Vista電子報 No.107：【客座電子報】一人公司 × AI：把個人產能放大成一間公司
用系統取代靈感，用 AI 放大每一步。
余文皓（Wen-Hao Yu），在科技業闖蕩 15 年，歷任工程師、PM、數據分析師，Minerva University 研究所畢業後決定不回去上班，目前是 AI Solo Builder。四個月做出 AI Resume Advisor（AI 履歷診斷工具），上線後才發現推廣比開發更難，於是開始在 Facebook 寫東西，四週內追蹤從 200 漲到超過 2,000。後來又花三天做了 NeatToolkit（免費 AI 工具站），上線第一天 4,000 人造訪。目前在 yu-wenhao.com 記錄用系統和 AI 槓桿一步步接近自由的過程。
嗨，我是余文皓。在科技業待了十五年，寫程式、做產品經理、做數據分析。PM 做最久，快十年。做愈久，愈覺得在原地踏步。每天的精力都花在讓別人同意我做事上面。
有一次我認真想了一下：如果五年後什麼都不變，我的生活是什麼樣子？答案太清楚了。而那個清楚，讓我很不安。
去年研究所畢業後，我決定不回去上班，一個人試試看。
去年底，我花了四個月做出一個完整的 AI 產品——後端 API、Web App、Chrome Extension，全部一個人獨力完成。以前如果需要開發這些東西，可能需要一整個團隊，但 AI 讓一個人扛完前端、後端、測試與部署，這一切變成可能的事。
上線那天很興奮，覺得最難的部分結束了！
結果發現，做出來才是開始。壓根兒沒人知道這個東西存在。
一月初，我開始在 Facebook 上寫東西。沒預算、沒人脈，能做的就是把自己在做的事講出來。
那時候我的追蹤大概 200 人，全部是認識的人。四週後，超過 2,000 人追蹤我。多出來的人，沒有一個我認識。
老實說，我不是擅長寫作的人。我是工程師。我從來沒想過自己會靠「寫東西」讓陌生人認識我。
這篇文章是我這段時間的完整紀錄——怎麼從做出東西卻沒人知道，慢慢地做到不認識的人主動來找我。老實說，這不是什麼天才行銷策略，全都是自己一步一步試出來的。
如果你也在做自己的東西——不管是產品、內容還是服務——我踩過的坑和學到的東西，應該對你有用。
花四個月做產品，結果沒人知道
回想當初，辛苦做出來的產品上線了。有人用了，也給了好評。
但問題是：沒什麼人知道。
我試了很多管道。Reddit 發文，被 spam filter 自動擋掉。LinkedIn 發了幾篇介紹，觸及低到可以忽略。去求職社群分享，馬上被管理員刪文——「禁止工具推廣」。我沒有預算買廣告，自然也不認識什麼具有影響力的 KOL。
說真的，這大概是做產品的人最容易掉進去的陷阱：
以為把東西做好，別人自然會來。
不會的。
想了很久，發現唯一不花錢的方法，就是把我知道的東西寫出來。不推銷，就是分享我在做什麼、學到什麼。讓有興趣的人自己找上來。
寫了十五篇文章，追蹤幾乎沒動
決定開始寫之後，我在 Facebook 上發文：寫 AI 工具的使用經驗、一人公司的思考、日常在做的事。
前幾週寫了 15 篇。追蹤數幾乎沒動。
那些文章大部分是短篇——分享一個連結加幾句心得、貼一張截圖寫幾行想法、或是一些日常隨筆。我覺得我在做的事情很有趣，但按讚的人永遠是那些本來就認識我的朋友。
坦白說，這個階段滿挫折的。花時間寫了東西，放到網路上，然後什麼都沒發生。
但後來回頭看，這段時間最有價值的不是那 15 篇文章，而是我學到了一件事：短篇、隨意的分享，幾乎不會帶來新的讀者。
後來我覺得，剛開始經營的時候，前期沒反應其實是正常的。重點不是放棄，是觀察什麼沒用——因為知道什麼沒用，就離知道什麼有用很近了。
一篇文章，比前面十五篇文章加起來還有效
第三週，我寫了一篇長文。
那篇文章講的是我每天在用的一套 AI 個人管理系統——自動生成工作摘要、追蹤目標進度、掃描郵件、甚至幫我從網路上找寫作靈感。我只是把日常在用的東西整理出來，覺得對別人應該也有用。
發出去之後：90 次分享、200 多個讚。
那是我第一次感覺到，連不認識的人都在看我寫的東西。
我開始理解一件事：
大家真正在意的，不是我寫了什麼？而是，我寫的東西對他們有沒有用？這兩件事情看起來很像，但差別很大。
數據說了什麼
我得說，這個發現不是感覺，而是來自數據的洞察。
回顧前四週，我把所有文章分成兩類，也就是深度實用的文章和淺短的隨筆。結果是這樣的：深度文章（3 篇）的總瀏覽量 500,000+，遠勝過淺短文章的不到 5,000。而深度文章所帶來的追蹤增加了 1,800 多，也大幅超越淺短文章的 43。
換句話說，那 3 篇文章所帶來的追蹤，比其他 15 篇加起來多了不知道多少倍。
什麼樣的內容會被分享？
回頭拆解那幾篇有效的文章，我發現它們有 4 個共同點：
1. 搭上正在熱的話題
嗯，這不是刻意追熱點，但如果自己在做的事正好跟某個趨勢重疊，那就是最好的時機。比如有一個叫 OpenClaw 的 AI 工具突然在開發者圈爆紅，我自己也在用，就把安裝過程、部署成本的計算、安全性的研究寫出來。Facebook 瀏覽次數超過 20 萬，Blog 的完整版更被 Google 排到搜尋第一名。重點不是追逐熱點，而是我本來就在用這個東西，所以寫出來的都是真實經驗。
2. 極度實用
讀完可以直接照做，不用再 Google。我後來觀察到，讀者收藏和分享的動機，簡單來說就這兩個：以後會用到和這個對朋友也有用。所以，我後來在寫文章的時候，都會問自己：看完這篇文章，讀者還需要再去其他地方找答案嗎？如果需要，那就是我還沒寫透徹，深度也沒寫夠。
3. 個人真實經驗
不是整理別人講過的東西，是我自己踩過的坑、用過的工具和跑過的流程。處在這個資訊爆炸的年代，網路上各式各樣的整理型內容太多了，但「我實際試過，這是結果」類型的內容卻很少。換句話說，真實感是信任的來源。
4. 有深度
長文、完整的工作流和實際用的工具清單，不是因為篇幅很長就好，是因為深度本身就是稀缺的。大部分人只願意花五分鐘寫一篇貼文，但如果你願意花一個下午把事情講清楚，這件事本身就會被注意到。
核心就一句話：不是寫多，是要寫對。換句話說，3 篇有用的文章，效果大過 15 篇隨意的分享。
花三天做免費工具，一天來了四千人
寫文章讓我有了追蹤者，也建立了一些信任。但我的產品——AI Resume Advisor——的能見度還是不夠。直接在文章裡推銷？總感覺不太對。
我換了一個思路：與其推銷，不如先免費給人有用的東西。
花了 3 天，我把自己平常需要但找不到好用版本的工具——圖片去背、影片壓縮、YouTube 字幕下載——做成一個免費網站，叫 NeatToolkit。沒有浮水印、不用註冊、沒有廣告蓋板。嗯，就是乾淨好用。
三天能做完，不是因為功能簡單。是因為我用 AI 寫程式——我決定要做什麼、怎麼做，AI 生成程式碼，我驗收、修正以及部署。同樣的方法，做產品也是這樣。
上線那天，我在 Facebook 分享了一篇介紹文。
結果：
180,000 次觸及
800 次分享
一天 4,000 人造訪
200 多則留言在許願新功能
說真的，這是我從來沒想過的數字。
為什麼免費比推銷有效？
回頭想，這個邏輯其實很簡單——而且不只適用於做工具的人：
人們不會轉發推銷，但會轉發有用的東西。
如果我發表的文章是談到這個免費工具很好用，看到的人會想轉給朋友，因為分享有用的東西讓人覺得貼心。但如果我所發表的文章是呼籲大家快來買我的產品，同樣一群人看到，大概直接滑過去了。
免費的東西，自帶傳播力。
想想看：當一個人把免費工具轉到群組裡，其他人會覺得這人好貼心。轉發的人不覺得自己在幫誰打廣告，他覺得自己在幫朋友。而這，就是免費東西傳得快的原因——每個轉發的人都有自己的動機。
信任，是漏斗的第一層。
先讓人體驗到做的東西是好的。有一天他需要付費服務的時候，不用多說，他會先想到做這個東西的人。
這個邏輯不只適用於做工具。模板、清單、教學或經驗整理，都可以。重點是：對別人有用到會想分享。
一個人持續產出不斷更，靠的不是意志力
回顧這段時間，我寫了 20 篇 Blog、20 篇 Facebook 貼文、發了 5 封電子報，還上線了一個工具網站。
一個人怎麼做到的？
不是意志力。是系統。
老實說，我不是那種每天靈感爆發的人。相反的，大部分時候我坐在電腦前完全不知道要寫什麼。
能持續產出，是因為我建了一套系統，由四個模組串在一起，讓寫東西這件事變成可重複的流程，而不是靠靈感。
1. 12 Week Year：每週都有明確目標
我用一套叫 12 Week Year 的框架來管理產出。核心概念是：把 12 週當一整年來規劃，每週設定具體的工作項目——這週要發幾篇文、寫幾封電子報——每週日打分檢討。
前面提到的那個發現——15 篇淺短文章的瀏覽，加起來不到 3 篇深度文章的 2%——就是在每週回顧的時候看到的。看到數據之後，我立刻調整策略：不再寫淺文，只寫深度文。
不是靠感覺，而是看數字。話說回來，也只有數字才會告訴我該往哪走？
2. AI 自動送靈感：不用刷社群，機器幫我看
前面提到的那套 AI 管理系統，其中一個功能是內容發現。每天凌晨，系統自動掃描 Reddit、Hacker News 等平臺，用 AI 過濾出跟我相關的高互動討論，整理成摘要推送給我。
早上起床時，那些靈感已經在手機裡了。於是，我不用花時間滑社群，也不會漏掉重要的話題。
3. Obsidian 知識庫：每個新發現都會變成未來的素材
當內容發現送來一個有趣的議題，我不會馬上寫成文章。而是先讓 AI 去研究相關的背景知識——這個概念從哪來、別人怎麼用、有什麼正反觀點？
然後，我用自己的經驗去驗證：這個東西我實際試過嗎？結果跟別人說的一樣嗎？哪些適用、哪些不適用？
驗證過的知識，我會整理成一張張知識卡片，存進 Obsidian。用的是 LYT（Linking Your Thinking）的架構——不靠資料夾分類，靠連結把相關的想法串起來。一張卡片可能同時連到「AI 工作流」「一人公司」「內容經營」三個主題。
關鍵是：所有筆記都是純文字的 Markdown 檔案，存在本機，AI 可以直接讀取和搜尋。
這些卡片不斷累積，寫作就變成從知識庫裡組合，而不是發明。換句話說，當素材庫愈深，問題會從不知道寫什麼，變成有太多東西可以寫！
4. AI 當寫作團隊：我決定方向，AI 負責執行
實際開始寫作的時候，我用 Claude Code 當作我的寫作團隊。我決定主題和角度，AI 從知識庫裡找出相關素材、整理成初稿。同一個主題，我會先寫成 Blog 長文，再讓 AI 濃縮成 Facebook 的精華版，再改寫成電子報的故事版。
一個人要經營多個平臺，不可能每篇都從頭寫。一份內容多種形式，花的時間不是兩倍，但觸及是兩倍。
這四個模組串起來，就是我的系統。先想清楚方向，再建一套會自己跑的流程，AI 放大每一步的效果。不需要靈感爆發，不需要超強意志力。方向對了，系統會推著你往前走。
結語
AI 進步的速度，快到讓人焦慮。每個月都有新模型、新工具和新的教學，好像不跟上就會被淘汰。但回頭看這段路，我最大的體會是：工具會一直換，你想成為的那個人不會。 想清楚自己要成為誰，建一套系統每天靠近一點點，AI 是裡面最強的槓桿。方向對了，剩下的就是時間的事。
如果這篇文章裡有哪一段對你有用，我每週寫一封電子報，聊怎麼把 AI 用在真實生活和工作裡，和一路上想通的道理。現在只要造訪 yu-wenhao.com，就可以訂閱。
如果你在做產品、做內容或做自己的事業，覺得有什麼可以一起合作的，也歡迎直接寫信給我。不管是產品合作、教學邀約或只是聊聊，我都很樂意。
作者介紹
余文皓（Wen-Hao Yu），科技業 15 年（工程師、PM、數據分析師），Minerva University 研究所畢業後決定不回去上班，目前是 AI Solo Builder。
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