Drizz

发布之后的表现

收入 — indie(TrustMRR)库里没有 Drizz库。它没把 Stripe/RevenueCat 只读 key 交给 TrustMRR,所以逐月收入、MRR、订阅数、是否挂牌出售全部「库里没有」。它是一家拿了 VC 钱的 B2B 公司,本来也不在 TrustMRR 的覆盖范围(该库只收愿意公开收入的独立开发者/小团队)。

用户 / 下载 — appstore、googleplay、macappstore、chromestore 四个商店库按名字和域名 drizz.dev 查,全部「库里没有」库。Drizz 本身是给开发者用的桌面/云工具,不是面向消费者的 App,不进商店榜是正常的,不代表没用户。第三方口径:公司称有 10+ 企业客户和 20+ 印度中小企业客户,可具名的是 Tata 1mgAIM 2026-10-24;官网 about-us 另提到 Porter、Nikkah Forever。

开发者关注 — github 库按 homepage_domain=drizz.dev 和仓库名 drizz 查,没有它的仓库库。搜到的全是 Drizzle ORM 生态的库,与 Drizz 无关。它没有开源核心,所以 GitHub 上无信号。

讨论 — hackernews 库按域名和标题查,没有 Drizz 的帖子库;命中的都是 Drizzle ORM。x 本地库(core 层 560 人原创帖)按 \bdrizz\b 查,0 条库。官方 X 账号 @drizz_dev 粉丝仅 49、发帖 10 条、2026-03 才注册x.com/Drizz_dev,2026-11-02,内容基本是给 Strava、MyFitnessPal、Seahawks 等 App 做的「你的 App 有 bug」营销短视频,互动个位数。PH 之外,它在 HN/X 上基本无声。

官网和公开网页 — 官网在线且内容持续更新,博客最新文章到 2026-09-17,还发了对比页(vs Katalon、BrowserStack、TestMu AI、Maestro、Testsigma)做 SEO。docs.drizz.dev 的 changelog 最后更新 2026-08-06,当月新增参数化模块、数据集/变量、物理 iOS 真机支持、报告内无障碍检查、私有设备docs.drizz.dev/reference/changelog。AIM 2026-10-24 报道其内部 benchmark:简单套件通过率 72.3%(217/300),困难套件 28.7%(86/300),并承认 10 个困难任务里有 5 个在全部 6 种模型配置下得 0 分、原因未解释;自愈把 flakiness 从 15–50% 降到约 3%(自报,且注明因客户而异)。

自报 vs 实际

• 「companies with millions of users test their apps on drizz every day」自报,Reddit r/Entrepreneurs 2026-02-18——措辞是「客户的公司有数百万用户」,不是「Drizz 有数百万用户」,容易被误读成用户量。库和第三方都没有任何用户数佐证,只能当营销话术。
• 「flakiness 从 15–50% 降到约 3%」自报——AIM 同文即指出这是内部 benchmark、结果因客户和场景而异,且困难套件通过率仅 28.7%,自报数字与自家 benchmark 的落差要一起看。
• PH 票数:数据包 launch_day_score=392库,第三方博客写 396 upvotesblog.automatedsalesmachine.com,差 4 票,属正常口径差异。
• 定价:官网无公开单价,第三方目录站(bestaitool.co)也只写「Freemium / 未列 USD 单价」,与官网一致,无矛盾。

为什么成了 / 没成

它「成了」的部分是发布和融资:PH 日榜第 2、392 票,种子轮 270 万美元,拿到 Tata 1mg 这类可具名客户,方向(移动端测试的 selector 脆弱性)是真痛点。它「没成」的部分是发布后的可见增长:PH 之后 5 个多月,HN、X、GitHub、商店库全部零信号,官方 X 只有 49 粉,changelog 停在 8 月。这说明它走的是「销售驱动 + SEO 内容」的 B2B 路线(创始人自述靠发 3 分钟 demo 视频冷启动、14 个 pilot 才上 PH),而不是 PLG 病毒式路线——所以公开库看不到它很正常,但也意味着无法从外部验证它是否在涨。真正的风险在技术侧:AIM 披露的困难套件 28.7% 通过率、5/10 任务全模型得 0 分,说明 Vision AI 在复杂真机场景的可靠性还没过关,而这正是它卖点所在。

对想跟的人

这个方向有位置,但位置不在「再做一个 Vision AI 测试 agent」——Drizz 已经用 270 万美元和 15 人占了班加罗尔这一格,且它的 benchmark 显示困难场景通过率只有 28.7%,说明纯视觉方案的可靠性天花板还没被突破。真正的空位在「让视觉测试可信」这一层:确定性断言、每次运行的证据链、可量化的准确率(官网自己也在讲这三个条件)。最大的坑是:客户是 QA 团队,采购周期长、要 POC,像 Drizz 那样 14 个 pilot 才换来一次公开亮相;如果你没有企业销售能力,别碰这个赛道,去做更轻的开发者工具。

没查到的

• indie 库无收入数据(未接 TrustMRR),无法验证 MRR、订阅数、是否盈利。
• appstore / googleplay / macappstore / chromestore 四库均无它(非消费级 App,预期之内)。
• github 库无其仓库(未开源核心)。
• hackernews、x 本地库均无提及。
• 官网定价页 JS 渲染,抓不到具体 USD 单价;DT 费率只在登录后的 billing 页显示。
• 无法确认当前员工数、客户数是否比 2026-10 的「15 人 / 10+ 企业客户」有变化;无法确认是否已进入美国市场(官网 X 资料写 San Francisco,但团队在班加罗尔)。