找 idea 这件事,老金让 AI 替我干

最近这事卡了我一阵子。

技术栈齐全,Claude Code 调用顺手,晚上也有时间——但坐在电脑前不知道打开哪个项目。脑子里有十几个零碎的”也许可以做一个 X 工具”的念头,都没强到让我立刻想动手。

不是没想法,是没值得做的想法。

以前的瓶颈是写代码;现在写代码比想清楚做什么便宜多了。瓶颈往前移了一格。

我盯哪几个地方找信号

我不追求”完全原创”,也劝你别。一个全新概念半年内有八成概率根本没人需要。更实用的做法是去看别人在抱怨什么、在求什么、在给谁付钱。

我自己分三档,优先级从重到轻看:

别人在明确要东西的地方——r/SideProject、r/somebodymakethis、Ask HN、X 上搜「I wish there was」。这些是”需求没被满足”的现场,看到的不是你脑补出来的痛点。

别人已经在做、并且赚到钱的地方——Indie Hackers 收入榜、Starter Story、独立开发者晒 MRR 的帖。能看见已经被验证的方向,以及验证到了多大规模。

趋势风向(只看不当真)——Exploding Topics、GitHub Trending、Google Trends。这一档我用得最少,因为趋势告诉你”什么在涨”,但不告诉你”涨的这个东西是哪种人在真用”。

三档平台叠在一起翻一遍,大致能分辨出某个方向是真有需求,还是只在 Twitter 圈里热闹。

加起来八九个网站,每天挨个翻一遍,我大概第三天就放弃了。

这事天然适合 Agent。

我考察过一圈现成的 AI 浏览器(国内的 Tabbit、海外的 Comet、Dia、Atlas 都看过),最后选了 Browser Use——一个开源的 Agent 框架。

它不是浏览器,是个 Python 库。本质上是 Playwright(驱动 Chromium 的工具)加上一层 LLM 调用,你写一段任务描述,它自己驱动一个真浏览器去翻页、点击、读内容。

挑它有三个具体理由:

第一,抓 Reddit / X 这些反爬严的站需要真浏览器 session。Browser Use 起的是真 Chromium,登录态由你自己持有,不会像 curl 那样直接 403。

第二,整个流程跑在我自己机器上。每次跑的 LLM 费用走我自己的 Anthropic key,不依赖任何 SaaS。哪天某个 AI 浏览器关停或涨价,我不掉队。

第三,输出格式我自己定。我让它把扫到的信号直接写进我 TinyPA 的 ingest 接口,和 mood、todo 一起进库,早报里顺手推出来。现成 AI 浏览器在这一步只能给你看一眼结果,想再喂给别的脚本就得手动复制粘贴。

代价是要写一点代码。三十多行,Claude Code 顺手给你写好了。

整个流程分成抓取层 + 推理层——抓和想是两件事,分开做更稳。

抓取层是 Browser Use,任务描述大概这样:

from browser_use import Agent from langchain_anthropic import ChatAnthropic task = """ 打开下面这些信号源,把今天值得关注的”小工具机会”挑出来:

每条提取:标题 + URL + 最有信号量的一两句原话 + 来源平台。存成 JSON,字段:title / url / quote / source / scraped_at。 """

agent = Agent( task=task, llm=ChatAnthropic(model=“claude-sonnet-4-6”), ) raw =agent.run()

跑完是一个 JSON 数组,里面是原始信号——几十条粗的。

推理层就是一次普通的 Claude 调用,把那个 JSON 喂回去:

读下面这份原始信号清单,按下面标准筛和打分。筛选标准:需求具体 / 技术门槛低 / 有真实用户在抱怨,而不是凭空设想。输出: - 机会描述 - 信号来源(URL) - 难度评估(1-5) - 是否值得深挖(简短理由) 每条不超过 3 行,最多保留 10 条。

两步加起来一次跑十几分钟。token 消耗几毛钱人民币,可以忽略。

把 raw JSON 落到本地文件,推理结果再单独写一份,这样某天觉得清单筛得不准,可以单独调推理那层 prompt,不用重抓。

最后一步是给它配一个定时,工作日早上十点跑一次。

最简单的办法是 cron。crontab -e 里加一行:

0 10 * * 1-5 /usr/bin/env python3 /Users/laojin/scripts/idea-scan.py >> /tmp/idea-scan.log 2>&1

1-5 是周一到周五,>> /tmp/idea-scan.log 2>&1 把输出和错误都写到日志,以后 Browser Use 哪天卡住可以回来翻。

写好之后基本不用管。每天上午到工位,清单已经写到了 idea 池里。看五分钟,大部分丢掉,偶尔抓出一两条留下来。真到要动手做项目的时候再回头翻这个池子——不是每条扫到的 idea 都值得当场决定做不做,绝大部分应该先沉淀。

我跑了一阵子,扫到的方向陆陆续续攒了一些。哪几条让我多停了几秒、哪几条最后被毙了、有没有真去做某条——等素材攒够回头单独写一篇复盘,这里不展开。

AI 扫出来的是初筛。从初筛到”今天就开干这一件”,中间还有一大段——你的技能匹配、你愿意投多少时间、有没有第一批用户、做完怎么发出去。这一步 Browser Use 替不了,Claude 也替不了。

我目前的做法很粗暴:idea 池里的东西每周回看一次,过了三周还有兴趣的、脑子里还会自己冒出来的,才考虑动手。这套筛子很糙,但比”看到一条上头就开干”靠谱多了。

idea 池怎么从十几条收敛成”今天就开干这一件”,是另一篇文章的事了。

你现在用什么方式发现值得做的方向?评论区聊聊。