策展筆記 Vol.30
順序
🗞️ 社群新知
Boris 不是在用 AI，他是在建立一個可以自己運轉的系統
Boris Cherny 每次分享如何使用 Claude Code 的技巧，總能引起廣大迴響。開發者 Daniel An 甚至把 Boris 四批共 40 個技巧整理成互動網站 How Boris Uses Claude Code，讓更多使用者能一覽 Boris 的使用方法。這 40 個技巧讀下來，我覺得 Boris 根本不是在「用 AI」，他是在建立一個可以自己運轉的系統。
核心概念拆解：
這個結論來自四個底層邏輯：
⇨ 把 Claude 當員工管理：CLAUDE.md 是員工手冊、slash commands 是標準作業程序、subagents 是分工部門、hooks 是品管機制。這更像是一套管理系統，不只是工具操作。
⇨ 核心執念是縮短回饋迴路：並行跑多個 worktree、讓 Claude 自己驗證自己的工作——每個設計都在消除人工等待與人工確認，目標是讓系統自己跑完、自己檢查、自己修正。
⇨ 每次互動都在累積複利：CLAUDE.md 每次出錯就新增一條規則、skills 跨專案複用。他每做一件事，下次就比這次更快。時間越長，系統越聰明。
⇨ 預設 AI 會犯錯，所以把防錯內建進流程：Plan Mode 先規劃再執行、沙盒隔離、驗證迴路——不是等問題出現才修，而是一開始就設計好防護。
操作示例：
兩個今天就能試的做法：
⇨ 員工管理：開一份文件，寫下你希望 AI 每次都遵守的規則——你的語氣偏好、輸出格式、不要做的事。每次開新對話就貼進去。這就是你的 CLAUDE.md。
⇨ 累積複利：每次 AI 給了不好的輸出，修正完之後把那條修正加進上面那份文件。下次同樣的問題就不會再出現。
大多數人用 AI 的方式是線性的：一個問題，一個回答，結束。Boris 的系統是複利的：每次互動都在更新規則、沉澱知識、縮短下一次需要人工介入的環節。
管理思維、回饋迴路、複利機制、預設失敗——這四個邏輯合在一起，讓 Claude 不只是一個被呼叫的工具，而是一個會隨時間變得更懂你的系統。這才是 40 個技巧真正在示範的事。
💡 創作者觀點
郭政佑 Kevin：一週產出 15 篇，他只花了半天
（圖片來源：創作邦週報 #037 一週產出 15 篇非 AI 內容，我卻只花了半天？揭秘我的高效工作流）
很多創作者的卡點不是靈感不夠，而是時間不夠。每天擠出一小時寫作，光是「進入狀態」就耗掉一半，真正產出的時間所剩無幾。台灣創作者郭政佑 Kevin Design 分享了他今年的內容生產實驗——《一週產出 15 篇社群貼文，核心流程只花了半天。》
Kevin 說：「如果每天都要花一小時寫作，就要經歷一次暖機、開機、寫作的過程。但如果你把這一週七小時集中在一個下午，你只需要暖機一次。」
觀點拆解：
這套方法的底層邏輯來自「批次處理法」。Kevin 引用了一位 Podcaster 的做法：他會在一天之內錄完 8 集訪談，把一週的工作集中在同一個時段完成。關鍵不是他有多少時間，而是他只需要進入「訪談狀態」一次——這個切換成本只付一次，不是每天都付。
Kevin 把這個邏輯套用在內容創作上，拆成三個步驟：
⇨ 平日只收集，不產出：想到什麼點子就丟進筆記，不強迫自己當下寫完。靈感的壓力和產出的壓力分開，兩件事都做得更好。
⇨ 固定一個下午集中輸出：Kevin 用語音輸入取代打字，看著靈感筆記直接「講」出來。打字會讓你一邊輸出一邊自我審查，語音讓你先把東西倒出來，再回頭整理。他說用講的，一小時能產出原本需要多天才能完成的草稿量。
⇨ 後製交給工具：內容講完後，他用 Manus AI 自製了一個排程管理網站（開發費用不到 300 元台幣），自動分段、分配時段、匯出 CSV，再匯入 Publer 一次搞定多平台排程。重複性的後製工作全部自動化，他不碰。
行動應用：
這週試一個最小版本：把你這週想寫的題目先列出來，找一個固定時段一次處理完，不要每天想到才寫。光是把「分散寫」改成「集中寫」，進入狀態的成本就會低很多。
批次處理不是時間管理技巧，是能量管理技巧。你不需要每天都是創作者，你只需要在對的時段，全力做一件事。
⚙️ 創作工具 TOOL
Boring Cash Cow：那些你沒聽過、但正在安靜賺錢的產品
一個幫人產生 email 簽名的網站，一年能賺 70 萬美金？或者一個 Framer 模板網站，一個月賺 3 萬美金？看到這些數字的第一反應通常是：「這樣也行？」Boring Cash Cow 就是專門收錄這類案例的網站，讓你看到那些聲量不高、但安靜賺錢的真實產品。
核心概念拆解：
這個網站最值得留意的，不只是那些讓人驚訝的數字，而是這些產品背後的共同邏輯：賺錢的方式和做什麼，是兩個可以分開思考的問題。
網站上的案例，商業模式五花八門——有靠廣告的、靠訂閱的、靠一次性付費的、靠聯盟行銷的。同樣是做一個小工具，有人向使用者收月費，有人靠流量賣廣告，有人賣 API 授權給開發者。產品本身不一定特別，但找到對的收費邏輯，數字就會很不一樣。
更有趣的是，很多案例不是大團隊做的。個人開發者、一人公司、side project 起家的比比皆是。這讓你看到的不只是「別人的成功案例」，而是「規模跟我差不多的人，在做什麼、怎麼賺錢」。
應用情境
當你在找開發或創作靈感，不知道從哪裡切入，可以來這裡逛。瀏覽幾個案例，問自己：這個產品解決的問題我也遇過嗎？它的收費方式我能不能借用到我的場景裡？靈感有時候不是從零想出來的，而是看到別人驗證過的方向，再找自己的角度。
Boring Cash Cow 在做的事，其實是幫你重新校準對「值得做的產品」的判斷。不是最酷的才值得做，不是聲量最高的才有市場。有時候，解決一個無聊但真實的小需求，反而更有機會做起來。
✍️ 瑞塔反思
嗨，大家開工愉快！塔報來到第 30 期！默默經營這個小小電子報也超過 200 天了，很謝謝大家的支持：）
過年期間讓自己休息了一週，也趁機想了想接下來的內容方向。
最近工作上開始接觸企業導入 AI 的專案，過程中跟同事的一段對話，讓我重新理解了「建 Agent」這件事。
我問同事：在沒有完整資料庫的情況下，怎麼開始建一個 Agent？他說：「先定義這個 Agent 該具備的能力。」把你希望它會做的工作項目列出來，按優先順序排成能力 roadmap，再餵它所需資料——這比從零建資料庫快得多。
同時你要想清楚，這個 Agent 的目的是「自主性」還是「自動化」。兩者方向完全不同。
自動化是流程驅動——你定義好觸發條件和固定步驟，Agent 照著跑，省的是重複勞動。自主性是目標驅動——你給出工作規範和目標，Agent 自行判斷情境、決定怎麼執行，省的是決策負擔。
一個像設定鬧鐘，一個像交辦給能獨立思考的夥伴。
不只是建 Agent，我們在導入任何 AI 工具時，都該先問自己：我要它代替我「動手」，還是代替我「動腦」？這個區分，決定了你設計工作流的整個方向。
這是我最近學到的一個很棒的觀點，也分享給大家。如果你也正在嘗試建立 Agent，不妨試試從這兩個角度思考，相信會有一個不錯的起點。