅长找用户、做定位和思考商业模式。

不少开源项目本身是有价值的,只是开发者不知道:

- 谁最需要它?
- 用户真正愿意为什么付费?
- 哪些能力应该保持开源,哪些可以成为付费服务?
- 下一步应该继续写功能,还是先找用户验证?

所以我做了一个开源项目:SponsorFit 。

它会读取一个 GitHub 仓库里可以验证的信息,例如 README 、语言、License 、测试、文档、manifest ,以及可选的 GitHub Stars 、Issues 、PR 和 Release ,然后生成:

- 项目真正解决的问题
- 最可能需要它的用户
- 潜在的 Happiest Sponsor
- 适合开源项目的免费/付费边界
- 第一个 $100 / $1,000 / $10,000 的验证路径
- 现在最值得做的下一步

我比较在意的一点是,它不会把推测冒充成市场事实。报告中的内容会区分:

- Observed:仓库里可以直接验证的事实
- Inferred:根据事实做出的推断
- Hypothesis:必须找真实用户验证的假设

目前提供三种使用方式:

1. 在线 Demo ,粘贴公开 GitHub 仓库即可体验
[在线体验](https://sponsorfit-open-source.vercel.app/)
2. 零运行时依赖的 Python CLI
3. 可以安装到 Codex 中进行深度分析的 Skill

GitHub:
[GitHub 项目地址](https://github.com/aicuc/SponsorFit)

项目刚刚开源,目前还非常早期,所以这不是一个“成功经验分享”。Web Demo 目前使用的是比较保守的确定性分析,真正深入的推理主要在 Codex Skill 中完成。

我更希望请大家拿自己的仓库试一下,然后告诉我:

1. 它判断的目标用户是不是完全错了?
2. 哪一部分最有用,哪一部分最像正确的废话?
3. 你希望每条结论都引用到具体仓库文件吗?
4. 你会不会愿意用它辅助思考项目定位?

如果结果很离谱,欢迎直接把仓库和错误结果发出来,或者提 Issue 。对这个阶段来说,一个具体的反例比一个 Star 更有价值。

如果你试过之后觉得这个方向确实有用,再帮我点个 Star 就非常感谢了。

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原文链接:[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1233601)

评论(1)

感觉真正的目标用户不一定全都是程序员,GitHub 上的用户群体特征不能生搬硬套到所有人身上。

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