大多數人用 AI 求職的方式，錯得離譜打開 ChatGPT，貼上職位描述，說「幫我改改簡歷」，複製，貼上，投遞。然後石沉大海。
問題出在哪？單次生成。你讓一個 AI 在一次對話裡既當寫手又當評委，它只會給你一碗溫吞水——語法正確、毫無鋒芒、ATS 系統掃一眼就被淹沒的那種簡歷。
求職是一個高度主觀、多步驟、情緒容易崩潰的過程。絕大多數人投遞幾十份簡歷拿不到幾個面試，不是能力問題，是整個流程沒有工程化。
一個被裁的地球物理學家，把求職做成了流水線據源帖稱（以下數據均未獨立核實）：GitHub 上有個叫 ai-job-search 的開源專案，拿到了 2.9 萬+ star。作者 Mads Lorentzen 原本是地球物理學家，被裁員後用 Claude Code 搭了一套求職 Agent 框架，投了 69 份申請，拿到 20 個一面，最終成功轉行 AI 工程師。
69 投 20 面，接近 30% 的一面轉換率。海投簡歷的平均水平是多少？通常不到 5%。據源帖稱，作者本人在 LinkedIn 上公開了這個漏斗資料。
但數字不是重點。重點是他的做法：把求職從「玄學」拆成了一套可被 AI 執行 ...
2024 年 Q4 起，DeepSeek、ChatGPT 日活已破億，但 90% 的品牌還沒在 AI 回答裡出現過先看一個正在發生的事實：越來越多人買東西前不 Google 了，直接問 DeepSeek、ChatGPT、Claude——「3 萬預算買什麼掃地機器人」「台北哪家雅思補習班靠譜」。
AI 給出什麼答案，用戶就信什麼。AI 不提你的品牌，你在这个渠道就是隱形的。
這就是 GEO（生成式引擎優化）要解決的問題。說白了：你幫品牌讓 AI 回答時提到它、說對它，AI 就成了你的免費業務員。SEO 時代，企業每年花幾十萬做關鍵字排名；現在戰場換了，預算正在跟著遷移，而市面上能交付 GEO 服務的人，少得可憐。
供給缺口擺在這，能不能吃到看誰先動手。
為什麼這門生意現在能做過去做 GEO 服務有個死結：你怎麼向客戶證明「AI 有沒有提你」？一個個去問、截圖、整理，人工成本爆炸，還沒法量化驗收。
開源專案 GeoLook 把這個死結解開了。它是一款自架的 GEO 執行平台，能深度分析 17 個國內外主流 AI 引擎的回答（10 個 API 自動化 + 7 個手動採樣），精準定位四件事：競 ...
前陣子羅永浩在直播間火力全開，點名華與華「收著上億台幣的諮詢費，就教客戶用這套話術糊弄人」，這事直接衝上熱搜。更有意思的是，社群平台上吐槽華與華的內容屢屢高互動，罵它幾乎成了一個流量密碼。
但你有沒有想過一個問題：為什麼罵它能有流量？
因為只有行業第一名才配被全民圍觀。沒人罵的公司，才是真的慘。華與華被罵得越狠，越說明它在企業主心智裡的位置有多穩。而這背後藏著一套普通人做個人IP、做知識服務完全可以抄作業的底層邏輯。今天這篇，就把這套邏輯拆開給你看。
諮詢行業的規模天花板：為什麼大多數人做不大先說一個行業裡的普遍觀察。據某諮詢從業者社群討論（未經審計，僅供量級參考），大多數本土諮詢公司的年營收卡在數百萬台幣量級，扣掉成本，利潤也就是一兩百萬，這基本就是終點。
為什麼卡死在這裡？三個死穴。
獲客難。 絕大多數諮詢公司的客戶來源就兩條：朋友轉介紹、老客戶再介紹。朋友圈就那麼大，轉介紹鏈條傳三層就斷了。沒有新水源，池子永遠是死的。
複購難。 諮詢天然是「一鎚子買賣」——你幫客戶解決了定位問題，問題解決了，他憑什麼再付錢？一個客戶一輩子可能就合作一兩次，複購上不去，規模就是空中樓閣。
規模化難 ...
搞量化的人，十個有九個死在同一個地方：不是策略不行，是基建搭不完。指標要自己寫、回測框架要自己造、資料流要自己接，一套下來兩三個月沒了，策略還沒摸到邊。而願意為「能跑的量化系統」付錢的人，從來不少。這中間的時間差，就是你的利潤差。
痛點：量化副業的真實成本在基建，不在腦子很多人以為做量化接單，核心是「我有個好策略」。錯。客戶要的是一個能跑起來的東西：能讀資料、能算指標、能出回測報告。你從零寫一套均線加 RSI 的回測系統，光調試資料對齊和邊界條件就得一兩週。這還不算客戶臨時要加布林帶、MACD、ATR 的改單。每一單都在重複造輪子，報價上不去，交付慢，利潤被工時吃光。真正卡住你的不是能力，是沒有一套現成的、可信賴的底層。
機會：一個把基建打包好的開源庫GitHub 上的 cinar/indicator 這個 Go 庫，據源帖稱（未獨立核實）把這套基建直接整合好了：80 多個技術指標、現成的策略實作、回測框架，還能產出 HTML 可視化回測報告。倉庫目前約 1600+ star，採用 AGPL-3.0 協議，v2 版做了完整重寫，官方宣稱程式碼覆蓋率維持在 90% 以上，每個指 ...
為什麼「體面」的副業都不賺錢我見過太多人在副業上卡關：臉面太重要。想做知識付費怕被說割韭菜，想搬運二創怕沒技術含量，想賣虛擬資料怕 low。結果是：別人做的低調項目賺得好，你挑的高大上卻賺不到錢。
事實是：變現效率跟姿勢好不好看，根本沒關係。 下面這 5 條路徑，雖然都有點「髒」，但每條我都拆出完整 SOP。
先說明：標題裡的「月入過萬」指的是 單號跑通後做矩陣或私域高客單轉化 的天花板，非新手第一個月的常態。單帳號的誠實預期是月入幾千，跑通後複製放大才有機會突破五位數。看完別急著嗤之以鼻，先算算裡面的利潤結構。
路徑一：GPT 批量產睡前故事，吃母嬰賽道的播放量母嬰是平台流量扶持最狠的領域之一，而「睡前故事」是成本最低的子類——不需要出鏡、不需要實拍、更不需要版權素材。
Step 1：用 GPT 批量生成 3‑5 分鐘的兒童睡前故事。直接抄下面的 Prompt：
「寫一篇 3 分鐘兒童睡前故事，主角是一隻小動物，裡面有小衝突（例如找不到回家的路），結尾給出溫柔道理，口語化，適合朗讀，800 字以內。」
一次產出 30 篇，足夠一個月更新。GPT 免費版足夠，零成本。
Step 2 ...
為什麼做跨境賺錢，第一張卡必須是港卡做海外接案、賣數位產品、跑 TikTok 或獨立站的人，早晚會撞上一堵牆：錢收不進來，或者收進來了提不出來。PayPal 風控、Stripe 要海外帳戶、廣告平台扣款失敗——這些坑的解法，往往指向同一個東西：一張香港銀行卡。
港卡的核心價值就三條。第一，多幣別帳戶，HKD、USD、TWD 一個戶頭全裝下，客戶匯美金你直接收，不用再折騰中間行。第二，帳目分離，差旅、跨境採購、工具訂閱、廣告投放走港卡，和本地生活帳目徹底分開，對帳報稅都清爽。第三，也是最關鍵的：沒有註冊海外公司的個人，可以試「個人身分＋港卡」申請 Stripe 個人帳號（合規以平台最新要求為準），這是個人開發者和小團隊跑通海外收款的最低成本路徑。
說白了，港卡不是理財產品，是賺錢基礎建設。早辦早用，等政策收緊再排隊就晚了。
出發前一週：證件和資料清單護照是最基本的，台灣辦理正常約一週出證，旺季可能更久，別卡著出發日去辦。順便確認台胞證效期，很多銀行開戶和後續海外平台驗證都用得上，一次跑腿把證件都備齊。
有一個細節九成攻略不提：出入境紀錄。部分銀行開戶會核對出入境紀錄，當天辦理當天出入境的 ...
每年幾十萬人在幹一件極度低效的事求職季，一個應屆生的典型一天是這樣的：打開 104 刷兩小時職缺，複製貼上同一段招呼語發出去五十次，切到 CakeResume 再刷一遍，晚上躺在床上想不起來今天到底投了哪些公司、哪個 HR 回過訊息、哪家的面試約在週幾。
找工作本質上是一個銷售流程——你是產品，招聘方是客戶，投遞是觸達，面試是轉化。可絕大多數求職者用管理「聊天」的方式管理這條銷售管線：沒有台帳、沒有篩選標準、沒有跟進節奏、沒有覆盤。結果就是海投三百份履歷，真正有效推進的不到十個，剩下的全在資訊黑洞裡爛掉。
這個痛點的規模有多大？每年大學畢業生超過二十萬，加上跳槽換工作的存量人群，任何時候都有幾十萬人卡在這個低效流程裡。痛點夠痛、人群夠大、付費意願在求職季集中爆發——這就是一門生意的全部前提。
機會：一個開源專案把求職流程做成了可複製的系統GitHub 上最近出現的開源專案 JobFlow for Codex（倉庫地址：https://github.com/laok775/jobflow-for-codex ，MIT 協議，214 stars），做的事情正好是把求職這條混亂的流程工程化。 ...
老賽道換了新引擎：玄學生意的痛點從來不是需求，是交付算命、看風水、測姻緣，這門生意存在了幾千年，需求從來沒斷過。你去旋轉拍賣（Carousell）搜「八字詳批」，去Lemon8搜「紫微斗數」，去TikTok看塔羅直播，付費的人排著隊。但這門生意一直有個死結：交付品質完全依賴老師本人的功力，無法標準化，無法規模化。一個命理師一天最多接十單，客單價從NT$1,500到NT$15,000全看名氣和口才。
更尷尬的是AI剛進來那陣。很多人試過直接問ChatGPT「幫我算個八字」，結果大模型張嘴就來，天干地支亂配，大運排得牛頭不對馬嘴，懂行的客戶一眼看穿，不懂的客戶被誤導。AI在玄學領域最大的問題是幻覺——它不知道曆法換算的剛性規則，卻敢一本正經地輸出。
現在，這個死結被一群開發者用工程化手段解開了。他們做的這件事，用大白話說就是：給AI裝一本SOP操作手冊，再配一台計算機。所謂「Skill」，就是一套標準化的AI技能包——AI負責聊天、追問、寫報告，但「排盤」（就是根據出生年月日時算出你的天干地支命盤）這種不能錯的數學題，全部交給Python腳本算，AI碰都不碰。同時，流派口徑先聲明再輸出，資 ...
