一個讓AI創(chuàng)業(yè)者瘋狂的新范式:Wordware的爆紅之路!

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Wordware作為一款新興AI工具,通過“前店后廠”模式迅速走紅,其Twitter Personality前店產(chǎn)品病毒式傳播,成功為Wordware主產(chǎn)品引流。本文深度剖析Wordware的爆紅之路,揭示其降低AI開發(fā)門檻、提升靈活性的產(chǎn)品特點,以及如何通過創(chuàng)新策略實現(xiàn)用戶與市場的雙贏。Wordware不僅展示了AI時代的新產(chǎn)品范式,更為AI創(chuàng)業(yè)者提供了寶貴的經(jīng)驗與啟示。

一款什么樣的產(chǎn)品,引爆全網(wǎng),有著極其華麗的數(shù)據(jù),直接驗證了PMF,甚至炸崩了Product Hunt服務(wù)器?

這款產(chǎn)品玩的是典型的“前店后廠”套路。啥意思?

后廠是主產(chǎn)品,可以源源不斷的生產(chǎn)各種前店,前店在這里指的是作品,也可以是各種小工具,也是創(chuàng)業(yè)公司最在意的大本營,是公司的長期價值所在。當前這個case里前店是Twitter Personality,后廠是Wordware。

有了后廠,就可以源源不斷的做出前店,靠前店持續(xù)的吸引用戶,最終從用戶中篩選出付費用戶成為后廠的客戶!

先爆的是前店Twitter Personality,這款推特個人分析小工具,是典型的病毒傳播產(chǎn)品,從7月30日上線,10天內(nèi)獲得了接近300萬用戶。

前店引流這么牛,后廠Wordware當然要趁熱打鐵??!8月2日一發(fā)布,直接在Product Hunt上干到6k+點贊。

三板斧齊上陣:前店引流、PH加持、推特瘋傳。結(jié)果呢?7天狂攬25萬新用戶,進賬10萬美刀!這波操作我只能說:高,實在是高!非常好的完成了冷啟動,甚至某種程度來說達到了PMF!

聽黃叔一句,這種前店后廠的玩法,在AI時代簡直就是新時代的’王炸’啊!

接下來,就從Wordware這個“神器”開始聊起,一路扯到新范式!來個“大卸八塊”,看看這里面都有啥猛料:

  • Wordware是怎么從無名小卒變成’網(wǎng)紅’的?
  • Wordware到底是個啥?
  • Wordware爆火的秘訣是啥?
  • 和它的產(chǎn)品特點有啥關(guān)系?
  • 它的走紅到底說明了啥?
  • 是不是又要顛覆咱們的認知了?

一、Wordware怎么火了?

Wordware的創(chuàng)始人Filip Kozera在8月15日,發(fā)布了一篇完整的復(fù)盤,里面介紹了“如何實現(xiàn)傳奇級產(chǎn)品發(fā)布的入門指南”(原鏈接:https://kozera.substack.com/p/story-of-the-legendary-launch-wordware)

這位大佬總結(jié)了兩招“必殺技”:

  • 第一招:用你的主打產(chǎn)品整點能瘋傳的小玩意兒。就像這次。他們用Wordware(后廠)整出了Twitter Personality(前店)。這招叫“借力打力”
  • 第二招:等你的小玩意兒火到不能再火的時候,甩出你的主力產(chǎn)品!還有啊,別忘了告訴大家,那個超火的小玩意兒就是用你的主打產(chǎn)品搞出來的。再來個“一鍵復(fù)制”功能,讓大家也能輕松搞出自己的爆款。這招叫“借花獻佛”

簡單的說,是前店火了,然后給后院導(dǎo)流,讓后院也火了起來。

在具體展開之前,我們得先理解一下前店是啥:

二、Twitter Personality為何是前店?

我們簡單過一下Twitter Personality這款產(chǎn)品,界面如上圖,整體非常簡單,就兩個功能:

功能1:推特個性化分析,左上角第一個輸入框?qū)?yīng)的能力就是,輸入推特賬號鏈接后,會分析對應(yīng)推特賬號的個性特征(并用毒舌吐槽),打開后是這個樣子:

功能2:基于推特個性化分析,查看兩個賬號主人的匹配度,具體我們就不展開了。

Twitter Personality分析的非常犀利,以至于AI科技大佬歸藏都說吐槽太精準了,看的臉紅:

對于這款爆款產(chǎn)品,整個發(fā)起的源頭其實是Wordware的增長負責(zé)人Kamil Ruczynski,在8月11日,Kamil Ruczynski分享了一篇2011年關(guān)于Twitter預(yù)測個性的論文《Predicting Personality from Twitter》,還發(fā)布評論說:“l(fā)ooks like everything we did with http://twitter.wordware.ai was just science”(看起來我們在Twitter Personality上做的一切都是科學(xué)的)

次日又發(fā)布了一條看得出有感而發(fā)的推特:

當你長期保持高度的一致性時,偉大的事情就會發(fā)生。

你的幸運接觸面會不斷擴大,直到你的生活發(fā)生改變。宇宙會獎勵純粹的奮斗和日復(fù)一日的努力工作。

為何說這個呢,其實我們之所以說Twitter Personality是前店,是因為他們在更早的時候,還發(fā)布了一個開源的產(chǎn)品:Audioscribe,這是在7月初發(fā)布的,相當于另外一個前店:

而且在PH發(fā)布界面上也非常明確的寫了:This was created with Wordware。后面還說,可以隨意的復(fù)制這個Agent。

我們打開看下Audioscribe的頁面:

同樣有Duplicate this Agent按鈕,點擊后跳轉(zhuǎn)到Wordware,看!是不是和Twitter Personality一樣的“套路”?

也就是說,基于Wordware發(fā)布AI應(yīng)用,然后冷啟動這個AI應(yīng)用,這是手段,目的是最終導(dǎo)流到自己的主產(chǎn)品:Wordware,所以Twitter Personality是其中一個火了的前店,因為它火了,后廠順帶就推出來!

換個角度可能更好理解:Twitter Personality火了,當然很好,但做爆Twitter Personality不是目的,所以所有對于它如何爆的、基于付費墻調(diào)整策略引導(dǎo)流量、日本人為何愿意付費,這些都是邊角料,通過前店導(dǎo)流到主產(chǎn)品Wordware才是核心,只要有了后廠+增長思維,即使這個前店沒爆,也會有新的前店出現(xiàn),當然前店爆的早了,對于做好后廠也是有很大益處的!

當然,聊到這里,我們會發(fā)現(xiàn),后廠更重要,因為前店看起來更多是一個短期的爆款產(chǎn)品,即使它再絢麗也是曇花一現(xiàn),支撐整個團隊長期價值的還是他的后廠Wordware,下面我們來看看Wordware究竟是什么?03 Wordware的產(chǎn)品究竟是啥?

我們看Wordware在PH發(fā)布的介紹,有幾個關(guān)鍵點:

用于構(gòu)建AI Agent的網(wǎng)絡(luò)托管集成開發(fā)環(huán)境

Wordware是一個用于LLM編排的網(wǎng)絡(luò)托管IDE,使跨職能團隊能夠構(gòu)建AI應(yīng)用程序。作為LLM后端,它的功能類似于一種新的編程語言,以英語為基礎(chǔ),但融合了循環(huán)、邏輯和函數(shù)調(diào)用等概念。

比較拗口啊,簡單說我認為Wordware有幾點做的很妙:

1、大幅降低搓Agent的門檻

既集成了大量預(yù)置的插件工具,也允許你用自然語言作為Prompt描述需求,

“The best programming language is English”

上面是我做的一個輸入公眾號文章鏈接,就可以得到一個用諷刺口吻總結(jié)的內(nèi)容。

可以看到整個結(jié)構(gòu)非常簡單,總共就包含四個:

  1. Inputs,輸入公眾號鏈接
  2. Webscrape,一個網(wǎng)頁抓取插件,輸入是前面的公眾號鏈接
  3. 一大段中文Prompt,這是我讓Claude3.5生成的諷刺Prompt
  4. new_generation,LLM生成插件,調(diào)用了Gemini 1.5pro,基于前面抓取插件輸出的內(nèi)容,按照前面一大段中文Prompt的要求去生成總結(jié)內(nèi)容

2.大幅提升代碼構(gòu)建的靈活性

可以看到,Wordware的基本盤是文檔,甚至說類似Notion,有用戶是這么評價的:

“Google docs for Prompts”

當前的主體基于docs,那輸入的方式就非常靈活。

基于文檔,就有幾個好處,比如:

  1. 文檔可以協(xié)同
  2. 可以儲存在不同的子文檔,相互調(diào)用
  3. 可以輸入代碼(自己手寫或者用LLM生成)

3、大幅降低發(fā)布門檻

在編輯頁面右上角,有Run按鈕,可以直接開始試運行

Run旁邊就是上傳按鈕,點擊后可以字節(jié)發(fā)布到App page,相當于是一個網(wǎng)頁版本的應(yīng)用就發(fā)布了:

這個頁面可以直接分享給別人了,也可以Run起來了,發(fā)布是不是非常簡單?4.大幅降低接入頭部大模型門檻

Wordware已經(jīng)替你接入了很多大模型,比如:

在海外,直接用最牛的大模型,是一件幸福的事情。

基于以上這幾點,我們可以把Wordware理解成“我的世界”,可以非常靈活和方便的實現(xiàn)你想要做的AI應(yīng)用!基于這一點,Wordware才能非常低成本的開發(fā)出Twitter Personality~!

Wordware是近期讓我非常興奮的一款新產(chǎn)品,盡管現(xiàn)在看他還非常的簡陋,非常的早期,但是已經(jīng)露出了一種非常有潛力的形態(tài)。至于為何非常有潛力,還有一點非產(chǎn)品的因素我沒展開,最后的總結(jié)部分會說。

說完了前店Twitter Personality,也說了后廠Wordware,我們要來講講AI時代一種新的產(chǎn)品范式:

四、它的爆火體現(xiàn)了一種什么新的產(chǎn)品范式?

我們先看幾個很有意思的產(chǎn)品形態(tài):

最近的一個是Glif:

上面是官網(wǎng)信息,單純看這個估計你有些陌生,那下面這個呢:

這個作者只使用5分鐘,就使用了 Claude 3.5、ComfyUI、JSON 提取器等模塊,搭建了個生成 meme 梗圖的生成器,到現(xiàn)在有接近200萬人看過。

背后的使用的工具就是Glif。

Glif有點類似Coze和Wordware,也是一個低代碼平臺,你可以自己去搭workflow,也可以直接在別人做好的workflow里Remix(相當于復(fù)制-改編)

創(chuàng)始人也是自己做了個WOJAK MEME GENERATOR,隨后就把Glif帶火了!

案例二,Gamma,之前我們寫過:《十問Gamma》,這個遠超市場第二的演示文檔AI產(chǎn)品,不花一分錢獲得了2000萬用戶!

因為產(chǎn)品太好,制作出的Deck(你可以簡單理解為PPT)質(zhì)量很高,還可以通過在線分享,其他人打開后天然就被產(chǎn)品覆蓋到,直接就能吸引到新用戶去使用Gamma,疊加上積分激勵機制,這樣產(chǎn)品即內(nèi)容,形成了自發(fā)的傳播效應(yīng)。

案例三,Twitter Personality—》Wordware,前面已經(jīng)提過了。

發(fā)現(xiàn)沒有,是不是挺有意思的,他們都是用極低成本的爆款玩具,來把用戶引導(dǎo)到主產(chǎn)品上,大幅降低了獲客成本:

之所以后廠能低成本生成前店,是因為后廠基本相當于基建,或者相當于從工具到社區(qū)的邏輯:工具創(chuàng)造出內(nèi)容,內(nèi)容沉淀下社交關(guān)系,逐漸生長為社區(qū)??偨Y(jié)

后面如果有時間,我也會深度的去研究Agent,其中一個切入口就是Coze/Dify/Wordware/Glif之間的區(qū)別都是什么,相信也是個很消耗腦力,很值得挖掘的方向~

說回到這一篇,我也是比較興奮的,畢竟Wordware盡管粗糙,卻也呈現(xiàn)了非常令人欣喜的潛力。

特別是在看完了一位在硅谷的朋友和wordware創(chuàng)始人電話交流的記錄后

我發(fā)現(xiàn)Wordware在尋找合適的客戶,創(chuàng)始人拼命說服對方購買他們的899刀的服務(wù),這個企業(yè)服務(wù)內(nèi)包括了2小時的workshop,以及每周/每兩周一次的相熟此case的工程師交流。

在朋友表達疑慮后,甚至愿意降價到699美元,甚至是把朋友另外一個Case打包一起,只需699美元。

可見Wordware是多么需要實際嵌入到客戶的開發(fā)流程中去!里面有一句話是這么說的:

We’re working with 50 companies, including Instacart, and have over 300,000 free users. We prioritize the right people and sometimes say no to those we can’t deliver for. You’re the right persona for our tool, and we can help you experiment with AI without needing to hire a whole team.

真的是YC理念的實踐者,Make something people want,如此不驕不躁,仍然全力尋找客戶需求,一個好的方向,大有可為!

本文由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理作者【Super黃】,微信公眾號:【AI產(chǎn)品黃叔】,原創(chuàng)/授權(quán) 發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理,未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自Unsplash,基于 CC0 協(xié)議。

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