2026年6月29日星期一

非技术创始人48小时用AI做出SaaS产品 30天做到1万美元MRR的方法

本文剖析非技术创始人Hasaam Bhatti如何利用AI编程工具Cursor，在48小时内构建SaaS产品Launch Fast，30天达到1万美元月经常性收入。核心要点包括：选择自己熟悉的垂直领域、先解决产品分发渠道、用真实截止时间交付MVP、产品定价49美元起且无免费层、持续通过教育内容获客。适合想用AI工具创业但不懂代码的行业专家参考。

Tags:

过去，创业者做软件产品，通常需要先找技术合伙人。

你有想法，但不会写代码。
于是你要找 CTO、找外包、找开发团队、画原型、写需求文档、排期、沟通、返工。
很多产品还没上线，创始人的热情就已经被消耗掉了。
但 AI 编程工具出现以后，这件事开始发生变化。
一个叫 Hasaam Bhatti 的非技术创始人，没有计算机背景，也没有写过代码，却用 Cursor 在 48 小时内做出了一个 SaaS 产品。
30 天后，产品做到 $10K MRR。
60 天后，增长到 $17K–18K MRR。
90 天后，达到 $21.8K MRR。
几个月后，这个产品 Launch Fast 已经做到 $30K MRR。
更有意思的是，他自己也承认，到现在如果没有 AI 帮助，他仍然看不懂很多技术报错。
这不是一个“人人都可以两天做出爆款”的鸡血故事。
如果只是看到“48小时做SaaS”，你很容易误解这个案例。
真正值得学习的不是他用了 Cursor，也不是他速度很快。
而是他做对了三件事：
第一，他选择了自己真正懂的领域。
第二，他在写代码前先解决了分发。
第三，他用一个真实截止时间，逼自己停止幻想，开始交付。
这三件事，比会不会写代码更重要。

一、他不是靠“灵感”成功，而是靠长期痛点成功

图片
Hasaam 一开始并不是全职创业者。
他有一份企业工作，同时还在副业运营两个 Amazon 品牌。
在发现 Cursor 之前，他不是程序员，没有计算机学位，也没有写过一行代码。
但他并不是第一次尝试做产品。
他之前做过很多想法：
AI 视频工具；
求职自动化工具；
其他十几个小产品。
结果都没有真正进入生产环境。
原因很简单：
他做的不是自己真正熟悉的领域。
那些市场看起来有机会，但他不是用户，也不在那个场景里生活。
他不知道用户每天怎么工作，不知道他们为什么痛苦，不知道他们愿意为什么付费，也不知道哪一点是真需求、哪一点只是看起来性感。
直到他回到 Amazon 卖家这个领域。
他自己就是 Amazon 卖家。
他知道选品研究有多痛苦。
每一个产品想法，都要花 20 到 30 小时做研究。
不断复制数据；
粘贴到 Google Sheets；
对比价格、评论、销量、竞争度；
整理供应链信息；
判断广告空间和利润。
这个流程又慢又碎。
但他每天都在经历。
所以他不是在“寻找创业想法”。
他是在解决自己已经痛了很久的问题。
这就是第一个关键启发：
最好的MVP机会，往往不是你想出来的，而是你长期忍受出来的。
很多创业者喜欢追热点。
看到 AI 火，就做 AI 工具。
看到出海火，就做跨境工具。
看到某个行业融资多，就想进去分一杯羹。
但如果你不在那个行业里，你很难知道真实痛点在哪里。
你看到的是市场规模。
真正的用户感受到的是工作流里的摩擦。
差别很大。

二、非技术创始人的优势，不是会用AI写代码，而是懂业务

AI 编程工具降低了写代码门槛。
但它没有降低产品判断门槛。
Hasaam 能做出 Launch Fast，不是因为他突然变成了工程师。
而是因为他懂 Amazon 卖家的业务。
他知道卖家研究产品时需要看什么数据。
知道哪些指标有用，哪些只是噪音。
知道一个新手卖家卡在哪里。
知道什么样的结果能让用户觉得“这个工具帮我省了时间”。
这类知识，工程师不一定有。
这也是很多非技术创始人在 AI 时代的新机会。
过去，你不懂代码，就很难把行业知识变成产品。
现在，Cursor、Claude Code、Codex 这些工具，可以把你脑子里的业务流程，逐步转化成可运行的软件。
但前提是，你脑子里真的有业务流程。
如果你只是告诉 AI：
帮我做一个 Amazon 工具。
它大概率会做出一个平庸产品。
但如果你能告诉 AI：
卖家每天怎么选品；
要抓哪些平台数据；
每个指标代表什么；
什么情况下要过滤掉某个产品；
新手卖家最容易误判什么；
研究结果应该用什么结构展示；
用户看到什么才会愿意付费。
这时 AI 才能真正变成你的产品执行力。
所以，AI 时代非技术创始人的核心竞争力，不是“我会不会写代码”。
而是：
我是否足够懂某个具体场景，能把它拆成清晰的软件工作流。

三、真正难的不是产品，而是分发

这个案例里最重要的一步，不是在 Cursor 里发生的。
而是在写代码之前发生的。
Hasaam 没有先闭门造车。
他知道自己没有受众。
没有 Twitter 粉丝，没有邮件列表，没有社群，没有现成客户。
这意味着，就算他做出产品，也可能没人知道。
于是他先去解决分发问题。
他之前买过一个叫 Legacy X 的 Amazon 卖家培训项目。
这个项目里已经有大量活跃卖家。
这些人正是 Launch Fast 的目标用户。
于是他向对方提出一个非常直接的合作：
给我 48 小时，我做一个解决方案。
如果你们喜欢，我们合作。
没有其他附加条件。
这个动作非常关键。
他不是先做产品，再想怎么卖。
他是先找到一个掌握目标用户的人，再围绕这些用户做产品。
这就是为什么他第一天就能接触真实客户。
这也是为什么产品上线后 30 天能做到 $10K MRR。
很多创业者最大的误区，是相信好产品会自动找到用户。
现实是：
不会。
市场不会因为你做了一个好东西就主动来找你。
尤其是 SaaS 产品，早期最难的不是功能，而是信任和触达。
用户为什么要知道你？
为什么要试用你？
为什么要相信你？
为什么要现在付费？
如果你没有分发渠道，这些问题都很难回答。
所以在写第一行代码之前，就应该问：
我的目标用户在哪里？
谁已经拥有这些用户？
我能不能和这些人合作？
我愿意付出什么换取分发？
是收入分成？
是渠道佣金？
是股权？
是联合品牌？
是帮他们提升转化和留存？
Hasaam 的选择很现实：
用股权换分发。
这不是每个人都能复制的“技巧”，但背后的原则非常重要：
50%的真实业务，胜过100%的无人问津。

四、48小时不是神话，而是一套压缩后的MVP流程

很多人看到“48小时做出SaaS”，会以为这就是疯狂敲代码。
其实不是。
Hasaam 的前 4 个小时，根本没有打开 Cursor。
他先做的是业务拆解。
他研究 Legacy X 已经在使用的工作流、SOP 和数据。
他要理解的是：
他们现在怎么教学生做 Amazon 选品？
学生在哪些步骤最痛苦？
现有工具有什么问题？
哪些数据已经被反复使用？
哪些判断可以被自动化？
哪个流程最适合做成 MVP？
这一步非常重要。
很多 AI 创业者一上来就打开 Cursor，让 AI 帮自己生成项目。
结果做出来的东西看起来能跑，但没有贴合真实业务。
Hasaam 的 48 小时可以拆成五个阶段。
第1阶段：0–4小时，拆业务流程
这一步不要写代码。
只做三件事：
画出用户当前工作流；
标出最痛苦、最重复、最耗时的环节；
确定 MVP 只解决一个核心问题。
MVP 不应该解决全部问题。
它只需要让目标用户看到：
这个东西如果继续做下去，真的能帮我省时间、赚更多钱、少犯错误。
第2阶段：5–12小时，搭核心功能
这一步才开始用 Cursor。
重点不是完美，而是可用。
核心功能必须能完成用户最关键的任务。
如果是 Amazon 选品工具，核心可能是：
输入产品关键词；
自动抓取相关数据；
生成竞争分析；
输出产品机会评分；
给出是否值得继续研究的建议。
界面丑一点可以接受。
功能少一点可以接受。
但核心流程必须跑通。
第3阶段：13–20小时，测试和迭代
MVP 不能只在理想情况下能跑。
要测试真实用户可能怎么用。
比如：
输入为空怎么办？
关键词很冷门怎么办？
数据抓取失败怎么办？
结果加载太慢怎么办？
用户重复提交怎么办？
权限错误怎么办？
这一步不是为了做到企业级稳定。
而是避免一演示就崩。
第4阶段：21–30小时，打磨UI
很多第一次做产品的人会忽视 UI。
觉得 MVP 只要能用就行。
但 Hasaam 认为，UI 很重要。
他做过 Amazon 品牌，所以知道“看起来专业”本身会影响信任。
如果一个产品看起来很粗糙，用户会下意识认为：
数据可能不可靠；
公司可能不专业；
工具可能不稳定；
不值得付费。
所以早期产品不一定要设计复杂，但一定要看起来完成度足够高。
第5阶段：31–40小时，边界测试
这一步检查产品是否能承受真实演示。
重点不是增加新功能，而是减少坏体验。
比如：
页面是否报错；
按钮是否无响应；
数据是否明显错乱；
登录是否顺畅；
核心路径是否完整。
第6阶段：最后8小时，录制Demo并发送
最后，他录了一个 Demo 视频，发给合作方。
这就是他的 pitch。
不是 PPT。
不是商业计划书。
不是“我们准备做什么”。
而是：
这里有一个已经能跑的产品，你可以看到它会变成什么。
这比任何想法都更有说服力。
图片

五、为什么“真实截止时间”这么重要？

Hasaam 说，他给自己 48 小时，不是因为自信。
而是因为他需要一个强制机制。
否则，他会一直计划。
这是很多创业者的通病。
一直调研市场；
一直修改需求；
一直想更完美的定位；
一直学习新工具；
一直等合适时机；
一直觉得还没准备好。
结果产品永远不上线。
AI 工具让构建变快了，但也带来了一个新问题：
选择太多，反而更容易拖延。
你可以换技术栈。
可以换模型。
可以让 AI 重构。
可以让 AI 再设计一个页面。
可以让 AI 再生成十版文案。
但这些不一定让你更接近真实客户。
所以，真正有效的 MVP 需要两个约束：
第一，有明确时间限制。
第二，有真实接收对象。
不是“我这周末试试看”。
而是：
48 小时后，我必须把 Demo 发给某个潜在客户、合作方或目标用户。
这会迫使你做取舍。
你不会再纠结技术优雅。
不会再加无关功能。
不会再反复优化边角。
因为你知道，最重要的是：
到时间，必须交付。

六、一个非技术创始人可以直接复用的MVP SOP

如果你也想用 AI 工具做一个 SaaS MVP，可以按下面这套流程执行。
第一步：选择一个你真正懂的领域
不要先问“哪个市场大”。
先问：
我过去3年反复遇到过什么问题？
我身边的人一直在抱怨什么？
我有没有为某个流程付出大量时间？
有没有一类工作，我比普通开发者更懂？
我是否能清楚描述这个行业每天怎么运转？
你不需要懂所有行业。
只需要比大多数技术人员更懂一个具体场景。
比如：
跨境电商选品；
广告投放分析；
App ASO；
智能硬件售后；
海外客服；
独立站转化率优化；
小红书/ TikTok 内容生产；
B2B销售线索管理；
本地服务商报价和派单；
行业培训和作业批改。
真正适合非技术创始人的机会，通常在这些垂直流程里。
第二步：找一个已经拥有目标用户的人
这一步比写代码更重要。
列出谁已经拥有你的目标用户：
培训机构；
行业社群；
KOL；
咨询公司；
SaaS服务商；
代理商；
MCN；
工具平台；
行业媒体；
线下协会；
B2B渠道商。
然后思考你能给他们什么。
你可以提供：
联合产品；
白标工具；
收入分成；
渠道佣金；
专属版本；
会员权益；
培训内容；
数据报告；
免费工具。
不要一开始就想“我要自己建流量”。
早期更现实的方式，是借一个已经存在的信任网络。
第三步：用48小时做一个可演示版本
不要做完整产品。
只做一个最能展示价值的流程。
标准是：
目标用户看完后，会说“这个如果继续做下去，我愿意试试”。
而不是：
“这个功能很完整”。
MVP 的本质不是小版本产品。
MVP 是一个验证工具。
它验证的是：
用户是否真的痛；
解决方案是否说得通；
合作方是否愿意推广；
用户是否愿意付费；
你是否能持续迭代。
第四步：演示，而不是解释
早期不要过度依赖文字描述。
做一个 3–5 分钟 Demo 视频。
结构很简单：
先展示用户当前痛点；
再展示你的工具如何解决；
然后展示输出结果；
最后告诉对方可以怎么使用。
Demo 的力量在于，它降低了理解成本。
用户不需要想象。
他直接看到。
第五步：立刻拿反馈并收费
免费用户的反馈往往不够真实。
Hasaam 的产品从一开始就是付费订阅，没有免费层。
这点很重要。
如果用户愿意付费，说明痛点真实。
如果用户只愿意免费试试，说明产品价值还不够明确，或者用户不是目标客户。
早期不一定要追求大规模收入，但必须尽早验证付费意愿。
你可以低价，但不要永远免费。

七、技术栈不重要，但“AI友好”很重要

Hasaam 最早的技术栈很简单：
Cursor 负责构建；
Vercel 负责部署；
Supabase 负责数据库和登录；
Resend 负责邮件；
Apify 负责数据聚合；
前端使用 Next.js、React 和 TypeScript。
这套组合非常适合 AI 辅助开发。
原因不是它最先进，而是它文档多、生态成熟、AI 训练数据充分。
AI 编程工具对常见技术栈更熟悉。
你选择一个冷门框架，AI 可能经常写错。
对非技术创始人来说，早期不要追求技术个性。
应该优先选择：
文档丰富；
社区成熟；
模板很多；
部署简单；
AI 容易生成；
后续容易找人接手。
所以，MVP 阶段可以优先考虑：
Next.js / React；
Supabase；
Vercel；
Cloudflare；
Resend；
Stripe；
Clerk；
PostHog；
Apify 或现成数据服务。
等产品跑通之后，再决定哪些部分需要自建。
Hasaam 后来就把很多基础设施迁移到 Cloudflare，并自建了爬虫和数据层。
这说明一个原则：
MVP阶段先借工具验证需求，增长后再自建核心能力。
不要一开始就自建所有东西。
也不要在产品验证后永远依赖外部工具。
先快，后稳。
先验证，后加深护城河。

八、从工具到系统：$10K MRR之后真正的挑战

早期创业者最容易陷入任务模式。
今天修一个 Bug。
明天回一个客户。
后天发一篇内容。
再后天补一个功能。
这种模式在早期很正常。
因为产品小、用户少、问题都在创始人脑子里。
但它很快会变成瓶颈。
Hasaam 后来意识到一个问题：
把公司做到 $10K MRR 的方式，可能会阻止它做到 $50K MRR。
因为创始人不可能永远靠自己救火。
要继续增长，必须从任务模式切换到系统模式。
什么叫任务模式？
用户报 Bug，你手动修。
客户问问题，你手动答。
数据异常，你手动查。
功能上线，你手动测试。
广告效果下降，你手动分析。
什么叫系统模式？
Bug 自动上报；
异常自动提醒；
用户行为自动记录；
常见问题自动回复；
核心指标自动看板；
客服问题自动分类；
产品改进自动进入任务池；
代理工作流自动处理重复任务。
AI Agent 让这个转变变得更重要。
当你开始构建智能体工作流时，你会发现真正需要的不是更多提示词，而是一套底层系统：
可观测性；
日志；
任务队列；
权限；
错误恢复；
人工审核；
指标监控；
知识库；
自动测试；
反馈闭环。
如果这些一开始没有设计，后面就会变成一堆补丁。
所以对 AI SaaS 创业者来说，一个非常重要的提醒是：
不要只构建功能，要构建让产品自己变好的系统。

九、教育是最容易被低估的增长方式

Launch Fast 的第一批用户来自合作渠道。
但后续增长不能只靠合作。
他们后来建立了自己的获客系统，其中一个核心就是教育。
每周给新卖家做培训。
不仅教他们怎么使用软件，也教他们怎么理解 Amazon 生意。
这件事很重要。
很多 SaaS 公司只想做产品，不想教育用户。
但对于垂直 SaaS 来说，教育往往就是增长。
原因有三个。
第一，教育能建立信任。
用户会觉得你不是只想卖工具，而是真的懂他的生意。
第二，教育能提高留存。
用户越理解业务方法论，就越能用好工具。
第三，教育能带来口碑。
垂直社群里，信任传播很快。
卖家之间会互相推荐真正有用的工具。
所以，SaaS 早期不要只做产品功能。
还要做教育资产：
每周直播；
新手训练营；
案例拆解；
行业方法论；
工具使用模板；
免费检查清单；
数据报告；
对比文章；
ROI计算器；
小工具。
这类内容的价值，不只是获客。
它还能强化用户对产品的理解。
对很多垂直 SaaS 来说，真正的产品不是软件本身，而是：
软件 + 方法论 + 社群信任。

十、免费工具可以做漏斗，但核心产品不一定要免费

Launch Fast 没有免费订阅层。
它的公开价格是 $49、$89、$199 每月。
所有客户都是付费客户。
但他们也会做免费工具，用来吸引还没准备好付费的早期卖家。
这是一种很健康的结构。
核心产品收费，确保用户质量和商业模型成立。
免费工具做入口，教育市场，扩大触达。
很多 SaaS 创业者喜欢一开始就做免费版。
但免费版有几个问题：
用户质量参差不齐；
客服压力上升；
成本增加；
反馈不一定真实；
付费转化路径可能很长。
对于垂直 B2B 工具，早期可以考虑：
核心产品不做免费层；
提供低价试用或演示；
用免费工具做流量入口；
用教育内容做信任；
用社群和合作方做转化。
免费不是不能用。
但免费应该服务于获客，而不是替代商业模式。

十一、产品质量才是最好的增长飞轮

Launch Fast 也做内容、SEO、Meta 广告、社交增长、Reddit 和 LinkedIn 外联。
但 Hasaam 认为真正的增长驱动，仍然是产品质量。
因为 Amazon 卖家之间会交流。
如果工具真的有用，用户会主动告诉别人。
如果工具不好，再多广告也只是放大问题。
这对所有垂直 SaaS 都成立。
垂直社群的特点是：
圈子小；
信任传播快；
差评也传播快；
用户更在意真实效果；
案例比品牌广告更重要。
所以，早期增长不能只靠投放。
投放可以带来第一批用户。
但留存和口碑来自产品本身。
你要持续问：
核心任务是否更快？
结果是否更准？
用户是否真的省钱或赚钱？
是否减少了重复劳动？
是否能生成用户愿意分享的结果？
是否让用户比过去更有信心？
如果每一次产品核心能力提升，都能带来推荐和留存提升，那说明产品飞轮开始形成。

十二、Agentic产品不是加一个聊天框，而是重构工作流

Launch Fast 后来发布了 MCP 和 agentic 工具。
它让 Amazon 卖家可以通过 AI 完成：
产品研究；
目录管理；
广告优化；
数据分析；
运营决策。
而不是在五个工具之间来回切换。
这代表了 AI SaaS 的一个重要方向：
AI 产品不应该只是问答框。
它应该接管一段完整工作流。
很多 AI 产品的问题是，只能回答问题。
但用户真正需要的是：
完成研究；
生成方案；
执行操作；
同步数据；
监控结果；
提出下一步建议。
对 Amazon 卖家来说，他们不是想和 AI 聊天。
他们想知道：
这个产品值不值得做？
我的 listing 哪里要优化？
广告预算应该怎么调？
哪些 SKU 表现异常？
库存和销售趋势是否有风险？
如果 AI 只回答问题，它只是助手。
如果 AI 能连接数据、工具和操作，它才是系统。
这也是 agentic SaaS 的真正机会：
把一个行业里原本分散在多个工具里的动作，压缩成一个可执行的智能工作流。

十三、非技术创始人如何管理AI开发？

很多人会问：
不会代码，怎么保证 AI 写出来的东西是对的？
答案不是完全放手。
而是建立一套非技术创始人也能执行的开发管理流程。
1. 每次只让AI做一个明确任务
不要说：
帮我做一个完整SaaS。
要说：
请先创建登录页面；
请接入 Supabase Auth；
请生成产品研究结果页；
请添加导出 CSV 功能；
请修复这个报错；
请为这个页面添加加载状态。
任务越小，结果越可控。
2. 让AI先解释方案再执行
每次修改前，可以要求：
先告诉我你准备改哪些文件；
为什么这样改；
可能有什么风险；
我确认后再执行。
这可以减少 AI 乱改项目结构。
3. 要求AI写测试和边界情况
不要只让 AI 写功能。
还要让它写：
错误处理；
空状态；
加载状态；
权限检查；
输入校验；
失败重试；
测试用例。
4. 保留版本管理
必须使用 GitHub。
每次重要修改前提交一次。
AI 改坏了，可以回滚。
5. 用真实用户流程验收
非技术创始人不一定能读懂代码，但能跑业务流程。
你可以检查：
新用户能否注册；
是否能完成核心任务；
输出结果是否有价值；
支付是否正常；
邮件是否发出；
移动端是否可用；
错误提示是否清楚。
你不需要成为工程师。
但你必须成为产品验收负责人。

十四、这个案例最容易被误读的地方

这个故事很容易让人得出一个错误结论：
只要会用 Cursor，就能两天做出赚钱 SaaS。
这不对。
Hasaam 成功，不是因为他用了 Cursor。
而是因为他同时具备了几个条件：
他是目标用户；
他懂 Amazon 卖家痛点；
他已经接触过一个拥有目标用户的渠道；
他敢于用股权换分发；
他用真实 deadline 逼自己交付；
他一开始就收费；
他持续做教育和产品迭代；
他后来开始补系统能力。
Cursor 只是加速器。
不是原因本身。
AI 编程工具能让构建变快。
但它不能替你判断：
谁会买？
为什么现在买？
哪个痛点最值钱？
用户在哪？
如何触达他们？
怎样定价？
如何留住他们？
这些仍然是创始人的工作。
所以，这个案例真正的启发不是：
不会代码也能创业。
而是：
当构建门槛下降后，真正稀缺的变成了领域认知、分发能力和系统化运营。

十五、给想做AI SaaS的创业者一份行动清单

如果你想从这个案例里拿到可执行动作，可以从下面这份清单开始。
第1天：找领域
写下你最熟悉的三个领域。
每个领域列出：
你经历过的重复工作；
你见过的低效流程；
用户现在怎么解决；
他们为解决方案花过多少钱；
你能不能接触到10个目标用户。
只保留你真正懂、也能接触用户的方向。
第2天：找分发
列出这个领域里已经拥有用户的人：
社群；
培训机构；
KOL；
服务商；
代理商；
平台；
公众号；
YouTube频道；
Discord/微信群；
行业协会。
给他们设计一个合作提案。
提案不要说“我想做个产品”。
要说：
我能帮你的用户解决什么问题；
48小时内我能做出什么 Demo；
你不需要承担什么风险；
如果效果好，我们怎么合作。
第3天：拆流程
采访3–5个目标用户。
只问工作流，不推销产品。
重点问：
你现在怎么做这件事？
最耗时的一步是什么？
最容易出错的一步是什么？
你现在用哪些工具？
哪里需要复制粘贴？
哪里需要人工判断？
如果有工具帮你做，你最想先自动化哪一步？
第4–5天：做MVP
用 Cursor 或 Claude Code 构建一个最小可用流程。
不要做完整系统。
只做一个用户会愿意演示给别人看的核心结果。
第6天：录Demo
录一个短视频。
结构：
痛点；
现有流程；
你的工具如何操作；
最终输出结果；
下一步如何试用或合作。
第7天：发给真实对象
发给潜在合作方或目标用户。
不要再等。
反馈比继续优化更重要。

十六、未来的小团队创业，会越来越像这样

这个案例代表了一种新的创业路径。
过去的软件创业是：
找技术合伙人；
融资；
组团队；
开发半年；
发布产品；
再找用户。
未来越来越多小团队可能是：
创始人先有行业经验；
先找到分发渠道；
用 AI 工具 48 小时做出 MVP；
用 Demo 换反馈和客户；
客户付费后继续迭代；
跑通后再补工程质量和系统能力。
这不是说传统开发不重要。
恰恰相反。
当产品开始赚钱后，工程质量、数据架构、稳定性和安全性会越来越重要。
但早期验证阶段，不再需要等所有资源到位。
AI 工具让创始人可以先把想法变成可展示的东西。
然后用市场反馈决定是否值得继续投入。
这会让创业节奏变得更快，也会让失败成本更低。
过去，你可能花6个月才知道一个想法没人要。
现在，你可能一周就能知道。
这就是 AI 对创业最大的改变之一。

结语：不要问“我会不会写代码”，要问“我有没有值得被软件化的经验”

Hasaam 的故事，不是一个关于技术的故事。
它是一个关于领域经验、分发和执行速度的故事。
他不会写代码。
但他懂 Amazon 卖家的痛点。
他没有大流量。
但他找到了已经拥有目标用户的合作方。
他没有完整产品。
但他用 48 小时做出了能展示价值的 MVP。
他没有等一切准备好。
而是用真实 deadline 把自己逼进交付状态。
这才是最值得学习的地方。
AI 编程工具会让越来越多人具备“做出软件”的能力。
但做出软件不等于做出公司。
未来真正有机会的创业者，不一定是最会写代码的人。
而是那些：
深刻理解一个行业；
知道用户每天怎么工作；
知道痛点在哪里；
能接触到第一批用户；
愿意用最快速度交付；
能把任务变成系统；
能持续从反馈中改进产品的人。
所以，不要再问：
我不会代码，还能不能做SaaS？
更应该问：
我有没有一个足够熟悉、足够痛、足够能触达用户的领域？
如果有，AI 已经把门打开了。
剩下的问题是：
你愿不愿意停止计划，开始交付。

时间： 没有评论:
标签： , , ,
订阅： 博文 (Atom)

非技术创始人48小时用AI做出SaaS产品 30天做到1万美元MRR的方法

本文剖析非技术创始人Hasaam Bhatti如何利用AI编程工具Cursor，在48小时内构建SaaS产品Launch Fast，30天达到1万美元月经常性收入。核心要点包括：选择自己熟悉的垂直领域、先解决产品分发渠道、用真实截止时间交付MVP、产品定价49美元起且无免费层、持...