1️⃣ 不是平台後台可以拉的那種
不是 Amazon、Walmart 後台那種 — 那個有工具可以拉。我說的是散落在各個角落的真實用戶聲音：
- 📌 YouTube 影片下面的留言
- 📌 Reddit 討論區
- 📌 各種科技論壇和測評網站
誰在講我們產品？講什麼？競爭對手的用戶在抱怨什麼？有什麼我們可以改的？
這些資訊對產品決策超重要，但收集過程 — 有做過的都知道有多無聊。
2️⃣ Before：一個人做一整天
以前的流程：一個一個網站去翻 → 看到相關的就複製 → 貼到 Google Sheet → 手動分類正面、負面 → 整理出重複問題 → 跟競品做對比。
一個人可以做一整天。每週都做。
3️⃣ After：15 分鐘搞定
後來我用 AI 建了一個自動化系統：
- ✅ 自動去不同平台抓評論
- ✅ 自動分類正面負面
- ✅ 找出重複出現的關鍵問題
- ✅ 跟競品做對比
- ✅ 生成一份報告
15 分鐘跑完。以前一整天翻網站的工作，現在我只看報告、做決策。
4️⃣ 重點不在工具
很多人問我用了什麼工具。但工具每個月都在變 — 上個月還好用的，這個月可能就過時了。
真正值得學的，是怎麼自己建一個解決你問題的系統。不需要會寫程式，不需要技術背景 — 你需要的是知道怎麼把 AI 工具串起來。
這個能力不會過時。在 AI 每週都出新東西的時代，「會用工具」跟「會建系統」的差距只會越來越大。