痛点：为什么产品宣传片是块肥肉，却没人敢啃電商賣家、獨立開發者、SaaS 團隊、抖音小店商家——只要賣實物或賣軟體，都需要一支 30 秒到 1 分鐘的產品宣傳片。閒魚上一條「產品介紹視頻代做」的報價從 500 到 5000 元不等，抖音帶貨視頻按秒計價，30 秒成品 800 元起跳。這是真實的市場行情，需求常年掛著。
但接單的人很少。原因很直接：傳統流程要寫腳本、分鏡、動效、配樂、剪輯、調色，一套走下來至少三天。Figma 不會動，剪映只會套模板，AE/PR 學習曲線陡到勸退九成人。結果就是：賣家願意付錢，找不到合適的人；會做的人要么在大廠拿死工資，要么按項目報價高到嚇跑客戶。
AI 視頻生成工具這兩年冒出一堆——Sora、可靈、Runway、Pika——但它們生成的是「示範片段」，不是「成片」。你拿到一段 5 秒的炫酷鏡頭，放進自己的產品宣傳片裡，會發現節奏不對、鏡頭不連貫、轉場生硬。要把它們拼成一條能上線的產品片，依然要靠人手工縫合。
真正的缺口是：會動效、會分鏡、懂節奏的人，而不是會按幾個按鈕的人。
機會：把 AI agent 訓練成動效導演video-shotcraf ...
痛點：辦公自動化卡在「最後一哩」傳統自動化方案門檻高得離譜。python-docx、openpyxl、python-pptx 三件套，光是搞清楚座標、字型、樣式繼承就能勸退 90% 的人。就算硬啃下來，寫 50 行程式只為加一個文字框，debug 三小時發現頁眉跑掉，這種挫折感勸退過一堆想用技術提效的上班族。
另一邊，AI 接案市場卻嗷嗷待哺。蝦皮、露天、PChome 上「代做 PPT」長期霸榜熱銷，「Excel 資料處理」常年有單，「Word 排版潤稿」更是學生黨的剛需。供給端卻良莠不齊：純人工接單慢、貴、不穩定；純 AI 輸出格式亂、不能用、退單率高。市場缺的不是需求，是一個能穩定產出 Office 三件套的 AI 工作流。
OfficeCLI 正好補上這個洞。它是 iOfficeAI 旗下的開源專案，託管在 github.com/iOfficeAI/OfficeCLI（Apache-2.0 協議，據源文稱 30,167 Star，未獨立查證），定位是「給 AI Agent 用的 Office 套件」——單一二進位、不用裝 Office、無相依套件、跨平台。AI ...
痛點：256G Mac 的「系統資料」是怎麼膨脹到 100G 的Mac 老用戶都有一個共同的噩夢——「關於這台 Mac」裡那個灰色的「系統資料」，動輒幾十 G、上百 G，卻說不清裡面到底裝了什麼。256G 入門款的 MacBook Air 尤其慘，系統吃掉一半，再裝幾個開發工具，剩下的空間連裝一個新版本 Xcode 都得先刪點東西。
快取就藏在三個地方：飛書、Chrome、終端機工具鏈。飛書的 LarkShell/aha 目錄會快取你看過的所有文件，有人一不小心累積到 42G（據專案 README）；Chrome 的 Service Worker 加上除錯資料能膨脹到 50G 以上（據原帖實測）；Python 開發者常用的 ~/.cache/uv 靜悄悄吃掉 56G 也不稀奇（據原帖實測）。再加上 Telegram 媒體快取、npm 快取、Homebrew 下載目錄，一台用了一兩年的開發機，快取佔 100G 是常態。
問題在於，這些快取一半是垃圾，一半是狀態。飛書的文件快取刪了沒事，但同一目錄下的登入態檔案刪了就要重新掃碼；Chrome 的 Service Worker 能刪，旁邊的 ...
一篇電子報，你到底在替誰打工很多人做電子報，真正卡住的不是沒選題，是每篇文章都要從零開工。打開 Google 趨勢掃一眼，複製三條新聞標題，再去搜背景資料，丟給 ChatGPT 出個大綱，自己改語氣，Canva 做封面，複製進 Substack 後台調字型行距，點儲存草稿。這一圈走完，兩三個小時沒了。更糟的是，你改過的開頭、你討厭的排比、你堅持的證據邊界，下一篇全部歸零。AI 每次都像剛認識你。
日更號靠這套手搓法，本質是在替重複勞動繳稅。一個垂直電子報如果想靠廣告和聯盟行銷吃飯，一個月至少要 20 篇能發出去的成稿。按每篇 2.5 小時算，就是 50 個小時。很多人撐到第三個月，不是沒流量，是被工序拖垮，更新斷了，廣告主也走了。
電子報變現的門檻從來不是「會寫」，是「穩定地寫、寫得像你、寫完能發出去」。缺任何一環，你都在空轉。
WeWrite是什麼：一個幫你自動寫電子報的工具WeWrite 是一個幫你自動寫電子報的工具。你只需要對它說「寫一篇關於 XX 的文章」，它就能自動完成找素材、寫稿、排版、存草稿。它不是給普通網頁編輯器用的，是給 AI Agent 用的。
零基礎讀者看這裡：A ...
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We need description localized to 100-125 characters.
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We need slug localized for zh-tw: readable romanized/transliterated ASCII kebab-case, 3-6 natural local keyword words in lowercase, length 15-60 chars. Must be only [a-z0-9-]. Must not be English if natural local phrasing exists.
We need to think of a good slug for zh-tw: maybe something like “hengdian-yanyuan-npc-maihuo” but need romani ...
引言：兩個信號拼在一起，畫面就變了半年前，寫 Prompt 是 AI 時代最性感的副業。一條精心調校的 Prompt 在 Gumroad 賣 $49，兩個月成交 800 單，單人月入 NT$300,000 的故事刷遍中文社群。
但那扇門正慢慢關上。
原因很簡單：Prompt 是「一次性消耗品」。換模型、換場景、被同行抄走，立刻失效。它不是資產，只是耗材。
現在，兩個新信號同時亮起：
信號一（社群端）GitHub 上有個叫 Sepia 的專案，專做「去 AI 味」的寫作 Skill——不是一段 Prompt，而是一個幾百行的結構化檔案。上線一天就衝到近 500 星，目前已超 850 星。一個細分到「寫作風格校準」的 Skill，為什麼會這麼快升溫？因為它解決了真實痛點：大家都討厭 AI 味，卻不想自己寫規則。
信號二（學術端）arXiv 出現一篇名為 WikiSkill 的論文。核心概念只有一個：讓 AI Agent 在執行任務時，自動把經驗沉澱成可復用、跨模型遷移的 Skill 庫。換句話說，學術界已在研究「AI 自己產出 Skill」的路徑。
把兩件事拼起來看，畫面立刻清晰：
Pr ...
痛點：99%的Agent創業者，都在用「工程師思維」做產品打開你的同業群組，是不是這個畫風：人人都在做Coding Agent，對標Claude Code、Codex、Cursor。產品介紹第一句永遠是「AI工程師」、「全端開發」、「一鍵寫程式」。
這套打法有兩個致命傷。
第一，客戶池窄到見底。願意付費用AI寫程式的，不是獨立開發者，就是科技公司CTO底下的研發團隊。台灣中小企業超過160萬家，有研發團隊的占比不到5%。剩下95%的員工——行政、營運、行銷、業務、財務——天天跟文件、試算表、簡報打交道，但他們根本不會用Git，也看不懂程式碼。你拿一個Coding Agent去賣給他們，就像把挖土機賣給跳廣場舞的阿姨。
第二，客單價被GitHub Copilot鎖死。Copilot個人版10美元/月，企業版39美元/人/月。你做個本土替代方案，頂多賣到600台幣/人/月，老闆殺價殺到250你都得含淚簽約。
真正的金礦在另一邊：辦公Agent。
套利：被技術圈集體低估的「辦公任務」賽道2025年Manus在中國市場跑出了一條完全不同的路。它 ...
手動搬運影片這門生意，正在被一條自動化流水線終結。
過去做 YouTube 內容搬運到 B 站，一個人要幹五個人的活：盯頻道更新、下載影片、聽譯字幕、翻譯校對、投稿填標籤。一支 10 分鐘的影片，熟手也要搞兩小時。現在 GitHub 上有個 3070 star、515 fork 的開源專案 Y2A-Auto，把整套流程壓成一次 Docker 部署加幾個設定。影片一更新，機器自動下載、自動翻譯、自動燒字幕、自動投稿，人只需要在 Web 後台點一下審核。
這不是效率提升，這是成本結構的重構。
搬運生意的本質：資訊差套利B 站和 AcFun 上大量高播放帳號，底層邏輯都一樣：把 YouTube 上的優質內容本地化。科技評測、程式教學、海外綜藝切片、AI 領域的新展示——這些內容在 YouTube 發布後，國內存在天然的時間差和語言差。
誰能最快把「生肉」（無字幕原片）變成「熟肉」（帶中文字幕），誰就吃到首發流量。首發優勢在推薦演算法裡非常現實，同一個題目，第一個發的人和第二天發的人，播放量差距可能很大。過去這個窗口期靠人力硬撐，一個人盯三五個頻道就到極限了。自動化工具的意義在於：監控半徑從 ...
