摘要：截至2025年7月，ChatGPT周活7亿，日消息量25亿条，全球约10%成年人用过。
截至2025年7月，ChatGPT周活7亿，日消息量25亿条，全球约10%成年人用过。
基于这些信息，OpenAI做了个论文研究：大家到底在用ChatGPT干什么？
论文下载：
写邮件8%、文本编辑或评论10.6%
写作任务以“辅助”而非“创造”为主，“提升人类表达”而非“替代人类创作”。
2/3 基于用户文本改写（如编辑、翻译、批改），非从0生成。
学习辅导（10.2%）人们对“随叫随到”的老师有极强需求。
AI老师讲解知识，记住学习进度，每天提醒你进步。
“How-To”（如何做）（8.5%）有无数细分场景，如“如何优化简历”、“如何搭建Shopify店铺”、“如何备餐”等
健康与自我管理（5.7%）用户已经愿意把身体托付给 AI。
AI 健身教练、营养师、护肤顾问，加上真人监督，成为新趋势。
翻译（4.5%）用户想要能理解语境、语气、文化、俚语的本地化 AI 翻译。
编程（4.2%）都觉得AI是编程神器，实际对话量只有4.2%。
远低于部分竞品（如Claude的33%，这里数据非出自论文）。
情感陪伴（2.3%）媒体经常宣传 AI的“情感陪伴”功能。
但实际只有1.9%与此有关，0.4%是游戏和角色扮演。
AI陪伴类需求并不主流。
产品购买（2.1%）占比不高，但变现空间巨大。
用户直接问 AI 买什么，让 AI 给推荐和建议。
好奇心被激起读完 ChatGPT 的论文报告，相当有启发。
也让我非常好奇，大家用其他AI工具做什么？
有什么满意和不满意的地方，比如 Gemini、Grok、豆包、元宝等。
作为产品经理，想到一个数据源。
就是这些 App 的AppStore 用户评价。
一般做App或做竞品分析，都会关注用户评价反馈。
通过分析用户吐槽抱怨，能发现产品问题、使用场景和需求点。
据说不少互联网人创业，都会先看一遍排行榜前1000的App。
如何获取用户评价？
问AI后，给了个神奇的地址。
https://itunes.apple.com/us/rss/customerreviews/id=6737597349/JSON
原来，只需要知道应用ID，就能获取最新50条用户评价。
继续研究发现，加上分页参数，最多能拿到最新 500 条评价，URL结构如下：
https://itunes.apple.com/cn/rss/customerreviews/id=[ID]/page=[1-10]/json
是不是可以Vibe Coding个工具，增量抓取评论，然后AI分析？
说干就干。
开始Vibe Coding编程前段时间，C大等朋友力荐kimi K2模型。
想到这个评论任务不复杂，试试这个模型能不能搞定。
Kimi配置Claude Code，参考官方教程：
https://platform.moonshot.cn/docs/guide/agent-support#在-claude-code-中使用-kimi-k2-模型
Vibe Coding前最重要的事情：跟AI讨论写好需求文档。
比如要抓哪些字段，提前跟AI讨论清楚。
Dia浏览器自带GPT5，直接对话分析JSON文件的字段。
再比如告诉AI我未来想部署到 Vercel，它就会推荐Nextjs作为技术栈等等。
最终生成的需求+技术文档：
创建个叫app-review的文件夹，把需求文档发给Claude Code + Kimi
自己稳定运行了10多分钟。
生成了第一版
修了几个bug能运行了，但界面不符合预期...
掏出祖传界面优化PUA提示词
AI开始自我PUA：
这界面让我想起了2005年的企业级垃圾软件。不是“复古”，是纯粹的设计无能。
果然好看多了，但还有bug。
过程不表，基本就是复制报错丢给 AI 修复，不断描述需求增减功能。
智能程度还是不如 Claude 4 sonnet，但Kimi K2胜在便宜。
开发时刚好Kimi K2在搞半价，充了100块，直到项目完成，还剩几十块。
最终作品如下：
用户浏览模式
首页
查看下载评论
查看报告
管理员模式
支持管理删除应用，配置Prompt，生成分析报告等
产品体验网址
开源代码
一些对比发现有了App用户评论，除在线生成报告。
还能建议下载为csv，交给长上下文模型做各种分析。
下面是让Kimi K2整理的对比表
Gemini优势: 擅长深度研究，检索能力强，生态好。
Grok优势: 敢说真话的实时信息获取专家，幽默风趣少审查。
豆包优势：情绪陪伴表现突出，生活场景覆盖广，生活小帮手。
Kimi优势: 文科学术写作的贴心老师，长文处理能力出众。
补充个人点评：
谷歌 Gemini2.5 pro是身边不少朋友的主力模型之一，Gemini App能用Nano Banana和Veo3，谷歌王者归来。
Grok是最另类的大模型，根本不管什么美国的政治正确，啥都敢说，甚至有NSFW，暂时模型还不够强，但相信马斯克的实力。
豆包是国内使用量最大的模型，尤其是老人和小孩，几乎没不喜欢的，语音对话效果好。
Kimi在0905版后，除了传统的写作和上下文优势，编程和工具调用能力也大幅提升。
产品效果昨天把用Kimi K2开发好的网站发到了 X，很快浏览过万。
也得到不少 Kol 的关注和回复，如Dontbesilent、Bear Liu等。
不少网友，提交了很多App做分析，比如宝宝巴士、像素星球、Youcam等。
学习Vibe Coding，根据自己需求开发效率工具是未来的趋势。
如果更进一步，把代码开源出来。
不仅能会得到赞美，也真的能帮助到他人，利人利己。
这次开发，其实是一次“人+AI”协作的完整体验。
从最初的灵感，到落地为产品，过程都离不开AI的参与。
一开始，我只是有个想法：能不能搞个自动抓取App Store评论的小工具？
最终，花了一天时间，产品上线。
我负责想需求、定方向、挑毛病。AI负责执行、补漏、给建议。
这种协作开发，效率很高，体验也很不错。
如果你想尝试，不妨从一个小项目开始，和AI一起，Vibe一下。
来源：一个数据人的自留地