不会写代码，他用48小时做出一个网站，30天月入1万美元
我是哥飞约 10 分钟大家好，我是哥飞。
今天介绍一个很适合普通人看的创业故事。
Hasaam Bhatti 没有计算机学历，做 Launch Fast 之前也没有写过代码。
但他用 48 小时做出了第一版产品。上线第 30 天，月经常性收入达到 1 万美元；第 60 天做到约 1.7～1.8 万美元；第 90 天达到 2.18 万美元。
2026 年 6 月接受采访时，他披露 Launch Fast 的月经常性收入已经达到约 3 万美元。
以上收入都来自 Hasaam 的公开复盘。
Hasaam 没有计算机背景，做 Launch Fast 前也没有写过代码。
看到这里，很多人可能会把它理解成一个 AI 编程的故事：一个不会写代码的人打开 Cursor，两天做出产品，然后就开始赚钱。
如果只学到这里，很容易忽略这门生意能够跑起来的另外两部分：他很清楚要解决什么问题，也提前知道第一批用户在哪里。
他做过十几个产品，一个都没有上线
做 Launch Fast 之前，Hasaam 一边上班，一边经营两个 Amazon 品牌。
他也尝试过创业。
当时 AI 很热，他陆续做过 10～12 个项目，包括视频工具、招聘自动化和其他 AI 应用。每次都做几天或几周，然后停下来，再换一个方向。
这些产品最后都没有正式发布。
Hasaam 后来复盘，问题出在选题上。
他总在追外面的热门方向，却没有认真看自己每天在做什么。做视频工具时，他不懂视频创作者；做招聘产品时，他也不是招聘从业者。需求是不是足够痛、用户愿不愿意付钱，他都没有把握。
直到他把注意力放回 Amazon 生意。
一个商品，调研要花20到30小时
Amazon 卖家决定做一个新品之前，要查市场容量、历史销量、价格变化、评论、广告成本、竞争对手和供应商。
Hasaam 每研究一个商品机会，通常要花 20～30 小时。
很多数据来自不同网站。他需要一项项打开，再复制进 Google Sheets，最后才能判断这个商品值不值得做。
这件事他做过很多次，也知道哪些数据会影响决定。
于是 Launch Fast 的需求变得很具体：把分散的 Amazon 商品数据放进一个工作流，自动生成一份研究报告，让卖家更快判断一个商品能不能做。
这里有一个很明显的区别。
过去那些 AI 项目，Hasaam 需要猜用户怎么工作。Launch Fast 解决的流程，他自己已经重复做过很多遍。
不会写代码，并不等于没有产品经验。Hasaam 已经用两个 Amazon 品牌，把这个需求亲自走过很多次。
产品还没做，他先去找第一批用户
需求确定以后，Hasaam 没有立刻开始写代码。
两年前，他购买过一个叫 Legacy X 的 Amazon 卖家辅导项目。这个项目里有数千名活跃卖家，刚好就是 Launch Fast 想服务的人。
他找到 Legacy X 团队，提出一个很直接的合作方案：给他 48 小时做出可演示的版本。如果产品有用，双方就合作。
他愿意拿出股权，换取 Legacy X 的行业经验和用户分发。
Legacy X 答应了。
这一步解决了很多新产品最难的问题。产品做出来以后，不需要先等陌生人发现，也不用从零投广告找用户。Legacy X 已经聚集了一批每天都在研究商品、投广告和找供应商的 Amazon 卖家。
Cursor 解决了 48 小时怎么做出来，Legacy X 的数千名卖家解决了做出来先给谁用。
48小时里，前4小时没有写代码
Hasaam 给自己的时间只有两天。
但前 4 个小时，他没有打开 Cursor。
他先把 Amazon 卖家做商品研究的流程写下来：用户先输入什么，系统要抓哪些数据，哪些指标需要计算，报告最后应该回答什么问题。
接下来才进入开发：
• 第 5～12 小时，完成核心功能； • 第 13～20 小时，测试并反复调整； • 第 21～30 小时，处理界面和使用体验； • 第 31～40 小时，补边界情况和容易出错的地方； • 最后几个小时，录制演示视频并准备交付。
第一版使用 Cursor、Vercel、Supabase、Resend、Apify、TypeScript 和 Next.js。
第二天，Legacy X 看完演示后给他打来电话，希望他辞掉工作，全力做这个产品。
Hasaam 后来确实辞职了。
Hasaam 的开工顺序很清楚：先把自己熟悉的工作流拆清楚，再让 AI 帮他把流程做成软件。
Launch Fast 上线后，增长比 Hasaam 之前做过的项目快得多。
第 30 天，MRR 达到 1 万美元；第 60 天达到约 1.7～1.8 万美元；第 90 天达到 2.18 万美元。几个月后，月经常性收入达到约 3 万美元。
产品增长以后，早期技术方案也开始遇到压力。Hasaam 把更多基础设施迁到 Cloudflare，并逐步建设自己的爬虫和数据层，减少对第三方数据服务的依赖。
到这一步，Launch Fast 已经不只是一个 48 小时做出来的 Demo。它开始覆盖商品研究、广告分析、供应商比较、Listing、商品表现跟踪和利润计算等一整套 Amazon 卖家工作。
这门生意最初靠 Legacy X 的社区跑起来。月收入达到 3 万美元以后，团队开始写技术内容、做免费工具、投放 Meta 广告，也继续依靠用户推荐。
Launch Fast 已经靠合作伙伴跑通第一阶段。接下来我打开 launchfastlegacyx.com，看它怎样把业务从 Legacy X 带来的用户，扩展到更多陌生卖家。
首页没有强调AI，先讲卖家要做的决定
Launch Fast 首页最醒目的一句话是：
The Amazon seller operating system for better product decisions.
翻译过来，就是帮助 Amazon 卖家做出更好的商品决策。
首页先解释商品决策，再用历史收入、价格、评论和广告成本展示研究结果。
这个定位和 Hasaam 的创业经历对得上。
卖家输入商品或市场，Launch Fast 汇总收入、价格、评论、CPC 和竞争份额，再给出商品评分。首页没有把重点放在用了哪个模型，而是直接告诉卖家，它能少做哪些调研工作。
新用户可以先生成 3 份 Product Research 报告，需要绑定银行卡，当天不扣费。
当前年付套餐折算后，Starter 每月 41 美元，Growth 每月 74 美元，Scale 每月 166 美元。不同套餐主要通过研究额度、AI 报告额度、供应商询价、排名追踪和团队容量区分。
Starter、Growth 和 Scale 对应不同的研究频率和团队规模。
首页和定价已经把产品讲得比较清楚。接下来看看，这个网站现在有多少访问。
7月访问量约8800，直接访问接近四分之三
Similarweb 估算，2026 年 7 月，launchfastlegacyx.com 的全球访问量约为 8,809 次。
5 月约 1.28 万次，6 月约 1.74 万次，7 月有所回落。
2026 年 7 月全球全流量约 8,809 次，较 6 月明显回落。
再看渠道，直接访问占 73.99%，外链占 12.30%，自然搜索占 9.67%。
直接访问占大头，自然搜索目前只贡献约一成访问。
这个渠道结构和前面的创业故事也能对上。
Launch Fast 的首批用户来自 Legacy X。已经知道产品的卖家，会直接打开网站、进入工作台，或者从合作伙伴和社群里的链接进入。直接访问和外链加起来超过八成，说明这门生意目前仍然很依赖品牌、产品回访和既有渠道。
自然搜索已经带来一部分访问，但还没有成为主要入口。接下来看看，这些搜索流量主要来自哪些词。
搜索流量主要来自哪些词
我把 launchfastlegacyx.com 发给哥飞 SEO Agent，让它看看这个网站目前靠哪些关键词获得流量。
结果很集中，头部关键词几乎都和 Launch Fast 这个名字有关。
排名靠前的关键词几乎都围绕 Launch Fast 品牌名展开。
这次查到，launch fast 月搜索量约 1110，官网排名第 1；launchfast 月搜索量约 420，官网同样排名第 1。此外还有 launchfast legacy x、launch fast amazon 和 launchfast amazon。
用户只要知道 Launch Fast 这个名字，基本可以顺利找到官网；但通过 Google 第一次认识它的非品牌用户还不多。
这和前面的渠道结构能够对上：自然搜索只占约一成，网站守住了品牌词，但还没有通过更多品类词持续获得新用户。
免费工具正在搭第二条获客线
Launch Fast 已经开始补这部分。
它在网站里上线了 Amazon FBA 利润计算器、进口税计算器、Super URL 生成器、美国履约中心查询和销售排名估算器。
这些工具都可以直接使用，不需要注册。
免费工具先解决利润、税费、链接和销售排名等单个问题。
这条路很适合 Launch Fast。
卖家可能还没有准备购买一套完整的商品研究系统，但他每天都会搜索 FBA 利润怎么算、某个销售排名大概对应多少销量、进口税会吃掉多少毛利。
每个小问题都可以对应一个清晰的搜索词。使用工具的人，又刚好是 Launch Fast 想要的 Amazon 卖家。
不过，这批页面目前还在早期。
为了看看它有没有从非品牌词拿到流量，我又让 Agent 用 SERP 排名解密查了 amazon fba calculator。搜索结果前排是 Amazon、Helium 10、SellerApp 等老站，Launch Fast 暂时没有进入前十。
它的工具页已经写好了 Title、FAQ 和计算方法，页面基础不差。现在更缺的是内容积累、内部链接和域名权重。
接下来与其一次做几十个工具，不如先挑离主产品最近的两三个：补充真实使用案例、解释计算方法、做好内部链接，再把使用完小工具的用户带到 Product Research。
先靠合作伙伴获得精准用户，再把这些用户每天遇到的小问题做成免费工具，Launch Fast 才有机会从品牌流量走向非品牌搜索。
价格信息还没有完全同步
除了获客，网站还有一处可能影响转化的细节。
公开定价页现在有 Starter、Growth 和 Scale 三档，年付价格分别折算为每月 41、74 和 166 美元；但 Getting Started 文档里仍显示 LegacyX Student 每月 50 美元，以及 Scale 每月 199 美元。
使用文档仍展示 Legacy X 学员套餐和另一套 Scale 价格。
这可能是 Legacy X 学员的专属套餐，但文档没有说明适用范围。从搜索或帮助中心进入的新用户，很难判断应该看哪套价格。
如果是学员专属价，可以直接标明并链接公共定价页；如果已经停用，就应该同步更新。网站开始用内容和免费工具获取新用户以后，这些从不同页面进入的人，更需要看到一致的价格信息。
最后
Hasaam 的故事很容易被概括成“不会写代码，用 AI 两天做出一个月入 3 万美元的产品”。
但把整个过程看完，会发现他在打开 Cursor 之前，已经准备好了三样东西。
第一，他做过两个 Amazon 品牌，知道一个商品研究为什么会花掉 20～30 小时。
第二，他先找到 Legacy X，用股权换到了数千名精准用户的分发入口。
第三，他没有让 AI 猜产品应该怎么工作，而是先把流程、SOP 和数据关系整理清楚。
代码可以在 48 小时里生成，行业经验和用户入口需要提前积累。
对不会写代码、又想用 AI 做产品的人来说，可以先回答三个问题：
1. 你在哪个行业里反复做过一件很麻烦的事？ 2. 这件事能不能被拆成清晰的输入、步骤和结果？ 3. 第一版做出来以后，谁能立刻把它交给一批目标用户？
三个问题都有答案，再打开 Cursor，成功率会高很多。
我之前还写过一篇《AI套壳产品，不会改变世界，但可以成为一个生意，养活一个小团队》。工具不一定要创造一个全新品类，能把目标用户每天重复的麻烦缩短一半，就有机会做成生意。
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是时候给大家好好介绍一下哥飞的社群了，毕竟刚被二十年站长大佬夸过
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