Leo Huang｜黃志弘
文組出身 · 一人公司 + AI 團隊 · @kanisleo328
文組出身 · 一人公司 + AI 團隊 · @kanisleo328
文組出身的一人公司。用 AI 接案、做產品、也教人怎麼正確用 AI——三件事互相餵養：接案讓我看到真實需求，產品讓方法留下來，教學讓踩過的坑變成別人的捷徑。
先講大家最想問的。我的收入來自三個地方：接案、產品、教學。全部都有真實付費客戶，也全部都還在長。
接案：幫店家做形象網站、幫公司做內部報價系統、幫講師做社群內容。這些案子的共同點——客戶要的都是「解決一件事」，沒有人在乎程式碼是誰寫的。我一個人加一組 AI，交出以前要一個小團隊才做得出來的東西，時間是以天計，這就是接案能賺錢的原因。
產品：自己的平台跟工具（下面會講）。產品慢，但它會在你睡覺的時候繼續運作。
教學：1v1 教你把 AI 變成你的團隊。我不按小時收費，按「這件事在你手上值多少」收——教完你會做、我幫你做起來，之後卡住還可以來問。詳細在服務頁。
我對「產品」只有一個標準：它要真的替某群人解決一件事，而那群人願意為此付錢。兩個條件缺一個，就只是作品集。
NaLi Match——台灣的美甲美睫店五年翻了 1.2 倍，市場擠到打價格戰。好設計師困在削價裡，客人困在「不知道找誰」裡。NaLi 做的事很單純：讓需求跟對的設計師互相找到。現在平台上有五百多位通過驗證的設計師，每天都有真實的需求進來、真實的服務完成。它賺的錢還不多，但它每天都在產生「有人被幫到」這件事，這是我判斷一個產品該不該繼續的依據。
遊戲——脆脆王國跟長生劫，從「我想做一款自己的遊戲」開始的兩個世界，也是我當初學 coding 的起點。有玩家、有贊助，走得慢但一直在走。
開源工具——做內容做到卡住的地方，我會把解法做成工具放出來。比如 claude-real-video：AI 其實看不懂你丟給它的影片，這個工具把影片拆成 AI 真的能讀的關鍵幀跟逐字稿。MIT 授權，一行指令就能裝。
教了一段時間之後，我發現大家的問題九成不是「不會用 AI」，是「被 AI 的新聞追著跑」。
三個觀念送你：
1. 模型一直換，會用的人不慌。
今年上半年光是三家大公司就發了十幾個新模型，還有一個被政府下架又回歸的。
你追不完，也用不著追。把一件你每週都要做的事交給 AI 做順，勝過知道一百條模型新聞。
2. AI 是團隊，你是老闆。它不會通靈。你講得越清楚、給的材料越完整、驗收得越認真，它交出來的東西就越好。
用 AI 用得好的人，其實是在訓練「當老闆」的能力：
拆任務、給脈絡、看結果。
3. 從一個真實需求開始，別囤課。
我看過太多人買了十堂課、存了三百篇教學，然後什麼都沒做。
反過來走：先找到一件你真心想解決的事（我的是「想做一款自己的遊戲」），再去學剛好夠用的技能。
需求會拉著你學完，課程不會。
文組出身，沒學過程式、沒上過資工系。
兩年前從幾堂 ChatGPT 課程跟 Make、n8n 入門，之後就是大量的深夜——跟 AI 聊天、問問題、把每個「原來可以這樣」記下來。
2025 年 7 月，
因為想做一款自己心目中的遊戲世界，正式開始 coding。
工具一路換：ChatGPT → Manus → Claude Code，
最後落腳在現在的配置-
透過Ai agent靈活運用各種AI