AI Native Business Model
Reprixe un produit IA autour de la prime de certitude au lieu des jetons ou des sièges
Testé · Fonctionne
Ce que fait
Un guide en chinois sur la tarification et le modèle économique des produits IA : il nomme six modèles de monétisation défaillants (facturation par jetons, par appel, SaaS forfaitaire, licence perpétuelle, freemium, travail par projet) et propose un diagnostic en huit étapes qui évalue la peur du client, le coût de l'erreur et le coût alternatif, puis vous oriente vers l'un des quatre modèles basés sur les résultats. Se déclenche lorsque vous demandez comment fixer le prix d'un produit IA, pourquoi les revenus sont stables, ou comment construire un avantage concurrentiel qui ne se limite pas à être le premier. Le résultat est un bref modèle économique structuré en YAML avec une décision go/no-go.
Rapport de test
A évalué un produit réel de deux manières : un générateur de méta-descriptions IA à 29 $/mois avec des revenus stables. Sans assistance, la réponse était le manuel habituel — niveaux d'utilisation, facturation annuelle, agences de chasse. L'exécution des huit étapes de la compétence a forcé des chiffres (peur 3/10, coût d'erreur proche de zéro, coût alternatif 20-220 $/mois) et a produit la conclusion inverse : il n'y a aucune prime de certitude dans ce travail, donc la solution est de connecter Google Search Console pour mesurer d'abord l'augmentation du CTR, ce qui est à la fois le volant de données manquant et la précondition pour une tarification basée sur les résultats. Recommandation différente, obtenue à partir de variables déclarées plutôt que d'instinct. Deux mises en garde : la formule principale multiplie un score de 1 à 10 par deux chiffres en dollars, il s'agit donc d'un échafaudage de réflexion et non de la calculatrice annoncée par le dépôt, et le install.sh du dépôt s'installe dans ~/.hermes/skills et se termine par 1 si le binaire hermes est absent — la commande de copie ci-dessus est ce qui fonctionne réellement pour Claude Code. Le corps est entièrement en chinois.
Testé le: 2026-07-30 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
git clone https://github.com/gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills.git mkdir -p ~/.claude/skills cd ai-native-product-agent-skills && cp -r skills/ai-native-business-model ~/.claude/skills/ai-native-business-model
Commandes et exemples de prompts
/ai-native-business-modelReprixe un produit IA autour de la prime de certitude au lieu des jetons ou des sièges
Les skills se déclenchent sur des demandes en langage courant — aucune commande à retenir. Après installation, des prompts comme ceux-ci l'activent (en anglais) :
我的AI SaaS产品定价29美元每月，但收入一直不涨还在流失客户，帮我重新设计商业模式和定价策略帮我分析这个AI产品到底该按token计费还是按结果计费，给出一个更合理的定价建议用八步诊断法帮我评估一下客户对这个AI功能的恐惧值、出错成本和替代方案成本各是多少