一个小程序引发的争论

做一个小程序，正好有个朋友来取东西，聊到最近在倒腾什么，就提到了在做小程序，

简单提了一下小程序要满足什么需求，没想到引出一番争论来。

首先说这个小程序是干嘛的：简单来说就是一个优质提示词集成，

我们用AI生图生生成视频，需要些提示词，想生成不同风格或视频，就需要不同的提示词搭配。

但是人脑不可能记住那么多那么全的提示词，这个小程序就是将某一领域或方向的提示词集合起来，用户可以在其中进行选择和搭配，

这样就能快速、批量化生成想要的图片，而且生成的图片会很优质，

用户也可以在这个选择提示词的过程中发现更多的搭配和技巧。

那么争论的点在哪？

1.对产品功能的不满。

朋友的想法是，这个功能好像有点不足，作为用户来讲，

他想要的是这个效果：在小程序中选好生成的提示词以后，直接能在小程序中直接返回图片。

不然就有点鸡肋，没人用。

其实很有道理，这样当然是最好的，一键出图。

但这样就有一些问题，首先要实现这个功能，就需要对接外部大模型，把人家的生图模型API接进来，后台生图以后再返图。

再者，现在大模型有很多，chatgpt-image2能生图、即梦能生图、gemini-nanobanana也能生图，并且各家模型的生图效果都不一样，

那你是要只对接一家的模型呢，还是主流的生图模型都对接？

这个其实都无所谓的，重点是调用别人大模型是要掏钱的，API已对接，生成一张图片就需要钱，同时部署这种服务，成本也会直线上升。

那么小程序的运营就需要有收入支撑，要覆盖服务器的成本、调用大模型的成本。

这些钱从哪里来？

还得从用户身上来，最简单的就是生成图片需要付费，

或者付出积分，积分可以通过看广告来获取，这个广告费就是运营费和收益。

其实这样做好像没啥毛病，就是成本要高很多。

考虑到很多人可能更习惯于自己微调后再自己生成图片，再加上我只想最低成本跑通这个链路，遂决定不加生图功能。

只做最聚焦的提示词生成服务。

这其中其实还有一个用户视角的问题，朋友的视角是从自己出发，

他也是一个用户，但他觉得这个服务不完善，有点鸡肋。

但在我的观察和调研中，很多人恰恰就只需要生成提示词，

然后自己拿去微调，然后自己去偏好的大模型那里生图。

事实上也确实如此，已经有网站做这一类服务，

只聚焦于提供优质提示词的选择和搭配，并没有附带生图返图功能。

而这个网站流量还挺大的，用户很多。

我其实只是把这个项目迁移到了小程序，聚焦于人像生成方面而已。

此为争论的一个点。

对我启发最大的就是一定不能只从自己个人的需求出发做判断，而是要看更多人的需求是什么，

市场调研和需求调研非常重要，自己一拍脑袋就下定论多半不是很靠谱，可能就会错过一些机会。

争论的第二点集中在一个很小的知识点，就是他并不了解在线生图返图是需要调用大模型的，这就需要接入API，就会产生更高成本的问题，

朋友的想法是python爬虫可以无成本地爬取资料和信息，

那么生成图片的这个过程，是不是也可以绕过API，利用爬虫或者其他什么机器人机器虫来进行，

由机器人把提示词在网上发给AI生成图片后再采集回来。

很显然这并不可行，爬虫爬取的数据和信息，

都是已经产生的、存在于公开网页和渠道的信息，

而生成图片返回图片需要调用大模型的算力进行绘画、渲染，这其中的关键是要进行交互。

这是爬虫没办法完成的。

那很明显这是浪费时间的争论，因为对方其实并不了解这些，说来说去做的都是无用功。

此事的第二个启示就是，要尽量避免无意义的争论，问AI可以很快解决问题。