Vibe Usage一个月迭代总结：用户需求驱动产品实践

一开始为什么要做 Vibe Usage

Vibe Usage 诞生的初衷源于一个简单洞察：今年年初，Glowin 与团队注意到，市场上自称 Vibe 爱好者的群体与真正深入实践 Vibe 编程的用户之间存在显著的认知鸿沟。大家对于 AI、Vibe 模型、Agent 等概念的使用深度和实际投入程度差异巨大。因此，我们在服务更广泛的 Vibe 爱好者群体的同时，也希望从中精准识别出那些真正认真投入的实践者。

这个想法直接催生了 $999 俱乐部——一种简单直接的方式：通过每月 Token 消耗量来筛选出真正全身心投入 Vibe Coding 的用户。虽然这个门槛曾遭到一些吐槽，但从俱乐部成员的实际交流内容来看，筛选效果相当显著。你将观察到：

• 几乎没有成员浪费时间争论哪个模型或工具更优——实践出真知
• 也极少过度讨论创意的天马行空，讨论重点始终围绕是否有真实用户
• 成员之间在产品质疑上严肃而真诚，愿意以坦诚换取有效信息

正是基于这一观察，在参考了 ccusage 等产品的思路后，我们决定打造 Vibe Usage，帮助用户清晰统计自己的 Token 消耗。从项目启动到首个版本上线，仅用了 4 天时间。

充分实践「用户想要 · 用户得到」

构建 Vibe Usage 的过程充分体现了 Vibe 精神——想清楚后，全部交给 Claude 来高效实现。去年底我们的核心认知是：找到用户比做产品更重要。今年则进一步升级：倾听用户需求比自我臆想更关键。

简而言之，Vibe 的理念不仅仅是创作的自由，更是一种快速形成正向循环的方法论：

找到用户→ 听用户要什么→ 做出来（可以是demo也可以是产品）验证→ 数据增长（最好是收入，起码也得是留存）

建用户群，听到「用户想要」的心声

产品上线的第一天，我们便在有限的圈子里简单介绍了首个版本的功能，并迅速建立了用户反馈渠道。即便是最初的版本，也存在大量优化空间——这个过程中，最重要的不是单纯询问，而是充分解读用户的反馈信号：

• 群内无任何反应 → 99% 的概率该功能无人需要
• 有 1-2 人表示 OK → 态度不积极，需求不强烈
• 有数人反馈不错 → 需求真实存在，值得列入待办清单，若实现简单则立即上线
• 想法刚发出便引发积极讨论（即使是吐槽） → 99% 是真实需求，顺着讨论热情追问更多细节，简化方案，切实满足用户期望

用户需求就这样简单直接地从沟通中浮现出来。

用 Vibe42 实现「用户想要 · 用户得到」

随后，我们将这套“从倾听需求到实现开发”的流程设计成了一个自动化迭代维护系统——Vibe42。用户可以在产品界面右上角的「想法」入口提交需求，系统会自动执行以下步骤：

• Analysis：Agent 分析用户反馈，检索相关数据、文档和代码，判断是否已有类似需求，并生成分析结论。
• Product：Agent 基于反馈与分析结论，参考项目文档和代码，决定是否执行。若决定实现，则输出详细的需求文档。
• Dev：通过 Claude Code 在沙盒环境中开始具体开发，其质量高度依赖完整的项目文档（不仅限于 AGENTS.md，需要非常详尽）。修改完成后自动提交 Pull Request 等待审核。
• 人：最终的 Pull Request 仍需人工审查——若改动较大则本地运行测试，确认无误后合并并自动上线。

目前整个流程中，仍需人工参与的环节只剩下产品决策和 Pull Request 审核——不过产品决策这一步，或许未来某天也能实现自动化。截至目前，累计已有 164 个想法被完整执行并上线。

但依然会有自己的「判断」

用好用户群、用好「想法」自动迭代，这些都是理念的实践。但这中间仍然需要人来做判断——不是具体实现层面，而是产品结构和风格的统一性。

1. PHILOSOPHY.md：项目文档中专门维护了一份类似原则的文件。它并非凭空编写的判断标准，而是在 Vibe42 每次自动生成 Pull Request 并经过人工精修后，逐步对比总结出的。一些难以用明文表述的审美偏好，被这份文件很好地抽象了出来，也算是对自身判断经验的一种“蒸馏”。

2. 另一个判断体现在始终觉得“不对”的地方：例如有用户希望 Vibe Usage 支持团队功能。但 Vibe Usage 的定位是个人 AI 工具使用统计，核心应围绕每个人对自身使用情况的了解，排行榜也突出个人消耗 Top。加入队伍 PK 会分散这一焦点。这个判断未必绝对，只是现阶段直觉认为它不太必要，或者说可能会干扰用户持续使用的动力。

用户数据

在这种模式下，Vibe Usage 持续优化了约一个月。我们最关注的指标并非简单的数据留存，而是用户是否愿意持续同步自己的数据——因为这能促使他们反复回来查看：

• 1日留存：89%（工作日），70%（周末）
• 7日留存：87.5%

这两个指标持续驱动着 Vibe Usage 的迭代优化。最后，衷心感谢所有提出反馈、Spark 过想法的用户们。