Y Combinator：為什麼垂直 AI 代理的規模可能比 SaaS 大10倍
重點整理
1. 市場潛力：
- 垂直 AI 代理的市場規模可能比 SaaS 大10倍，潛在價值超過 3000 億美元。
- 競爭環境已從 OpenAI 獨大轉為群雄逐鹿，市場進入黃金期。
- 比 SaaS 更高效，能同時降低軟件和勞動成本。
- 尤其適合小型公司，減少人力需求。
- 技術快速進步，未來將取代某些團隊和職能。
3. 進入市場策略：
- 避免直接賣給會被AI取代的團隊，應針對高層決策者。
- 專注於枯燥、重複性行政工作（如“傳遞奶油的任務”），這些領域有巨大商機。
4. 成功案例：
- Momentic.ai（QA測試自動化）、Kapa.ai（開發者支援聊天機器人）、Trysailent.com（汽車貸款催收AI語音）均取得顯著成功。
5. 未來趨勢：
- AI 工具將通過擴展上下文窗口，幫助管理大型組織。
- 垂直AI代理將保持專業化，而非整合成單一平台。
思維邏輯自我訓練方案
一、 核心目標：
系統性地提升資訊處理、邏輯分析、結構化思考、問題解決及清晰表達的能力。
熟練運用多種思維模型與工具，內化為思考習慣。
建立持續學習與反思的個人成長循環。
二、 訓練原則：
遵循「輸入 -> 消化 -> 整理 -> 輸出 -> 覆盤」的核心流程。
刻意練習，將抽象的思維過程具象化。
理論與實踐結合，在實際應用中學習和掌握思維工具。
循序漸進，從掌握單一工具到綜合運用。
三、 訓練週期與頻率：
建議週期： 以「週」為單位，每週專注於一個特定主題、問題或一項思維工具的應用。時間投入： 根據個人情況，建議每日投入 30-60 分鐘，或每週固定安排數小時進行。
四、 每週訓練步驟：
(階段一：輸入 Input - 約 1-2 天)
確定主題： 選擇一個本週想深入了解的議題、工作/學習中遇到的問題、或感興趣的知識領域。
多元收集： 針對主題，刻意從不同來源獲取資訊（閱讀文章/書籍、觀看教學影片、收聽Podcast、與人交流討論、觀察現象）。
練習重點： 留意資訊來源的可靠性，嘗試接觸不同觀點 (參考 "知識收集三角" 概念)。
產出： 筆記、重點摘要、資料連結清單。
(階段二：消化 Digestion - 約 1 天)
理解內化： 回顧收集到的資訊，用自己的話語複述核心內容。
提問探索： 運用 5W2H 方法對資訊進行提問，確保全面理解。
這是關於 誰 (Who) 的事？什麼事 (What)？何時 (When) 發生？何地 (Where) 發生？為何 (Why) 如此？如何 (How) 運作/發生？多少 (How much) 成本/影響/程度？
練習重點： 找出資訊中的關鍵點、模糊處或未解疑問。
產出： 關鍵問題清單、初步的個人理解摘要。
(階段三：整理 Organization - 約 2 天)
選擇工具： 根據本週主題的性質和目標，選擇 1-2 個圖表中提到的思維工具進行應用：
理解核心/目的： 嘗試用 黃金圈法則 (Why-How-What) 重新梳理。
分類/窮盡： 嘗試用 MECE原則 將資訊進行結構化分類。
構建論述/提案： 嘗試用 SCQA架構 組織一個簡短的論述。
總結經驗/案例： 嘗試用 STAR原則 梳理一個相關的個人經驗或看到的案例。
動手實作： 利用選擇的工具，將消化後的資訊繪製成心智圖、流程圖、大綱、表格或結構化筆記。
練習重點： 強迫自己將思緒「視覺化」或「結構化」，而不只是停留在腦中。
產出： 結構化的筆記、心智圖、草稿、框架圖。
(階段四：輸出 Output - 約 1 天)
選擇形式： 根據整理後的成果，選擇一種方式進行輸出（參考 "思維輸出應用方式"）：寫作： 撰寫一篇短文、摘要報告、部落格文章。
口語： 向朋友、同事或家人清晰地講解你的理解或整理結果（計時練習，如 3 分鐘）。
應用： 構思一個解決方案的初步框架、制定一個行動計畫。
教學： 製作簡單的教學材料（如幾頁簡報）分享給他人。
執行輸出： 完成所選的輸出任務。
練習重點： 檢驗自己是否能將整理後的思路清晰、有條理地表達出來。
產出： 文章草稿、演講稿、簡報、對話記錄、解決方案草案等。
(階段五：覆盤 Review/Reflection - 約 1 天)
回顧過程： 審視本週從輸入到輸出的整個過程。
哪個階段最順利？哪個階段最困難？為什麼？
使用的思維工具是否有效？如何能用得更好？
輸出成果是否達到預期？表達是否清晰？邏輯是否連貫？
記錄反思： 寫下本週的學習心得、遇到的困難、以及下週可以改進的地方。
練習重點： 誠實面對自己的不足，思考具體的改進方法。
產出： 學習日誌、反思筆記、下週改進點。
五、 工具與資源：
核心工具： 深入學習並練習圖中提到的模型：黃金圈法則 (Golden Circle)、5W2H、MECE、SCQA、STAR。可以透過網路搜尋、閱讀相關書籍來了解其具體用法和範例。
輔助工具： 使用筆記軟體 (如 Evernote, Notion)、心智圖軟體 (如 XMind, MindMeister) 來輔助整理和視覺化思考。
六、 追蹤與評估：
學習日誌： 定期記錄訓練過程、使用的工具、遇到的困難和心得。
成果檢視： 定期回顧自己的輸出成果（文章、報告、簡報等），評估其結構性、邏輯性和清晰度是否有提升。
尋求反饋： 將自己的輸出成果分享給他人，尋求建設性的意見。
自我定位： 對照圖中的 "思維層次定位"，評估自己目前的能力水平以及希望達到的目標。
七、 心態與承諾：
耐心與堅持： 思維能力的提升需要時間和持續的努力，接受過程中的挑戰。
開放心態： 勇於嘗試新的思考工具和方法。
刻意練習： 將思維訓練融入日常工作和學習中，尋找應用場景。
如何開始：
選擇一個你感興趣或需要解決的簡單主題。
完整地走一遍「輸入 -> 消化 -> 整理 -> 輸出 -> 覆盤」的流程。
在「整理」階段，先專注練習一種思維工具（例如，先從 5W2H 或 MECE 開始）。
完成第一個週期後，根據反思調整下週的計畫。
這是一個可供您參考的基礎方案，請根據您的實際情況（時間、目標、興趣）進行調整和客製化。祝您訓練順利，思維能力不斷提升！
Photo by Wang Joan
中國沒有不痛，但選擇了不跪
這不是對抗，而是試圖建立一種新平衡
一種不再由單一國家主導的國際秩序。
接下來，
這場「誰先讓步就輸一半」的博弈才剛開始。
全球投資人、製造業、政策制定者，
都是中美賭桌上的籌碼 與 犧牲品。
《黑鏡》的陰影：當悲觀論述獨舞，我們該如何擁抱科技的未來？
《黑鏡》第七季最近在 Netfilx 上映，自從《黑鏡》問世以來，這部影集以其對現代科技可能帶來的反烏托邦未來描繪，在全球範圍內引起了廣泛的關注和討論。它以尖銳的視角，探討了社交媒體、人工智慧、虛擬實境等技術的陰暗面和潛在風險。無疑，《黑鏡》在提出警示和引導觀眾反思方面發揮了重要作用。然而，若仔細審視其敘事模式，會發現其傾向於只談技術的風險，卻鮮少提及甚至刻意迴避了技術變革如何使我們的現在生活遠比過去更加便捷、健康和豐富。這種片面的悲觀論述，雖然引人入勝，卻可能在無形中傳播對未來的恐懼，讓公眾對技術變革心生畏懼。
《黑鏡》的每一集都像是一個獨立的短篇故事，精心設計了某項技術走向極端或被濫用時可能產生的恐怖後果。它展現了評分系統如何演變成壓迫性的社會階級工具；展現了記憶儲存和回放技術如何困住個體，剝奪他們向前看的能力；展現了虛擬世界如何模糊現實界線，甚至被用來施加極致的懲罰。在這些故事中，技術往往扮演著反派的角色，是引發混亂、痛苦和非人化的根源。影集擅長捕捉我們在技術快速發展浪潮下的不安感，並將這些不安放大到極致，構築出一個個令人毛骨悚然的未來圖景。
這種敘事策略的有效性在於其震撼力，但其危險性也在於此——它營造了一種「技術原罪論」的氛圍。觀眾在反覆接受技術導致災難的故事洗禮後，很容易產生一種「技術是危險的，最好停下腳步」的結論。影集通過一系列極端的負面案例，成功地向人們傳播了對未來的恐懼，讓人們看到技術變革的巨大潛在風險，卻忽略了這些技術本身所蘊含的巨大潛在益處，以及它們已經為人類生活帶來的翻天覆地的正面變化。它讓我們害怕前進，害怕改變，害怕去探索那些未知但可能充滿希望的領域。
然而，如果我們真正渴望一個更美好的未來，一個能夠解決當前及未來人類面臨的巨大挑戰（如氣候變化、疾病、資源短缺、貧富差距等）的未來，我們幾乎只有依靠技術。回顧人類歷史，每一次重大的進步都與技術的突破息息相關，從火的發現、輪子的發明，到印刷術、電力、醫療技術，再到網際網路和人工智慧。技術一直是提高生產力、改善生活品質、拓展人類認知邊界、甚至促進社會公平和溝通的關鍵引擎。未來的醫療突破、清潔能源的普及、教育資源的均等化、應對自然災害的能力提升，無一不需要依賴於技術的進一步發展和創新。
《黑鏡》的警示是寶貴的，它提醒我們在使用和發展技術時必須保持警惕，深思熟慮其倫理和社會影響。但我們不能因為害怕潛在的風險，就裹足不前，拒絕擁抱技術。真正的挑戰不在於阻止技術的發展（這既不可能也不可取），而在於如何引導技術朝著符合人類整體福祉的方向發展。這需要的不僅是警惕，更需要的是積極的參與、規範的建立、教育的普及以及對技術潛力的信心。
《黑鏡》為我們敲響了警鐘，但它描繪的悲觀未來不應成為我們唯一的想像。我們應該從其警示中汲取教訓，同時也要認識到技術作為一種工具的巨大潛力。只有勇敢地面對挑戰，以開放而非恐懼的心態，負責任地推動技術創新和變革，我們才能真正掌握自己的命運，建設一個不僅僅是「不那麼糟糕」，而是真正「更美好」的未來。因為，如果放棄技術這把鑰匙，通往那個美好未來的大門將永遠無法開啟。
