月入百萬台幣的秘密!他靠「銀行對帳單轉換器」實現財富自由

你相信嗎?一個看似簡單到可笑的功能,竟然每月能賺進40,000美元(約120萬台幣)!這位神秘創業家打造的Bank Statement Converter,就是把PDF銀行對帳單轉換成Excel格式,僅此而已。這個故事揭露了一個驚人的創業模式:Micro SaaS(微型軟體即服務),正在改變無數人的人生軌跡。

- #什麼是Micro SaaS?一個被忽視的百萬商機

創業導師Greg Isenberg在最新的深度分享中,首次公開了價值數十萬美元的Micro SaaS完整攻略。他解釋:「Micro SaaS和傳統SaaS最大的差別,就是它專注於極度細分的利基市場。當Salesforce想要服務全世界,Micro SaaS只服務一小撮有特定痛點的人。」

關鍵數據令人震驚:

  • 毛利率高達80-90%
  • 平均月收入10-50萬台幣
  • 可由1-2人團隊經營
  • 建置成本通常低於500美元
  • - #真實案例:這些創業者如何月入百萬

    Bank Statement Converter的成功並非個案。Clean Voice這個播客編輯工具,每月穩定收入20,000美元,它的功能就是自動移除背景噪音、贅詞和過長的停頓。創辦人透露:「我們有15,000個播客主在使用,每個人每月付費不到10美元,但加總起來就是可觀的收入。」

    另一個令人驚豔的案例是ProjectionLab,這個財務規劃工具月收入24,000美元。它只做一件事:幫你視覺化未來的財務狀況。定價109美元一年,看似簡單的功能卻解決了人們對財務規劃的焦慮。

    - #成功的秘密:掌握增長飛輪

    Isenberg分享了他總結的Micro SaaS增長飛輪:

    1. 建立受眾社群
    2. 深入了解痛點
    3. 開發精準解決方案
    4. 創造口碑效應
    5. 將收入再投資社群

    他以自己的經歷為例:「我們先建立了一個討論AI自動化的Twitter帳號,累積了78,000名追隨者後,才開始打造產品。這個順序很重要!」

    - #48小時內賺進第一筆收入的真實故事

    最令人振奮的案例來自Josh Pigford。他看到一個創業點子後,立即決定執行。凌晨4:30起床開始寫程式,12小時後產品上線。他在Twitter上公開整個過程,1小時內就賺進第一筆收入,幾小時後突破1,000美元!

    他的秘訣?「在公開場合建造你的產品。人們喜歡看到創業的真實過程,他們會為你加油,甚至成為你的第一批客戶。」

    - #五個立即可行的Micro SaaS創業點子

    1. Permit Sync(建築許可證自動化)
    預估月收入:30,000美元 痛點:申請建築許可證的繁瑣流程 解決方案:自動生成所需文件和檢查清單
    1. Pod Scriptor(播客自動化助手)
    預估月收入:25,000美元 痛點:播客後製需要2-3小時 解決方案:自動生成節目筆記和短影片
    1. Spec Sheet(B2B產品比較工具)
    預估月收入:20,000美元 痛點:手動比較數十頁的產品規格 解決方案:拖放PDF自動生成比較表
    1. Cart Saver(購物車挽回系統)
    預估月收入:40,000美元 痛點:70%的購物車被放棄 解決方案:AI生成個人化影片挽回客戶
    1. Grant Guru(補助申請自動化)
    預估月收入:35,000美元 痛點:撰寫補助申請書耗時費力 解決方案:AI協助撰寫符合基金會風格的申請書

    - #立即行動的具體步驟

    Isenberg強調:「不要等到完美才開始。給自己48小時時限,用現有的AI工具快速打造MVP(最小可行產品)。」

    具體執行步驟:

    1. 在Twitter/LinkedIn建立專業帳號
    2. 每天分享你的學習和進展
    3. 使用Next.js、Supabase等工具快速開發
    4. 第一個版本免費,驗證需求後開始收費
    5. 持續每週更新,根據用戶反饋優化

    - #為什麼現在是最好的時機

    AI工具的普及讓建立Micro SaaS的門檻大幅降低。以前需要整個團隊才能完成的工作,現在一個人用Cursor、ChatGPT等工具就能在週末完成。

    更重要的是,市場正在改變。Isenberg預測:「未來會有越來越多人追求這種高利潤、低壓力的創業模式。當你月入30,000美元,生活品質可能比那些融資數百萬但壓力山大的創業者更好。」

    記住,每個成功的Micro SaaS都從解決一個小問題開始。正如Bank Statement Converter證明的,有時候最簡單的想法反而最賺錢。關鍵是立即開始,在做的過程中學習和調整。

    你準備好開始你的Micro SaaS之旅了嗎?

    參考資料來源:https://www.youtube.com/watch?v=ndqX4vbR7Rc

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Claude 的 Project、Skill、Connector 到底怎麼分?一次搞懂三者的關係

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很多人問我,在 Claude 裡面,Project、Skill、Connector 這三個東西到底差在哪裡? 什麼時候該用哪一個? 老實說,我一開始也搞得很混亂。 但實際用了一段時間之後,我發現其實邏輯很簡單。 先從最基本的開始:Connector 是對外的資料來源 如果你需要從外部拿資料,比如說接 Google Calendar、接 Notion、接你自己的資料庫,你就需要 Connector。 它就是一個 MCP 的連結,讓 Claude 可以去外面抓資料回來。 沒有 Connector,Claude 就只能用它自己知道的東西,沒辦法碰到你的資料。 Skill 則是內部的運算邏輯 Skill 沒有辦法對外連接。 它只能在內部用 Python 或程式碼執行。 你可以把它想成是一個 Controller,專門負責處理運算的部分。 比如說,你想讓 Claude 用特定的格式改寫文章、

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讓 AI 認識你 — Memory is All You Need

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讓 AI 認識你 — Memory is All You Need 最近我在 Claude 上快速搭建了七大 Agent。 原因很簡單:你的助理應該是越使用越懂你。 而 Claude Project 有個關鍵功能叫 Memory,它會根據你不斷詢問的過程,主動提取記憶。 這就是我認為 AI 助手真正強大的地方。 GA 分析助手:從進階到客製化 自從我串接 GA MCP 後,這位助手已經變得非常厲害。 漏斗分析、訪客來源、異常事件追蹤、站上任何問題都難不倒它。 但我想要的不只是這些。 我希望它隨著時間,能夠對齊我的知識,知道我要什麼。 你不用想太多,不用一次設定好整個 instructions。 試著使用一週,再回頭看看 memory,你會發現它已經根據你的行為開始學習客製化了。 許多助手不需要懂老闆要什麼,但網站分析不一樣。 因為我沒有那麼多美國時間,

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AGI 來臨:兩大 AI 巨頭的預測與警示

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讓 AI 當你的健康顧問:我用 Apple Watch 數據打造個人健康分析 Agent

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