前陣子我在一篇「地理套利」的文章中提到： 與其盲目找 idea，不如去 Reddit 或 X 挖真實需求。 說幹就幹。因為 X 的 API 太貴，我先從 Reddit 下手，這是一條我驗證過的低成本路徑： 數據源：用 http://pullpush.io 抓 Reddit 的歷史貼文（非官方 API，不能查最新，但夠用了）。 篩選機制：鎖定最熱門的 1000 個子版面，過濾出討論熱度較高的貼文（留言數 > 30）。 AI 分析：接 OpenAI 的 API，使用 gpt-4o-mini，讓模型去掃這些討論串，從裡面找出使用者的「抱怨痛點」或「主動尋找解決方案」的內容，自動歸納潛在商業需求。 選 gpt-4o-mini 的原因：快、便宜，分析文字語意完全夠用。 這個專案從前端到後端、從資料抓取到讓 AI 整理需求，全程 vibe coding。 開 GPT-5.1 的 Thinking 模式跟 AI 討論想法、生技術 spec，然後整包丟給 Codex 生成程式碼。 電腦放著跑了一整個下午，最後跑出了近千個討論熱度較高的潛在需求。 不過仔細看，這近千個需求裡面： - 很多太空泛 - 很多沒有商業價值 - 很多難做、沒必要做 - 很多純抱怨不算需求 但這無所謂，因為最硬的原始資料（熱門貼文＋評論）已經有了，剩下的就是篩選。 而篩選，剛好是 AI 最拿手的事情。 接下來我會讓 AI 做商業潛力評分（0–100 分）： - 潛在市場 - 解決方案複雜度 - 市場競爭程度 - 成本、風險、維運難度 綜合給分後，再從得分最高的前 50 個，人工慢慢挑。 這套流程，本質上就是一個 AI 版「挖 idea 的自動化工廠」。 成本低、速度快，而且找出來的都是經過網友討論驗證過的真實需求，而不是自己瞎想。 我也不知道最後煉蠱會煉出什麼。 有挖到特別的，再跟大家分享。(Benson Sun)