从苹果辞职、放弃年薪25万美元!他全力开发一款App,结果快上线时心态崩了……

编译 | 郑丽媛

出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

曾在苹果担任工程经理的 Massive,年薪大约 25 万美元,还不算股票等其他收益——在许多人看来,这是一份既稳定又光鲜亮丽的工作,也是很多人梦寐以求的岗位。

可 Massive 却突然辞去了这份许多人羡慕的工作、放弃了年薪 25 万美元,而是选择孤注一掷,全力打造自己梦想中的 App。然而,就在 App 即将发布的前几天,Massive 突然崩溃:他发现在 App Store 中有两个高度相似的竞品早已上线,而且完成度还很高。

从苹果工程经理到自由开发者

Massive 并非普通开发者。他有 15 年以上的编程经验,曾在苹果担任工程经理,职业生涯稳定而体面。但他始终无法放下那个“梦想中的 App”——一个构思许久、夜夜想念的产品蓝图,在他心中早已成型。

遗憾的是,根据苹果的内部规定,员工不能私自开发并发布 App。于是,他做出了一个艰难却坚定的决定:辞职,全职打造自己的产品。

离职后,Massive 像一位创业者一样,从零开始。他亲自进行产品设计、编写每一行代码、调试每一个逻辑,反复打磨用户体验:“从学习、设计、编码,到不断打磨、迭代,每一步都倾注了我的热爱和执着。它是我的作品,也是我生命的一部分,更是一种独特的表达。”

在独自一人埋头开发数月之后,他终于准备好发布第一个版本。

可谁能想到,在这个产品还未发布的前夕,他在 App Store 上看到了两个几乎一模一样的 App,并且做得还不错、运营良好。

说实话,我感觉整个人都被打击到了。我知道,做产品遇到竞争是常态,但现实给我的冲击还是太大了。现在的世界变化太快,每天都有人推出新 App、新点子,感觉就像每天都有一个“另一个我”冒出来——原本让我觉得与众不同的创意,如今突然变得“平凡”了。

现实:梦想 App 早已有“孪生兄弟”

根据 Massive 提供的应用链接,他所开发的 App 是一款圣经学习应用,名为“Bible Lessons: Bible Way”。简单来说,它把对圣经的学习变成了一个引人入胜、类似游戏般的旅程。例如,用户可以赚取经验值,建立连续学习记录,解锁圣经英雄,并通过圣经来统计进度等——每一次都是一个简短的课程。

Massive 在开发者社区 Reddit 上分享了他的经历,引来大量开发者共鸣和评论。他坦言,尽管自己知道“竞争是游戏的一部分”,但这次打击仍让他感到沮丧和迷茫。

好在许多网友现身说法,给予了他不少建议和方向:

  • “‘先上线’的确能抢到一点先机,但真正赢的人,往往是后来者中的‘最强者’。Google 就是个经典案例——它可是第 17 个搜索引擎。所以,不要想着做第一个,而是想办法做到最好。你可以看看对方的用户评论,从中挖掘问题,然后把自己的产品做得更好。”

  • “我也做过一个小项目,刚上线没多久就被人照搬过去,还加了更多功能,结果他们赚得比我多。虽然这很打击人,但你也可以反过来看——至少说明你这个方向真的有人要。如果市场上没人感兴趣,你的产品连被抄袭的机会都没有。”

  • “现在做 App,最重要的早就不是功能了,而是‘营销’。你能不能把产品有效推广出去,能不能做好 ASO、能不能获得下载转化,这才是你真正要赢过对方的地方。市面上产品类似是常态,重要的是你怎么宣传它、怎么让用户‘看到’你。”

这些评论给了 Massive 一丝安慰,也更让他意识到,写好代码只是第一步,“做产品”远远不止写代码那么简单。

Massive 承认自己虽然写代码超过 15 年,但真正创业、发布和运营产品,却是全新的挑战:“竞争、营销、增长,这些以前在苹果时都是别人负责的,但现在我得一个人搞定。”

而这也是很多“技术型创始人”的通病——产品再好,也需要有人看到你。

在 AI 创业日益“内卷”的今天

不仅如此,在当下这个AI快速生成、开发门槛不断降低的时代,“今天的创意,明天可能就有十个版本出现在市场上”,这种焦虑感也越来越真实。正如 Massive 所说:现在这个 AI 爆发的时代,节奏真的太快了,让人压力山大。

对此,也有许多经验丰富的创业者给出建议:

  • “我猜你做的 App 应该涉及 AI,那你更应该清楚,AI 现在是热潮,但真正打动人的,是你是否能把解决方案深度嵌入到用户的日常工作流中,建立连接和依赖。说实话,90% 的公司都做不到这一点,所以最终失败。你只要成为那剩下的 10%,就已经足够成功了。”

  • “你遇到的是很多第一次创业者都会碰到的问题。而现在,你需要戴上眼罩,专注于自己的产品和用户反馈,加速迭代,专心解决你所在细分市场真正在意的问题。了解市场竞品当然重要,但在优先级上它排得很靠后。所谓“杀手级”功能如果没有质变,根本不会打垮一个真正有生命力的产品。”

  • “别再浪费时间担心“别人做了什么”,继续构建你的价值就好。你可能会惊讶地发现,很多创业者最后的成功,根本不是靠打败对手,而是——对手直接来收购你了。因此,你不需要成为市场第一,也能赚到很多钱。”

事实上,Massive 的故事其实也是无数技术人心中的写照:写了多年代码,有一个梦想产品,却苦于没有机会、没有时间,甚至没有勇气去开始——而他至少迈出了第一步,哪怕撞上了现实的冰山,也没有放弃。

原文链接:https://www.reddit.com/r/SideProject/comments/1khaj7m/quit_my_200k_job_at_apple_to_build_my_dream_app/

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内容概要:本文档详细介绍了Python实现TSO-ELM(金枪鱼群优化算法优化极限学习机)多输入单输出回归预测的项目实例。极限学习机(ELM)作为一种快速训练的前馈神经网络算法,虽然具有训练速度快、计算简单等优点,但也存在局部最优解和参数敏感性的问题。金枪鱼群优化算法(TSO)通过模拟金枪鱼群体觅食行为,具有较强的全局搜索能力。将TSO与ELM结合形成的TSO-ELM模型,可以优化ELM的输入层和隐藏层之间的权重,提高回归预测的准确性。项目包括数据预处理、TSO优化、ELM回归模型训练和预测输出四个主要步骤,并提供了详细的代码示例。; 适合人群:对机器学习、优化算法有一定了解的数据科学家、算法工程师和研究人员,特别是那些希望深入理解智能优化算法在回归预测任务中的应用的人群。; 使用场景及目标:① 提升ELM在多输入单输出回归预测中的性能,特别是在处理非线性问题的预测精度;② 解决ELM中的局部最优解和参数敏感性问题;③ 优化ELM的隐层权重和偏置值,提高模型的表达能力和预测能力;④ 在金融、气象、能源、医疗、交通等领域提供更准确的预测模型。; 阅读建议:本文档不仅提供了理论解释,还包含详细的代码实现,建议读者在阅读过程中结合代码进行实践,理解TSO-ELM模型的工作原理,并尝试调整参数以优化预测效果。同,读者应关注TSO算法在高维复杂问题中的应用挑战,思考如何改进优化策略。
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