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當八十萬粉絲的代價是失去自己：我如何拒絕YouTube的魔鬼交易

我最近想了很久一個問題。如果有人告訴你，只要你改變自己，你就可以擁有幾十萬的粉絲和穩定的收入，但代價是把接下來的每一天都用來製作你不想做的內容——你會簽這個合約嗎？ 我聽說有個頻道主，經營了一個擁有八十幾萬粉絲的頻道。老實說，很多人聽到這個數字會先羨慕。但他卻在某一天毅然決然地決定放棄它。不是因為沒有觀眾，而是因為觀眾要他做的事，和他真正想做的事完全相反。演算法喜歡他拍的某些題材，但那些是他最討厭拍的。他想拍的內容呢？流量一般般。在這樣的煎熬裡，他的身心靈一點一點崩潰，直到他決定停止更新。 ▋ 我也在同樣的十字路口站過 我之前有段時間，每週都按時發影片。那時候我慢慢發現了一個模式——流量喜歡我拍的 Cloud Code 相關主題。但這就是問題啊。我本來每週的工作不是只有做這個東西。我在做很多不同的東西，但觀眾似乎只想看那一種。 一開始我試著迎合。每週硬擠出時間來拍這類內容，一邊做著我真正在做的工作，一邊為了維持這個頻道的「人設」而活著。慢慢地，拍影片變成了一種義務，而不是分享。我開始在上傳前就感到疲憊，甚至在發布後才是最累的。不是因為工作量大，而是因為一種莫名的虛無感。

如何在18分鐘內用AI把想法變成可測試產品：Vibe Coding 實戰全流程（含關鍵數據與風險）

導言 Grace Leung 在這支影片中示範如何以「產品思維」結合 AI 工具，將一個語言學習平台的想法在短時間內轉為可上線的 MVP。她提醒：「The biggest challenge most founders, product manager face is no longer building. Building is cheap. Nowadays with AI, it is building something people actually want.」（「最大挑戰不再是建置本身，而是用 AI 建出真實被需要的產品。」）本篇深度分析將系統化整理她示範的三階段流程、關鍵時間與數據、實務操作要點、風險與檢核清單，並補充背景說明與可直接執行的建議。 Grace 提出的流程分為三大階段，強調「以使用者為先」： 1.

# AI浪潮下，比技術更稀缺的是信任——為什麼我決定用影片去建立它

我經常在半夜想起一個問題：當 AI 每半年就升級一次，我今天學的東西明天就可能過時，那我們到底在堅持什麼？ 這個問題曾經讓我相當沮喪。我看著那些新聞標題，什麼 GPT-5 要來了、什麼模型參數翻倍了、什麼開源工具又免費了——每次都像一陣颶風吹過，讓人感覺自己的努力瞬間貶值。我記得有一陣子，我幾乎每週都在重新學習某個新工具，生怕被淘汰。後來我才明白，我焦慮的其實不是技術本身。 ▋ 那些消失無蹤的努力 我花了一年時間精通某個工具，開發了一套完整的工作流程，甚至寫了教程。六個月後，一個新的 AI 工具出現了，以更簡單的方式做了同樣的事。我多年的積累，感覺就像沙灘上的堡壘，一波浪就沖平了。那種無力感是真實的。 許多人都在經歷這個。你花時間建立的技能、寫的代碼、做的優化——這些東西在技術快速迭代的時代，確實有可能變成歷史。這不是說我們不該學習新技術，而是說，單純把時間投進「追逐工具」這件事，本身就是一場追不完的遊戲。 那時我開始問自己：什麼東西是真正不會被取代的？ ▋ 信任是唯一的防守 答案浮出來的時候，我有點驚訝自己為什麼沒更早想到—

如何在不會寫程式也能自動化：Jeff Su 用 ChatGPT＋Google Apps Script 一步搞定（1招實作）

導言 Jeff Su 在影片中示範了一個看似簡單但具高度實用性的自動化流程：透過 AI（影片中以「ChachiBt／Chachib」稱呼，實際上為 ChatGPT 類型的語言模型）產生 Google Apps Script 程式碼，將每週收到的電子報自動存入 Google 文件，便於日後查閱。核心議題是「用 AI 補上程式能力的差距」，關鍵人物則是內容創作者 Jeff Su 與扮演自動化專家的 AI 助手。以下為重組後的深度解析與實務建議。 主題：把每週收到的電子報自動存成 Google 文件，免手動複製貼上。 案例關鍵句（原話引用）：「act as an automation expert with knowledge of Google app

AI專案9成失敗的真相：技術再強也沒用，關鍵在「工程師和使用者能否說上話」

我在公司推過不少AI專案，慢慢領悟到一個扎心的事實——很多人搞反了。我們總以為AI失敗是因為技術不夠牛、功能不夠酷、或使用者太難搞，但其實根本不是。失敗的原因很單純：工程師和使用者根本沒在同一頻道上。 ▋ 我們都曾犯過的錯 還記得之前有個專案，技術團隊拿出來的東西真的很亮眼。架構漂亮、演算法先進、功能堆得滿滿的。我看著那套系統的介紹文件，心想「這次肯定會轟動」。結果呢？上線後沒人用。沒人用。 反過來，也有專案是使用者把他們的需求講得天花亂墜。「我們需要這個功能、那個功能，還有這個自動化流程，最好再加上那個整合……」工程師在旁邊狂記筆記，眼神發光。大家都很興奮。然後開發開發開發，最後交付的東西，使用者看一眼就說「欸，這不是我要的」。 你知道最氣的是什麼嗎？雙方都沒錯。工程師做的技術沒問題，使用者說的需求也沒問題。問題在於中間那條線斷掉了——他們根本沒有真正對話過。 ▋ 為什麼使用者會不買單 我後來才理解，使用者其實不在乎你的技術有多強。他們不會坐下來說「我想要一個用神經網路訓練過的系統」。他們只會說「欸，我現在每天要處理這堆文件，超煩的」

# 創業失敗後我才懂：眼界決定天花板，我為什麼每天追蹤全球AI資訊

我還記得創業失敗那段時間的感受。不是因為產品不好、不是因為技術不行，而是坐在台灣辦公室裡，我們一直在和自己玩。後來才明白，我們根本不知道世界在幹什麼。 那次失敗其實給了我一個很狠的一巴掌。當時我在想，為什麼同樣的想法，美國已經有人做出來了？為什麼我們總是慢半拍？答案很簡單：因為我們的眼界卡在台灣。市場小、資訊晚、決策也慢。當全球創業者都在衝的時候，我們還在看去年的新聞。 ▋ 出國工作改變了我的視角 後來我出國工作了一段時間。這段經歷改變了我對「資訊」的理解。我才發現，其實我們缺的根本不是聰明才智，缺的就是「第一線的資訊」。差一天拿到資訊和晚兩個禮拜拿到資訊，在創業的世界裡可能就是生死之差。 在國外的日子，我開始習慣每天刷Twitter、看最新的Hacker News、追蹤業界的關鍵人物。那時候我才真正體會到，資訊戰其實就在發生——那些走在前面的人，就是因為他們比別人早知道一些東西。而我之前根本沒意識到這一點。 ▋ 決定做一個「資訊轉運站」 所以才有了現在的頻道。與其每個人都像我一樣累死累活地四處尋找資訊，不如我來幫大家把全球最前沿的東西篩一遍、整理一遍、傳下去。

如何用Perplexity Comet的10大AI代理，10分鐘內自動化研究與行銷任務

Perplexity AI已從單純的AI搜尋引擎蛻變為強大的AI代理工具，其最新產品Comet更被譽為「AI瀏覽器」，不僅能搜尋資訊，還能主動執行複雜任務。本視頻深入探討Comet的應用潛力，分享10種實用AI代理，從即時競爭分析到銷售漏斗優化，幫助使用者大幅縮短工作時間。透過瀏覽器整合與Google Workspace連結，Comet讓AI成為個人助理，特別適合行銷人員、研究者和企業主，實現從資訊蒐集到行動執行的全自動化流程。 Perplexity Comet提供兩種主要操作模式：主聊天視窗適合處理多步驟的複雜代理任務，而助理側邊欄則適用於網頁內的快速情境任務。這種設計讓使用者能無縫整合瀏覽器環境，避免傳統研究中開啟數十個分頁的混亂。 視頻強調，Comet的核心優勢在於其代理功能，能跨多個瀏覽器分頁擷取上下文，並自動瀏覽、分析和執行動作。例如，在競爭分析中，它不僅讀取首頁，還深入關鍵子頁面，取代人工複製資料的繁瑣過程。這種自動化可將原本需數小時的任務縮短至15分鐘，並直接匯出報告至Google文件，提升效率。 即時行銷情報代理：競爭分析新利器 第一種代理是「即時行銷

AI模型進化太慢？測試Grok FAST後，我發現：智力提升20%，但短期還不夠用

最近，我沉迷於測試各種AI模型來改寫文章， 試圖找出最適合內容創作的工具。 核心議題是AI在處理複雜任務時的表現， 尤其是像Grok FAST這樣價格僅為一般模型四分之一的「迷你級」選擇。 雖然它聽起來划算，但實際測試卻充滿挑戰， 讓我重新思考AI成長的速度與潛力。 ▋ 在測試改寫文章時， 我發現Grok FAST經常產生「幻覺連結」—— 那些不存在的、虛構的參考來源。 這讓我原本的期待落空： 它雖然便宜25%， 但在生成可靠內容上， 仍遠遠落後於更昂貴的模型。 背景來說， 「幻覺」是AI常見問題， 指模型編造事實， 尤其在低成本版本中更明顯。 我的測試顯示， 簡單改寫還可， 但一涉及事實查證， 就容易出錯。 ▋ 複雜任務的挑戰 過去，我多次嘗試讓AI處理高難度工作， 例如從一篇文章中提取六個關鍵重點， 並為每個重點梳理大標、主標和小標。 結果很清楚： 只有「越聰明」的模型才能勝任。 例如，頂級模型如GPT-4能精準結構化內容， 而Grok FAST等低階版往往混亂無章。 這讓我反思： 每年AI模型都在進化， 理論上便宜模型應能逐步

2025年AI影片真實挑戰：4步驟克服連貫性難題，遠非頭條所說的取代好萊塢

YouTube頻道主Jeff Su在最新影片中直擊AI影片生成的現實面，粉碎了媒體頭條中「AI即將取代好萊塢」的迷思。作為一位專注AI工具實戰的內容創作者，Su透過生動示範和簡單類比，揭示AI影片雖強大卻受限於「連貫性」瓶頸。他強調，目前AI能輕鬆產生逼真片段，但要串聯成完整故事，仍需特定工作流程。這不僅適用於YouTuber或電影製作者，更為2025年AI應用提供實用洞見。 Jeff Su一開頭就駁斥媒體炒作，他表示：「如果你相信頭條，好萊塢電影產業將在幾分鐘內被AI取代。但事實上，我們還遠遠不夠。」 Su使用ChatGPT類比說明AI的強項與弱點：當要求ChatGPT撰寫電視劇開場場景時，它能在數秒內產生包含設定、角色和劇情的腳本；續寫下一場景時，AI能「記住」前情，維持角色、設定和故事的一致性。這突顯AI在文字生成上的連貫優勢。 然而，轉移到影片領域，情況大不同。Su指出，連貫性是AI影片生成的最大障礙。即使使用先進工具如Google的Veo app（Su稱之為Flow），AI也難以維持跨場景的角色外貌、聲音和背景穩定。 示範AI影片的強大與局限 Su親自示

如何10倍提升AI程式設計效率？Archon官方指南大公開

在AI程式設計領域，工具層出不窮，但如何讓人類與AI真正深度協作，卻是許多開發者面臨的痛點。Cole Medin，這位AI程式設計專家，在最新YouTube影片中推出Archon的官方指南，這款工具被譽為「AI編碼的命令中心」。Archon不僅管理知識庫和任務，還能無縫連接各種AI編碼助手，如Claude或Cursor，讓開發者重掌主導權，同時放大AI的潛力。影片詳細拆解了Archon的優勢、安裝步驟與實戰應用，揭示如何將AI工作流程效率提升10倍以上，為程式設計者帶來革命性改變。 當前AI編碼助手如Claude、Cursor或Codeium，雖然強大，但往往過度自動化，導致開發者被排除在關鍵決策之外。Cole Medin指出：「AI編碼助手目前處理太多內部事務，例如直接搜尋網路獲取外部文件，或自行建立任務清單，但我們無法參與這些過程。」 這帶來核心問題：開發者無法選擇知識來源，僅能依賴AI的通用搜尋，導致輸出品質不穩；同時，AI的內部任務管理讓人類難以介入，無法即時調整方向。Archon填補此空白，作為人類與AI協作的橋樑，提供美觀的使用者介面，讓開發者管理專案、任務及自訂知

如何從網上陌生人偷學 AI？Jeff Su 揭露 3 步驟加速成長的秘密！

在 AI 快速演進的時代，如何高效學習新技能成為眾多學習者的痛點。知名 YouTube 創作者 Jeff Su 在他的最新影片中，分享了一種源自教育理論的實用方法：透過「鷹架式學習」（scaffolding）來觀察陌生人的 AI 創作過程，從而加速自身進步。Jeff Su 作為一位專注生產力和科技分享的內容創作者，這次示範了如何利用免費工具，從零開始掌握 AI 應用，讓觀眾不僅理解概念，更能立即實踐。 鷹架式學習源自教育領域，指的是提供臨時支持，讓學習者逐步掌握超出當前能力的複雜任務。Jeff Su 強調，這種方法不僅適用於傳統教學，在 AI 學習中同樣強大。他表示：「在教育中，有一個概念叫 scaffolding。它是用臨時支持來學習超出你目前能力範圍的東西。我至今仍用它來提升 AI 技能。」 這種方法的核心在於「借力」他人經驗，避免從頭摸索。Jeff

如何在幾秒內將PDF、音頻變成AI知識庫？Dockling工具讓RAG效率翻倍！

在AI時代，大型語言模型（LLM）的知識往往過於泛化，無法應對最新或特定資料，這成為開發者面臨的重大挑戰。YouTube頻道創作者Cole Medin在這部影片中，深入剖析Retrieval Augmented Generation（RAG，檢索增強生成）技術的核心痛點，並介紹開源工具Dockling如何解決檔案處理難題。作為AI代理開發專家，Medin不僅示範了Dockling的實作步驟，還分享了一個完整RAG模板，讓任何檔案——從PDF到音頻——都能在數秒內轉換為LLM的專屬知識庫。這不僅提升了AI應用的精準度，更為企業和個人開啟了高效資料驅動的創新之路。 RAG技術是AI領域的熱門議題，它允許LLM透過外部知識庫擴展能力，讓模型成為特定領域的專家，例如會議記錄或業務流程。Medin指出，RAG的關鍵在於資料準備階段：「將文件準備好放入向量資料庫的步驟，可能非常困難，尤其是當我們沒有理想的Markdown格式純文字文件時。」 傳統方法如直接將文件丟入ChatGPT，遠遠不夠。對於PDF、Word文件、音頻或影片，提取原始文字往往費時費力。Dockling作為免費開源Pyth