Jeg byggede en AI Co-Founder. Her er hvorfor.

Jeg har bygget software i over 10 år. I den tid har jeg startet adskillige projekter, lanceret produkter og set de fleste af dem fejle. Ikke fordi koden var dårlig. Men fordi idéerne var forkerte.

Mønsteret var altid det samme: Bliv begejstret for en idé, begynd at bygge med det samme, brug uger (nogle gange måneder) på at kode — for derefter at indse, at markedet var overfyldt, efterspørgslen ikke var der, eller at nogen allerede havde løst det bedre.

AI-kodningsværktøjer gjorde faktisk dette værre, ikke bedre. Når du kan bygge og lancere en MVP på en weekend, er fristelsen til at springe valideringen over og bare bygge overvældende. Hvorfor lave research, når du bare kan bygge en prototype?

Fordi at bygge det forkerte hurtigt, stadig er at bygge det forkerte.

Problemet jeg blev ved med at støde ind i

Hver gang jeg fik en ny idé, endte jeg i det samme manuelle research-loop:

• Google konkurrenterne, åbne 30 faner, og miste overblikket
• Forsøge at estimere markedsstørrelsen ud fra tilfældige blogindlæg og Statista-paywalls
• Spørge venner, som bare sagde "lyder fedt" (fuldstændig ubrugeligt)
• Til sidst give op på min research og bare begynde at kode

Denne proces var langsom, inkonsekvent og farvet af mine egne holdninger. Jeg cherry-pickede data, der bekræftede det, jeg allerede gerne ville tro på. En klassisk founder-fælde.

Det, jeg i virkeligheden havde brug for, var noget, der kunne se på min idé helt uden følelser og fortælle mig: Her er dem, der allerede gør det her, her er hvor stort markedet reelt er, her er dem, der vil betale for det, og her er hullerne i markedet.

Kort sagt havde jeg brug for en VC's hjerne, bare uden selve VC'en.

Så jeg byggede en

Jeg begyndte at bygge et værktøj til mig selv. Ikke noget fancy til at starte med — bare et system, der kunne tage en rå beskrivelse af en idé og køre struktureret research på den.

Kernen er et multi-agent AI-system. Du beskriver din startup-idé i helt almindeligt sprog. Bag kulisserne kører specialiserede AI-agenter:

• Konkurrentanalyse — hvem er på dette marked, hvad tager de for det, og hvor er hullerne
• Markedsstørrelse — TAM/SAM/SOM med en reel metode bag, ikke bare gætværk
• Customer discovery — hvem vil betale, hvad er deres pain points, og hvordan køber de
• Validering af forretningsmodel — unit economics, prisstrategi, og revenue model fit

Den scorer din idé på tværs af 7 dimensioner og giver dig et ærligt scorecard. Tænk på det som at få feedback fra en top-tier investor — bortset fra at det tager minutter, ikke måneders networking.

Hvorfor jeg deler det her

Jeg viste VibeCom til et par founder-venner. Hver og en af dem bad om adgang. Ikke fordi vores UI var pænt (det var det ikke i starten) — men fordi resultatet var ægte brugbart. De traf reelle beslutninger baseret på det, systemet fandt frem til.

Det var der, jeg besluttede mig for at gøre det til et rigtigt produkt.

VibeCom er nu live på vibecom.app.

Det er gratis at komme i gang. Pro- og Growth-planerne låser op for dybere research med flere søgekald og detaljerede rapporter.

Hvis du er en builder, der sidder med flere idéer og spekulerer på, hvilken du skal satse dine næste par måneder på — så er det her værktøjet, jeg ville ønske eksisterede, da jeg startede.

Hvad er det næste?

Jeg bygger i offentligheden (building in public), så forvent opfølgende indlæg om:

• Multi-agent arkitekturen og hvordan jeg håndterer tool orchestration
• Mine erfaringer med prompt engineering for at få AI-agenter til at lave pålidelig research
• Growth-eksperimenter og hvad der virker (eller ikke virker) i forhold til distribution

Hvis du prøver VibeCom, vil jeg rigtig gerne høre, hvad du synes. Hvad mangler der? Hvad fungerer ikke? Hvad ville få dig til rent faktisk at bruge det her, før du starter dit næste projekt?

Byg klogt. Valider først.