創業點子驗證術
AI 幫你試水溫
嘉我好漾 系列報名頁 ↗
- 整理想法 → 驗證市場 → 做 MVP → 建 AI 助理，全套體驗一輪
- 帶走可以馬上用的技能包跟方法
- 體感過「文件就是系統」「讓 AI 工具學你」
- 知道一個點子要怎麼用 AI 過第一輪
- 學會做問卷調查，問出真實需求，不再被禮貌答案誤導
- 知道做 MVP 的最便宜方法
- 拿到能直接用的技能包跟提示詞範本
- 開場先講三年趨勢＋核心觀念（不要學工具，要讓工具學你）
- 主示範：丟一個真實企劃，讓兩個 AI 顧問拷問
- 用我自己的真實案例（年初目標偏離 80%、AI 辦公室 vs 咪卡管家）讓觀念落地
- 桌面版只當預告，主用網頁版，學員門檻低
- 學員聊天室回應的熱度
- 結尾揭曉時學員有沒有 click「整堂課就是 MVP」這個設計
- 課後技能包下載人數
- 課後有沒有學員主動私訊聊後續合作或想法
📖 點開 ｜ OGSM 是什麼？不知道沒關係，AI 知道。但你要知道哪些事 AI 不會知道。
OGSM 是經典策略管理框架，把「我想做的事」拆成四層：
| 字母 | 意思 | 在問什麼 |
|---|---|---|
| O | Objective 目的 | 為什麼要做？成功是什麼樣子？ |
| G | Goal 目標 | 要達成什麼可衡量的成果？ |
| S | Strategy 策略 | 用什麼方法達成？ |
| M | Measure 衡量 | 怎麼知道有沒有走在軌道上？ |
真正進階的能力：知道「什麼是 AI 不會知道的」
會用 AI 的第一階段，是知道「什麼東西可以丟給 AI」（OGSM 這類公開框架就是）。
更厲害的人，是知道「什麼東西 AI 不會知道」——這部分你不主動補，AI 永遠生不出對的答案。
AI 不會知道的，主要是這三類：
- 個人的隱性知識（你的經驗、你的判斷、你怎麼做決定的內在邏輯）
- 特定專業領域的領域知識（你那個小行業裡只有圈內人知道的眉角）
- 超級基本的常識（你以為大家都懂、根本不會寫下來的那種事）
0-A 自介 + AI 三年大突變（5 分）
我是江江教練，隱性知識提煉師、AI 應用規劃師。簡單說，幫專業工作者把腦袋裡的東西提煉成 AI 可以用的形式。
2024 → 2025 → 2026
- 2024 試水溫：大家開始用 ChatGPT 聊天
- 2025 風潮起：各行各業都在談 AI、Vibe Coding 熱
- 2026 大突變：AI 從「聊天」變「幹活」（Agent、桌面版引爆）
類比：這就像拍攝自媒體。數位單眼時代要學快門對焦，手機時代會拍就好。AI 也進入同樣的轉折。
Q1：大家知道什麼是 Vibe Coding 嗎？
▸ 點開 ｜ 江江的回答
Q2：大家知道什麼是 Agent 嗎？
▸ 點開 ｜ 江江的回答
Q3：會不會覺得一堆 AI 工具學不完？
▸ 點開 ｜ 江江的回答
是每天 AI 相關的論文、產業資訊，每天幾百篇。你學完，明天又出新的。
有句話講得很好：
「你只要學得夠慢，就不用學了。」
因為等你還沒學完，那個工具已經被淘汰了。
難道就直接躺平嗎？
我這邊先講一個概念：
AI 那麼厲害，那讓 AI 來學我，不就好了嗎？
幹嘛那麼累，到處去學 AI？
江江對 Vibe Coding 的看法 ｜ 第一性原理
很多人卡在「我要學會這個工具，才能解決我的問題」。但你回到第一性原理問——「我要解決的是什麼問題？」——你會發現很多時候，你根本不需要學那個工具，AI 直接幫你做就好。
但如果你真的想解決問題——
其實直接叫 AI 解決問題就好了。
為什麼一人公司、微型創業最需要這個觀念：你最缺的不是學更多工具，是把自己想清楚、寫清楚，讓 AI 照你的規則做事。
- AI 工具轉換無痛指南：建立個人知識庫，擺脫平臺綁架（為什麼要把基底做在自己身上）
- AI 培訓前先問：他們是「需要用」還是「想用」？（任務導向 vs 熱情導向兩套策略）
順便講一下：什麼是 MVP？
0-B 我以前是怎麼驗證點子的（10 分）
我自己是一個發想很快的人。以前驗證新點子的方式就是，想到一個。約人聊一聊。看反應。再修。
那時候我覺得：「不去聊怎麼知道？而且去聊我也學到事情。」
但這樣到處跑，很累。
還有信任感。
▸ 點開 ｜ 為什麼是「AI 顧問」？怎麼運作？（背景說明）
轉折：用 AI 顧問先過一輪
現在我習慣是，有一個想法，先丟給 AI 顧問問一輪。
大部分問題我自己都答不出來。連最基本的都答不出來，那就不用玩了。
光是這幾段，就省下大量奔波的時間，更重要的是保住了信任額度。
AI 在這裡做的事，是在你還沒花社交成本之前，先逼你回答最基本的問題。
它的提問，就是真實人類也會問你的問題。連基本問題都答不出來＝你還沒準備好出去聊。這是創業者最容易忽略的「事前過濾」。
怎麼讓 AI 靈魂拷問你？
很簡單。比如我現在有一個想法，叫 AI 模擬產業內的人來問我。
不需要找多大的專家。也不用先去拜訪那個產業裡誰是大神。
想當場感受「AI 顧問靈魂拷問你」是什麼感覺？這兩個我都已經做好了，學員可以馬上點：
直接下這個指令給 AI
請你：
1. 幫我調查這個產業相關的知識。
2. 模擬這個產業裡的人，假設我現在要跟他聊我的想法，他會有哪些疑問跟問題來問我？
3. 幫我把隱藏的風險都找出來。
4. 列出我需要注意的事、需要準備的內容、該採取的策略。
5. 確保我可以順利執行，不會踩雷。
AI 還有一個非常厲害的能力：翻譯
所謂的翻譯，不只是中翻英、英翻中。
更重要的是這兩種：
- 把創業者的語言，翻譯成市場能懂的語言
- 把市場的語言，翻譯成能夠賺錢的訊號
但市場聽不懂。
AI 可以幫你在這兩種語言之間翻譯。
- 脆文：我這樣用 AI 幫我輔助決策（4/30，AI 顧問靈魂拷問完整案例）
0-C 鋪墊觀點：人這輩子有兩件事很難（3 分）
認識自己、知道自己在這個世界上的位置。
AI 都可以很好的幫忙做這兩件事。
- 認識自己 → 讓 AI 幫你分析出自己的軌跡、特色
- 知道自己的位置 → AI 是大語言模型，把全世界的資料丟進去，它有一個超大的資料庫，知道大部分人在什麼狀態。你只要拿自己的資料跟 AI 對比，就能知道你大概在什麼位置、什麼層級。
今天兩小時就在演示這兩件事怎麼用 AI 做。
段落核心問題
大家覺得市場有需求，但真的有嗎？把模糊的點子，用 AI 顧問對話一輪 → 變成清楚的商業假設。
1-A 先示範：自己的版本要先寫好（2 分）
打開 Mika 桌面寵物開發計畫 .md 給學員看。重點不是內容，是讓學員感受到：
AI 顧問不是用來發想的，是用來拷問已經寫好的版本。
1-B 兩個 AI 顧問現場示範（18 分）
用兩個方向不同的 AI 顧問拷問同一份企劃，看哪些地方兩邊都指到，那就是真盲點。
🎬 我現場示範
切換技能包，丟同一份企劃，問同一個問題。但這次的視角是「真實的潛在客戶」。
舉例：好問題 vs 不好問題
| ❌ 不好的問題（問未來假設） | ✅ 好的問題（問過去事實） |
|---|---|
| 你想要這個產品有什麼功能？ | 你上次遇到這個問題是怎麼處理的？花多久？ |
| 你願意花多少錢？ | 你過去一年有沒有付費買工具來解這個問題？多少錢？ |
| 你覺得這個功能重要嗎？ | 這個問題上次發生時，直接造成什麼後果？ |
| 你願意花錢上 AI 課嗎？ | 你上一次花錢上課或買書是什麼時候？花多少錢？ |
看出差別了嗎？不好的問題問「未來假設」，得到的都是禮貌答案；好的問題問「過去事實」，事實才會誠實。
同一份企劃，不同視角會看到不同的東西。納瓦爾看的是十年後的價值累積，真實需求調查看的是「現在到底有沒有人會買單」。兩個都需要。
1-C 我的真實經歷：年初目標偏離 80%（2 分）
2026 年 3 月，我把納瓦爾 AI 顧問裝進電腦，讓他去讀我過去半年所有工作日記（幾千份）。然後問他：「我最近的方向對嗎？」
我以為自己很努力，到 3 月底才發現自己忙到又偏離主軸。這種盲點自己看不到，朋友也不會直接跟你說。但 AI 顧問可以——它讀完你所有資料、沒有情面包袱、站在大師立場說話、不會客氣。
- 看到好案例不知道怎麼學？四步驟複製大師級思維框架（怎麼把大師做成 AI 顧問）
- 把專業知識、工作經驗整理成「技能包」，讓 AI 來幫你操作（技能包是什麼）
- 三層次會議記錄提示詞，把 AI 變成你的戰略分析師（同一套用在會議分析上）
- 對外示範範本：範本｜會議記錄 × 輔助決策 × 共識分析（兩次會議態度軌跡的去敏感版）
學員帶回
兩個技能包都已公開，課堂可以直接點開試用，也可以下載完整版裝進自己的 AI。
請所有學員在聊天室回答
- 我只用過網頁版 AI，每次都要重新介紹自己
- 我有資料累積、有固定流程
這個回答決定下半段深度
- 多數回 1 → 後半段偏網頁版操作（ChatGPT 專案、NotebookLM）
- 不少回 2 → 後半段可以帶到桌面版 Codex、給 Agent 讀整個資料夾
段落核心觀念
怎麼用 AI 找市場行情和競品？搭配講師兩次創業（影像工作室、AI 教練）的真實經驗，分享踩過的坑。
2-A 看別人 MVP：不要抄工具，要看他解決什麼問題（8 分）
現在市場很多爆紅的 AI 產品（小龍蝦、各種 Agent 工具），看到容易焦慮。真正要學的不是工具，是機制：
- 它紅是因為解決了什麼痛點？
- 它的機制、設計有什麼特別？
- 有哪些部分能為我所用？
現場示範：用 AI 搜尋拆解一個當下熱門的 AI 產品
示範拆解的思路（不是答案）。學員回家可以自己套用。
用 AI 來幫忙檢查盲點，就是幫你判斷它屬於哪一種。
- 客戶都說很棒，但就是不買單？真實需求調查法（驗證需求是不是真的）
- 一人公司、自由工作者合作必備！兩個實戰策略，幫你目標對齊達成共識（遠中近三階段目標對齊）
2-B 學會做問卷調查（8 分）← 對應海報 ②
講「做問卷調查」聽起來很簡單，但大部分人問的問卷都問錯了。會得到一堆禮貌答案，跟現實沒關係。
- 「覺得 AI 辦公室還要加什麼功能？」
- 「這個方案好不好？」
- 「你願意付多少錢上這堂課？」
大家都會說：「好棒棒、感覺很需要、3,980 我願意付！」
結果實際開賣，沒人下單。
- 「你最近一次處理 AI 相關事情是什麼時候？卡在哪？」
- 「你那時候怎麼解決？花了多少時間／錢？」
- 「除了我這套，你還找過誰？為什麼沒成？」
問過去事實，不問未來假設。
事實才會誠實，假設都是禮貌。
📖 方格子文章：客戶都說很棒，但就是不買單？真實需求調查法
⭐ 完整版技能包（GitHub 開源）：github.com/Jiang-Yude/real-needs-investigation
2-C 還可以更進一步：用 AI 直接做出「假產品」測反應
AI 模擬訪談是「用嘴測」。再進一步，是用 AI 直接做出視覺看得到的假產品，丟到真人面前看反應。
- 用 AI 做網站：產品還沒寫程式，先做一頁假網站，看大家點進來會不會留 Email
- 用 AI 做模擬圖：用 ChatGPT、Midjourney 之類，直接生成產品畫面、UI 截圖、貼文圖。我推咪卡貓咪那組圖就是這樣做的——大家一看就說「這個療癒多了，看起來會比較想用」
- 用 AI 模擬使用情境：拍個短示範影片、做個動態 demo
現在用 AI 生成圖片很方便，我這堂課不細講操作。重點是觀念：不要等產品做好才測，先用 AI 做出視覺，先測。
這個方法在 UX 領域有個正式名字叫「Wizard of Oz MVP（綠野仙蹤式驗證）」——前台讓使用者以為是 AI 服務，後台其實是真人在跑。
幾個有名的真實案例：
- Aardvark（2008）：早期問答 App。看似 AI 即時回答，實際是真人在後台答。後來被 Google 收購。
- Magic（2015）：簡訊個人助理。發訊息「幫我訂晚餐」，看似 AI 服務，實際是真人在另一頭幫你打電話訂。
- DoorDash 早期：創辦人自己穿外送員制服送外賣，先驗證有沒有人會用，再去開發 App。
這就是 MVP 裡叫「Concierge MVP（手動服務 MVP）」的經典做法。用真人手動撐起後台，先驗證需求，再去開發系統。
2-D AI 辦公室 vs 咪卡管家｜我自己的演化故事（10 分）
這是把上面的方法，套在我自己身上的真實案例。同一套底層產品，兩個不同的對外形象，反應完全不同。
一開始 AI 辦公室定價 3,980，包山包海一堆功能。沒人理。
失敗訊號：「太多功能用不到。蘋果手機那麼貴是因為品牌，我沒有品牌。」
改成「咪卡貓咪管家」形象。
突然抓到了：「會找我裝機的大概就是 4-50 歲女生 → 賣的是輕鬆療癒的貓咪感。」
從「賣 AI 辦公室」 → 改成「賣 AI 咪卡管家，他會幫你整理料」。
實裝過程發現：「兩三小時學員就累了。」
結論：先賣最基本的 AI 辦公室 + 概念裝潢就好（1,000 元）。進階功能後續線上再聊。
關鍵體悟：只要 AI 辦公室基底裝好，後面教什麼都很簡單。
教我這一切的觀察方法
我會拿 AI 辦公室的網頁給大家看。我學到一招：
要看別人怎麼用、卡在哪裡。
所以我一開始設定 AI 辦公室的時候，就有一招很聰明的安排：
「下載安裝可以先拍五分鐘的教學影片。」我在線上課其實就是教學影片的概念，所以這段我就知道可以拍成教學影片。
裝完之後不會動怎麼辦？我說：「我在旁邊引導。」
學員說：「對啊，那是因為你在旁邊教啊。」
這樣我就知道——沒人在旁邊就不會用。
所以我說：「那你現在想像我就是 AI 助教。我直接模擬，你會下什麼指令？」
這個過程，其實就是把我跟學員的互動，訓練成 AI 助教。等學員裝好之後，AI 助教就會跑出來幫忙做事。
後來發現 AI 辦公室太抽象，所以我換咪卡。換咪卡之後更簡單了：
我直接給學員看一張圖：「這是咪卡的樣子，咪卡可以幫你做這些事。」
大家覺得「好多了，簡單很多了。」
你看，我甚至更懶。連社群網站、官方 LINE 我都還沒做，就只是先拿一張圖給大家看，就驗證了——AI 辦公室目前還是要實體裝機，裝到一定程度後，再把這些經驗設計成技能包跟 AI 助教，然後就是咪卡的樣子。
段落核心
不只分析，用 AI 快速做出可賣的東西。今晚下課，學員就能丟到朋友圈試反應。
3-A 用 AI 做產品頁、報名頁、社群貼文（8 分）
- AI 生出產品頁、報名頁草稿
- AI 寫社群貼文，搭配「改標題＋踩雷檢查」技能包
- Portaly（傳送門）變現工具設定 → 立刻審核立刻就可以開了
我自己的傳送門：https://portaly.cc/Jiang_Yude（直接看實際長怎樣）
3-B 改標題的本質：翻譯（5 分）
有時候我發了一篇自己覺得超讚的內容，結果沒反應。
是不是需要的人，根本沒看懂這是寫給他的？
這時我會請 AI 幫我翻譯。請它把我寫的東西，翻成「正在經歷這個問題的人」看到會說：「誒，這我，我要。」
「翻譯」是這堂課貫穿到底的核心能力——
- 把點子翻譯給 AI 顧問拷問
- 把產業報告翻譯成你看得懂的比喻
- 把你的內容翻譯成受眾聽得懂的標題
都是同一個能力。
3-C 我自己的驗證漏斗（2 分）
脆文（最便宜的水溫測試）
↓ 反應好的主題往下推
免費講座（中等成本，看會不會爆滿）
↓ 免費都爆滿不了，就不用玩了
付費課程（最貴，但確定有人要）
學員帶回：改標題＋踩雷檢查技能包 + Portaly 設定流程文件。
3-D 更多 MVP 案例：我自己跑過的（順便講）
順便跟大家講，我這堂免費限量角度其實也是一個 MVP，也是一個小單元的測試。
其實像我今天這堂課 5/5 講座，當時規劃時，我就把裡面有一部分內容直接拆成 5/3 的免費講座。
這樣的好處：5/3 講得順了，今天就可以再講一段就好。同一份內容用兩次。
這個東西如果大家很有興趣，「把書本、影片、PDF 變成你的 AI 顧問」其實也可以獨立再開一個小的課程工作坊。
這個會賣很貴。可以賣很貴是因為他本來就在賣這麼貴的顧問跟課程，對他來說只是加了一堂 AI 主題。對我來說，又可以透過他認識更高單價的人群。
→ 課程拆細的好處：每一層都能找到不同階段的人，免費 → 1,000 → 3,980 → 30,000 顧問案。
我現在好像有十幾二十個技能包，看起來很多。但其實就是我自己原本常用的一兩個流程而已。我只是把它拆得很細。
為什麼拆細？兩個原因：
- 每個人的需求都不同，不見得每個人的工作流程都跟我一樣。所以我把它拆成一個一個動作、一個一個功能，讓大家可以自己組
- 這樣比較好調查——大家實際上比較常用哪些功能、哪些步驟
用一句話說：我把一個整合流程拆成 10 個步驟，變成 10 個技能包。我自己原本是這 10 個步驟整合成一整個技能包。
把你的內容、產品、服務，設計得像積木一樣。
看遇到什麼情況、什麼需求、什麼趨勢、什麼市場，立刻組裝成可以用的形狀去解決問題。
這就是卡片盒筆記法的原子化觀念。我這堂課不細講，大家可以自己搜尋。
3-E 主題彈性：未來課程怎麼長
因為內容能原子化，所以未來主題能彈性擴展：
- ESG 相關：可以再開一堂專門 ESG 報告書 + AI 應用
- Claude 設計加值：用 Claude 做一些設計片段技能包，做出網頁設計版型
- 6-7 月：AI 短影音預期成熟：現在 AI 圖片已經差不多了，估計 6-8 月 AI 短影音會成熟
注意——不是用 AI 純生成影片，而是用手機拍真人影片之後，AI 幫忙剪片、上字幕、做特效。因為真人實拍還是比較有信任感
我覺得這個之後再外加課程。一開始包山包海 3,980 雖然划算，但學員用不到就沒意義。1,000 塊先讓大家裝機 + 拿一大堆免費技能包，門檻低很多。
段落核心觀念
你要 AI 顧問問得好，先把自己的資料整理好。
這段我用 5/3 講座完整版簡報直接帶過，下面三個階段一次看完。
用 AI 學習、做我的顧問｜三個快速階段
下面這份是我 5/3 免費線上講座的完整簡報。從 ChatGPT 專案模式 → NotebookLM → 桌面版 Agent 三層進階一次看完。
🎯 嵌入無法看？直接打開：把書、影片、PDF 變成你的 AI 顧問（完整版）
這份簡報帶你看完什麼
- ChatGPT 專案模式：用 AI 學社會影響力報告、考 iPAS 證照的實戰故事
- NotebookLM + Gemini：讓報告來讀我（外部報告 × 我的工作日記交叉分析）
- 桌面版 Agent：Codex / Claude Code 讀整個資料夾、找出我半年偏離主軸 80% 的盲點
- 三層進階路徑：從免費的 ChatGPT 專案，一路到付費的桌面版 Agent
為什麼推 Codex 不推 Claude（給小白學員聽的）
資料還沒整理好之前，Claude 就是一小時 6,000 塊的講師幫你整理桌面，浪費。
Codex 免費版就能試，門檻低、試錯成本低。資料整理好再上 Claude。
你只要會寫文件、會分類資料夾，就可以打造個人 AI 辦公室。不用寫程式。
有個同學裝了 agency-agents 這個套件，一口氣多了 40 個 AI 角色。
裝完之後他傻眼——40 個記不住，跑來跟我要一個「AI 指揮官」幫他管這 40 個。
我跟他說：你真正需要的不是「多一個指揮官」，而是——
你真正需要的不是多少個人，而是能力或流程。
請它重新組成一個你能懂、好管理的流程——
甚至直接融入你原本的流程。
關鍵句：
不是你去記住這 40 個 AI。
→ 這個案例正好是整堂課主軸的反向示範——同學一開始走錯路，是「去學工具」（記住 40 個 AI 是誰）。
正確的方向是「讓工具來學你」（重組成你原本的流程）。
→ 這也是為什麼前面強調「文件就是系統」——你的工作流程才是核心，AI 角色只是進來補位的人。
這堂課，就是我在推 AI 辦公室的 MVP。
這堂課就是讓你看到：「啊，原來這套東西可以這樣推」。
我真正在賣的是什麼
我真正賣的是設計工作流＋累積知識庫的能力。
所以 AI 辦公室產品分三層——讓不同階段的人都接得住：
| 階段 | 名稱 | 時長 | 價位 | 對象 |
|---|---|---|---|---|
| L1 | 完全零基礎裝機 | 3 小時 | 1,000 元 / 人 | 完全沒用 AI 的人 |
| L2 | AI 工作流工作坊 | 5 小時 | 3,980 元 / 人 | 有基礎、想優化現有工作流 |
| L3 | 開創型 AI 系統一對一 | 客製 | 30,000 元 / 案起 | 有獨特系統者 |
回顧今天你體驗到的
| 今天做的事 | 背後在演示什麼 |
|---|---|
| AI 顧問靈魂拷問 | 什麼是技能包＋什麼是 AI 輔助決策 |
| 看別人 MVP + AI 辦公室演化故事 | 什麼叫「看本質不看表象」 |
| 用 AI 做 MVP + 翻譯給受眾 | 行銷是輔助決策的副產品 |
| 整理資料建 AI 助理 | 開始應用技能包｜把我的經驗、知識整理成 AI 用的操作手冊 |
| 這整堂兩小時 | 江江在示範把自己的服務、知識、概念產品化，可拆解、重組、複製，跟他人組合 |
下一步
- 聽得懂、用得順 → 下一步往桌面版 AI 走，或來 5/23 或 5/24 線上工作坊
- 有社群、有渠道、想合推 → 課後私訊我
- 還不行 → 先停、先練基本功，先用網頁版 AI 累積資料
▸ 5/23 或 5/24 ｜ 線上工作坊：零基礎 Agent 安裝課
線上工作坊 ｜ 零基礎 Agent 安裝課
手把手教學：教大家安裝 CodeX，從零開始
技能包應用：怎麼把今天的技能包真的接到自己的工作流
工作流設定：怎麼配置自己的 AI 助理
為什麼線上：零基礎裝機現場示範＋線上比實體更彈性
有興趣的可以加入 江江 LINE 社群，公布日期會貼在那。
https://line.me/R/ti/g2/V63_43ngbs_kq1mpVc9LlxXB-1kchHnwdsy3WQ
📌 課後資源 ｜ 翻譯給受眾＋靈感累積
- 靈感是可以排程的，我整理出一個公式（靈感累積方法論）
- 把心法外包給工具，沒多久人就廢了｜社群定位篇（找定位＋翻譯給受眾）
- 卡片盒筆記法：從拆解到重組，用高頻回顧激發知識創新（靈感累積的方法論）
- 用個人寫作風格分析師，一招挖掘你的個人風格（避免 AI 公版句型）
- 不是專業小編也能寫出亮點！活動社群貼文寫作技巧
📌 課後資源 ｜ ChatGPT 生圖必看脆文
順便給大家三篇我寫過的脆文，講 ChatGPT 生圖怎麼做出有自己風格、又穩定的成果：
🗓 順便預告：7 月行銷課
今天 5/5 這堂是「創業點子驗證術」。
7 月我會再開一堂行銷課，把「驗證之後怎麼推、怎麼翻譯給受眾、怎麼把 AI 生圖跟貼文寫作整套接起來」一次教完。
想到時候來上課的，課後 LINE 社群會發消息。