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《久坐健康指南》作者、运动健康领域创作者阿帅装了啥？ ｜ 少数派会员 π+Prime
运动健康产品经理、「阿帅的健康笔记」作者阿帅讲述自己的软件硬件配置与工作流：用二手 iPhone 15、Apple Watch S9 和 M1 MacBook Air 维持苹果生态，ChatGPT Plus 承担图纸解读、Bug 反馈脚本、论文初筛等任务。他对 AI 健身应用的判断有具体成本数据——800 个动作 GIF 授权约 1 万元，ChatGPT 生图约 1000 元但需返工。文章还提出以 AI Skill 取代模板课作为健身 App 新商业模式的设想。原文 ↗
核心观点
- ▍效率的定义应从「快速完成」转向「结果有用、减少返工」——匆忙写完的文章漏洞百出，没说清需求就让 AI 开发的功能一测两百多个 Bug。
- ▍AI 降低了健身 App 的开发门槛（一周 Vibe Coding 可做出 AI 教练），但素材授权、内容返工和推广成本仍在，持续更新并赚钱的产品依然稀少，开发更容易不等于赚钱更容易。
- 01ChatGPT 编写 Python 读取硬件图纸判断屏幕尺寸，并提醒区分显示区域与外边框；替代了原本需请硬件工程师帮忙的环节，也减轻了向人求助的心理负担。
- 02借助 TestFlight 截屏反馈 + ChatGPT 编写的同步脚本，把 Bug 集中导入飞书多维表格，并按人名缩写自动指派给对应同事，避免 AI 自行判断负责人出错。
- 03800 个基础动作 GIF 授权费约 1 万元；用 ChatGPT 生图覆盖同样数量接近 1000 元，但效果不够美观，若每个 GIF 至少三张图则成本约 3000 元。
- 04AI 营养分析的输出不稳定：同一个馒头今天报 200 大卡、明天报 250 大卡，产品需复用用户已保存设置来保持记录一致。
- 05五年前做手表饮食营养分析须自建食物库并逐一配图，当时同类产品仅有薄荷健康、MyFitnessPal、雅卓等少数几家；现在大模型直接提供营养信息，开发重点从事先建库转向完善体验。
- 06作者提出健身 App 可能从卖计划、模板课转向卖 AI Skill：博主或教练将经验封装成 Skill，用户购买后生成个性化指导，同一 App 搭配不同 Skill 可覆盖跑步、力量训练、重装徒步。
反方 / 局限
- — 作者承认自己「经常忘记复盘和更新」产品需求 Skill，理想中把反复出现的问题归纳进 Skill 的环节并未真正落地。
- — 作者对墨水屏阅读器「小鼻嘎」的热度能持续多久没有把握，自问会不会像 Kindle 一样被打入冷宫，显示其对工具长期价值的判断存疑。
- — 作者一边刷即刻获取 AI 产品洞察，一边承认读到好观点也难落地，反而产生 FOMO；他给出的解法是「持续使用前沿产品保持敏感度」，但这与减少信息干扰的主张之间存在未调和的张力。
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11 分钟 · 3 卡片 · 3 资料
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