火花
给独居青年的「虚拟室友」语音陪伴
不是恋爱 agent，更轻——只是"屋里有人"的感觉。
早上喊一声"我出门了"会有人回；晚上回家"我累死了"会有人接话。 不用持续聊天，关键节点的存在感。
可能跟智能音箱厂商合作做底层，订阅制 9.9/月。
AI · IM · 单身经济
OF FLEETING THOUGHTS
想法
灵光一闪的乱七八糟，留下来再慢慢想。
火花
给 AI agent 做 prompt 集市
每个人都在重写同一类 prompt——审稿、改 BD 话术、生成 OKR。 集市卖通用 prompt 包，订阅可换最新版。
问题：prompt 体积小、容易盗版。可能要绑定 token 计量。
AI · Agent · 工具
火花
猫狗专属 dating app，主人代填资料
主人替宠物写 profile：脾气、社交意愿、和大型/小型相处情况。 匹配成功线下小聚，附近公园联谊。
天然的破冰社交场，宠物是钩子，主人是真用户。
社交 · 单身经济 · 宠物
在想
LLM 给离职信打分（情商版 grammarly）
专门给"离职信 / 谈薪邮件 / 拒约信"打分，给出修改建议。 职场版 grammarly，但只解决「难说出口」的场景。
壁垒在数据——真实场景样本不好搞。可能先从匿名用户那收集。
AI · 工具 · 副业
在做
agent 帮人审视频会议要不要参加
扫日历邀请的会议标题 + 主持人 + 议程，按你设的"价值阈值"建议参/不参。 回绝时自动生成委婉的拒绝邮件。
本质是把"礼貌的拒绝"这件累人的事自动化。一周原型先在自己日历上跑。
AI · Agent · 效率
在想
区块链遗产托管（私钥死后归属）
多签 + 时间锁 + 死亡证明触发器。
用户离世 N 天无活动 → 触发预设的 unlock 给指定地址。
挑战：「死亡证明」怎么链上验证，需要 oracle 或多重信任源投票。
Crypto · DeFi · 信任
火花
「装死」服务 — 替你拒约 / 请假 / 挡邀请
高仿真情境：编一个不可质疑的理由替你婉拒。
"我家狗术后需要陪护"、"老家舅舅去世了"——AI 给你写台词 + 备好可能的追问应答。 严格不写违法理由，只承担社交摩擦。
社交 · 工具 · 副业
在想
老人 IM bot 替子女值班回消息
爸妈群消息洪流，子女回不过来还内疚。 bot 模仿子女语气回"嗯嗯""收到""好的"，转发重要内容给真人值班。
伦理上必须让爸妈知情：bot 替我回，但我都看。
AI · IM · 银发
收起
把咖啡店变成「客厅租赁」
咖啡店包场 1-2 小时按客厅卖：朋友小聚、相亲、面试。 不强制点单，按时长收费。
线下试过一轮，店家不愿失掉饮品翻台率。架子上但没想好怎么解。
线下 · 副业
火花
给完结小说接外挂式 epilogue
读完一本小说不舍得，付费让 AI 按作者风格写「主角婚后的日常」「反派的支线」等 epilogue。
版权很糙，但用户付费意愿大。可以先做公版小说试水。
内容 · AI
收起
让 AI 写一封「不会被认真读」的辞职信发给爸妈
一封故意写得过长、情绪过密的信，爸妈会跳读， 最终留下「孩子大了」的总印象，不深究细节。
一个心理鬼把戏，容易踩「对父母不诚实」的雷，先收着。
AI · 内容 · 家庭
火花
给小区垃圾房装智能秤减少瞎丢
称重 + 拍照识别垃圾大类，给业主累计「正确投放」积分，月底兑物业费抵扣。
硬件 < 200 一台，物业管理价值大。可以试一个小区作 case。
硬件 · 社区
在想
给职场人做「AI 个人秘书」— 一个完整的产品思考（长文 demo）
这是一条故意写得很长的示例（约 1500 字），用来测试两件事：① 列表卡里超长内容会不会撑爆瀑布流密度（已截断到 6 行 + 省略号）；② 点开弹窗后能否在弹窗内部滚动看完全文。删掉这条不影响别的内容。
## 起心动念 职场人每天被「不该自己做的事」吃掉至少 3 小时：转发文件、写日报、对齐进度、约会议、整理待办、复述会议要点……这些都不是产品/业务本身的工作，但你必须做，否则团队协作崩。我想做的不是又一个 ChatGPT 包装，是一个**真正能替你处理这些杂活**的 agent，名字暂定「秘书阿姨」（致敬古早办公室的全能秘书，是真在帮老板省时间的那种）。
## 它能做什么 第一阶段（MVP）只做 5 件事：① 自动抓邮件 / 飞书 / TG 的待办，整理成今日清单；② 周报 / 日报草稿生成（基于你这一周的 commit / 文档 / 聊天产出，不是凭空编）；③ 会议自动总结（接 Zoom / 飞书会议录音），输出关键决策 + 待办 + 谁负责；④ 邮件分类 + 自动起草回复（重要的标星等你确认，不重要的直接生成草稿）；⑤ 日历助手（合并所有日程源，识别冲突，自动提议改时间）。
这 5 件事是有共性的：都是**信息搬运 + 轻判断 + 模板化输出**。不需要 AGI，现在的 LLM + 接口集成完全能做。难点不在 AI，在**入口和信任**。
## 入口 最好的入口不是一个新 APP，是你已经在用的 IM。我倾向接入飞书 / Slack / Lark，做成一个 bot，用户「@阿姨」就能交互。或者更进一步，做成 menu bar app，桌面级常驻，可以监听你打开的文件 / 日历变化主动出建议。第一版我会做 IM bot，因为冷启动成本最低。
## 信任 信任问题比技术难解。让 AI 替你回邮件，万一回错了怎么办？我的设计原则：**默认 draft mode**，AI 永远只生成草稿，最终发出去必须人确认。但 UI 要设计得「确认」摩擦极小——一键发送、误删能撤回、状态同步到客户端。等用户用了 2-3 周建立信任，可以选择性开启「自动发送」模式，但只针对低风险任务（比如「确认参加会议」「转发文件」）。
## 商业模式 SaaS 订阅，按用户数 $19/月起。企业版按席位定价 $9-12/seat，提供 admin 面板 + SSO + 数据隔离。早期重点打小团队（10-50 人公司），他们对效率工具买单意愿最高，又没有大企业那种采购流程地狱。预期 12 个月 MRR 到 $50K 算成功。
## 竞争 有人会问：Microsoft 的 Copilot / Google 的 Duet / Notion AI 不是都在做吗？是。但他们都是「在自家产品里加 AI 功能」，不是「一个跨平台的 agent」。我想做的是**跨平台的、以你为中心的 agent**——它知道你的所有信息源、所有日程、所有协作工具，能在它们之间穿梭。MS Copilot 只懂 Office，搞不定你飞书的事。这是个明显的空白。
## 风险 最大风险是**接入成本**。每接一个新平台（飞书 / Slack / Notion / Linear），都要写 OAuth、维护 API、处理频率限制、跟上版本升级。一个团队前期最多接 5-6 个核心平台，靠这些覆盖 80% 用户场景。剩下的长尾用 webhook 或者用户手动粘贴。
第二大风险是**数据合规**。replicate 用户邮件、聊天到自己 server 处理 = GDPR 噩梦。所以从 day 1 设计**本地优先架构**：核心数据留在用户端，只把 LLM 必需的最小上下文加密上传，结果回传后即焚。这会增加工程复杂度，但是唯一可持续的方式。
## 下一步 下周做 3 件事：① 跟 5 个目标用户（PM / 产品 / 设计）做 30 分钟访谈，验证「自动写周报」是不是真痛点；② 用 Cursor 一个周末跑通 MVP 原型，只做飞书 bot + 周报生成两个功能；③ 算清楚客户获取成本（CAC），定价能不能 cover。
如果三件事都顺，就开个 Notion 站收 waitlist，准备发 ProductHunt。如果中间任何一步打脸，及时止损，回到火花列表里继续等下一个想法。
AI · Agent · 效率 · 职场