EP-67｜使用 AI 技術來建立一人公司——從市場調查開始做起
想創業卻不知道要賣什麼？我也一樣。原本想做男裝電商，結果在蝦皮上看到一件 T-shirt 兩三百塊就有，根本沒利潤可言。所以我退了一步，決定先搞清楚市場到底缺什麼。我用 Claude Code 花了三天，建了一套關鍵字趨勢調查系統，串接 Google Trends 和 YouTube，自動分析哪些話題正在升溫。結果發現：我以為熱門的關鍵字其實沒人搜，反而是一些我沒注意到的長尾需求正在起來。
上一期我說了：我要自己跳進去做電商。
結果我連第一步都卡住了。
我不知道要賣什麼。
我猜這就是大部分想創業的人遇到的第一個問題。你滿腔熱血想做點什麼，去看了一堆 YouTube 影片教你怎麼開蝦皮、怎麼做一頁式銷售頁，當你真正坐下來要開始的時候，你會發現——你根本不知道市場需要什麼。
如果你隨便挑一個商品就跳進去賣，接下來就是跟一大堆人在紅海裡面拚價格。你進了一批貨，別人也進了一批一模一樣的貨，然後大家比誰賣得便宜。利潤薄到你會懷疑自己為什麼要創業。
例如我原本是想要做男裝的，後來在蝦皮上稍微搜尋了一下，發現蝦皮上的衣服真的是便宜到爆。一件 T-shirt 兩三百塊就有，那這個進價會有多低啊？
所以我退了一步，問了一個第一性原理的問題：市場上到底缺什麼？
這個問題的答案，不能靠直覺，要靠數據。而蒐集數據這件事，正好是 AI 最擅長的。
創業的最低配備：一台電腦加上 Claude Code
在 2026 年，如果一個普通上班族想用 AI 來輔助創業，你需要準備的東西比你想像中少很多。
第一，一台桌上型電腦。
Mac 或 Windows 都行。但我個人建議用 Mac，因為 Claude Code 推出新功能的時候，通常 Mac 會先支援。當然，如果你真的只有 Windows 電腦的話也可以。
總之，你一定要有一臺電腦。
如果你只有一臺手機的話，很難依靠 AI 輔助，所以買一臺電腦吧。
第二，Claude 的付費帳號。
坊間有很多的 AI 工具都非常非常好用，例如 Perplexity、Manus，這些都能操作你的電腦。可是如果你只能選擇一個的話，我會直接推薦你使用 Claude Code。
為什麼？因為 Claude Code 是目前公認最強的 coding 工具。Claude Opus 是目前最強的大型語言模型。即使未來各家廠商更新模型之後，使得最強模型排名的順序有所變動，但是 Claude Code 的生態系依然存在。
Claude 的付費方案有三種：
Pro（$20 美金/月）：入門體驗用。但老實說，如果你要拿來做開發或研究，這個額度大概撐不過３天。然後它需要一週才會重置。
Max 5x（$100 美金/月）：我目前用的方案。額度是 Pro 的 5 倍，對於認真在用 Claude Code 做事的人來說，這是最低門檻。
Max 20x（$200 美金/月）：額度是 Pro 的 20 倍。如果你已經很熟練，每天大量使用，就會需要升到這個等級。
我自己用 $100 的方案，目前剛好夠用。為什麼不從 $20 開始就好？因為 Claude Code 不只是拿來聊天的——你要讓它幫你寫程式、讀文件、分析資料、規劃系統架構，這些都會消耗額度。$20 的量，可能兩三天就燒完了。
有可能後續你還會遇到其他很好用、也剛好符合你需求的 AI 工具。例如說，你可能有生圖的需求，那麼 Claude 目前沒有生圖的功能，Gemini 在這個部分就做得很好。
如果你是要生影片的話，那一定是要用中國大陸的模型。
但是我還是建議你，與其訂閱了一大堆工具，結果每個都只會一點皮毛，不如先把 Claude Code 用到極致，這樣反而比較好。
不會寫程式？你需要的不是技術，是知道自己要做什麼
如果你是文組出身、沒有任何開發經驗、不是資工相關科系畢業——完全不需要害怕。
Claude Code 這種 AI 代理，它的本事就是幫你搞定技術細節。你不需要知道 Python 怎麼寫、API 怎麼串、資料庫怎麼建。這些事情 AI 都會幫你做。
但有一件事 AI 做不了：替你想清楚你到底要做什麼。
這才是你真正需要花腦力的地方。使用 AI 工具不代表你不用思考，恰好相反——你必須比以前更清楚自己的目標，因為 AI 會照你說的去做。你說錯方向，它就往錯的方向全速前進。
以我自己為例，在我決定要做市場調查系統之前，我花了很多時間想清楚幾件事：
我要解決什麼問題？（不知道要賣什麼）
這個系統要給我什麼資訊？（市場上什麼關鍵字正在升溫、有沒有利基機會）
這些資訊要從哪裡來？（Google Trends、YouTube）
想清楚這三個問題，才讓 AI 開始動手。
三天，從零到一套市場趨勢調查系統
我用 Claude Code，花了大約三天，建了一套「關鍵字趨勢調查系統」。
這套系統會做的事情是：我給它幾個我關心的關鍵字，它會自動去搜尋 Google Trends 和 YouTube，分析這些關鍵字的搜尋熱度、找出相關的延伸關鍵字、判斷哪些話題正在升溫，最後還會用 AI 幫我交叉比對，產出可以發展的方向建議。
聽起來很複雜？讓我拆開來講。
系統背後的邏輯
我使用了「兩層趨勢雷達」：
第一層：趨勢雷達。 用 Google Trends 去找「人們最近在搜什麼」。不只是查我設定的關鍵字，還會去找相關的搜尋詞。比如我設定「男裝」這個關鍵字，系統會自動延伸出 21 個相關關鍵字，像「穿搭 男生」「古著 男」「牛仔褲 男」「男裝推薦」這些我自己不一定會想到的搜尋詞。
第二層：利基橋接。 系統會把第一層找到的熱門趨勢，跟我的利基主題交叉比對。比如我的利基是「一人公司做電商」，它就會分析：哪些男裝相關的搜尋趨勢有機會切入？然後產出具體的方向建議。
這是我把系統改成男裝主題後，跑出來的實際結果：
「穿搭」排名第一，熱度分數 33 分，YouTube 上有 23 部相關影片，趨勢穩定
「男裝」排名第二，20 分，趨勢上升
「穿搭 男」排名第三，17 分，但趨勢是下降
「穿搭 男生」排名第四，4 分，趨勢上升
再往下看就更有意思了。系統查了 26 個關鍵字，其中 15 個有搜尋熱度，Google Trends 覆蓋率 58%。但像「男裝推薦」「穿搭 男 矮」「穿搭 男 胖」「穿搭 男 夏天」這些長尾關鍵字，雖然目前熱度分數是零，趨勢方向卻都是上升。
這代表什麼？這些小眾需求正在萌芽，但目前還沒有太多內容在滿足它們。
這就是機會。
建置過程：一步一步來，不要貪心
整個系統的建置流程，我歸納成四個步驟：
步驟一：讓 AI 寫專案說明書
我一開始跟 Claude Code 說了我想做什麼，它就幫我產出一份專案說明書。我讓它放在一個叫做 README.md 的檔案。你可以用任何程式編輯器打開它，Visual Studio Code、Google 的 Antigravity、Cursor 都行。
這份說明書會列出系統的架構、要用到哪些資料來源、每個功能模組要做什麼。
重點是要花大量時間閱讀跟修改這份說明書。
不要看都不看就讓 AI 往下做。我必須要逐條檢查：這個功能是我要的嗎？這個資料來源對嗎？架構合理嗎？把說明書改到滿意為止，後面的開發才會順。
步驟二：要求 AI 一步步執行
AI 目前最大的限制是「上下文」。簡單來說，它沒辦法一次記住太多東西。大概抓一本書以內的資料量就是極限，超過之後它就會開始搞混或遺漏，甚至是出現幻覺。
所以我的做法是：
讓 AI 先列出開發步驟
要求它一次只做一個步驟
做完一個步驟，開一個新的對話視窗，從下一步繼續
不要貪心想一口氣做完全部，那只會讓 AI 在過程中迷路，然後我得花更多時間修。
步驟三：用進度檔案串接每次對話
每次 AI 完成一個步驟，我就會要求它把進度寫在一個叫 PROGRESS.md 的檔案裡。這個檔案會記錄：哪些做完了、哪些還沒做、目前的系統狀態。
下一次開新的對話視窗，AI 就能讀這份進度檔，接續上次的工作。等於給了 AI 一份交接單。
步驟四：每完成一步就存檔
這裡的「存檔」是指用 Git 做版本控制。我們可以把它想成玩遊戲的存檔點——每次完成一個步驟、確認沒問題，就存一次檔。
存檔非常非常重要。因為 AI 偶爾會搞砸。我在開發過程中就遇到 AI 改了一段程式碼，結果導致整個系統在計算分數的時候除以零直接崩潰。
如果沒有存檔，我就得從頭來過；有存檔的話，回到上一個正常的版本就好。
費用：除了 Claude Code 之外，費用幾乎是零
這套系統用到的外部服務：
Google Trends——免費
YouTube Data API——免費額度每天 10,000 次查詢，綽綽有餘
DeepSeek API（用來做 AI 分析）——每次掃描大約 $0.02 美金，不到一塊台幣
加上 Claude Code 的月費 $100 美金，這就是全部的成本了。
三天時間、零額外費用，建出一套自己的市場趨勢調查系統。放在以前，光是請人做這種客製化系統，至少也要十幾萬元。
為什麼一定要先做市場調查？
回到最根本的問題。
很多人想創業的時候，第一個動作是：找商品。去看看批發網站有什麼可以賣、去問朋友有沒有貨源、或者乾脆自己做一個產品出來。
但這個順序是錯的。
創業不是「我有什麼可以賣」，而是「市場需要什麼我可以提供」。
這兩個問題看起來差不多，但出發點完全不同。前者是從你自己出發，後者是從市場出發。從自己出發的人，做出來的東西經常沒人要；從市場出發的人，至少知道有人會搜尋、會需要。
以我自己的系統為例。我原本以為「古著 男」在台灣應該蠻多人在搜的，因為我身邊有不少朋友在穿古著、社群裡也常看到討論。結果系統一跑，它的 Google Trends 搜尋熱度是零，趨勢還在下降。
反而是「穿搭 男生」這個更通用的關鍵字，雖然目前分數只有 4 分，趨勢卻是上升的。「男裝推薦」也是一樣——熱度還沒起來，但方向是往上走。
這可能說明，在臺灣的確有男生會關注穿搭，但是「古著」這個市場實在太小眾，所以搜尋的人自然就不多。
數據不會說謊，但直覺會。
這就是為什麼我花了三天建了這套系統，而不是直接去進貨。先搞清楚市場在哪裡，再決定要賣什麼。
下一步：把觸角伸向社群平台
目前這套系統只串了 Google Trends 和 YouTube。這兩個資料來源能告訴我「人們在搜尋什麼」，但搜尋行為只是冰山的一角。
很多市場訊號藏在社群平台裡——人們在 X（前 Twitter）上抱怨什麼、在 Facebook 社團裡討論什麼、在 Threads 上分享什麼。這些地方的資訊更即時、更生活化，往往比搜尋數據更早反映出需求的變化。
所以接下來，我會讓這套系統去搜索 X 平台上的資料，也在考慮加入 Meta 旗下的社群——Facebook、Threads、Instagram。
當你能同時看到搜尋趨勢和社群討論，兩邊的數據交叉比對，判斷就會更準確。一個關鍵字如果在 Google Trends 上升溫，同時在 X 上也有大量討論，那這個話題就不是曇花一現，而是真正在發酵的趨勢。
不過這是後面幾期的事了。這一期，我想讓你記住的只有一件事：
想要創業，不是單純投入資金，也不是急著去找商品來賣。更重要的是先問自己：我要解決什麼問題？市場上缺少什麼樣的解決方案？如果你能找到這個答案，創業就已經成功了一半。
而找到答案的方式，就是做市場調查。
好消息是，在 2026 年，你不需要一個研究團隊才能做這件事。一台電腦、一個 Claude Code，就夠了。
工商時間
如果你看完這篇，想要開始自己動手用 AI 做點什麼，但覺得 Claude Code 對你來說門檻還是太高——我之前寫了一本電子書《適合新手的 Vibe Coding》，用 ChatGPT 加上 Google Apps Script，從零開始帶你做出你的第一個 AI 應用。
不需要任何程式基礎，跟著做就行。等你有了手感，再來挑戰 Claude Code 也不遲。