把 Product Hunt 接进 Codex，挖有真实付费的选题

找副业选题有两个常见姿势：坐着硬想，或者问 AI「最近有什么风口」。前者靠运气，后者多半换来一段放之四海皆准的正确的废话。govin.eth（@goan999999）在 2026 年 9 月 27 日的演示里走了第三条路：在 Codex 桌面端装上 Product Hunt 官方插件，让智能体直接读最近 30 天的新品、定价和评论原文，把「已经有人付钱、但现有方案明显不够好」的机会筛出来。本文封面截自他的演示视频。

为什么是 Product Hunt：每个新品都自带三样硬数据——上线日期、定价页、真实用户评论。评论区的高频抱怨比任何风口报告都诚实，因为有人愿意为不完美的方案付钱，才说明需求是真的。作者把方法论压成一句话：先找已经赚钱的需求，再找没解决好的问题，最后切一个更便宜、更简单的小市场。

三步跑完

1. 装插件：Codex 桌面端左侧「插件」标签，搜 Product Hunt，安装并连接。插件页显示开发者是 PRODUCTHUNT, INC.，版本 2.0.0。

2. 贴提示词：作者把完整提示词贴在原推里，注明「这是我优化过的，你可以直接用」——原文如下：

   使用 Product Hunt 插件，分析最近 30 天发布或热度明显上升的 AI 产品，重点关注 AI Agent、效率工具、内容创作、开发者工具、销售自动化。筛选 20 个值得研究的产品，分析它们解决的核心问题、目标用户、收费方式、用户为什么愿意付费、评论区高频抱怨、竞品缺陷和仍未被满足的需求。然后从中筛出 5 个适合个人开发者切入的赚钱机会，每个机会输出：真实用户痛点、现有竞品、竞品缺陷、差异化切入点、最小 MVP、建议定价、第一批用户获取渠道、7 天验证方案。不要给泛泛的创业建议，只选择已经有真实付费需求、但现有方案明显不够好的机会。最后按：机会｜用户｜痛点｜竞品｜市场空白｜MVP｜定价｜获客｜验证方法 输出

3. 等结果：视频里这轮任务跑了 40 多秒。Codex 先核对插件可用，再拉 30 天上榜产品、定价和评论原文，把「能确认有人付费」和「只是发布热闹」分开，最后按九列结构输出 5 条机会。

输出长什么样

视频那一轮给出的切口包括「小型 B2B SaaS 的先问再演示组件」「会议承诺核对与催办」「单一邮件服务商的送达率修复执行器」这类方向，每条都带竞品名单、建议定价和获取第一批用户的渠道。最值得注意的细节是每条还标了证据强度——「证据：中」或「证据：中偏低」，有的直接写「本轮证据不足以提出可靠的个人开发者切口」。提示词只要求选有付费证据的机会，模型反过来用证据等级约束了自己，这是这份提示词里最值得抄的设计。

三个提醒

• 收益数字是自述。作者说这个办法给自己带来「收益6位数」「最少价值10万」，无法核实，当动机背景看就好。
• 发布热不等于持续付费。PH 榜单和插件里的评分、评论数反映的是发布日热度；提示词要求把「能确认有人付费」和「只是发布热闹」分开，就是为了对冲这一点。输出里出现的定价和竞品仍要你点开 PH 页面逐条核对。
• 产出是假设，验证才是核心。每条机会附的「7 天验证方案」和第一批用户获取渠道，比机会本身值钱——跑完验证再写代码。

另外，这类任务要拉大量榜单和评论原文，跑一次消耗的 Codex 用量不少。

没有 Codex 怎么办

其他编码智能体也能吃到同样的数据。resciencelab 的 producthunt 技能把 PH 官方 GraphQL API 包装成一组只读脚本，Claude Code、Codex、Cursor 装上后同样能查帖子、评论、话题和合集，只是要自己在 PH 开发者后台申请一个免费 token。提示词本身是通用的，把开头「使用 Product Hunt 插件」换成「使用 producthunt 技能」即可。

第一步还是在原推：复制提示词，装插件，跑一轮完整的九列输出。