AI 分析
痛点：热门餐厅的预订位是在固定时间点（通常提前30天、工作日早上）整批放出的，上班族在开会时根本抢不到；市面上的工具却只盯着零星取消，解决了错误的一半问题。
目标用户：在纽约/旧金山/伦敦等大城市、习惯抢米其林或网红餐厅的热衷美食者与商务宴请人群（有工作、白天没空盯放位时间的人）。
证据："They rarely said someone cancelled and I missed it. They said it opened while I was at work." / "the release hour is usually mid-morning on a weekday when everyone with a job is in a meeting" / "several hundred seats appear at once... It is a calendar problem."
变现：订阅制（按月/按城市 $10–30，含 N 个餐厅的自动放位预订），或按成功预订次数收费 + 高级包（多城市、优先队列、支持 Party Size/特殊时段）；后续可做餐厅/黄牛双向市场抽成。
MVP：只做“放位日程”这一半：人工维护 30–50 家目标餐厅的放位规则（提前天数、具体时刻、时区、人数上限），用定时任务在放位瞬间自动提交预订，用户预先保存账号、信用卡与偏好时段；配日历提醒 + 失败回退到取消监控。两周内可跑通单城市、单平台的端到端预订闭环。
竞品：TableOne、Appointment Trader、Resy Notify、OpenTable 官方 waitlist/notify、ReservationHop（已停运）
摘要：SeatSwiper 作者复盘：他一直把产品定位成“取消监控”，但用户抱怨的其实是“放位时我在上班”。餐厅座位有两种放出机制——随机取消（延迟问题）和固定时间整批放出（日程问题），后者量级更大（一次几百个座位），需要完全不同的代码架构。用户真实需求是把“30天前的放位时刻”自动化，而不是比拼响应速度，这对独立开发者是一个可订阅变现的细分切入。