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为 2026 年寻找下一个月收入超过 1 万美元的创业想法提供了 30 种实用方法 来自 @gregisenberg 的帖子，提供了 30 种方法，主要围绕观察在线社区、技术趋势和用户痛点，利用 AI 和智能体来构建产品或服务。Greg 强调，机会往往隐藏在日常抱怨和重复任务中，通过系统化挖掘可以转化为可盈利的解决方案。 1. 阅读 GitHub 问题，寻找开发者反复忽略的痛点——这些是潜在的产品需求来源。 2. 在 Reddit 设置关键词警报，如“我希望有人能构建……”，并验证需求强度。 3. 围绕 Upwork 上单一、高薪的垂直重复任务构建智能体。 4. 监控 API 变更日志，并在变更发布当天构建集成工具。 5. 使用 ChatGPT 总结 Chrome 商店的一星评价，并修复前三大投诉。 6. 审计浏览器开发工具，找出 power 用户仍需手动操作的部分。 7. 逆向工程 Product Hunt 热门产品，然后应用AI改进它们。 8. 阅读 YouTube 教程评论，识别观众仍无法理解的内容。 9. 观察 Twitch 主播，记录中断他们流程的工作流。 10. 扫描招聘广告中反复出现的“必备”工具，并构建更简单的版本。 11. 挖掘像 Google 这样的公司废弃项目，并重新推出最佳的。 12. 将新的 AI 研究论文实现为可用的 Web 应用。 13. 探索 Reddit 的细分子版块，找出每周反复出现的问题。 14. 查看 SaaS 产品的功能请求，构建大公司延迟推出的功能。 15. 连接尚未互操作的开源工具。 16. 追踪“Chrome 扩展用于 X”的搜索量，以发现新需求。 17. 将顶级扩展描述输入 GPT，请求相邻产品想法。 18. 使用 Perplexity 等工具深度研究播客转录，挖掘人们日常挫败感——这些直接指明构建方向。 19. 跟踪热门初创公司的变更日志和技术栈迁移，构建缺失的连接件。 20. 查看 Zapier 最常用的自动化流程，每个都可能成为自主智能体。 21. 使用 SerpAPI 追踪“AI 用于 X”或“智能体用于 X”的搜索查询。 22. 分析公开的 Notion 模板，并围绕它们构建垂直智能体。 23. 在 LinkedIn 浏览人们描述的手动数据任务，并将其产品化。 24. 观察初创公司如何用 ChatGPT 处理客户支持，并从中创建垂直智能体。 25. 将细分目录（如律师、治疗师、房产经纪人）重建为 AI concierge 服务。 26. 创建智能体，接入枯燥的 SaaS 类别，如采购、合规、人力资源运营。 27. 阅读 AI 模型提供商的变更日志，并在新功能出现当天构建工具。 28. 找出公司依赖的电子表格，并用 AI 仪表盘替换它们。 29. 识别按项目收费的代理机构，将其工作产品化为带有智能体的订阅 SaaS。 30. 作者提到自己构建了一个自动化这些过程的工具（链接提供），每天免费提供一个创业想法，并有付费计划包括 AI 智能体支持，以激发创意。 帖子结尾的 Greg 总结了核心洞见：下一个大想法可能藏在评论线程中；每条在线抱怨都是免费焦点小组；追逐摩擦点，每个痛点都是一张地图，通过连贯解决形成不可或缺的工作流；每个重复任务都是等待智能体的商业模式；互联网不断留下线索，只需倾听。
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
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分享一些好用、优雅的 AI 、工作流和创作方式，一起边学边做，前字节coder, Al and tech Educator, LearnPrompt founder
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行道途中。非求速成，惟求通达。 2023 年扎进AI ，打通Know-How，不少赚钱项目，踩过坑，也见过光。 围城里待得够久了，出来聊聊世界，聊聊技术、聊聊赚钱。
咦？微软似乎要为 Windows 11 带来触觉反馈功能，进行某些操作时设备将发出轻微震动提醒用户。触觉反馈在智能手机和平板电脑中很常见，部分 PC 例如联想 ThinkPad 和微软 Surface 也支持类似功能，还有部分鼠标也支持触觉反馈，后续或许用户可以直接在 Windows 11 设置里开启和调整触觉反馈。
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最近真有点看不下去。 让下属做个调研，结果通篇都是官话套话：“旨在”、“不是而是”、“立足于”这类词汇。 我随口问一句：数据哪来的？ 答：deepseek查的。 拜托，好歹用个 Gemini Deep Research 这类 Agent 产品啊，至少能把不同来源和数据链都串起来。 现在这种AI查AI写AI总结的调研，最后剩下的只有幻觉了，还费了电。 想起之前跟某医院的医生聊，准备给他推一个AI工具。 医生没说不需要，也没说需要，只淡淡一句：就不是特别好。 他说，现在有研究生帮他查论文和看文献，再做个手动总结，这个过程本身就是督促学生学习，用了 AI 就少了学习这个过程。 AI当然能更快，但有些慢才是思考发生的地方。 思考该慢，执行要快，共勉。
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