正在考虑下一个 SaaS 创意？以下是我在短短几个小时内从创意到 MVP 的过程。
以下是我将在这篇文章中介绍的内容概述：
- 为什么这个想法让我产生共鸣
- 我是如何开始构建它的
- 我现在的处境以及我是否会真正推出
获得 SaaS 创意并构建它并不容易。就是这样。
我以前也走过这条路------比如我的上一个微型 SaaS 应用程序Fastdeck，我很快就构建了一个 MVP，截至目前已有 200 多名用户尝试使用它。
我经常尝试一个可能有效的快速 MVP（当然，并非总是如此）；这一切都是关于尝试和验证作为初始赌注。
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1、想法和背景
好的，应用程序想法（嗯......）------在我看来，提出 SaaS 想法是最困难的部分。
Reddit 一直是一个很好的来源。
而且，构建和验证可能有效的东西一直是行之有效的最佳前进方式。
所以这个 MVP 并不完全是我的想法......我发现我的同事在我们的内部 Slack 频道上讨论了它，后来他发布了它。这是文章的链接。具体想法如下：
"是否可以添加一项功能，让设备上的网络摄像头录制要上传的新视频？"
很有趣，不是吗？
好吧，虽然我并没有完全讨论过同一个话题------相反，我有一个类似的想法，使用视频→音频转录作为核心功能，然后从那里开始"打包成可销售的产品💰"
在我分享我构建的应用程序 MVP 之前，让我写下为什么我在众多其他想法中选择了这个：
好吧，它可以是一个解决实际问题的很酷的产品（以及未来的许多困难）
此外，OpenAI 恰好及时推出了他们的实时 API（在此处阅读更多信息）。
第二点无疑开辟了巨大的空间。如果这个想法行不通，我总是可以用类似的功能来调整。
好的，这就是 SaaS 的想法------
Recuit Swift → 为你的下一个招募者派遣 AI 代理 🫡
2、我如何根据这个想法开始构建 MVP
首先在画布上写下我的想法。和往常一样，我选择了 tldraw。
在规划第一个 MVP 时，我想确保我了解理想客户资料 (ICP) 及其将提供的潜在价值。
在我看来，瞄准正确的 ICP + 提供"真正"的价值是成功的关键。
接下来，我正在考虑我可以快速构建的 MVP 的核心功能（并在构建过程中测试可能遇到的障碍）：
- 用于创建面试代理和报告管理的仪表板：假设我们添加了一个集中式仪表板，供招聘人员/人力资源部门生成 a) AI 辅助面试问题和 b) 部署"招聘代理 - 又名代理 R"。当然，整个过程必须由 LLM 提供支持
- 视频/音频到 LLM 生成的报告：部署的"代理 R"被发送给潜在候选人（带有唯一链接）进行面试，将视频转换为音频，然后转录音频，最后使用 LLM 生成报告。生成的报告将再次显示在仪表板中，供招聘人员进一步评估
第一个 MVP 的工作流程怎么样？好吧，我同意现在看起来有点让人不知所措，但让我试着进一步分解一下。请注意，我将应用程序分为两个部分 - 1) 仪表板 2) 面试板
我已经通过一段简短的YouTube 录制视频现场演示了构建第二部分的流程。
功能保持不变，但仍有许多需要改进和完善的地方。
下面，我将简要介绍一下 Interview Board 的应用架构。
面试板的架构
- 我们需要构建一个简单的 UI，其中包含将要生成的问题集。
- 一旦录制了面试，API 将提取音频，使用音频到文本模型生成成绩单，最后使用文本到文本模型生成复杂的报告。
请注意，当我们开始为每个单独的问题制作交互时，这部分并不那么简单。此外，我们需要挂接一个数据库来存储所有这些数据并确保正确同步。这是我开始进一步研究这个 MVP 时面临的挑战之一。
但是，对于概念验证来说，它运行良好。
但关键部分是引入实时 API 的巨大潜力。在我看来，这将给产品带来巨大的影响。
那么，我现在在这个 MVP 中处于什么位置？
☑️ 用于构建招聘代理和获取可部署链接的仪表板。
此次实施的关键亮点包括：1. 设置身份验证 2. 构建 UI 3. 生成面试问题。4. 为每个代理创建唯一的可部署链接
☑️ 让部署的代理进行面试。
此次实施的关键亮点包括：1.确保候选人收到可部署代理时，该代理确实存在。2.抓取问题。3.设置候选人。4.成功将每个问题和记录存储到数据库。
MVP 最重要的是需要一个数据库来工作。
我为此使用了 Firebase。
功能（后端和 UI）都是使用 AI 构建的。我使用 AI 应用程序构建器 Databutton 快速生成此 MVP！
我花了大约 16-18 小时才到这里（包括视频演示时间，之后我修改了整个应用程序）。
或者，如果您是开发人员，Cursor可以作为 Databutton 的一个很好的替代品。
发布之前剩下的就是将所有这些部分连接在一起------即面试板和仪表板。设置登录页面和定价。
完成后，我会将其发布给一些测试用户，然后进行小规模发布，可能是通过社交媒体帖子或 YouTube 演示。你甚至可能会在 Medium 上看到第二篇博客文章 🖤
