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我尝试了预测市场，结果表现不佳，于是我开发了一款预测市场分析应用。我思考，如果使用正确的数据，人工智能驱动的预测是否会更好。根据你使用的模型不同，答案可能会从“绝对不行”到“绝对可以”之间剧烈波动。Gemini 3 Flash 和 Sonnet 在复杂的流程分析指令方面表现出色。一些数据 API 的例子包括 FRED、美国国家气象局 (NWS)、Open-Meteo、CoinGecko 和 congress.gov。我还结合了 Serper 和 Tavily 的通用搜索查询。<p>坦白说，我可能有点过于雄心勃勃，把它准备成了一个带有盈利功能的 iOS 产品。我是一个非技术背景的“氛围”程序员，这是我创作的第一个东西，所以非常希望得到批评性反馈。<p>应用内有登录功能，但电子邮件验证已关闭，所以你可以随意输入任何内容。

现在出现了一种奇怪的现象，人们对自己时间的价值评估远远低于其真正价值。这种情况在某种程度上一直存在，但人工智能似乎将其推向了极致。 我经常遇到这样的问题：“我为什么不能用 Claude 自己构建这个东西呢？” 然后我就想… 是的，你可能可以？我已经投入了大约 100 个小时来开发一个 MVP（最小可行产品），并尝试以每月 30-50 美元的价格进行推广。 然后我会和那些时薪 100 美元的人聊天，他们会说：“嗯，这主意不错，但我可以用 Claude 和 n8n 在几周内自己搞定。” 假设在他们特定的使用场景下，他们花了大约 10 个小时。这就相当于花费了 1000 美元的时间来避免每月支付 30 美元。 从纸面上看，这毫无道理。但这种情况一直在发生。Claude 的订阅已经付了钱，所以输出感觉是免费的。与此同时，为产品付费，即使是便宜的产品，也感觉像是一个真正的决定。 所以你会得到这种奇怪的结果，人们会心甘情愿地花费更多的时间来避免花一点点钱。 每个人都告诉我专注于真正的痛点。问题是，我正在解决的痛点是真实的。人们只是想自己解决它。这在企业级 B2B 领域一直是有道理的，因为你有一个工程团队，并且构建与购买之间的权衡不仅仅是时间和金钱。但现在我看到创始人、消费者也在做同样的事情，我从未见过人们如此随意地对待自己的时间。 还不确定该怎么处理这个问题。好奇其他人是否也看到了同样的情况。