这是最近在 YouTube 看了 Starter Story 对 Samuel Rondot 的深度采访后，做的一期复盘。

“程序员创业”这个话题在知乎上一直是个伪命题。

大多数技术出身的开发者，往往陷入“技术自嗨”的陷阱：因为手里有锤子，看什么都是钉子。他们花费数月打磨出完美的代码架构、极致的性能优化，上线后却发现——根本没人用。

而 Samuel Rondot 的故事之所以值得我们深度拆解，是因为他完全反其道而行之。他本职是一名配镜师（Optician），半路出家通过 YouTube 自学编程。他没有技术包袱，不追求代码的优雅，只追求商业闭环的效率。

从裸辞自学，到开发出 3 款 SaaS 产品，再到如今实现月经常性收入（MRR）$35,000，他的路径极其野路子，却也是当下 AI 时代最适合独立开发者的 “降维打击” 样本。

以下是对他这套“复制+优化”商业模式的深度拆解。

01. “懒人”选品法：只做被验证过的需求

Samuel 在采访中直言自己很“懒”，没有无限的精力去试错。因此，他给自己定下了一条铁律：绝不开发市场上不存在的产品。

对于独立开发者而言，最大的风险不是技术实现，而是 PMF（产品市场契合度）的验证成本。Samuel 的选品漏斗非常务实，值得所有初创团队参考：

  1. 寻找信号（Signal）： 长期混迹于 Twitter（现 X.com）的独立开发社区。一旦看到有开发者晒出 Revenue Dashboard（收入截图），或者某些产品在没有大规模融资的情况下实现了增长，这就是最强的信号——说明 付费意愿 真实存在。
  2. 流量来源分析： 利用 Ahrefs 等工具反查竞品的流量结构。
  • 如果竞品同时依靠 Ads（广告）和 SEO（搜索流量）增长，说明需求强劲且可持续。
  • 如果完全依赖昂贵的品牌营销，作为个人开发者很难切入。
  • 技术可行性与维护成本： 这是一个关键的过滤指标。Samuel 的第一个成功产品 UseArtemis 是一个 LinkedIn 爬虫工具，虽然能赚到钱（~$15k MRR），但维护成本极高，需要不断应对平台的反爬策略，这让他精疲力竭。
  • 个人兴趣： 这一点常被忽视。如果你自己都不是产品的目标用户，很难坚持度过早期的低谷。

02. 从 $0 到 $35,000 的增长策略拆解

Samuel 目前主要运营三款产品：UseArtemis（数据抓取）、StoryShort.ai（AI 视频生成）和 Capacity.so（AI 编程工具）。

其中增长最快的是 StoryShort.ai，从灵感到落地再到盈利，完美诠释了他的方法论。

  • 起因： 他在推特上看到一款自动化发短视频的工具做到了 $40k MRR。
  • 验证： 他发现竞品主要靠 Facebook Ads 获客，这意味只要产品合格，流量是可以“买”到的，不需要漫长的 SEO 爬坡期。
  • 执行： 既然需求被验证，流量渠道明确，他立刻跟进开发。

他的这套 Go-To-Market (GTM) 策略非常清晰：

  • 第一阶段：付费广告（Ads）暴力验证。
    产品上线后，直接在 Google 和 Meta 投放广告。这不是为了烧钱做品牌，而是为了 测试转化率。如果付费流量都跑不通 ROI（投资回报率），说明产品本身有问题，直接 Pass，不要浪费时间做 SEO。
  • 第二阶段：SEO 构建护城河。
    一旦广告模型跑通，立即布局 SEO。Samuel 认为很多 SaaS 死于只做广告或只做 SEO。广告负责短期现金流，SEO 负责降低 获客成本（CAC）。他利用 AI 辅助撰写大量长尾关键词文章，让自然流量逐步接管增长。
  • 第三阶段：吃自家产品的狗粮（Dogfooding）。
    针对 StoryShort 这款产品，他利用工具本身生成了大量的 faceless videos（不露脸视频），分发到 YouTube Shorts 和 TikTok。这不仅展示了产品能力，还建立了一个零成本的流量矩阵。
  • 第四阶段：联盟营销（Affiliate）。
    提供 30% 的佣金给推广者。这不仅带来了客户，还激励了大量博主为他制作教程视频和评测文章，进一步反哺了 SEO。

03. 技术栈：Boring is Better 与成本博弈

Samuel 提到，如果是 18 岁的他，可能会去啃底层的计算机科学；但现在的他，只相信 “能抓老鼠就是好猫”。

他的技术栈非常“无聊”且主流：NextJS + NodeJS。但在执行层面，他给新入局者的建议里藏着一个关于 “工具杠杆” 的财务逻辑：

  1. 拥抱 AI 编程，但要警惕“工具税”：
    现在不需要像以前那样背诵语法。利用 Cursor、ChatGPT 等 AI 工具，一个不懂代码的人也能完成 90% 的工作。
    但这里有一个残酷的现实：要想达到 Samuel 的开发效率，你不能只有一个 AI。 你可能需要 ChatGPT Plus 处理逻辑，需要 Claude 3.5 Sonnet 编写代码，甚至需要 Midjourney 生成素材。这些工具的订阅费加起来，还没开始赚钱，每个月 $60-$80 的 固定运营成本（Burn Rate） 就出去了。
    对于独立开发者而言，控制现金流流失速度等于延长初创企业的寿命。这里有一个非常实用的“降本增效”策略：利用 familypro.io 这类账号拼团平台。FamilyPro 的核心价值在于抹平了独立开发者与大团队之间的 工具成本差异——你不需要为每一个 AI 服务全额买单，就能以极低的拼车价格配置顶级的 GPT-5等AI账号服务。
    把节省下来的订阅费投入到广告验证（Ads）中，才是 MVP 阶段最理性的资金分配方式。
  2. 不要造轮子：
    登录页面、支付模块、用户系统，这些都有现成的模板（Boilerplate）。不要把时间浪费在用户看不见的地方，那是技术自嗨，不是商业交付。
  3. 快速上线（Ship Fast）：
    完美主义是独立开发者的诅咒。Samuel 的很多功能都是先上线一个 MVP，看用户反应再决定是修补还是砍掉。记住，你的代码是为了服务业务的，而不是为了拿诺灵奖的。

04. 独立开发的隐形成本

在复盘中，Samuel 并没有回避成本问题。虽然是独立开发，但 SaaS 的运营成本并不低。

以他的两个主力产品为例：

  • UseArtemis： 月成本约 $4,000（主要是复杂的后端爬虫实例维护）。
  • StoryShort： 月成本约 $5,000（涉及大量的 GPU 算力和 API 调用）。

这也打破了很多人对独立开发“一本万利”的幻想。随着用户量的增长，基础设施的边际成本虽然在递减，但绝对值会快速上升。这也是为什么前文提到的“验证商业模式”如此重要——只有高毛利、高复购的业务，才能支撑起这种规模的自动化扩张。

05. 总结与思考

Samuel Rondot 的故事给我们的最大启示在于：商业的本质是价值交换，而不是技术炫技。

他没有发明短视频，也没有发明 AI，但他敏锐地捕捉到了“内容创作者需要自动化工具”这个痛点，并以极强的执行力复制了已被验证的商业模式。

他的成功公式可以概括为：

Success = (Proven Idea + Better Execution)*times AI Leverage

对于大多数普通人来说，与其苦思冥想一个惊天动地的点子，不如去看看那些正在赚钱的生意，思考如何用现代化的工具（AI、自动化、更优的 UX）去重做一遍。

在这个时代，不仅要 Build in Public（公开构建），更要 Build for Demand（为需求构建）。