अलेक्ज़ेंडर वैन ले ने वायरल डेमो से AI Flow Chat बनाया

रोज़ 90 पोस्ट बनाने वाले डेमो से दो हफ़्तों में लॉन्च तक

4 अप्रैल 2025 को अलेक्ज़ेंडर वैन ले ने X पर एक ऐसे टूल का डेमो पोस्ट किया जो सर्च ट्रैफ़िक के लिए लेख अपने आप बनाता था। उन्होंने बताया कि यह रोज़ करीब 90 पोस्ट बनाता है और सेटिंग बदलने पर दूसरे विषयों पर भी लगाया जा सकता है। स्क्रीन पर कई कामों को जोड़ने वाला एक नक्शा था, और जुड़े हुए काम एक के बाद एक लेख बना रहे थे। इस पोस्ट को करीब 32 लाख व्यूज़ मिले, और खुद के लिए बनाया गया वह प्रयोग AI Flow Chat नाम के कारोबार में बदल गया।

उनके पीछे पहले से एक नाकाम स्टार्टअप था। चार को-फ़ाउंडर वाली एक फ़िनटेक कंपनी ने निवेश लिया था, लेकिन ग्राहक जुटाने और कमाई बनाने में सफल नहीं हुई। पीछे मुड़कर देखने पर उन्होंने कहा कि उन्होंने निवेश की शर्तों और पिच सामग्री पर बहुत समय लगाया, जबकि ग्राहकों को समझने और उत्पाद बेचने पर पर्याप्त ध्यान नहीं दिया।

इस बार उन्होंने ध्यान इस बात पर लगाया कि जिस डेमो ने लोगों का ध्यान खींचा, उसे सचमुच इस्तेमाल होने वाली सेवा बनाया जाए। उन्होंने 7 अप्रैल 2025 से विकास पर पूरा ध्यान दिया और करीब दो हफ़्ते बाद, 21 अप्रैल को AI Flow Chat को सार्वजनिक रूप से लॉन्च किया। शुरुआती उत्पाद उन्होंने अकेले बनाया और चलाया।

बार-बार दोहराए जाने वाले काम जोड़ने वाला वर्कस्पेस

AI Flow Chat बार-बार टाइप किए जाने वाले निर्देशों को स्क्रीन पर रखकर जोड़ने का टूल था। लेख बनाने का काम बाहरी AI मॉडलों को सौंपा गया था, और उपयोगकर्ता सामग्री, निर्देश और नतीजों को छोटे काम-बॉक्स में व्यवस्थित करता था। एक काम का नतीजा अगले काम के इनपुट के रूप में भेजा जा सकता था, या एक ही सामग्री को कई कामों में बाँटा जा सकता था। यह नतीजे को कॉपी करके दूसरी चैट विंडो में चिपकाने की प्रक्रिया को जोड़ने वाली लाइनों से दिखाने का तरीका था।

लेखन का तरीका इस्तेमाल साफ़ कर देता है। शीर्षक और संदर्भ सामग्री डालने के बाद उपयोगकर्ता काम को रूपरेखा लिखने, संपादन की दिशा तय करने, मुख्य भाग लिखने और शैली सुधारने के चरणों में बाँट सकता था। वैन ले ने जो उदाहरण साझा किया, उसमें लिखने के चरण और अंतिम सुधार के चरण के लिए अलग-अलग मॉडल तय किए गए थे। उपयोगकर्ता हर चरण के निर्देश अलग से बदल सकता था और पूरी प्रक्रिया दोबारा चला सकता था।

अगर हर जोड़ शुरू से खुद बनाना पड़ता, तो उपयोगकर्ता शुरू करने से पहले ही बोझ महसूस कर सकता था। लॉन्च के तुरंत बाद, 27 अप्रैल को वैन ले ने कॉपी करके इस्तेमाल की जा सकने वाली सर्च-लेखन टेम्पलेट दी। तैयार उदाहरण लेकर उसे अपने विषय के अनुसार बदलने की सुविधा देकर उन्होंने पहला वर्कफ़्लो बनाने की मेहनत घटाई।

शांत लॉन्च, फिर शेयर और एम्बेड की सुविधाएँ

डेमो की लोकप्रियता लॉन्च हुई सेवा पर वैसी नहीं उतरी। उन्होंने परिचितों को उत्पाद बताया और चर्चित पोस्ट पर प्रतिक्रिया देने वालों से राय माँगी, लेकिन कई लोगों ने जवाब नहीं दिया। रेडिट पर एक प्रचार पोस्ट विज़िटर ले आई, लेकिन एक हफ़्ते के बाद विज़िट की बढ़त ठप हो गई।

उन्होंने जिन चीज़ों को सुधारा, उनमें से एक होमपेज की पहली पंक्ति थी। शुरू में वह समय बचाने पर ज़ोर देती थी, "तीन घंटे का AI काम तीन मिनट में", लेकिन बाद में उन्होंने उसे बार-बार होने वाले AI काम को अपने टूल में बाँधने की व्याख्या में बदल दिया। उनकी अपनी गिनती के मुताबिक, पेज व्यूज़ लगभग एक जैसे रहते हुए रोज़ के साइनअप एक-दो से बढ़कर दस-पंद्रह हो गए। यह व्याख्या को ठोस बनाने का नतीजा था, ताकि होमपेज उस उम्मीद को आगे बढ़ाए जो प्रचार पोस्ट ने बनाई थी।

बनाए गए काम को दूसरों तक पहुँचाने की सुविधा भी जुड़ी। 27 मई को उन्होंने जुड़े हुए कामों को एक ऐप में बाँधकर साझा करने की सुविधा पेश की, और 18 जून को उस ऐप को बाहरी वेबसाइट में एम्बेड करना संभव बनाया। उपयोगकर्ता जटिल काम के नक्शे को खुद संभाले बिना सिर्फ़ ज़रूरी जानकारी इनपुट फ़ील्ड में डालकर नतीजा पा सकता था। इस अवधि में वैन ले ने जो उपयोगकर्ता संख्या बताई, वह 58 से 255 हो गई।

इस सुविधा ने AI Flow Chat के ग्राहकों को भी छोटे उत्पाद बनाने का मौका दिया। उदाहरण के लिए, एक मार्केटिंग एजेंसी वेबसाइट का पता लेकर सुधार सुझाने वाला काम बना सकती थी और उसे अपने होमपेज पर मुफ़्त जाँच टूल की तरह पेश कर सकती थी। विज़िटर AI Flow Chat खाते के बिना नतीजा पा सकते थे, और एजेंसी एक उपयोगी टूल के ज़रिए संभावित ग्राहकों से संपर्क बना सकती थी।

दस्तावेज़-केंद्रित चैट जोड़ना और बिलिंग सुधारना

जुलाई 2025 में सामग्री पर खुलकर बात करने की सुविधा जुड़ी। 29 जुलाई के अपडेट में वैन ले ने 470 उपयोगकर्ता बताए और चैट काम-बॉक्स, PDF, Word और टेक्स्ट फ़ाइलों का समर्थन, तथा टिकटॉक वीडियो के कैप्शन लाने वाली सुविधा पेश की। उपयोगकर्ता संदर्भ सामग्री को बातचीत से जोड़ सकता था और सवाल पूछकर या शैली बदलकर नतीजा निखार सकता था। तय क्रम में चलने वाला ऑटोमेशन और सामग्री देखते हुए दिशा खोजने वाला काम एक ही स्क्रीन पर आ गए।

दस्तावेज़-केंद्रित यह स्क्रीन वीडियो बनाने वालों के लिए ठोस उपयोग रखती थी। वे संदर्भ वीडियो और उत्पाद विवरण इकट्ठा करके जोड़ सकते थे, शुरुआत की बनावट या समझाने के तरीके का विश्लेषण कर सकते थे, और अपने वीडियो की स्क्रिप्ट लिख सकते थे। ब्लॉग चलाने वाला मौजूदा लेखों को शैली के संदर्भ के रूप में रखकर नए विषय की सामग्री जोड़ सकता था और मसौदा बना सकता था। किस चीज़ का संदर्भ लिया गया और किन निर्देशों से काम हुआ, यह स्क्रीन पर रहता था, इसलिए वही ढाँचा अगली सामग्री के लिए दोबारा इस्तेमाल हो सकता था।

सुविधाएँ जोड़ते हुए वैन ले को ऐसी बिलिंग भी खोजनी थी जो AI के इस्तेमाल का खर्च उठा सके। शुरू में उन्होंने मॉडलों को बिना सीमा चलने दिया, और मई की एक घोषणा में कहा कि कहीं कोई ज़रूरत से ज़्यादा इस्तेमाल करके बड़ा बिल न बना दे, इस डर से उत्पाद का प्रचार करने में भी झिझक होती थी। ऐसी कोई घटना असल में नहीं हुई, लेकिन उन्होंने महँगे मॉडलों पर रोज़ाना इस्तेमाल की सीमा लगाने का फ़ैसला किया। ज़्यादा ग्राहक लाना और एक ग्राहक को कितना इस्तेमाल देने की अनुमति हो, इन दोनों को साथ बैठकर तय करना था।

पहला तरीका मॉडलों को तीन श्रेणियों में बाँटकर हर श्रेणी के लिए अलग इस्तेमाल तय करता था। लेकिन एक श्रेणी की सीमा खत्म होने पर दूसरी श्रेणी की बची मात्रा उसकी जगह इस्तेमाल नहीं हो सकती थी, और जब बहुत महँगा नया मॉडल आया तो पुरानी बँटवारा ठीक नहीं बैठी। 29 जुलाई को वैन ले ने इसे एक इकली क्रेडिट प्रणाली में बदलने की घोषणा की। ग्राहकों को साझा क्रेडिट देकर और हर मॉडल के लिए अलग कटौती तय करके उन्होंने ग्राहक की चुनने की आज़ादी और सेवा के खर्च नियंत्रण, दोनों को एक साथ संभाला।

उम्मीद से कम कमाई और ग्राहक खोजने का तरीका

उपयोगकर्ता बढ़ने पर भी कमाई उम्मीद के मुताबिक तेज़ी से नहीं बढ़ी। अगस्त 2025 में वैन ले ने रेडिट पर बताया कि मासिक रिकरिंग रेवेन्यू 270 डॉलर था, और लिखा कि तब तक वे कम से कम 2,000 डॉलर पहुँचने की उम्मीद कर रहे थे। उन्होंने कहा कि छोटी कमाई के साथ विकास जारी रखते हुए कभी-कभी लगता था कि वे अवास्तविक उम्मीदें पाले हुए हैं, लेकिन उन्होंने साफ़ किया कि कारोबार जारी रखेंगे।

उस समय उन्होंने ग्राहक जुटाने का जो तरीका बताया, वह ठोस था। यह था कि प्रतिस्पर्धी उत्पादों का ज़िक्र करने वाली पोस्टों में किसी परेशानी की शिकायत करने वाले लोगों को ढूँढा जाए और उनकी परेशानी को शुरुआत बनाकर सीधे संपर्क किया जाए। उनका मानना था कि जहाँ फ़ाउंडर एक-दूसरे की सेवाओं के लिंक छोड़ते हैं, वहाँ शामिल होने से ज़्यादा ज़रूरी यह है कि असली उपयोगकर्ता कहाँ हैं, यह पता किया जाए। उन्होंने सलाह दी कि पहला भुगतान आने के बाद जाँचा जाए कि उसी तरीके से अगला ग्राहक भी मिल सकता है या नहीं।

बाद में उन्होंने डिस्कॉर्ड और रेडिट पर इस्तेमाल की गाइड और वीडियो प्रकाशित करके ग्राहकों से मुलाक़ात की। उत्पाद का नाम बार-बार दोहराने के बजाय उन्होंने वह सामग्री दी जिसे लोग तुरंत काम में ला सकें, और जिन्होंने उसे देखा वे खुद उन्हें संदेश भेजते थे। वैन ले ने बताया कि इस तरह पहले संपर्क करने वाले ग्राहकों के खरीद तक पहुँचने की संभावना ज़्यादा थी, और वे इस्तेमाल के दौरान समस्याएँ या सुधार की बातें भी सक्रिय रूप से बताते थे।

2026 में दोबारा इस्तेमाल को उत्पाद के केंद्र में रखना

18 फ़रवरी 2026 को प्रकाशित साक्षात्कार में उन्होंने कहा कि AI Flow Chat और अलग से चलाए जा रहे Starpop को मिलाकर मासिक रिकरिंग रेवेन्यू करीब 20,000 डॉलर था। AI Flow Chat के मुख्य ग्राहक जिन्हें उन्होंने गिनाया, वे वीडियो स्क्रिप्ट और विज्ञापन की कॉपी लिखने वाले इन्फ़्लुएंसर और मार्केटर थे। शुरू में बार-बार दोहराए जाने वाले निर्देशों को जोड़ने वाले सामान्य टूल के रूप में पेश उत्पाद संदर्भ सामग्री सँभालकर सामग्री बनाने वाले लोगों के काम में इस्तेमाल हो रहा था।

2026 में अलग-अलग कामों में एक ही सामग्री बनाए रखने वाली सुविधाएँ मज़बूत हुईं। 5 अगस्त को शुरू हुए रीयूज़ेबल ग्रुप ब्रांड की शैली, ग्राहक जानकारी, उत्पाद विवरण और शोध सामग्री का एक बंडल बनाकर उसे कई वर्कस्पेस में जोड़कर इस्तेमाल करने देते थे। मूल को बदलने पर जुड़े वर्कस्पेस में भी बदलाव दिखता था। यह हर सामग्री के लिए वही व्याख्या कॉपी करने और अलग-अलग बदलने की मेहनत घटाने वाली सुविधा थी।

24 अगस्त को कई बार चली बातचीत को दोबारा चलाया जा सकता था। उपयोगकर्ता के सहेजे निर्देश नई बातचीत में क्रम से चलते थे, और हर चरण में नया बना जवाब अगले चरण में संदर्भ के रूप में जाता था। पहले जोड़ी गई सामग्री या दूसरे काम का नतीजा भी साथ इस्तेमाल हो सकता था। बातचीत के दौरान खोजा गया काम का क्रम अगली सामग्री पर सीधे लागू करना संभव हो गया।

सितंबर 2026 तक मासिक प्लान बेसिक 29 डॉलर, मध्यम 59 डॉलर और ज़्यादा इस्तेमाल वाला प्लान 119 डॉलर थे। हर प्लान में क्रमशः महीने के 8,000, 18,000 और 40,000 क्रेडिट शामिल थे, और अतिरिक्त क्रेडिट खरीदे जा सकते थे। ऊपरी प्लान ज़्यादा शेड्यूल रन और क्रेडिट आगे बढ़ाने जैसी शर्तें देते थे। यह ऐसी बनावट थी जिसमें लगातार सामग्री बनाने वाले ग्राहकों के इस्तेमाल के साथ खर्च भी बढ़ता था।

AI Flow Chat में ध्यान देने वाली बात यह है कि ग्राहक का बनाया काम का तरीका उत्पाद के भीतर रहता है। संदर्भ सामग्री और ब्रांड के निर्देश सँभालकर, अच्छे नतीजे देने वाले निर्देशों का क्रम तय कर लेने पर अगले काम में सिर्फ़ ज़रूरी हिस्से बदलने पड़ते हैं। वैन ले ने बाहरी मॉडल बुलाने वाली सुविधा के ऊपर सामग्री सँभालना, काम जोड़ना, साझा करना और बार-बार चलाना एक के बाद एक जोड़कर ऐसा काम का माहौल बनाया जिसे ग्राहक आगे भी इस्तेमाल कर सकें।