📰 重點摘要

一位名叫 Ben Guez 的內容創作者兼新創創辦人，透過開源 AI 代理 OpenClaw 搭配 Claude 程式碼，架設自動化腳本在 Instagram 上批量發布「試用 Reels」，短短幾天便累積超過百萬次觀看與 200 則私訊。

具體做法是：OpenClaw 即時追蹤世界盃賽事結果，每場比賽結束後自動觸發 Claude 生成幾乎相同的影片，內容是 Guez 坐在火車上望窗發呆、一臉落寞，搭配字幕「真不敢相信｛球隊所在國｝輸了⋯如果有任何｛該國｝女生需要心靈支持⋯我的 DM 開著」，只替換國家名稱，其餘模板完全複用。由於 Instagram「試用 Reels」不顯示在創作者公開主頁，同樣的貼文發了十幾次外人也看不出來。更關鍵的是，Guez 在個人主頁標明只透過他的 AI 語言學習 App「Canary」回覆私訊，變相強迫有興趣的人先下載他的產品，讓流量直接轉化為 App 安裝數。

另一位南佛羅里達科技 PR 公司創辦人 Jeff Weisbein 則用 OpenClaw 研究各社區餐廳與約會地點，讓 AI 整理成附連結的文件，省去手動查詢的功夫。兩人均坦承自己使用 AI 輔助約會規劃，Guez 認為只要公開說明就沒問題，但女性的實際反應如何，TechCrunch 表示無法獨立核實。

💬 JudyAI Lab 觀點

這則案例的核心不是AI輔助約會有多獵奇，而是一個人用開源代理加上模板替換邏輯，在幾天內把百萬次曝光直接匯入App安裝，成本趨近於零。

從AI builder角度拆解，Guez的操作其實很素樸：一個追蹤外部事件的觸發器（世界盃賽事結果）、一個幾乎不變的內容模板（只替換國家名稱）、一個讓平臺演演算法不察覺的分發機制（試用Reels不顯示於主頁），再加一個強制漏斗（私訊只透過App回覆）。這四層合在一起才是真正的產品設計——內容本身並不重要，「觸發→生成→分發→轉化」的鏈路才是。我們觀察到的趨勢是：當AI代理把重複分發自動化之後，創作者的核心競爭力已從產出量轉移到設計這條鏈路的能力。

如果你有一個需要安裝才能體驗的產品，值得思考：哪個外部事件可以成為你的自動觸發器？

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