5 điều tôi rút ra về việc chuyển đổi một nguyên mẫu thành ứng dụng SaaS thực sự từ cuộc phỏng vấn với Colin: 1. Hầu hết các ứng dụng SaaS cần 6 tích hợp cốt lõi. Khác với nguyên mẫu, các ứng dụng thực sự là full stack và thường bao gồm xác thực (Google, GitHub), thanh toán (Stripe), email (SendGrid), lưu trữ tệp, phân tích (PostHog) và ghi lỗi (Sentry). Nếu không có những điều này, bạn không thể dễ dàng onboard người dùng, thu tiền hoặc xác định lỗi. 2. Bắt đầu với các mẫu sẵn sàng cho sản xuất thay vì xây dựng từ đầu. Các mẫu SaaS (ví dụ: từ Vercel) đã có sẵn xác thực, thanh toán và cơ sở dữ liệu. Bắt đầu ứng dụng SaaS của bạn với những mẫu này dễ dàng hơn nhiều so với việc cố gắng để AI xây dựng từ đầu. 3. Các ứng dụng được mã hóa bằng Vibe có những sai sót rõ ràng nếu bạn nhìn kỹ. Ví dụ, Colin đã phát hiện ra các đề cập đến "localhost 3001" trong ứng dụng ảnh mã hóa Vibe của tôi. Luôn xem xét mã do AI tạo ra (hoặc nhờ AI xem xét 😅) và kiểm tra các URL cục bộ được mã hóa cứng, xử lý tệp không đúng cách và các lỗ hổng bảo mật. 4. Cẩn thận với các lỗ hổng bảo mật trong các công cụ lập trình AI sử dụng cơ sở dữ liệu Supabase. Theo mặc định, Bảo mật Cấp hàng Supabase (RLS) bị vô hiệu hóa, có nghĩa là bất kỳ người dùng nào cũng có thể xem dữ liệu trong cơ sở dữ liệu ứng dụng của bạn (ví dụ: email). Để tránh điều này, hãy cấu hình RLS thủ công trong cài đặt Supabase. 5. Ngừng theo đuổi chứng chỉ và chứng nhận. Từ Colin: "Tôi không phải là fan của chứng chỉ để tiến xa trong sự nghiệp công nghệ của bạn. Điều quan trọng là có thực hành thực tế và thực sự xây dựng một cái gì đó. Xây dựng một dự án bên lề tạo ra doanh thu — điều đó ấn tượng hơn nhiều so với một chứng chỉ khóa học."

Yêu cách mà thế hệ tiếp theo của những công ty vĩ đại muốn xây dựng một "nơi trú ẩn cho những cá nhân tự thúc đẩy"

Trung Quốc đang tràn ngập thị trường với các mô hình AI mã nguồn mở giá rẻ đủ tốt để có thể kiếm tiền và mở rộng lợi thế của mình trong lĩnh vực robot, có vẻ như là một chiến lược thông minh.