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===== 最穩健型（我最推薦） =====
* 做出 可用 AI 模組
* 反覆優化（d d）
* 最後補一個 distribution 人脈
* 收錢

👉 適合：AI agent、automation SaaS、付費工具
👉 特性：慢，但幾乎不死

===== 產品＋流量雙循環 =====
* 先做模組
* 跑一輪
* 找合作
* 再跑一輪

👉 適合：AI 代操、AI automation service
👉 特性：現金流穩

===== 技術深耕型 =====
* 核心能力堆兩層
* 再推市場

👉 適合：agentic workflow、複雜 automation
👉 特性：客單高、但前期慢

===== 純 SaaS 慣性型 =====
* 一個功能
* 一直打磨
* 一直賣

👉 適合：subscription、AI tool
👉 特性：低戲劇性、但長期最舒服

===== 合作放大型 =====
* 做好模組
* 直接找人一起賣
* 靠慣性累積

👉 適合：white-label AI、agency model
👉 特性：放大快，但要選人

===== 先跑再補技術型 =====
* 用現成工具先跑
* 中途補自研
* 再放大

👉 適合：no-code + AI agent
👉 特性：現實派、快現金

===== 平台依附型（可行但要節制） =====
* 模組 OK
* 靠兩層人脈推

👉 適合：賣課自動化、行銷 AI
👉 注意：b 太多會變成 B 結局

===== 再投一次型（有風險但可控） =====
* 做模組
* 再投錢優化
* 拉長生命週期

👉 適合：請第二個 AI、人力加速
👉 前提：你撐得住第二次 e

===== 高價值解決方案型 =====
* 技術
* 打磨
* 再補更強技術
* 找對客

👉 適合：企業 automation、B2B agent
👉 特性：單一客戶就能回本

===== 穩定後反推技術型 =====
* 先跑流程
* 確認需求
* 再補核心能力

👉 適合：AI 顧問轉產品
👉 特性：務實、不浪費