半天时间用GPTs把应用商店排名前十的教育App从新做一遍

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标签：OpenAI、GPTs、GPT Store

“GPTs的发布似乎为产品经理再次创造了一个“黄金年代”。只要是有想法、有创意，都可以在GPT Store中分享自己创造的应用，还有获得收益的机会。我用了半天时间，使用GPTs快速创作了十个在App Store排名前十的教育应用，我认为当下GPTs起到的核心作用，还是为厂商和开发者提供了一个快速验证原生AI功能效果的小工具，而不是快速覆盖大量用户的应用生态。当然，技术在快速发展，趋势随时可能会变化。”

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Top 10教育App的主要功能和GPTs版本

1.1 拍照搜题类

三个App，Question. AI, Nerd AI和Photomath——号称精功于数学（虽然效果和其他两个也差不多）。这几个App的功能比较垂直，表面上看是门槛最低，最会被OpenAI或者基于GPTs所生产的Chatbot所取代的应用。使用逻辑很简单，用户对着题目拍个照片，然后App就会劈里啪啦生成答案给到用户。如果给的数学问题，出错几率相当不低。但是语言类或者文科类问题，效果就好多了。

Question.AI - Chatbot&Math AI

GPTs版本：https://chat.openai.com/g/g-8faMf1Vt7-question-ai

Nerd AI-Homework Helper

GPTs版本：https://chat.openai.com/g/g-0DWGiIZBg-nerd-ai

Photomath

GPTs版本：https://chat.openai.com/g/g-vADIF4xYp-photomath

Question.ai	GPTs版本

数学问题的回答质量还有巨大的提升空间

1.2 垂直场景类

两个App，Headway和Quizlet。Headway类似于中国的得到，先引导用户做读书偏好的口味选择，然后每天推荐一本书的摘要和精华片段选读。Quizlet最早是一个闪卡工具，用户在App上录入一个单词、一个知识点等等的正面（单词拼写）和反面（单词释义），来回翻转卡片加强记忆，后面又增加了游戏化方式，以及拍照搜题等等功能，越做越全。

Headway: Daily Book Summaries

GPTs版本：https://chat.openai.com/g/g-1D02jSDY5-headway-daily-book-summaries

Quizlet

GPTs版本：https://chat.openai.com/g/g-0GF3gyKLN-quizlet

Headway，中国的得到	GPTs版本

1.3 语言学习类

多邻国，全球知名的语言学习App。用户以游戏化学习——主要是练习的方式，如选择题、填空题、判断题、连线题等等，由浅入深学习语言。多邻国现在已经覆盖了上百种语言。

多邻国

GPTs版本：https://chat.openai.com/g/g-eFXc7iQad-duolingo-franch-learner

多邻国	GPTs版本

1.4 游戏化学习类

三个App，Clever, Toca World和Aha World。这三个App和表面上看起来和学习知识没什么关系（实质上也未必有…），Clever就是玩一些趣味小游戏，“兴许”能提高你的智商，Toca和Aha是一个卡通少儿版的模拟人生，用户可以拖拽人物和物品在小镇里面活动。

Clever: Brain Logic Training

GPTs版本：https://chat.openai.com/g/g-fj2OlfNoM-clever-brain-logic-training

Toca World

GPTs版本：https://chat.openai.com/g/g-iMFYN80iB-toca-life-world

Aha World

GPTs版本：https://chat.openai.com/g/g-ENrzWXA32-aha-world

Clever	GPTs版本

1.5 特殊学习类

两个App，Lingvano和PictureThis。Lingvano是一个手语学习App，用户看一个手语视频，同时打开前置摄像头跟着做，然后再看视频判断自己有没有做对，App使用过程中完全无声，是一种非常其他的使用体验。PictureThis是类似拍照搜题的使用体验，特别之处在于用户拍的是植物花朵，App返回的信息是关于这个植物的各种背景知识，尤其是如果植物生病了该如何治疗的方法，App还可以帮助你练习园艺专家指导植物种植的方法。

Lingvano: Sign Language

GPTs版本：https://chat.openai.com/g/g-ZvyclRl80-lingvano-sign-language-asl

PictureThis

GPTs版本：https://chat.openai.com/g/g-3VWTGthHW-picturethis

Lingvano: Sign language	GPTs版本

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GPTs所擅长处理的场景

A single task，单一任务。GPTs能做到很好处理一个单一任务，拍照搜题尤为如此。事实上，配合GPT自带的多模态、code interpreter等能力，一个解题GPTs其所呈现出的题目答案可以比普通拍照搜题App的题目答案更全面、更准确（虽然理科还有缺陷）。

GPTs对任务的响应和识别都非常准确。

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交互的真价值和伪价值

3.1 低层次【但有用】的Toolbox价值

拍照搜题App就没人用了吗？未必。因为一个用户不是只有一类题目需要答案，你有数学问题，就可能有英语问题，就可能有物理问题，就可能有历史问题。

那归结到一个具体用户身上，到底是有还是没有呢？答案是问就【可能】有，不问就没有。

Toolbox的价值就在于帮助用户强行联想。很多人会诟病中国开发者所生产的App丑陋，因为按钮太多，密密麻麻一坨，给用户无数的通道。但以美团为例，用户一开始可能只是想点个外卖，但美团强行帮你联想你可能也需要买点零食、订个酒店、团购个餐。。。这个需求你到底有没有？问就【可能】有，不问就没有。形成使用习惯后，只要是和买东西这件事儿相关，用户就会习惯性打开美团看一看。

在拍照搜题App上，一个Toolbox界面是提示用户你可能有更多的学习问题需要解决，而把每类问题都回答好，就需要不同的提示词，这时我们就需要一个界面，让用户可以选择自己需要的解题模块以及一些的偏好设置，比如解题的方式或难度等。

强行联想你可能需要的学习工具	用户可以做个性化设置

3.2 产品闭环是否有价值，GPTs是一个验证器

Quizlet的闪卡功能包含一个简易版和一个复杂版的闪卡使用路径。

简易版的是：创建一个闪卡集-设置闪卡集-练习闪卡

复杂版的是：先创建一个班级-在班级中创建一套闪卡集-在闪卡中设置三种练习方式（填空、连线、翻转）-邀请同学加入（在第一步设置好的）班级-同学练习闪卡集-用App观察班级成员练习闪卡的情况-给出建议。

尽量不让用户思考去完成产品闭环

当下让用户完成一个复杂产品路径闭环的方式是逐步引导，让用户点-选/填，尽量不让用户思考，以没那么痛苦的方式让用户走完整条路径。用GPTs去引导用户完成一个复杂路径需要克服的问题在于大模型可能会发散，一发散就和用户去沟通，一沟通用户就会去思考，一思考就拖慢了整体效率。不过这个问题可以以更细致开发GPTs的方式去解决。

GPTs版本问题太多，一沟通就低效

GPTs在这个问题上更大的意义在于，一个复杂的产品闭环路径，对用户到底有没有意义、用户需不需要。开发GPTs比传统开发方式容易的多，如果OpenAI持续完善GPTs的能力，让开发者可以用很短的时间完成一个复杂产品路径所实现的功能，尽快给到用户去体验、测试。如果反响好，则进一步完善、在更多的平台上推广，如果无人使用，则可以避免无谓的投入。

3.3 厂商私有数据价值降低、C端私有数据价值升高

对于像Headway（图书的摘要和推荐）和PictureThis（园艺知识）应用来说，知识库（大量的图书电子化、植物图片和对应的信息）是他们重要的数字资产，此外对于知识库的运用也是他们的重要know-how——如果给到你同样的知识库/数字资产，你会如何使用为用户提供服务呢？

应用长期积累的数字资产

GPTs对这两项关键竞争力带来了不小的挑战。首先越是面向C端的产品，其数字资产在公共网络上暴露的就越多，就更有可能在GPT的训练数据之中，此外GPTs提供了联网能力，更新的数据也可以被检索到。

此外，GPTs还直接提供了知识库（Knowledge）功能，方便开发者快速调用、测试使用这些数字资产为用户提供服务。

GPTs支持用户直接接入知识库

不过用户的私有数据，仍然重要。大模型无法无中生有看到用户花园里面种的树，仍然需要用户自己拍一下-传上去，哪个应用可以更好的吸引用户在其系统中处理自己的私人数据，就有更大的机会占领市场。

但是仍然需要用户去拍摄/上传图片

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在短期，界面/UI的仍然具备极强的壁垒

用户不是处理、完成一个一个任务的机器，点餐的快乐和实际吃的快乐同样重要。

第一，逛淘宝就是逛淘宝，用户进去就是看，不用每次先和店员互动一番再看商品，哪怕是个机器人店员；

第二，装修很重要，GPTs的对话流网页界面在部分场景下高效，但绝对没有审美体验。

对话流模式没有审美体验

此外，你没办法在GPTs上玩游戏，或者说，如果你用GPTs去开发一个游戏，其难度就和你开发一个正常的App/小程序没有区别了（App上需要使用大模型能力的时候，用接口调一个就好了）。

在GPTs生态上开发游戏vs在应用商店生态中开发游戏调用大模型

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