僅一天時間，我的編碼代理就在我的 Podscan 管理面板中建立了一個「現有客戶相似度和拓展工具」。 我意識到，人工智慧真正難以解決的問題是可靠的數據，而不是程式碼本身。 它可以建構複雜的事物，但它無法建構事實。
我只需要三個主要整合：Apollo 和 Hunter_io：一個用於資料豐富，一個用於驗證郵箱地址。透過 Instantly 進行出站通訊。 我還可以做其他任何事情，包括使用 OpenAI 進行相似度估計和評分。 但要取得真實人物的真實數據呢？仍然需要精心整理的資料庫。
那麼，這對我們這些創辦人和創業型開發者來說意味著什麼？ 少關注產品方面和軟體創建步驟，多思考如何不斷建構資料護城河，讓每個人及其獨特的解決方案都能從中受益。
或許這話聽起來有點自誇，但我認為我創建 Podscan 絕對是正確的選擇。如今，Podscan 已經收錄了超過 4500 萬個經過驗證和轉錄的播客對話，並追蹤超過 400 萬個播客訂閱源。每天如此，從未間斷。 我的API使用量每週都在增加。
功能概述：它可以找到最近註冊試用且被評為符合我理想客戶畫像的潛在客戶的人。 它會尋找與目標人群規模和地理位置相似的公司，並找出這些公司中應該聯繫的合適人選。 這讓我可以在已經擬定好的郵件中查看內容。郵件內容很簡單，就是「你好，我對這類東西有興趣」。 這種情況每天都會發生好幾次，確保源源不斷地湧現出與平台現有用戶群高度契合的優質目標受眾。而且，同一行業的用戶越多，我能找到並聯繫到的同行也就越多。口碑傳播，口碑自然會不斷擴大。