[EP22] Bobby｜00后留学生实战"一人公司"，推出20+万盈利的"AI文书评测神器"

Hello 大家好！欢迎收听"教育AI智造者"播客。

本期节目，我邀请到了来自留学教育领域的 Bobby。作为00后的他，已经是“一人公司” Latebird.ai创始人，短短几个月就把自己的「留学文书评测器」微信小程序推到了 1万+ 付费用户的量级，并成功实现年收入突破 20 万人民币！

本期聊天里，Bobby 将与你分享如何在极低成本下快速启动项目，从最初的灵感验证、模型选型，到敏捷迭代、商业化落地的全流程。他还会深入探讨对大语言模型（LLM）的 各种玩法：

• 提示词工程（Prompt Engineering）
• 模型微调（Fine-tuning）
• 检索增强生成（RAG）
  这些技术究竟怎样在留学文书评估场景中落地？又能为其他行业带来哪些启发？

同时，Bobby 也会谈到，“AI 对留学行业而言来得太快”，但如果放眼到更广阔的赛道，这种“快节奏”会带来怎样的机遇和挑战？本期节目就带你走近 Bobby 的 00 后浪漫实践，一起见证「教育 + AI」的更多可能性。

本期节目将聚焦以下问题

• 如何在极低预算下快速启动一个能落地、可盈利的 AI 项目？
• 大语言模型的多样化应用：Prompt 工程、微调、RAG 等技术如何与留学文书评估场景融合？
• 留学行业之外：AI 来得如此之快，对于其他领域有何警示与机遇？
• 独立开发者如何打造流量爆品：Bobby 的小红书破圈与微信小程序增速经验。
• 从裁判到陪伴：Bobby 如何看待 AI 在留学申请的角色转变，以及背后的深层次伦理与生态影响？

内容大纲

开场与嘉宾介绍Bobby 的“双面身份”：

• 留学生背景 + 创业者
• 为什么选择切入 留学文书评估 这条赛道？
• 从独立开发到产品上线，“零到一”时期的 极简 MVP 策略

项目低成本启动的实操思路

• 如何 用 ChatGPT Store 快速验证想法？
• 外包 + 自身商业管理能力，降本增效的关键
• Prompt 工程：写好提示词让模型拿出更优质的评估结果

探索大语言模型多种用法

• 微调（Fine-tuning）：在小数据集和主流 LLM 间的平衡
• RAG（检索增强生成）：为何最终决定只用模型“原生”能力？
• 提示词与模型性能间的“黑盒”关系：如何理解与驾驭？

AI 在留学行业的冲击与延展

• “AI 来得太快”对留学中介、文书老师乃至学生意味着什么？
• 学生和家长如何看待 AI 自动生成文书的风险与收益？
• 拓宽视野：AI 替换部分人力或改变既有生态，对其他行业有何借鉴？

如何把产品推到 10 万+ 用户？

• 小红书与微信小程序：精准人群与口碑裂变的阵地
• “倒计时”式付费促成和转化数据背后的营销思路
• 迭代、复盘、再迭代：从种子用户到规模化的“运营秘诀”

未来展望与行业思考

• “从裁判到陪伴”：AI 在教育领域角色进阶与情感连接
• 留学文书评估产品后，还能切入 选校、租房、签证 等增值服务吗？
• 跨行业机会：AI 技术迁移到其他低频高价的领域可否快速落地？

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-----------------------相关词介绍----------------------

Prompt Engineering（提示词工程）

如何给大语言模型（如 ChatGPT）“下指令” 就像和 AI 对话时，你说得越具体、越清晰，它的回答就越准确、越符合预期；如果用词含糊或逻辑混乱，AI 也可能输出偏离主题的内容。

• 实用案例：在“留学文书评估”场景里，如果 Bobby 要让 AI 先读完文本再进行打分，需要设计出一条详细的提示，告诉 AI 具体该怎么评价、用哪些维度评分。这样的提示词设计能显著提高结果的质量与一致性。

微调（Fine-tuning)

在已经训练好的通用大模型上，再利用更少量的特定数据对模型进行“再训练”，让它在某个细分领域表现更好。如果原模型是“通才”，微调后就变成了“专才”，例如把一个通用语言模型微调成“留学申请顾问模型”。

• 潜在风险：如果微调数据不够或质量不过关，模型可能反而更容易“瞎编”或“走极端”，因此选择好训练样本和微调范围是关键。

RAG（Retrieval-Augmented Generation, 检索增强生成

在让 AI 写答案前，先通过一个“检索系统”找出最相关的资料或文本，然后把这些资料提供给 AI，它再基于这些检索到的内容来生成回答。 减少模型“无中生有”的情况，提供更准确或基于实时更新数据的答案（比如链接到最新留学政策、院校信息等）。

• 留学场景示例：Bobby 原本考虑用 RAG 让 AI 同时查看某些“往年名校录取文书库”，再输出评价意见。但在实践中发现模型本身的通用能力也能完成大部分需求，权衡后选择放弃大规模 RAG 方案。

MVP（Minimum Viable Product, 最小可行化产品）

花最小的成本、用最少的功能，先做一个能用的版本，用来测试“有没有人愿意买单或使用”。可以快速验证想法，不用投入大量时间和金钱做一个“全功能却没人用”的产品。

• Bobby 的案例：先在 ChatGPT Store 上做一个小工具，看是否有用户喜欢“文书自动写+打分”，验证后才决定进行小程序开发，大幅降低试错成本。

信息差（Information Asymmetry）

在某个交易或服务中，一方知道的信息远远多于另一方，从而产生机会或不公平。

• 在留学行业的体现：学生或家长不清楚文书到底是人工写的还是 AI 写的，也不知道写得好不好、价值多少；中介则掌握“专业”或“海外关系网”等信息，从中赚取溢价。
• 为何要解决：让信息透明，学生的申请质量才能真正提高，否则就可能被虚高价格或不负责的服务“套路”。

消费型应用（To C）与企业级应用（To B）

To C（面向消费者）：直接把产品服务卖给个人，比如 Bobby 小程序的用户就是学生本人或家长。
To B（面向企业）：把产品打包给机构或公司，成批量售卖或提供 API 接入。
差异：To C 强调用户体验和营销推广；To B 更注重可复制性、定制化和企业管理流程。

模型幻觉（Hallucination）

大语言模型有时会“瞎编”或信口开河，说出似乎看起来合理、实则错误的回答。模型只是预测下一词出现的概率，并没有真正“理解”事实；训练数据不足或提示词工程不完善，也会导致幻觉增多。用更精准的提示词，或者用 RAG 检索真实资料，让 AI 不至于胡编乱造。