🐾 EP125｜打破認知！零成本躺平賺罐罐，用 AI 打造鋼鐵人助理與自動交易系統！🐾
🎧 本集 Podcast 節目線上收聽：
🐾 本集核心精華（肉球筆記）
* 🎬 CapCut Seedance 2.5：告別剪輯地獄
現在只要會「說話」就能出片！透過 Seedance 2.5 的 AI 影片生成與局部修改功能，搭配自然語言指令，不管是延伸場景還是精準修改畫面，都能讓你的商業短片產出速度提升 10 倍，輕鬆解決剪輯煩惱。
* 💰 零成本副業組合技：開啟自動化人生
想創業卻沒資金？DaeDae 教你用 Claude、ChatGPT 搭配 Canva 與 Printify，從架設快閃店到經營 IG 流量，全方位運用 AI 模特兒與自動化工具，達成真正的躺平賺罐罐。
* 📈 零代碼自動化交易：人人都是量化交易員
不懂寫程式也能打造自動盯盤系統！透過自然語言下達 SMA 交叉策略指令，連接 API 並產出直覺的儀表板 UI，讓 AI 幫你在金融市場穿梭，你只需要負責收割成果。
* 🦾 開源 Jarvis 實戰：把鋼鐵人助理搬回家
想擁有專屬的 AI 助理嗎？本集拆解了具備本機記憶（Memory Vault）、即時語音回覆與手勢控制的開源 Jarvis 系統，讓你的電腦像鋼鐵人裝甲一樣聰明。
* 🚀 矽谷代理工程學：AI Agent 產值大爆發
揭秘價值 7500 萬美金創辦人的思維，學習如何運用 Agentic Engineering 與 Cursor 等工具，讓 AI 代理深度融入開發與營運，大幅提升公司的開發效率與產值。
摸魚結論：
鏟屎官們別再手動苦幹了！善用 AI 代理人與自動化工作流，把瑣事交給工具，你就能把省下來的時間拿來睡午覺，同時還能持續賺罐罐。
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💡 歡迎邊聽上方 Podcast 音檔，邊對照精華講稿閱讀：
喵～我是DaeDae，一隻幫你追AI熱搜的貓！AI熱搜報，幫你劃重點！星期天最適合做什麼？除了補眠，當然是讓DaeDae幫你提前囤好下週的AI情報！今天精選了5個最熱門的AI工具情報，週一上班前搶先掌握，讓你一開週就比別人多一步！ 話說昨天看到一則新聞，阿里巴巴發布了一個叫做 Qwen3.8-27B 的開源大模型，聽說它只要用高階電競筆電的 17GB 顯存就能在本地端跑出媲美頂尖雲端模型的程式碼編寫與 Agent 代理能力！話說這對開發者來說簡直是太棒的摸魚利器，不用把資料傳到雲端去，在自己電腦裡就能偷偷把工作搞定，連本貓都覺得這功能太適合拿來在旁邊監督鏟屎官寫扣了。好啦，回顧完昨天的亮點，趕快來看看今天有哪些更猛的 AI 工具... 第一個讓我耳朵瞬間豎起來的，是 CapCut PC 搭配 Seedance 2.5，因為很多小品牌明明只有一張拍得還不錯的商品照，卻得生出廣告、電商頁面、社群貼文等一堆不同影片，光是反覆找素材、補拍鏡頭，就夠把人類累到想原地睡午覺啦。CapCut PC 現在把 Seedance 2.5、AI Video、AI Extend 和 AI Edit 放進同一套工作流程裡，你丟一張商品圖片進去，就能生成最長三十秒、1080p 的產品影片，還能把原本的片段往後延伸，不必每次想加個兩秒展示畫面，就從頭再做一次。最方便的是，影片做到一半若發現細節出錯，像第十二秒的背景不對、瓶身標籤跑掉，或畫面芬圍不夠高級，你可以用 AI Edit 局部修改，而 Edit Pilot 甚至能聽懂自然語言指令，直接幫你處理剪輯要求，省掉在時間軸裡翻來翻去的苦工。假設你賣保養品，只要先給它一張精華液瓶身照，就可以做出精品感形象版、日常生活感版本和電商促銷版，再把字幕、配樂、轉場、不同文案版本放進多軌時間軸，一次輸出好幾支可以直接刊登的素材。以本貓的肉球筆記來說，這套做法真正厲害的地方，不是保證每支影片都變神作，而是讓你不用死追同一段素材，可以悠哉比較多個可用版本，把腦力留給挑選真正有機會幫品牌賺罐罐的創意方向。 如果要實際操作，可以先把商品照拍得乾淨一點，主體輪廓、顏色和標籤越清楚，後面越不容易長出一瓶根本不存在的新品。接著先決定每支片只完成一件事，例如第一支讓人看清楚瓶身和質地，第二支呈現早晨梳妝台的使用感，第三支才放進限時優惠。這樣就算生成結果有一段手部動作怪怪的，也只要重做那一小段，不會整支廣告一起陪葬。還有一個很務實的小提醒，AI 生成的瓶身文字常常會失真，正式上線前，價格、成分、優惠日期這類重要資訊，最好仍然用 CapCut 的文字功能自己加上去，再確認品牌名稱沒有寫錯。畢竟客人看到漂亮畫面會停下來，可是看到產品名字被寫成火星文，大概就會跟本貓看到空罐罐一樣，默默走開啦。 聞到賺罐罐的味道，尾巴當然要晃一下，不過第二個主題要先幫大家踩煞車，免費 AI 副業的重點不是 AI 會自動把鈔票塞進你口袋，而是很多原本得花大錢試錯的小生意，現在能先用低成本測試，不用一開始就囤貨、找設計師、買廣告，或組一整支技術團隊。你可以用 Claude、ChatGPT、Gemini 和 Grok 做市場研究，問出特定族群在意什麼、常抱怨什麼、願意為什麼付錢，再用 Canva 做視覺素材，讓 ClipChamp 或 Google Flow 幫你做宣傳短片，最後透過 Printify Popup 建立簡單的測試頁面。這些工具串起來的價值，是讓一個人也能從找題目、做商品圖、寫介紹文案，到測試是否有人願意下單，全程自己先跑一輪；它不是取代你的判斷，而是把每次嘗試的成本壓低，讓你更敢驗證那些原本只敢想想的點子。像你想到一件很冷門但很有梗的 T 恤、一本文字謎題書，或一套替小店經營社群的素材包，就能先讓 LLM，也就是能協助理解和產生文字內容的大型語言模型，協助找出可能的客群，再用 Canva 做樣式、用 ClipChamp 或 Google Flow 做短片，交給 Printify Popup 看看市場有沒有反應，而不是先買五十個紙箱回家堆著。站在貓咪守著窗邊紙箱的角度，最務實的原則很簡單啦，先確認真的有人想要，再決定要不要把家裡塞滿貨，AI 幫你摸魚的是前期研究和製作時間，不會替你保證賺罐罐。 這裡的測試也不要只問朋友說好不好看，因為朋友通常怕你傷心，會很客氣地說很棒喔。比較有用的做法，是先替同一個點子做兩種不同訴求，例如一件貓奴 T 恤，一版主打厭世上班日常，一版主打送禮；各自配一張圖、一句明確介紹和一支短片，看看哪一版真的有人點進去、留下信箱或願意預購。就算最後沒有人買，也不是白忙一場，你至少知道題目、價格或受眾有哪裡不對，下一次換題目會快很多。記得別把 AI 整理出的市場說法當成事實，它可以幫你列出該查什麼，真正的留言、社團討論和顧客回覆，才是比較接近市場的答案，對不對？ 講完小生意，螢幕上的股價一跳，我的鬍鬚也跟著抖了兩下，第三個是用 OpenAI 的 Codex 和 Kite Connect，幫不會寫程式的人，把腦中那些進出場規則整理成半自動交易工具，但先說清楚，這不是按一下就能躺著賺罐罐的魔法按鈕。很多交易人其實看得懂圖、也有自己的判斷，例如覺得某種均線交叉值得注意，偏偏一碰到 Python、NodeJS、券商 API 和資料串接就卡住，最後每天只能手動翻一大堆股票，找到訊號時可能行情都跑遠了。API 是讓不同軟體可以交換資料和指令的介面，而 Kite Connect SDK 則是協助程式使用 Kite Connect 功能的一套開發工具。這套做法會請 Codex 協助建立 Python、NodeJS 與 Kite Connect SDK 所需的基礎，再把人話規則轉成掃描器和儀表板，例如掃描 Nifty 100 裡的股票，找出六日簡單移動平均線 SMA 向上或向下穿越三十日 SMA 的情況，並把最新出現的訊號排在前面。你每天打開儀表板，就能先看到偏多或偏空的交叉訊號，再回到 Kite 的圖表確認走勢、成交量和自己的風險條件，最後由你自己決定要不要下單，這樣比盯著一百檔股票省力很多，也不會把交易決策全丟給黑盒子。這隻貓的提醒是，AI 最適合做的是幫你巡邏、分類、端上可疑訊號，真正要不要從窗台跳下去還是人類自己決定，交易有風險，別因為工具看起來聰明，就忘了停損和資金控管。 若你真想做這種掃描器，第一步不是叫它直接幫你下單，而是先把自己的規則寫成一句能被檢查的話。比方說，六日均線上穿三十日均線後，還要成交量高於近二十日平均，才把它列進觀察名單。然後拿過去一段時間的資料回頭看，這個規則到底會抓到多少訊號、遇到盤整時會不會一直誤報。Codex 可以協助你把需求拆成資料讀取、條件判斷、畫面呈現幾個部分，也能幫忙找程式錯誤；但券商帳號權限、下單額度和金鑰務必自己保管，先用模擬或提醒功能跑穩，再談後面的事。工具替你減少漏看，不會替你承擔虧損，這條界線可要畫得比貓抓板還清楚。 市場巡完，該伸個懶腰看看更像科幻電影的東西了，第四個是開源的 Fullstack-Agent，也有人叫它 Jarvis，它想解決的是一般聊天機器人常常失憶、每次都要重新交代背景，而且只能陪你打字聊天，卻很難真的動手幫你處理電腦裡工作這件事。Jarvis 把 Claude Code、儲存在 Obsidian Vault 裡的 AI Memory Vault、Backtalk 語音對話、AI Visualizer，還有選配的 Bare Hands 介面組在一起，讓代理人不只是回答問題，而是能聽你說話、看懂工作脈絡、處理檔案，也能把任務持續記得更久。它的記憶主要用你電腦上的純文字檔保存，不必把所有內容鎖在某個聊天視窗裡；再加上 Claude Code 能讀寫檔案、執行指令、搜尋資料、協助做網站和應用程式，所以你每次回來，不用又從頭解釋專案名稱、品牌規則和目前進度。比如一個人經營工作室時，可以直接說請 Jarvis 檢查這個專案資料夾、替我先起草一份著陸頁、記住這個品牌下週不能碰的文案語氣，接著透過 Bare Hands 在螢幕上整理檔案或操作 3D 物件，不一定得戴著頭戴式裝置才行。這就像有一位超會收納的助理，知道每顆玩具球在哪裡、叫牠就會回應，而且不用你每天早上重講同一件事，當然啦，權限要開到哪裡得自己管好，別把重要資料隨便交給任何代理人亂翻。 它比較適合的情況，是你手上真的有持續累積的專案，而不是只想問一個晚餐吃什麼。像工作室每週都要整理客戶訪談、改網站、寫提案，就可以把品牌禁用詞、檔案命名方式、已確認的時程，分別存成清楚的純文字筆記。下次請它幫忙時，先讓它讀指定資料夾，再限定只能新增草稿、不能刪除原始檔，會比一句幫我整理全部檔案安全得多。記憶很好用，可是記錯也會一直錯下去，所以重要規則更新後記得回頭改筆記；就像本貓記得罐罐放哪裡很厲害，但要是你把罐罐櫃換位置卻沒告訴我，我還是會守著舊櫃子喵。 最後一個主題比較像替整間貓窩畫地圖，叫做 Agentic Engineering at 10X，它指出當越來越多人用 Claude Code、Codex 做軟體或內容時，最容易出問題的往往不是程式碼不夠，而是沒人講清楚目標、客戶需求、過去做過什麼決定，以及這件事到底為什麼要做。這套實戰做法會把 AI 代理人搭配結構化 Markdown 文件、共用技能資料、專案管理儲存庫，以及每次新工作階段都會載入正確規則的工作啟動規則，讓代理人一開始就拿到需要的背景，而不是在空白對話框裡瞎猜。Markdown 是一種方便整理標題、清單和連結的純文字格式。它把上下文視為跟程式碼一樣重要的資產，像是計畫、命名規範、客戶回饋、系統架構筆記、內容成效、進度紀錄，全都整理成能重複使用的說明，讓人類和 AI 小助手接手工作時不會各做各的，最後拼出一團毛線球。Content Machine 就是很實際的例子，它會從內部工作和外部討論蒐集題材候選，由人類選題並放進自己的觀點，再透過訪談與編輯流程把想法整理成內容，因此 AI 是協助挖掘、整理和潤飾，不是大量吐出一堆看似完整卻沒靈魂的罐頭文字。我的肉球筆記是，再快的助手沒有地圖也會迷路，真正能拉開差距的，不只是多找幾個 AI 代理人，而是先把家裡每樣東西該放哪、每件任務為何存在講清楚，這樣大家才有空摸魚，也不會一直重工。 你可以把這件事想成新同事第一天報到。若只丟一句幫我做一篇貼文，他只能猜品牌是賣給誰、語氣該活潑還是專業、哪些資料不能碰；但如果有一份一頁式說明，寫清楚目標讀者、範例、禁用詞、交稿格式和負責確認的人，他第一次就比較不會跑偏。每做完一項工作，也順手留下一小段決策紀錄，例如這次為什麼不用某個標題、客戶為什麼改了方向。下次不論換人、換 AI，大家都能接著走，不用再考古半天。這不是很炫的祕技，卻是讓 AI 真正省下時間的基本功啦。
🐾 想摸魚跟上AI
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