開頭導言 OpenAI 在 Sam Altman 帶領下推出的「ChatGPT Atlas」宣稱要把瀏覽器帶入「以對話為中心、可自主執行任務」的新時代。YouTuber Matt Wolfe 在發佈當日實機測試，揭露了 Atlas 的核心功能、限制與潛在風險。核心議題是：Atlas 是否真的能以自動化代理（agent）和跨域記憶（memory）取代傳統以分頁/搜尋為中心的瀏覽模式？Sam 在直播中直言：「tabs were great, but we haven't seen a lot of browser innovation since then.」（「分頁很好，但自那之後我們沒看到太多瀏覽器上的創新。」） ChatGPT Atlas
在最新的比較實測中，AI 自動化創作者 Nate Herk（Nate Herk | AI Automation）直言：「In short, my answer is no.」──他認為 OpenAI 在 2025-10-06 推出的 Agent Kit 並不會直接取代已存在多年的開源自動化平台 n8n（初版 2019-10-08）。本文將重組 Nate 的實測內容，逐項分析兩者在使用者門檻、觸發器、工具整合、模型支援、前端嵌入（UI）與部署控制等關鍵面向，並呈現評分數據與原文引言，供想選用或評估平台的讀者做出判斷。 * Agent Kit（OpenAI Agent Builder）發布日：2025-10-06。設計定位：以「快速、視覺化、
前陣子有位網友問我一個問題，我當時停頓了一下，因為我意識到這個問題問得很好。他問：「到底什麼時候該用 N8N，什麼時候該用 Claude Code？」 我一開始想給出一個簡單的答案，但後來發現——其實沒有簡單答案。真正的分水嶺，不在工具本身，而在於你後來會怎麼活著跟這個東西相處。 ▋ 關鍵不是技術，是你的記憶 想像一下這個場景：你今天花了整個下午設計一個自動化流程。邏輯很複雜，涉及多個 API 串接、條件判斷、資料轉換。當時你腦子很清楚，一切都有道理。然後一周後，你的主管說：「欸，那個流程能不能改一下？」 你打開檔案。看著自己寫的程式碼或配置。三秒鐘後，你的腦子一片空白。 「我當時為什麼要這樣設定？」 這時候，如果你用的是 N8N，你會慶幸自己的決定。因為整個流程就像樂高積木一樣擺在你面前，一眼就能看懂每一步在幹什麼。「啊，這裡是連接 Google Sheets，那裡是做資料過濾，這邊是呼叫 AI API。
在我開始用 Gemini 的 API 之前，我其實在這個問題上卡了很久。你知道那種感覺嗎？就是你明確知道自己想要什麼，但市面上的工具就是不給你。 ▋ 那些沒辦法的時代 最一開始，我想做的事很簡單——從 YouTube 影片裡自動找出特定的畫面。聽起來沒什麼，但當你開始想要把它實際執行出來的時候，馬上就撞牆了。OpenAI 的模型？它們根本不讓你直接處理影片內容。Anthropic 的 Claude？同樣的問題，他們也會限制你對影片的存取權限。就像被隔著一層玻璃，明明看得到東西卻摸不著。 我試過各種繞路。有段時間我想用影片截圖搭配 OCR 去識別，但那效率慘到不行。也想過自己寫爬蟲去抓影片的文字敘述檔，但 YouTube 上大多影片根本沒有，或者敘述檔品質爛到不能用。那段時間我真的很挫折，感覺就像在黑暗裡摸索，不知道哪條路才是出口。 大概花了快要一年的時間，我一直在想同一個問題，嘗試不同的方法，然後一次又一次地失敗。有時候是技術層面的問題，有時候是成本太高根本行不通。那種反覆的無力感，現在回想起來還是有點難受。 ▋ Gemini
老實跟你說，你現在看到的我—聲音、影像、文字—大部分都不是我本人。 這聽起來很詭異，我知道。但這正是重點。 我不是隨便玩玩，也不是為了作秀。我是在親身經歷一個別人都在談論、但很少有人真正去試驗的東西：如果AI能掌控你超過80%的線上生產力，會發生什麼事？ ▋ 大多數人的想法都停在20% 現在很多人用AI的方式是這樣的：拿它來寫個開場、潤色個段落、幫忙生成幾張圖。AI扮演的是助手角色，人類才是主導者，還是靠人力來賺錢、維持信譽。這樣當然安全，也很聰明。 但我想知道的是另一個問題。 如果我不是偷偷用AI，而是讓它在前台直接面對你，掌控我80%以上的聲音、文字、影像表現，會怎樣？會崩潰嗎？會被識破嗎？人們會察覺不出來嗎？還是說，這樣的模式本身就會帶來一些我根本預料不到的怪事？ 我沒看過有人真的這樣做過，所以我決定自己試試。 ▋ 為什麼我要這樣折騰自己 你可能會問：「為什麼？這不是自找麻煩嗎？」 確實是。但這就像任何真實的實驗一樣，你不下水，你根本不知道水溫。
▋ 那段沉迷「快速出貨」的日子 說實話，當 Vibe Coding 火起來的時候，我也被那種感覺迷住了。能用 AI 這麼快速地把腦子裡的想法變成產品，那種成就感真的滿到爆炸。我記得有一陣子，我幾乎每週都在做新東西——今天做個 X 功能，明天改個 Y 工具，後天又琢磨起 Z 的變體。身邊的人都在說「哇，你動作好快」，我自己也覺得特別充實，彷彿在衝浪一樣踩著科技浪潮的尖端。 但你知道嗎？那種快不是充實，只是上癮。 我現在還記得最清楚的一個例子——我看到有人用生成式 AI 做出超厲害的產品推介功能，能把一堆圖片一鍵轉成專業級的電商影片。那時候我眼睛都亮了，馬上想「這個我也能做，而且我能做得更好」。花了一個禮拜把 MVP 整出來，還挺自豪的。然後呢？Google 用 Nano Banana
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。
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.
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—
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
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」
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。