為2026 年尋找下一個月收入超過1 萬美元的創業想法提供了30 種實用方法 來自@gregisenberg 的帖子，提供了30 種方法，主要圍繞觀察線上社群、技術趨勢和用戶痛點，利用AI 和智能體來建立產品或服務。 Greg 強調，機會往往隱藏在日常抱怨和重複任務中，透過系統化挖掘可以轉化為可獲利的解決方案。 1. 閱讀GitHub 問題，尋找開發者一再忽略的痛點－這些都是潛在的產品需求來源。 2. 在Reddit 設定關鍵字警報，例如“我希望有人能建構…”，並驗證需求強度。 3. 圍繞Upwork 上單一、高薪的垂直重複任務建構智能體。 4. 監控API 變更日誌，並在變更發布當天建立整合工具。 5. 使用ChatGPT 總結Chrome 商店的一星評價，並修復前三大投訴。 6. 審計瀏覽器開發工具，找出power 用戶仍需手動操作的部分。 7. 逆向工程Product Hunt 熱門產品，然後應用AI來改進它們。 8. 閱讀YouTube 教學評論，辨識觀眾仍無法理解的內容。 9. 觀察Twitch 主播，記錄中斷他們流程的工作流程。 10. 掃描招募廣告中反覆出現的「必備」工具，並建立更簡單的版本。 11. 挖掘像Google 這樣的公司廢棄項目，並重新推出最佳的。 12. 將新的AI 研究論文實現為可用的Web 應用。 13. 探索Reddit 的細分子版塊，找出每週反覆出現的問題。 14. 查看SaaS 產品的功能請求，建構大公司延遲推出的功能。 15. 連線尚未互通的開源工具。 16. 追蹤「Chrome 擴充用於X」的搜尋量，以發現新需求。 17. 將頂級擴展描述輸入GPT，請求鄰近產品想法。 18. 使用Perplexity 等工具深度研究播客轉錄，挖掘人們日常挫敗感——這些直接指明建構方向。 19. 追蹤熱門新創公司的變更日誌和技術堆疊遷移，建立缺少的連接件。 20. 查看Zapier 最常用的自動化流程，每個都可能成為自主智能體。 21. 使用SerpAPI 追蹤「AI 用於X」或「智能體用於X」的搜尋查詢。 22. 分析公開的Notion 模板，並圍繞它們建立垂直智能體。 23. 在LinkedIn 瀏覽人們所描述的手動資料任務，並將其產品化。 24. 觀察新創公司如何用ChatGPT 處理客戶支持，並從中創建垂直智能體。 25. 將細分目錄（如律師、治療師、房產經紀人）重建為AI concierge 服務。 26. 創建智能體，接觸到枯燥的SaaS 類別，如採購、合規、人力資源運作。 27. 閱讀AI 模型提供者的變更日誌，並在新功能出現當天建置工具。 28. 找出公司所依賴的電子表格，並用AI 儀表板取代它們。 29. 識別按項目收費的代理機構，將其工作產品化為帶有智能體的訂閱SaaS。 30. 作者提到自己建立了一個自動化這些過程的工具（連結提供），每天免費提供一個創業想法，並有付費計畫包括AI 智能體支持，以激發創意。 貼文結尾的Greg 總結了核心洞見：下一個大想法可能藏在評論線程中；每個線上抱怨都是免費焦點小組；追逐摩擦點，每個痛點都是一張地圖，透過連貫解決形成不可或缺的工作流程；每個重複任務都是等待智能體的商業模式；網路不斷留下線索，只需傾聽。
