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AI Agent 與應用的敏捷開發團隊。
不從技術出發，
從真實痛點出發。
我們長期用第一性原理做產品：先弄清一個問題為什麼存在，再決定造什麼。現在我們把這件事做成了一塊公開的開發者痛點需求洞察看板——持續採集行業、公司、產品三層的真實用戶回饋，只留有具體場景的差評，把它們變成 AI 能解決的需求。企業拿去做方案，黑客松主辦方拿去出賽題，有實力的開發者可以登入企業資訊庫，查看完整證據並直接聯繫相關企業。
開發者登入企業資訊庫 →開發者痛點需求洞察看板
中日與東南亞的頭部產品，用戶正在抱怨什麼？我們持續採集 13 個行業頭部 App 的公開差評，剔除純情緒短評，只保留有具體場景的反饋——它們指向可以用 AI 智能體修復的結構性問題。
行業 × 痛點主題
機會熱力 · 行業 × 市場
上行／下行趨勢需要至少兩期快照，累積後在此顯示。
數據來源：Apple App Store 公開評論 · 更新於 2026-09-18 · 差評比例反映的是寫評論的人群，不等於整體滿意度。
我們造過什麼
Not a portfolio. A library you can call from.
MEMECMO
讓品牌在 AI 答案裡被看見。10 個專業 agent 組合工作流：從品牌 Profile 提取 → 110 條買家問題生成 → 5 引擎跨模型監測（ChatGPT / Gemini / Perplexity / Claude / AI Overview）→ AIGVR 五維算法 評分（存在 30% · 顯著 25% · 聲量 20% · 情感 15% · 引用強度 10%）→ 優化建議 → 內容分發 → 百科策略。
每次掃描測約 120 個真實 query × 5 引擎。已服務東南亞 DTC 品牌與全球出海方。三檔訂閱。
Musicraphy
BrainLink 專業腦電設備接入，實時讀取腦波調節音樂。Electron 桌面 app + React UI，個性化音樂治療，也可作研究/演示的模擬模式跑。
DirectorAI
多段零散錄音 → 一期成品播客。不是機械剪輯，是帶審美的導演決策：審稿、找金句、規劃敘事弧、剪掉寒暄、調整情緒節奏。
「讓一個人也能完成本來需要製作團隊才能完成的事。」
下一代活體生物藥 · 品牌與數字化
為專注腸道菌群檢測、FMT 3.0 菌群移植、SafeMatrix™ 益生菌的合作方交付完整品牌官網 + 3 條產品線詳情頁。從科學寫作到視覺系統到部署上線，跨界 domain 快速跑通。
觀瀾 SEA Command Center
5 個專業 GEO agent 並行編排的交互工作台：T1 語料勘探 · 地緣合規審計 · 區域競品掃描 · 六維診斷 · 高階語料生成。實時 SSE 展示每個 agent 的推理過程。
越南某分眾媒體集團 · CRM + 銷售智能體
從零設計的銷售管理與客戶關係系統，含 AI 驅動的銷售流程輔助智能體。企業客戶級交付，本地化部署。
古琴數字化
傳統古琴音樂結構的數據化與可視化。千年琴學變成可探索、可交互的數字體驗。
下一個可能是你的
有想 build 的東西？我們從庫裡調配模組跟你一起做。
Hackathon-style 交付流程
從問題到 shipping，通常幾週內。
聽清問題
你有什麼真正沒被解決的痛點，我們和你一起把它講清楚
從庫調配
從 4 大 agent 族裡挑對模組，快速組合成候選方案
共同 build
hackathon 節奏，跟你一起做原型，2-4 週不是幾個月
落地進化
上線跑起來，基於真實反饋迭代 · 方法論沉澱回庫
「每次跑完，方法論沉澱回庫。下一次同類問題，我們帶著上一次的經驗進入規劃。」
— DirectorAI 內置邏輯，也是整個智能體庫的工作方式
同行者畫像
如果你在下面任意一格裡，我們大概率能一起做點事。
跨界 Founder
有 domain 深度但缺 AI 團隊。想快速原型驗證一個別人沒做過的思路。像君常怡生物這樣，把菌群療法講給 LLM 時代的消費者聽。
生成式引擎裡想被引用的品牌方
CMO · 增長負責人 · 出海操盤手。搜索場景正在 LLM 化，你想知道自己在 ChatGPT 裡怎麼被講，想被講得更好。
想在企業內部嵌 AI 的傳統業務
傳統媒體、biotech、文化機構。核心業務紮實但 AI 集成沒經驗，怕做成 chatbot 皮的老系統。
想跨領域實驗的獨立創作者/研究者
音樂 × 神經科學、剪輯 × 導演思維、傳統文化 × 數字表達。一個人搞不動，找乙方又貴又不懂。
智能體庫 · 我們能即時調用的模組
Not services, not products—capabilities you can compose from.
腦波信號採集 · 生物反饋驅動的實時交互 · 硬件-軟件-內容三位一體
有審美的內容生成 · 敘事結構智能 · 從原料到成品的自動化製作流
品牌在 LLM 裡的可見度 · 跨模型實證測量 · 從診斷到內容分發的完整鏈路
看清問題該怎麼定義 · 從庫調配跨領域模組 · 把 agent 組合成客戶級戰略解決方案
創始基因
Why this agent library looks the way it does.
觀瀾智庫的架構基因由一次跨界合成定義：
快速理解客戶痛點 從庫調配模組的能力
東方文化訓練數據 敘事邏輯內嵌智能體的判斷力
神經交互、內容智能、AI agent 的具體建造
客戶級戰略 跨領域組合能力
四種能力從創始日起就是同一個決策系統，不是「多頭協作」——所以智能體庫從底層就長成了 心 × 技 × 場 三層可組合結構，而不是四個割裂的產品線。
這套基因現在正被更多夥伴延展。加入我們、或跟我們一起 build，都在這個架構上生長新的 agent 族。
找一個能跟你打 hackathon 的團隊
觀瀾智庫當前為受邀測試期。每週三 09:00 UTC 批量審核名單。
從這裡開始
- 企業：找我們一起 build帶著一個還沒被好好解決的問題來，2–4 週做出能跑的原型。加入等待列表 →
- 黑客松主辦方：要一套有證據的賽題從看板裡挑證據充分的痛點，整理成賽題包，附用戶原話與評審標準。查看黑客松賽題 →
- 開發者：登入企業資訊庫看完整的痛點證據與涉及的企業，挑一個問題，直接建立聯繫。登入 →
已經在做 GEO？可以直接用 MEMECMO——觀瀾智庫量產化的 GEO SaaS 旗艦產品。
app.memecmo.ai ↗常見問題
關於觀瀾智庫、痛點需求看板與合作方式
觀瀾智庫是做什麼的？
已交付：MEMECMO、Musicraphy、DirectorAI、活體生物藥品牌系統、越南某分眾媒體集團的 CRM 與銷售智能體。
開發者痛點需求洞察看板的數據從哪裡來？
需要注意：差評比例反映的是寫評論的人群，不等於整體滿意度。看板回答的是「哪裡有人在明確地抱怨什麼」，不是「這家公司好不好」。
機會分是怎麼算的？
痛感看有效差評的數量與強度；智能體可修度看這個問題能不能由 AI 智能體解決——不是所有痛點都能；規模看產品體量；資本屬性與可觸達性決定這家公司是否可能成為方案的買方。看板右欄的機會排行按此排序。
為什麼公司與產品名稱要登入才能看？
這樣問題本身可以公開討論，點名則不會變成公開指責。
黑客松賽題怎麼產生？主辦方可以怎麼合作？
主辦方可以按賽事主題與賽道，請我們從看板裡挑選證據充分的痛點，整理成賽題包：問題定義、脫敏的用戶原話、評審標準。我們也可以參與評審與賽後對接。
開發者可以怎麼參與？
和觀瀾智庫合作是什麼流程？需要多久？
目前為受邀測試期：通過等待列表申請，每週三 09:00 UTC 批量審核。
觀瀾智庫和 MEMECMO 是什麼關係？你們還做 GEO 嗎？
• 需要開箱即用的品牌 AI 可見度監測與優化 → 直接用 MEMECMO（app.memecmo.ai）
• 港台繁體市場的合作客戶 → 觀瀾 GEO 平台（geo.neuronsparkmedia.com）
• 中國品牌出海東南亞的實測情報，以及 GEO 方法論與選型問答 → 東南亞市場情報簡報