I Dream. AI Works.
← 目錄草稿中更新於 2026-07-17

找到一起實踐 IDAW 的玩家:一起闖關創業遊戲

這是一份公開草稿。內容還在迭代,歡迎一起把它變得更好。

ALLIANCE FORMED — 偵測到你正在單機模式運行 建議:找到一起實踐 IDAW 的玩家,觸發越級打怪機制 外掛類型:COMMUNITY BUFF / 持續效果 / 疊加上限:無 _


IDAW,一個人可以開始,一群人升級更快

CH07,你建好了你的 Agent OPC Operation System。

你有了 Agent 原生獲客變現網站。你有了 IDOL Wiki。你有了 Agent 工作流。

AI Works. 已經在跑了。

但有一件事,不能只靠系統解決:

你需要盟友。


兩種盟友,都很重要

第一種:IDAW 盟友

也在實踐 I Dream + AI Works. 的玩家。

他們和你用同一套作弊碼——IDOL、Agent OPC System、Building in Public。

他們的進化,直接加速你的進化。 他們踩過的坑,你不用再踩。 他們跑通的工作流,你可以直接參考。

第二種:OPC 盟友

正在建立一人公司的創業家——不一定是 IDAW 玩家,但和你走在同一條路上。

他們有你沒有的領域知識。 他們有你還沒進入的市場。 他們有你需要的合作機會。

OPC 盟友不一定懂 IDAW,但他們懂創業、懂市場、懂 OPC 生存之道。

這兩種盟友,一起加入你的網路,越級打怪的機制就觸發了。


一個人實踐 IDAW:
→ 你自己踩坑,自己爬起來
→ 靠自己發現新工作流和 Skills
→ 進化速度受限於一個人的視野

IDAW 盟友 + OPC 盟友一起:
→ 別人踩過的坑,你不用再踩
→ 全球最新 Agent 工作流,有人測試過告訴你
→ 跨領域合作,觸及你自己到不了的市場
→ 進化速度 = 整個社群的集體智慧

一個人啟動。一群人升級更快。

這就是這一章要告訴你的事。


你的 Agent 系統,需要持續進食

在 CH07,你建好了 Agent 原生網站。

在 CH05,你替 Agent 武裝了 Skills。

但 Skills 不是裝一次就結束的事。

全球 AI 社群每週都在測試新工作流、發布新 Skills、公開跑通的 Agent 實做案例。

問題是:你怎麼知道哪些真的值得用?

答案:加入對的 AI 線上社群。

但加入不是為了看資訊。

是為了讓你的 Agent 系統持續升級。


加入 AI 線上社群的五個實用價值

說清楚你能拿到什麼,再說怎麼拿。


價值一:前線情報,比任何媒體都快

一個新的 Agent 工作流,從「某人跑通了」到「科技媒體報導」,中間有三到六個月的時差。

在對的社群裡,你拿到的是「這週剛跑通、帶著體溫」的第一手版本。

不是別人用剩的舊地圖,是最新的地形圖。


價值二:避坑地圖,不用每個坑都親身踩

「這個 Skill 在 Claude 新版之後需要改設定,
 舊版本的 Prompt 結構會讓 Agent 在這個節點跑偏。」

「我花了兩週建了一個自動化流程,
 後來發現社群裡早就有人打包成 Skill,
 五分鐘可以裝好。」

這些失敗,有人已經踩過、記錄過、分享出來了。

你在社群裡,就等於站在他們的失敗紀錄上往前走。


價值三:直接升級你的 Agent 實戰力(最重要)

線上社群,尤其是 X,持續產出兩種東西:

Skills 情報:哪個新 Skill 值得裝,裝了之後改善了什麼工作環節

Agent 實做案例:有人把完整的 Agent 工作流公開出來, 包含每個節點的流程設計和 Prompt 結構

這兩種東西,可以直接轉化成你的 Agent 能力。

轉化的方式,就是這章的核心工作流。

後面會完整帶你做一遍。


價值四:找到真正互補的合作夥伴

在 AI OPC 社群裡找到的人,跟你語言相同(都懂 Agent)、目標相同(都在建 OPC)。

互補型組合舉例:
你建站,他跑流量
你有技術,他有受眾
你做中文市場,他做英文市場
你做課程,他做工具

這種精準互補,靠隨機社交遇不到。
靠共同出現在同一個 AI OPC 社群,很自然就會發生。

價值五:第一批觀眾和早期用戶就在這裡

你的 IDOL 旅程,需要有人看見才有意義。

你的第一個課程,需要有人願意試用才能迭代。

對的 AI 社群裡的人,是最能理解你在做什麼、最願意給你真實回饋的一群人。

你的第一批學員,很可能就從這裡來。


線上社群地圖

X(Twitter)  →  Agent 戰力升級的原料庫
GitHub        →  Skills 和工作流的裝備庫
Facebook      →  台灣在地的同伴與早期用戶陣地
Discord       →  深度技術問題的最快解法 + Early Access 入口

四個平台,各有不同的戰力類型。

先看清楚地圖,再決定今天先進哪一個。


8-1|線上 AI 共創社群

X(前 Twitter)——Agent 戰力升級的原料庫

X 是全球 AI 領域情報密度最高的平台。

但對 OPC 來說,X 不只是「看 AI 新聞」的地方。

X 是讓你的 Agent 系統持續升級的原料來源。


最有價值的兩種原料

原料一:Skills 情報

真實的 X 情報長這樣:

「剛裝了 karpathy-guidelines 這個 Skill,
 讓 Claude Code 在動手寫程式之前先停下來確認假設,
 我這週的 debug 時間少了一半。
 安裝:npx skills add multica-ai/andrej-karpathy-skills@karpathy-guidelines」

看到這條情報,今天就能裝,不需要花兩週自己摸索。

這就是 Skills 情報的價值: 別人測試完帶著結論的第一手報告,你直接轉化成行動。


原料二:Agent 實做案例

真實的 Agent 案例長這樣:

「我建了一個從 Obsidian 自動生成 SEO 文章的 Agent 工作流:

 Node 1:讀取 IDOL Wiki 的 voice.md 和 beliefs.md
 Node 2:掃描 Raw_Sources 找最新輸出
 Node 3:用 IDOL 語氣展開成 1500 字文章
 Node 4:套用 blog.md 的 SEO 結構和 H1/H2 格式
 Node 5:推送到 Payload CMS 草稿,等我審核
 
 完整 Prompt 結構附在 GitHub Gist:[連結]」

這不是概念說明。

這是一個跑通了的完整流程, 裡面有你可以直接學、直接改、直接套用的設計邏輯。


核心工作流:X → Obsidian → Claude Code → 通用母版

這是這章最重要的部分。

把它讀完,你會知道怎麼把社群的原料,直接變成你 Agent 系統的一部分。

Step 1
在 X 的情報 List 裡看到一個心動的案例或 Skill 情報

Step 2
複製貼上,在 Obsidian 新增一篇筆記
格式不用整理,不用分類,就是直接貼進去
檔名建議:[日期]_[案例主題].md

Step 3
告訴 Claude Code 分析它

Step 4
Claude Code 輸出拆解報告 + 通用任務母版

Step 5
母版存進 IDOL Wiki 的 SOP 資料夾
成為你的 Agent 系統的一部分,隨時可以呼叫

你在整個流程裡做了什麼:

看到 → 複製貼上 → 下一個指令

三個動作,十分鐘以內。
理解、拆解、生成母版,全部是 Claude Code 做的。

這是 10/90 法則在社群學習上的完整實踐。


Claude Code 指令:分析案例,生成通用母版

單一案例分析(每次看到好案例就用這個):

我從 X 複製了一個 Agent 實做案例到 Obsidian,路徑是:
[你的 Obsidian 路徑]/案例/[日期]_[案例名稱].md

請:
1. 讀取這個案例,分析它的 Agent 任務設計架構
2. 拆解每個流程節點的邏輯和 Prompt 設計
3. 對照我的 IDOL Wiki(路徑:[你的 IDOL Wiki 路徑]),
   找出哪些元素適合套用在我的 OPC 工作流
4. 生成一個可重複使用的通用任務母版,格式如下:
   - 任務描述
   - 適用場景
   - 前置條件(需要哪些 IDOL Wiki 條目 / 已安裝的 Skills)
   - 執行步驟(Step by Step,包含每步的 Prompt 框架)
   - 成功標準(怎麼驗收這個任務完成了)
5. 把母版存到 IDOL Wiki/SOP/[母版名稱].md

批次分析(每週一次,處理這週收集的所有案例):

我的 Obsidian 案例資料夾路徑是:
[你的 Obsidian 路徑]/案例/

請:
1. 掃描這個資料夾裡本週([開始日期] 到 [結束日期])新增的所有筆記
2. 找出其中屬於「Agent 工作流」或「Skills 用法」類型的內容
3. 按主題分類:
   - 內容生成類
   - 獲客與 SEO 類
   - 課程運營類
   - 工具安裝與配置類
4. 針對每個有價值的案例,生成通用任務母版(格式同上)
5. 如果有多個案例主題相似,整合成一個更完整的母版
6. 全部存到 IDOL Wiki/SOP/ 對應的子資料夾
7. 更新 IDOL Wiki/Memory/master-index.md,新增這批母版的索引

Skills 安裝(看到 Skills 情報馬上用):

# 讓 Claude Code 幫你找 + 確認 + 安裝:
我想安裝一個可以幫我 [你的任務描述] 的 Skill,
請到 skills.sh 搜尋,找安裝數最高的選項,
告訴我它實際上做什麼、適不適合我的場景,
確認後幫我安裝

# 直接安裝已知 Skill(從 X 看到情報後直接貼這個):
npx skills add [owner/repo@skill-name]

# 安裝完確認有效:
你剛安裝的 [Skill 名稱] 現在可以用了嗎?
請做一個簡單測試,讓我確認它有正確載入

怎麼建立你的 X 情報 List

第一步:建立一個私人 List,命名「Agent 實戰情報」

第二步:把這三類帳號加進去

  類型一:工具官方帳號
  → @AnthropicAI(Claude / Claude Code 最新功能和 Skills 更新)
  → @vercel(Next.js 和部署工具動態)

  類型二:實戰型 OPC / AI 開發者
  → 判斷標準:他的貼文有截圖、有指令、有結果
    不只是在講概念,是在分享「我這樣做,得到了這個結果」
  → 從你欣賞的 OPC 出發,看他 Follow 誰

  類型三:社群標籤定期搜尋
  → 搜尋 #claudecode #agentworkflow #buildinpublic
  → 把持續在這些標籤下輸出實做案例的帳號加進 List

第三步:每天 10 分鐘,只看這個 List,不看 For You 首頁

日常操作只有兩個動作:

看到心動的案例或 Skill 情報
  → 複製貼上進 Obsidian
  → 繼續往下滑

沒有心動的
  → 略過

不需要收藏,不需要加書籤,不需要整理。
貼進 Obsidian,Claude Code 會處理剩下的。

關卡功能: Agent 戰力升級原料庫


GitHub——Skills 和工作流的裝備庫

GitHub 是全球最強 AI 工具和 Skills 的公開倉庫。

你在 CH05 裝的那些 Skills——superpowers、karpathy-guidelines、frontend-design——

全都住在 GitHub 上。

全球最優秀的 AI 開發者把他們打磨過的工作流打包成 Skills,免費開放給所有人。

你不需要從零建。你需要知道哪些值得裝,然後讓 Claude Code 幫你裝。


GitHub 的三個 OPC 用途

用途一:取用社群驗證過的 Skills

怎麼找到真正值得裝的 Skills:

入口一:skills.sh(官方 Skills 目錄)
→ 按安裝數排序,優先選 1,000+ 次安裝的
→ 看 Stars 數和最近更新時間

入口二:GitHub Trending(每週掃一次)
→ 過濾 AI / Agent 類別
→ 看這週最多人在 Star 什麼

入口三:你欣賞的 OPC 的個人 GitHub
→ 他 Star 的 Repo,幾乎都值得看
→ 他自己開的 Repo,通常是他實戰用過的東西

用途二:追蹤你在用的工具的第一手更新

Follow 這些 Repo(比任何新聞媒體都快):

anthropics/claude-code  → Claude Code 本身的更新
anthropics/skills       → 官方 Skills 清單新增

在 Issues 和 Discussions 裡搜尋:
→ 比官方文件更快知道「這個版本哪裡有問題、怎麼繞過去」
→ 有人分享了非正式的 Workaround,往往比官方 Fix 早幾週出現

用途三:Building in Public 的技術版本

你的 Agent 工作流、你的 OPC 基建,公開放在 GitHub 上。

這是對技術型盟友最強的訊號:
「我真的在建東西,不是只會說」

Stars 和 Forks 是潛在合作者主動靠近你的方式。
你的 GitHub 活動紀錄,也是你 IDOL 故事的一部分。

Claude Code 指令:GitHub 裝備操作

# 讓 Claude Code 幫你找 + 評估 + 安裝(最省事的方法):
我需要一個能幫我做 [你的任務] 的 Skill,
請搜尋 skills.sh,找安裝數最高的選項,
告訴我它實際解決什麼問題、有沒有什麼限制,
確認適合我的場景後幫我安裝


# 看完 GitHub 上的工作流案例後,讓 Claude Code 分析:
我在 GitHub 找到一個 Agent 工作流 Repo,連結是 [URL],
請:
1. 讀取這個 Repo 的 README 和主要設定檔
2. 分析它的架構設計邏輯
3. 評估哪些部分可以直接套用在我的 AIOPC
4. 生成一個客製化的實作計畫,讓我可以直接開始

關卡功能: 裝備庫


Facebook——台灣在地陣

台灣 AI 創業者、Claude 玩家、一人公司創業者的主力聚集地。

對台灣 OPC 來說,Facebook 社群有一個其他平台無法替代的價值:

你的第一批台灣學員和早期用戶,很可能就在這裡。

找對社群的方法:
→ 搜尋:「AI 副業」「Claude Code」「一人公司」「AI 創業」「Solopreneur」
→ 找到後先觀察一週——這個社群在分享真實進展,還是只在轉貼新聞?
→ 活躍社群的標誌:成員會曬作品、曬流程、曬失敗,不只是貼連結

你要做的不是宣傳,是更新:
→ 把你這週用 Claude Code 完成了什麼,真實地分享出來
→ 這是你的 IDOL 在台灣社群的版本
→ 分享真實進展的人,在台灣社群被記住的速度最快

關卡功能: 在地陣


Discord——技術問題的最快解法

AI 工具官方社群的標準陣地。

遇到技術卡關,來這裡找答案的速度,比什麼都快。

三個必加的 Discord 伺服器:

Anthropic Discord
→ Claude / Claude Code 最新用法、Skills 社群分享、Bug 回報
→ Beta 測試和 Early Access 邀請通常從這裡先發

Vercel Discord
→ Next.js 建站問題,從 500 錯誤到部署設定都有人能答
→ AIOPC 建站期間最有用的一個

Cursor Discord
→ AI 輔助開發的進階配置
→ 非 Claude Code 用戶的替代選項交流
在 Discord 被記住的方法(從局外人變成貢獻者):

× 不要問「為什麼我的 Claude 不能用?」

✓ 要問:
「我在用 Claude Code 建 [具體功能],
 遇到 [具體錯誤訊息],
 已嘗試過 [你試過的方法] 但沒有解決,
 有人遇到過這個問題嗎?」

解決問題後,回到 Thread 貼上你的解法。
從「提問者」變成「貢獻者」,
在社群裡的位置完全不同。

關卡功能: 技術坑 + Early Access 入口


線上社群的操作節奏

建站期(現在這個階段):
  第一優先 → GitHub + Discord
  → 遇到技術卡關:先搜 Discord,再問 Claude Code
  → 找 Skills:先看 skills.sh,讓 Claude Code 評估後安裝

IDOL 啟動後:
  第二優先 → X + Facebook
  → X:每天 10 分鐘看情報 List,貼入 Obsidian
  → Facebook:分享台灣受眾看得懂的 IDOL 進展

持續運營階段:
  四個平台同步運作
  → 你的 IDOL 內容驅動 Agent 工作流
  → Agent 工作流自動同步內容到各平台
  → 你不需要手動維護每一個平台

到這裡是線上社群。

但有一種盟友關係,是線上做不到的。


8-2|實體 AI 共創社群

面對面,是另一個等級的戰力

線上社群給你資訊和工具。

實體社群給你線上永遠給不了的東西:

面對面建立的直覺信任,以及共同行動的化學反應。

線上社群能給你的:
→ 資訊交流、工具推薦、虛擬支持、廣度連結

線上社群做不到的:
→ 面對面一次 = 線上互動幾十次的信任濃縮
→ 在同一個空間,一起解決同一個問題
→ 「我們一起做出一件事」的化學反應
→ 看到對方的真實狀態,而不是精心包裝的內容版本

對 OPC 來說,信任是合作的前提。

實體社群直接壓縮信任建立所需的時間。

遇到一個對的人,在實體活動裡一個下午,

往往抵得上線上來回訊息三個月。


AI BOSS CLUB:OPC 的實體聯網主城

AI BOSS CLUB 是一個專門為 AI 一人公司設計的實戰社群。

不是一般的 AI 講座,也不是 AI 工具讀書會。

它不是:
× 台上一個人演講,台下滑手機
× 加入後沒有下文的 LINE 群
× 分享工具清單的閒聊場合
× 宣傳自己產品的名片交換會

它是:
✓ 一群正在建造 AI 一人公司的人,定期在一起
✓ 每次帶著真實問題來,帶著具體解法走
✓ 共同學習怎麼做 AI Boss、怎麼指揮 Agent 軍團
✓ 彼此的進度,互相加速

三種聚會形式

BOSS SESSION(每月定期)

每個人帶來這週的一個 AI Boss 實戰問題:

「我的內容生成 Agent 在審核這個節點一直跑偏,
 我這樣設計的 Harness,你們怎麼看?」

「我想把 X 的案例轉化成 Obsidian 筆記再讓 Claude Code 生成母版,
 但我的 Obsidian 結構不知道怎麼設定,有人做過嗎?」

大家一起 debug、優化、找更好的設計邏輯。

不是台上演講,是桌上實戰。
每個人離開時,手上都有比來之前更清楚的下一步。

BUILD DAY(不定期,通常是週末)

一整天,大家在同一個空間建各自的 OPC。

你建你的 Agent 工作流,
他建他的課程系統,
她在設定她的 IDOL Wiki。

各自建,但不孤單。
遇到卡關,旁邊就有人能幫。

最後一小時的 Show & Tell:
每個人展示今天建了什麼。

強制讓自己「今天有東西可以展示」,
是 OPC 啟動期間最強的進度催化劑。

SHOW AND TELL(每月一次)

公開展示你這個月在 OPC 上的真實進展。

不需要完美,不需要大成果。

「我這個月把 X 案例轉化成了三個通用母版,
 現在我的內容生成 Agent 的輸出品質提升了,
 這是 before/after 的比較。」

強制定期輸出成果 = 讓你不能停下來。

別人的成果讓你看見:「原來可以這樣做。」
你的輸出讓別人看見:「他在建這個,我可以合作。」

在 AI BOSS CLUB 能找到的盟友

技術互補型
→ 你有受眾,他有系統開發能力
→ 合作:你的 IDOL 流量 × 他的 Agent 工作流 = 新的共同產品

受眾互補型
→ 你的受眾是設計師,他的受眾是工程師
→ 共同創作的內容,兩邊受眾都能觸及,推薦流量互換

同步成長型
→ 跟你在同一個階段,打同一場仗
→ 互相記錄,互相確認「你在對的路上」
→ 你們彼此,就是對方最真實的 IDOL 故事

如何加入

線上版:aicoach.tw
→ 課程 + 社群通道
→ 不受地域限制,適合剛啟動 OPC 的人

實體版(台灣,主要在台北):
→ 關注 AI-MAN 的 IDOL 內容,取得活動時間
→ 或到 aicoach.tw 加入等候名單

一個人打造 OPC,但不要真的一個人

OPC,One Person Company,不代表所有事情都要由一個人親自完成。

真正的 OPC,是由一位創業家掌握公司的方向、品牌、產品與商業決策,再帶領一支 Agent 團隊,完成研究、內容、設計、開發、行銷、銷售、客服與營運。

OPC = 創業家 + Agent 團隊。

有了 Agent,一個人也能擁有過去只有多人團隊或大型公司才具備的生產力。

但即使你已經擁有自己的 Agent 團隊,仍然不代表你應該獨自創業。

因為 AI 發展得太快了。

你今天掌握的模型、工具、技能與工作流程,可能三個月後就需要重新調整;你今天建立的 Agent 團隊,也可能因為新的模型、新的架構與新的 Agent 原生產品出現,而需要再次升級。

真正的問題,不是你不夠努力,而是沒有人能靠自己研究完所有 AI 的變化。


一個人的學習速度,追不上 AI 的發展速度

AI 已經不只是一個工具,而是一個快速擴張的生態系。

有人研究 AI Coding,有人研究 Agent,有人測試自動化,有人專注 AI 影片、品牌、行銷、銷售、電商、教育或知識產品。

如果每個人都要自己追蹤所有資訊、測試所有工具、重新建立每一套工作流程,不只速度太慢,也會浪費大量時間在重複踩坑與低價值的嘗試上。

但當一群 AI 創業家聚集在一起,每個人研究不同領域,再把實戰成果帶回社群,一個人的學習速度,就能升級成一群人的學習速度。

你不需要自己學會所有 AI 技能。

你需要加入一個能幫助你持續更新、持續實作、持續升級的 AI 創業社群。

這就是 AI BOSS CLUB 存在的原因。


Agent 最大的優勢,是能力可以被分享、複製與安裝

傳統創業社群分享的,通常是知識、經驗與案例。

你聽完別人的方法之後,仍然需要自己理解、學習,再重新執行一次。

但 Agent 時代不一樣。

當一位成員建立出有效的:

Agent Skill
Agent Workflow
Prompt 與操作規則
自動化流程
MCP、API 與工具整合
Agent 原生產品
真實商業應用案例

這些成果不只是可以被閱讀,更可以被複製、修改、導入與重新應用。

你得到的不只是「別人怎麼做」,而是能把別人已經建立好的能力,直接加入自己的 Agent 團隊。

一個人開發出新的 Agent Skill,可能讓整個社群的 Agent 團隊一起升級。

一位會員驗證出有效的 Agent Workflow,其他會員就不必再從零開始。

一個 Agent 原生產品被建立出來,也可能成為其他 OPC 的新工具、新服務,甚至新的商業機會。

一般社群分享知識,AI BOSS CLUB 分享可以直接執行的生產力。


AI BOSS CLUB 是一個付費社群

AI BOSS CLUB 採取付費制,最重要的目的不是販售資訊,而是篩選。

網路上從來不缺免費的 AI 新聞、工具介紹與教學內容。

真正稀缺的,是一群願意持續實作、分享成果、交換資源,並共同打造 OPC 的 AI 創業家。

我們希望加入 AI BOSS CLUB 的會員,不只是進來看看、問問題或蒐集資料,而是願意:

持續更新自己的 AI 能力
真正建立並使用自己的 Agent 團隊
把 AI 應用在產品、服務與事業上
分享實戰經驗、Agent Skill 與 Workflow
尊重其他會員投入時間建立的成果
主動參與測試、合作與資源交換
對自己的 OPC 成長做出承諾

付費不代表一個人的能力比較高,也不代表他已經成功。

它代表這個人願意認真投入,也願意為自己的成長負責。

如果任何人都可以隨意進出,社群很容易出現大量旁觀者、索取者、廣告訊息與低品質交流。真正願意實作與分享的人,反而很難建立深度連結與信任。

因此,付費制度是在保護社群的:

成員品質
交流深度
分享意願
合作信任
實戰文化
長期價值

AI BOSS CLUB 不是用付費篩選有錢的人,而是篩選願意認真投入 AI 創業的人。

付費是門檻,不是目的。

真正的目的,是建立一個值得信任、願意分享、能夠共同升級的 AI 創業社群。


為什麼值得加入 AI BOSS CLUB?

1. 持續更新 AI 能力

掌握真正值得關注的新模型、新工具、新 Agent 架構與新工作流程,避免自己的 AI 能力停留在三個月前。

2. 直接取得可用的 Agent Skill 與 Workflow

不只是理解概念,而是取得能夠導入、修改與整合進自己 Agent 團隊的實戰方法。

3. 用一群人的學習速度追上 AI

每位會員探索不同領域,再把成果帶回社群。你不必自己研究所有 AI,而是共享整個社群的研究與實戰成果。

4. 減少重複踩坑

透過其他會員已經測試過的成功與失敗經驗,縮短學習曲線,降低試錯成本。

5. 找到真正的 AI 創業夥伴

連結正在打造產品、服務、品牌與商業模式的人,而不只是討論 AI 工具的人。

6. 獲得合作、商機與資源媒合

找到產品共創者、專業夥伴、服務供應者、測試用戶、客戶與通路機會。

7. 持續升級整個 Agent 團隊

每一次加入新的 Skill、Workflow 或 Agent 原生產品,都不只是讓你多學一項技能,而是讓整間 OPC 的生產力再次提升。


AI BOSS CLUB 不只是學習社群

AI BOSS CLUB 不是一個只分享 AI 新聞與工具的聊天室。

它是一個由 AI 創業家組成的分散式 Agent 研發網絡。

每一位會員都在打造自己的 OPC,也在探索不同的 AI 與 Agent 應用。

當成員願意分享與交換實戰成果,每一位會員的 Agent 團隊,都能因為其他人的創新而持續升級。

Agent 團隊放大一個人的生產力。

AI BOSS CLUB 集合一群人的學習力、研發力、連結力與商業創造力。


你可以一個人掌握公司的願景、品牌、產品與方向。

你可以帶領 Agent 團隊,完成過去需要多人團隊才能完成的工作。

但面對快速變化的 AI,你不應該獨自研究、獨自測試、獨自踩坑,也不應該只依靠一個人的認知與學習速度。

加入 AI BOSS CLUB,不只是加入一個社群。

你是在加入一個持續更新、持續共享、持續升級的 AI 創業系統。

在這裡:

一個人帶領自己的 Agent 團隊。

一群 AI BOSS,共同升級彼此的 OPC。


AI BOSS CLUB 一個人打造 OPC,但不要真的一個人。 請加入 AI BOSS CLUB 一起成為 AI 時代的新贏家


8-3|今天就能做的第一步

你現在能做的,不需要等任何條件成熟。

今天(十分鐘):
→ 選一個社群加入
   現在在建站?先從 Anthropic Discord 開始
   已上線,要開始 IDOL?先從 X 建立情報 List

本週(每天 10 分鐘):
→ 在 X 的情報 List 裡看到一個心動的案例
   複製貼上進 Obsidian
   告訴 Claude Code 分析它,生成你的第一個通用任務母版

下週:
→ 帶著第一個 Claude Code 分析出來的 Agent 母版結果
   去你加入的社群,說說你從這個案例裡學到了什麼

你不需要等「準備好了再加入」。
在社群裡建造,本來就是 IDOL 的一部分。
你的第一篇社群貼文,就是你夢想實境秀的開播。

ACHIEVEMENT UNLOCKED 你不再是單機玩家。

線上社群已接入 X:Agent 戰力升級原料庫(情報 List 已建立) GitHub:Skills 裝備庫(隨時取用) Facebook:台灣在地陣(同伴 + 早期用戶) Discord:技術問題最快解法

實體社群 AI BOSS CLUB:OPC 聯網主城(已加入等候名單)

核心工作流已解鎖 X 案例 → Obsidian 貼上 → Claude Code 分析 → 通用任務母版 你的 Agent 系統,從今天開始持續升級。

草稿中 · Writing in Public