RevenueCat:為應用程式開發者簡化訂閱管理

RevenueCat:為應用程式開發者簡化訂閱管理
RevenueCat Homepage


進到 RevenueCat 的網站的首頁,你會看到他們的主要客戶包含著 Notion 以及 OpenAI 等知名公司,RevenueCat 是一家成立於2018年的公司,提供行動應用程式訂閱基礎設施服務,迅速成為開發者實施和管理跨平台應用內訂閱的領先解決方案。

多種內建的付費牆模版


如果你願意的話,你可以透過它的 SDK 一次整好包含 App Store、Google Play、Stripe 以及其他不同應用程式商店。我今天大概用不到 2 小時的時間,接好 SDK 並測試好訂閱機制,不過其他大部份時間會花在 Apple 上設定所有訂閱設定,以及把你想要的 Paywall 特色建立起來,在你月收入沒超過 2500 美金前不收費,之後拆你 1%。如果你是個 Vibe Coding 者,接入這套 SDK 顯然會是你很好的選擇。


由 Jacob Eiting(執行長)和 Miguel Carranza(技術長)共同創立,兩人在此之前曾在教育應用程式 Elevate 工作,該應用曾在2014年獲選為蘋果年度應用程式,正是在 Elevate 期間,他們親身體驗到跨平台管理訂閱系統的挑戰。


RevenueCat 是 Y Combinator 2018年夏季批次(S18)的成員,Y Combinator 作為全球最具聲望的新創加速器之一,為 RevenueCat 提供了關鍵早期階段的初始資金和指導,以及寶貴的人脈機會及在科技新創生態系統中的可信度,所以你可以想像他們之所以會有 OpenAI 這個大客戶,顯然應該脫不了跟 Sam Altman 的關係(2019 年, Sam 離開 YC 全職擔任 OpenAI 的執行長)。

該公司的核心產品是一套跨平台的 SDK 和 API,處理訂閱管理的複雜性,包括跨平台訂閱追蹤、營收分析和指標、用戶訂閱狀態管理、收據驗證、伺服器端訂閱驗證,以及與其他商業工具和服務的整合。

在參與 YC 計畫後,RevenueCat 吸引了大量的創投資金,包括2019年籌集的150萬美元種子輪融資、2020年由 Index Ventures 領投的1,500萬美元 A 輪融資,以及2021年由紅杉資本領投的4,000萬美元 B 輪融資。RevenueCat 之所以在應用程式開發者中廣受歡迎,是因為它解決了跨平台實施和管理訂閱系統的複雜性這一重大痛點,讓開發者能夠專注於打造應用程式,而不必糾結於訂閱基礎設施的技術挑戰。

該公司為各種類別的數千個應用程式提供服務,幫助從獨立開發者到較大型公司每年處理數億美元的訂閱收入。RevenueCat 採用階梯式定價模式,為低收入應用程式提供免費方案、根據月追蹤收入提供付費方案,以及為大型客戶提供客製化需求的企業方案,這種方法使他們能夠同時服務獨立開發者和大型公司,促進了他們在行動應用程式開發領域的快速成長。

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OpenAI CEO:AI 神性、員工離奇死亡以及馬斯克

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人工智慧是否具有生命?這個問題在大型語言模型如 ChatGPT 問世後,反覆縈繞在許多人心中。它能推理、產生未經程式設定的結果,甚至看似擁有創造力。然而,OpenAI 的執行長山姆・阿特曼(Sam Altman)對此提出清晰的見解。他認為,這些系統並不具備生命。 「它們不會主動做任何事,除非你提出要求。」阿特曼說明,這些模型缺乏自主性或內在動機,只是被動地等待指令。他認為,使用者與之互動越久,那種看似生命的幻覺就越可能消散。儘管如此,它們作為工具的強大能力無庸置疑,展現出近似智慧的表現。 幻覺、謊言與數學機率 當人工智慧提供錯誤資訊時,究竟是產生「幻覺」還是蓄意「說謊」?阿特曼解釋,這兩者之間存在根本差異。他以一個早期模型的例子說明:若使用者提問「塔克・卡爾森總統是哪一年出生?」模型可能會編造一個年份,而非指出此人從未擔任總統。 這並非出於欺騙的意圖,而是一個基於訓練資料的數學機率問題。「因為在訓練過程中,直接否定使用者的前提,並不是最可能出現的回應。」模型會假設使用者的提問基於事實,然後在其龐大的資料庫中,

By Fox Hsiao
Palantir CEO Alex Karp :不用戰爭也能擊敗中國的「太極戰略」,你看懂了嗎?

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軟體公司 Palantir 執行長亞歷克斯·卡普(Alex Karp)是一位同時擁有忠實支持者與激烈抗議者的科技領袖。他的公開談話,不僅僅是關於技術或商業,更深刻地反映一種獨特的世界觀,一種關於建立、競爭與西方價值體系的哲學。在這場訪談中,卡普對環繞著他與公司的各種爭議,提出一套完整且充滿挑戰性的論述。 面對為何有人支持、有人反對的提問,卡普將其支持者描繪為「實踐者」(builders)。他認為,這群人懂得欣賞成果,他們衡量一項成就的標準,是基於其是否能超越外界普遍預期的懷疑與折扣。卡普直言:「實踐者們看見那些極具天賦的人,會對所有言論打上折扣,並根據超越這個折扣率的表現來衡量成就。」 Palantir 的發展歷程充滿反直覺的挑戰,從商業模式到公開形象,始終不被看好,但最終以卓越的成果贏得這群人的信賴。 另一方面,他將抗議者歸因於一種由學術機構灌輸的「失敗者崇高論」。他認為,許多抗議者深信自己無法進入科技的核心圈,因而轉向一種假設失敗者更高尚的哲學模型。卡普批判道:「當你認為自己處於失敗的那一方,你就會假設道德不可能站在你的對立面。」他認為,這種思維源於部分學術機構,這些機構將美

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馬斯克最新訪談:兩萬鎂機器人、AI 超越人類、30年移民火星、衛星直連手機服務

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在 2025 ALL-IN 訪談中,伊隆・馬斯克分享他對旗下數個野心勃勃計畫的最新進展與未來藍圖,從特斯拉(Tesla)的人形機器人、xAI 的通用人工智慧,到太空探索公司 SpaceX 的星艦與星鏈計畫,勾勒出一幅以科技突破確保人類文明永續發展的宏偉願景。 Optimus:定義未來的勞動力 Musk 堅信,Optimus 人形機器人將是人類的巔峰之作,並將其形容為人類歷史上最偉大的產品。目前,開發團隊正在進行第三版設計的定稿工作。他分析,要成功打造一款能普及的通用型人形機器人,必須克服三大挑戰:擁有與人類相仿的靈巧雙手、一個能理解並與現實世界互動的人工智慧心智,以及大規模生產的能力。 在這些挑戰中,又以手部的設計最為艱鉅。人手經過長時間演化,本身就是一台極度精密的儀器,能執行各種複雜任務。他強調,要創造一個通用的人形機器人,就必須解決手部的問題。 另一個重大障礙是供應鏈的匱乏。Musk 表示,由於現今市場根本不存在適用於人形機器人的關鍵零組件,團隊必須從頭設計與製造。他無奈地說,這些關鍵零件根本買不到,因為它們在市面上並不存在。 之所以堅持採用人形設計,背後有其務實的考量

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哈佛證實:AI正在扼殺新鮮人的第一份工作!6200萬筆數據揭露的殘酷真相

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生成式人工智慧(Generative AI)的浪潮正席捲全球,其對勞動市場的衝擊成為各界關注的焦點。當前的討論多半圍繞在工作機會的增減與技能需求的轉變,然而,一份來自哈佛大學的最新研究,透過分析大規模的美國履歷與職缺數據,揭示一個更細微卻極其關鍵的趨勢:生成式AI的導入,可能正在不成比例地影響資淺員工的就業機會,形成一種「偏重資歷的技術變革」(seniority-biased technological change)。 這份名為《生成式AI作為偏重資歷的技術變革》的初步研究報告,由研究者Seyed M. Hosseini與Guy Lichtinger共同撰寫。他們檢視自2015年至2025年間,涵蓋近6200萬名工作者、分屬28萬5000家美國企業的履歷資料,以及超過2.45億筆的職缺公告,試圖描繪出AI技術擴散下,企業內部人力結構的真實變化。 數據揭示的關鍵轉折點 研究的核心發現,在於企業導入AI前後,不同資歷員工的僱用趨勢出現顯著分歧。過往從2015年到2022年中期,無論是資深或資淺員工,其就業增長率大致維持同步。然而,一個明確的轉折點出現在2023年第一季,這恰好是生成

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