推荐一个反常识、但最值得抄作业的 AI 应用案例

推荐一个反常识、但最值得抄作业的 AI 应用案例 Menu Fit 功能极其简单： 扫一眼餐厅菜单，AI 告诉你——该点哪一道。 数据却很夸张： 月收入 6 万美元，3 万次下载。 反常识在于： 它不做复杂分析， 也不教你算热量。 真正解决的不是「有没有热量表」， 而是一个高频场景： 健身、减脂的人外出吃饭， 面对菜单会卡住。 不是看不懂， 而是不知道怎么选。 脂肪高不高？ 碳水会不会爆？ 今天还能不能吃？ Menu Fit 只干一件事： 把 10 分钟的纠结，变成 3 秒的决定。 人们讨厌解读复杂菜单， 只想要一个确定的答案。 为什么能赚钱？ 因为欧美饮食高热量， 健身人群大， 减少决策压力本身就值钱。 这套逻辑可以无限复用： 酒吧菜单：哪杯酒热量最低 机场美食：转机时怎么吃不翻车 便利店零食：减脂期能买什么 酒店客房服务：怎么点不后悔 核心公式： 高频场景 - 选择困难 - 拍照输入= 付费意愿 ｜｜｜