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与其费力地编写原型代码来测试你的想法，为什么不让一个基于 LLM 的 Web 服务器来“假装”成那个 Web 应用程序呢？它只需要输出你富有远见的后端会生成的 HTML 即可？ 对 Web 服务器的每次请求只保留最后生成的 HTML、路径以及传递给它的任何 URL 参数。它在设计上是“健忘”的。 当访问页面时，它会指示 LLM 根据这些信息以及你对所需应用程序的描述来生成下一页。延迟会高很多，但你可以快速迭代你的想法。 显然，这更像是一个思想实验，但我发现玩起来很有趣。几个小时就完成了“氛围编码”。欢迎提出任何反馈！

我花了三年时间分析应用商店数据，发现大家都在追踪错误的指标。如果用户不付费，下载量就毫无意义。 所以我开发了 TrendApps，来揭示真正重要的指标：-每用户收入-。 问题在于： 一个拥有 3000 用户、月收入 27000 美元的冥想类应用，比一个拥有 30 万用户、月收入 3000 美元的社交类应用更有价值。但从现有的分析工具中，你永远无法得知这一点。 功能： - 使用类别排名、下载数据和市场模式来估算收入 - 计算 15000+ 款应用的 RPD（每下载收入） - 按应用年龄（90-365 天）、竞争程度和类别进行筛选 - 展示那些用户量少但收入可观的应用 近期发现： - 航班追踪应用，79 条评论：月收入 40000 美元 - 参考类应用，3 万次下载：月收入 80000 美元 - 来自香港的僵尸游戏：每用户收入 22 美元 免费版可分析 10 款应用，Pro 版每月 9.99 美元，可无限制访问 + CSV 导出。 我为什么开发它： 厌倦了开发无人问津的应用。现在我先找到经过验证的需求，然后才开始开发。我最近开发的三个应用都通过这种方法实现了盈利。 链接：<a href="https://trendapps.dev" rel="nofollow">https://trendapps.dev</a> 欢迎提问。

嘿，各位 HN 用户，我一直在开发 Spore，旨在帮助企业了解并改善其在 AI 生成的回复中的呈现方式。 它的功能如下： * 监控您的品牌在 AI 平台（ChatGPT、Claude、Gemini 等）上的出现时间和方式。 * 在社交媒体和评论平台（Reddit、Instagram、TikTok、Youtube、X、Yelp、Google 评论等，以及其他 12 个平台）上收到提及的警报，以便您可以自然地参与这些对话（或者让一些机器人来处理）。 * 帮助生成 AI 数据爬虫更可能引用的相关内容。 * 自动化 SEO 基础工作，如文章创建和反向链接建设。 我为什么开发它： 显然，一个全新的领域正在开放，用于操纵 AI 服务，尽可能多地“宣传”您的品牌。我注意到企业无法了解 AI 系统对他们的评价，也没有系统的方法来改善他们在 AI 中的呈现。 该平台侧重于合法的内容创作和自然互动（我们确实也提供了很多自动化功能）——帮助企业创建 AI 系统在回答用户查询时自然引用的那种权威、结构良好的内容。 当前状态： * 在主要 AI 平台上的基本监控 * 自动生成 SEO 优化的文章和内容 * 用于跟踪提及频率和上下文的仪表板 * 用于与现有营销工具集成的 API 目前还处于早期阶段，我正在寻求关于企业在尝试了解其 AI 呈现时最看重哪些指标的反馈。如果您要监控贵公司在 AI 回复中的出现情况，您希望跟踪什么？ 很乐意回答有关技术方法的问题，或讨论大规模跟踪 AI 提及的挑战。