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记录一次方向动摇：痛点发现工具自动运行了两周，数据越来越多，但真正适合我马上做的机会很少，也逼着我重新审视筛选标准和继续投入的理由。

一次基础设施静默失败的复盘：痛点发现系统 API 因端口被僵尸进程占用而反复崩溃重启，直到定时报告缺席我才发现，也逼着我补上最基本的健康检查。

给痛点发现系统补上中文数据源的复盘：为什么只看 Reddit 不够、我接入了哪些中文社区、采集后又在部署环节踩了哪些坑。

一次看起来简单却折腾很久的尝试：想把一个 AI agent 的技能和记忆复制给另一个，结果被路径、共享目录和环境隔离问题狠狠干了一顿。

一次尴尬但重要的复盘：多个 AI agent 交出了看起来很专业的报告，实际关键数据全没填、脚本也没跑，暴露了 AI 协作里最危险的假完成感。

记录一次凌晨四点的数据补全冲刺：切换模型后大量 agent 心跳失效，但团队还是在混乱里把关键任务跑完，也暴露了模型配置和自动化运行的脆弱性。

介绍痛点发现工具要解决的问题、实现方式和当前价值：用 AI 从中文社区帖子里筛出真实、高频、具体的产品机会，帮助独立开发者减少盲目找方向的时间。

一次 AI agent 任务被打回的复盘：代码写好了但没跑过、Cookie 还是空的，最后靠改抓取思路补救，也让我重新看清 AI 协作里“写完”和“交付”不是一回事。

一次凌晨 2 点的全线故障复盘：所有 AI agent 共用同一个模型且没有 fallback，模型超时后整支“AI 团队”一起失联，也暴露了基础设施单点依赖的问题。

一篇 AI 观察：热搜上的“AI 搞钱”故事为什么总是很刺激，但真正能持续赚钱的人，往往是在熟悉领域里把 AI 嵌进具体工作流。