P01 · 0:00–0:30
H
App 上架之後呢?
用 AI Agent 自動化行銷、客服與產品迭代
Hana 花水木 · iPlayground 2026
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我先承認一件事,我不是 iOS 開發者。
去年八月,我才第一次寫 Swift,跟 AI 一起從頭學。一開始很慘,那時候的 AI 根本搞不定 SwiftUI,版本又一大堆,我們兩個一起卡在那邊。
但 AI 給了我一種超能力。一個完全不會 iOS 的人,居然也能自己做出一個 App,還把它上架。
上線那天,每天用的人只有 30 個,全是我自己一個一個邀來的。七個月後,變成 3000 多人,健康類排名一度到第 10。沒有工程師、沒有行銷、沒有客服,全程就是我加上 AI。
【停一拍】
我是花水木 Hana,獎金獵人的共同創辦人。我們公司有 25 個人,但這個 App,一個同事都沒動到。
今天我不講怎麼寫 App,我想講的,是上架之後到底發生了什麼事。P02 · 0:30–1:00
做 APP 好容易,
可是營運好難
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先快速介紹背景。mojo 是一個 GLP-1 體重管理 App。打 GLP-1 藥物的人用它追蹤體重、飲食、副作用,還有跟 AI 聊天。
老實說,我真的很享受用 AI 開發 App 的過程。看著它一點一點變成我想要的形狀,真的很開心。
但做一個 App,在 2025 年其實不算最難的。難的是接下來的事。P03 · 1:00–2:00
App 終於上架了!
但使用者
只有小貓兩三隻⋯
只有小貓兩三隻⋯
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老實說,開發到上架這段其實滿順利的。
我用個人 Threads 帳號問有沒有人想試,開了 Google 表單,用永久免費當誘因。三週,140 個人報名封測,真正有在測的大概 80 個,每天都會打開 App 的?30 個。
開發那幾個月,用這個 App 的人就只有我自己。所以某天突然看到 30 個人同時在線上,我又恐慌又興奮。恐慌跟興奮是同一個原因,天啊,真的有人在用了。
我還在 LINE 開了群組,30 幾個人每天聊打針的心情。族群夠精準,這個群組才有價值。那時候我對這個數字很滿意。上線當天更是,馬上就有 2 個人付費,我心想,穩了,要一炮而紅了。P04 · 2:00–3:00
上架 ≠ 有人用
50
TestFlight 封測者
2
付費使用者,應該是朋友
7
天內沒有新增付費
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然後,過了一週。DAU 還是 30。付費的還是那 2 個人。
過了兩週。還是一樣。
我才發現:上架不等於有人用。報名 140 個很漂亮,但真正每天回來的就 30 個,而且再也沒往上。這 30 個人,全部是我自己一個一個邀來的。P05 · 3:00–3:30
所以我決定
全部都交給 AI
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沒人用,那就想辦法讓人知道。我不是行銷人,但我會寫程式。
既然 App 可以用 AI 做,那行銷應該也可以吧?P06 · 3:30–5:00
自動化內容工作流
01
分析
/analysis02
策略
/strategy03
素材
/scout04
規劃
/planner05
撰寫
/writing06
品檢
/review07
配圖
/image08
定稿
/finalize09
排程
/schedule月度
週度
單篇
= human in the loop
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先講內容這條 loop 是怎麼長出來的。
我自己是打針的人,滑 Threads 的時候發現一件事:很多人在討論猛健樂,副作用、劑量、心得,一大堆。這個話題本來就有人在聊,我只是還沒加入進去。
所以我開了一個 Threads 帳號,決定每天發一篇。
【Reveal:agent 動筆前的參考】
每天一篇,但動筆的不是我,是 agent。它動筆之前,手上攤開的是這些:我定義的語氣光譜,該溫柔還是機靈、坦率到什麼程度;三個使用者 persona,小安、阿莉、小真,每一篇都先想好寫給誰;還有幾條鐵律,同理心優先、不做醫療診斷。它不是空手在生成,是帶著一整套我設計的品味在寫。
實際的內容 pipeline,拆成九個步驟:分析、策略、素材、規劃、撰寫、品檢、配圖、定稿到排程。
看到那些空心圓圈嗎?那是 human-in-the-loop,需要我點頭才會往下走。月度規劃跑全套,週度從素材開始,單篇從規劃開始。
【Reveal:真實貼文】
這是它跑完整條流程、我簽核後發出去的一則貼文。不是我寫的,是 AI 寫的,但品味是我把關的。P07 · 5:00–5:45
LINE 群組
精準的族群,聚在精準的地方
副作用怎麼辦?
這週體重卡住了
有沒有工具可以一起記?
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Threads 之外,這個族群還有一個特點:夠精準,精準到有很多專門的 LINE 群在討論同一件事,聊副作用、聊劑量、聊心情。
我把找得到的全部申請加進去。不是為了打廣告,是想知道這群人真正在煩惱什麼。一開始我的 distribution channel,就 Threads 和 LINE 兩個。
這些群後來變成很重要的東西,不只是內容靈感來源,接下來還有另一個用途。P08 · 5:45–6:45
社群傾聽
01
Threads 海巡
找到值得回的討論
02
LINE 監聽
在對的時機出現
03
scout
每天掃四個平台
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發文、加群,都是我主動出手。但更值錢的一件事,是隨時在聽社群在說什麼,然後在對的時機出現。這件事我拆成三種傾聽,交給 agent。
【Reveal:Threads 海巡】
第一種,在 Threads 上海巡。我原本會自己去相關討論串底下留言,分享有用的東西,讓人好奇來看看我是誰。這件事讓 agent 接手:它自己找值得回的串、草擬回覆,我確認再發。效果很明顯,海巡帶來的流量,是我自己發文的 10 倍。
【Reveal:LINE 群監聽】
第二種,盯著 LINE 群。有人聊到副作用、在找追蹤工具,agent 會標記出來通知我,我再決定要不要跳進去推薦。像這則,群友在聊體重變化,mojo 就順勢接了話。不是打廣告,是剛好我知道有個工具幫得上忙。
【Reveal:scout 選題】
第三種,往外看整個網路。我做了一個叫 scout 的 agent,每天掃 Threads、X、Google News、Reddit,把跟減重、GLP-1 有關的討論整理成摘要,我看它決定今天值得寫什麼。
發文、加群、傾聽,這就是我最初的獲客系統。全部是 AI 在跑,我只在關鍵的地方點頭。P09 · 6:45–7:15
邀請碼功能
讓使用者把 mojo 帶給身邊需要的人
分享邀請碼→朋友加入→兩邊都有好處
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mojo 一直都要邀請碼才能加入,一開始只是為了控制人數。後來我發現這件事本身就是一個 growth 引擎。
每個使用者都有自己的邀請碼,分享出去,朋友用這個碼加入,兩邊都有好處。使用者自己把 mojo 推薦給身邊在打針的朋友,比我自己打廣告有效多了。P10 · 7:15–8:00
一天裡,mojo 做了 34+ 件事
Firehose
2×/day · 抓熱點
News
4×/day · 抓新聞
Trends24
6×/day · 趨勢監控
Patrol · Threads / X
10×/day · 海巡看貼文
Reply · Threads / X
7×/day · 自動回覆
LINE 群摘要
3×/day · 社群對話
Threads 每日報告
1×/day · 數據回顧
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mojo 每天跑 34 個以上的排程任務。趨勢監控一天六次,社群海巡十次,自動回覆七次,LINE 群摘要三次。半夜我在睡覺,它們照跑。這是它真正的工作日常。P11 · 8:00–8:30
30 → 300
這些 loop 跑起來之後,DAU 從 30 慢慢爬到 300。十倍。開始有真的使用者了
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這些 loop 跑起來之後,DAU 從 30 慢慢爬到 300。十倍。開始有真的使用者了。
聽起來是好消息吧?P12 · 8:30–10:00
但其實,我好像才是那個 Agent
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300 個人在用。但每天早上醒來第一件事,是打開後台看昨天的數字。有時候 20 個人付費,覺得今天可以活。有時候 0 個,完蛋了,要倒閉了。
【reveal:後台數字】
然後你一邊盯著那個數字,一邊要回客服信、想今天 Threads 要發什麼、處理有人在洗邀請碼。
【reveal:StoreKit bug】
然後你發現——有 3 個使用者付了錢,但沒升級成 premium。StoreKit transaction 狀態有 bug。只有 1 個人寫信來問,另外 2 個默默忍受。你根本不知道他們付了錢卻什麼都沒拿到。
【reveal:Threads 封鎖截圖】
然後某天,Threads 把我封了。1000 個粉絲,一夜之間不見。Meta 沒給任何理由。
我去問人,得到的回應是——「Threads 本來就不能商用啊」、「一定是你寫了什麼奇怪的內容吧」、「你是不是偷偷做了什麼違反規範的事」。你們做 iOS 開發的一定懂,Apple 至少告訴你 Guideline 幾點幾被拒。Meta 連原因都不給,然後身邊的人還覺得是你的問題。
被封兩個禮拜都沒解鎖。最後我想,算了,放棄 1000 個粉絲,換新帳號從零開始。
那段時間我開始做下一個 App 了。因為做 App 比經營 App 快樂多了。P13 · 10:00–10:45
由 Agent 處理客服
/mojo-support
User · iOS
「想確認一下,我的訂閱狀況是正常的嗎?」
→
mojo-user-lookup 查 Supabase RPC
→
草稿:「您是 Premium,到 2026-05-15 續期,請放心。」
UK user · last week
"Could the period tracker be hidden?
I'm menopausal but still find mojo useful."
I'm menopausal but still find mojo useful."
→
下一版加了隱藏 toggle
UK user · follow-up
"What food apps sync to mojo?
I'd love more complete AI analysis."
I'd love more complete AI analysis."
→
正在研究整合中
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但 mojo 的使用者還在,我後來還是回來了。
前面在社群聽的是還沒用 mojo 的人,人進來之後,要聽的變成已經在用的人。
人多了之後,麻煩也變多,客服是第一個扛不住的。這次我不只接水管,我把整條流程接成閉環:信進來、查資料庫、草擬回覆、發出去,水從頭流到尾,中間不用經過我搬。技術型問題像查訂閱狀態,幾乎全自動。
比較有趣的是這位英國用戶。她停經了但覺得 mojo 好用,只是希望把月經追蹤藏起來。下一版我們就加了 toggle。這種 case 不只是客服,它直接進了 roadmap,同一個 loop,不同的 gate 位置:一個全自動回覆,一個進產品需求。P14 · 10:45–11:30
產品回饋/許願池
不是我猜使用者要什麼,是他們直接告訴我
投票→GitHub issue→完成通知↩
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客服會告訴你使用者卡在哪裡,但不會告訴你接下來該做什麼功能。所以我做了一個許願池,讓使用者直接投票,想要哪個功能先做。
票數最高的,自動轉成一張 GitHub issue,排進開發清單。做完,issue 自動關閉,投票的人會收到通知。
不是我猜使用者要什麼,是他們直接告訴我。P15 · 11:30–12:20
自動化 Email 行銷
/mojo-plunk
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上一頁是使用者告訴我,這一頁換我主動推。
許願池解決了「做什麼」,但轉換率還是要靠溝通去衝。這條我交給 Email。
mojo 的自然轉換大概 9%,就是使用者自己想升級的比例。Drip marketing 不會憑空生出使用者,但可以在這 9% 之上,多撬出一些原本會流失的轉換機會。
使用者記錄到第幾天、該推什麼、用什麼語氣,我寫成一條工作流。
【reveal:行銷信模板】
這封「你已經記錄 4 天,現在升級有早鳥價」就是 agent 全自動產出的。從觸發、撈數據、寫文案到排版,我沒有一封一封手寫。做一次,之後每個使用者都跑得到。P16 · 12:20–13:35
我還是 bottleneck
但這裡有一件事我一直沒好意思講
接水管接成閉環AI 也當水電工
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但這裡有一件事我一直沒好意思講。
mojo 的轉換其實不錯,收入也比我想的好很多。但我沒日沒夜、一個人當十個人用。真的把時薪換算下來,大概只有我以前上班的十分之一。
前面講的這些自動化,其實就是我在各處接水管。內容、海巡、LINE、社群傾聽、邀請碼、客服、許願池、email,每一條管子裡的水都流得動。AI 是水,它有的是力氣。
但我的管路東一段、西一段,彼此沒有接起來。斷掉的地方,全是我自己拿桶子在搬水:寫作那條的水,我搬去品管;品管完的,我搬去排程。水管越多,我搬得越兇。
不應該是這樣的。
【Reveal:三階梯圖】
後來我才看懂,這件事其實有三個階段。第一階,接水管:讓 AI 替你做事,半夜你睡覺,它們忙。第二階,把水管接成閉環:整條流程自己流完,你只顧閥門。第三階,讓 AI 也來當水電工:接管線、修漏水都交給它們,你退一步,設計整個管網、控管全局。
我那時候卡在第二階:閉環有了幾條,但管線跟管線之間,還是我在搬水。至於第三階長什麼樣子,我根本還不知道。P17 · 13:35–14:35
因為一個 bug,它們開始互相講話
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然後有一天,出了一個 bug。訊息路由壞了——本來每個 agent 只能看到自己的任務,結果它們突然看到彼此的對話。
我一開始覺得完蛋了,趕快去修。但修之前我看了一眼它們在幹嘛。
寫作 agent 寫完,品管 agent 直接接過去看,改完自己丟給排程。沒有人叫它這樣做,它只是看到了前面的工作,就知道下一步該做什麼。
那一刻我才懂,這就是第三階:不是我把每條水管接好,是讓它們互相把水接過去。這不是 bug,這是 feature。P18 · 14:35–15:05
社群內容產出
/content-planning
/content-writing
/content-review
- mojo 呼叫 mojo-marketer 製作內容
- mojo 擔任品管、PM 確保進度和品質
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打通之後,第一個成功案例是社群內容。mojo 不只自己寫,它會呼叫 mojo-marketer 幫忙製作內容,自己負責品管和進度。第一次 agents 完成了跨角色協作,而不只是聊天。P19 · 15:05–15:35
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第二個成功案例是客服。PM 收到使用者回饋,直接 tag 工程師;工程師修完後回報 support,support 再回覆使用者。整個流程不需要我在中間轉接。P20 · 15:35–15:50
終於可以高枕無憂了!
都交給 AI 就好
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到這裡我覺得:太好了,終於可以放手了。Agents 會自己溝通、自己協作,我只要等結果就好。P21 · 15:50–16:35
期望
結果
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然後現實打臉了。這是圖片 review 的案例。左邊是我期望的審核品質,右邊是實際結果。
reviewer agent 看起來有 review,但它沒拿原始 brief 對照、沒有我的偏好、沒有明確的 fail criteria。結果就是多了一個很有禮貌的點頭觀眾。P22 · 16:35–17:20
Support 收到問題
→
轉給 Engineer
→
Fix?
→
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第二個失敗更可怕:客服 case 死在半路。客服 agent 發現問題、tag 了工程師,工程師也真的查了、甚至可能修了。然後呢?case 靜靜停在半路。使用者永遠沒收到回覆,客服沒有 close。
這種失敗不會爆炸,它是安靜的。安靜比爆炸更危險。P23 · 17:20–18:20
LAYER 3
Workflow
LAYER 2
Harness
LAYER 1
Communication Stack
讓他們真的可以溝通
Identity
要和誰溝通?
Visibility
誰看得到訊息?
Triggering
如何呼叫對方?
Suppression
如何停止回應?
Delivery
哪些頻道可溝通?
≠ Collaboration
Six Harness Patterns
Trigger Harness
什麼情況要叫誰進來
Context Harness
被叫來的人要看到什麼
Review Harness
怎樣才算品質有過關
Ownership / Lifecycle
Case 誰負責、何時結束
Stale Detection
State machine 追蹤進度
Escalation / Repair
什麼時候交給人或 Doctor
建立工作流程
| Roundtable | host → challengers → synthesizer |
| 內容排程 | strategist → writer → reviewer → scheduler → freshness checker |
| 客服 bug | support owner → engineer → verifier → user reply |
| Skill 建立流程 | PM → expert → Hana judgment → apply → Doctor repair |
| 圖片生成 review | generator → reviewer → preference checker → rerun owner |
| Nana → Doctor | support → Doctor 診斷 → 修環境 → 回報 |
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踩過這些坑之後我把整套系統拆成三層。
第一層 Communication Stack:先解決誰看得到、誰該回、怎麼呼叫、怎麼不回。但光有溝通管道,不等於有協作能力。
第二層 Harness,這是關鍵。Trigger 決定什麼時候叫誰進來,Context 決定被叫來的人要看到什麼,Review 決定什麼才叫真的 review,Ownership 決定誰負責到底,Stale Detection 讓卡住的 case 自己浮上來,Escalation 決定什麼時候該找人或找別的 agent 來修。假審核和流程斷層,就是因為少了 Review 和 Ownership。
第三層 Workflow:不同的問題要長出不同的 team shape。內容排程是 strategist → writer → reviewer → scheduler,客服 bug 是 support → engineer → verifier → reply。P24 · 18:20–18:50
建立組織架構
/claude-discord-bot
/agent-collab
Hana
Intent / Taste / Risk / Final Decision
mojo
PM · 品牌社群
dev 工程
data 數據
marketer 內容
bd 合作
nana
PM · 數位分身
editor 文章
designer 簡報
innie
PM · 開發助手
solo
PM · 產品管理
doctor
跨團隊 · harness 修復
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有了三層架構,agents 就形成一個真正的組織。我在最上面,負責 intent、taste、風險判斷和最終決策。下面四個 PM 各帶團隊:mojo 管品牌社群,nana 是我的數位分身管文章和簡報,innie 管開發,solo 管產品。底下還有 doctor,跨團隊負責修 harness,哪條水管壞了,來修的也是 AI。P25 · 18:50–19:10
舉行 Agent 正式會議
/roundtable
Brief
Host 開場 + 定 scope
Open Thread
Host 建 thread 拉人
Mention
@ 相關 agents
Critique
第一輪:提出觀點
→
→
→
Attack
第二輪:互相挑戰
Converge
收斂共識
Notes
結論 commit 到文件
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它們甚至會自己開會。Roundtable 是一個會議 protocol:主持人開場定 scope,用 Discord mention 拉人進來,第一輪各自提觀點,第二輪互相挑戰,最後收斂出結論、commit 到文件。不是自由聊天,是有結構、有目的的討論。P26 · 19:10–19:40
一週的節奏
MON
TUE
WED
THU
FRI
SAT
SUN
all day
🤖 每日自動:數據收集 · 趨勢巡邏 · 客服 triage · 內容產出 · 社群回覆
9:00
10:00
11:00
14:00
15:00
16:00
社群成效回顧
上週數據 → 調整
mojo + data + marketer
行銷會議
Roundtable 發想
mojo + marketer + nana
Sprint 會議
新功能排序
mojo + dev
Growth Meeting
數據 → 策略調整
mojo + data
社群貼文腦力激盪
Roundtable 發想
mojo + marketer + nana
BD 會議
合作洽談
mojo + bd
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實際跑起來長這樣。每天底層有自動化任務不停在跑,每週有固定的 agent 會議:週一回顧成效,週三行銷發想,週五 sprint 排功能。這些會議不是我在開,是 agents 自己開的。我只在需要判斷的時候被拉進來。P27 · 19:40–20:20
管網成形了
還記得前面那張圖嗎?管路東一段、西一段,我自己站在中間,當那段缺的管子
agent repairing
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還記得前面那張圖嗎?管路東一段、西一段,我自己站在中間,當那段缺的管子。
現在不一樣了。水管不只接起來,還長成了一片管網:內容、客服、回饋,環跟環互相接,水自己在裡面流。而且管線上有別的水電工了,只是它們不是人。
【reveal:水管冒出裂縫,agent 正在修】
水管還是會壞,上週排程就斷過一次。但壞掉那段,是它們自己發現、自己修好的,我只看了一眼通知。第三階就是這樣:接水管的、修水管的,都是 AI。P28 · 20:20–21:10
30 → 3000
水就這樣流了幾個月。流出了什麼?
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水就這樣流了幾個月。流出了什麼?
【reveal ①】開場那 30 個人,變成 3,000 多個活躍使用者。
【reveal ②】12,000 次下載。
【reveal ③】App Store 健康類排名,最高第 10 名。
【reveal ④】180 個評分,平均 4.9 分。
【reveal ⑤】Threads 觀看,突破 1,000,000。
【reveal ⑥:收入截圖】收入也是。老實說,比我一開始想的好很多。P29 · 21:10–21:55
你 × AI
這些數字,一年前的我想都不敢想。一個人,沒有團隊,七個月
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這些數字,一年前的我想都不敢想。一個人,沒有團隊,七個月。
差別在哪?以前我們用工具,是加法。好用的 IDE、好的 framework,幫你多做一點,加 10%、加 20%。
AI 不一樣,它是乘法。你投入的每一分時間、每一個判斷,它直接乘上好幾倍。同樣是寫一篇文的功夫,乘出來是一條每天自己跑的內容 pipeline;同樣是回一封信的時間,乘出來是每封客服信都有人接。
剛剛那些數字,就是這樣乘出來的。不是我變強了,是我做的每件事都被乘過。
只是乘法有個特性:0 乘以多少,都是 0。AI 是那個乘數,但被乘的,是你。P30 · 21:55–22:25
我從水電工,變成工頭
那系統都接好了,我是不是就閒下來了?完全沒有,我還是很忙
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那系統都接好了,我是不是就閒下來了?完全沒有,我還是很忙。
只是忙的東西完全變了。巡管路、修漏水,現在多半是 AI 在做。我做的是工頭的活:設計管線架構、決定哪條該加該減、調度哪個 agent 去接哪段、控管全局。mojo 下一步往哪走,這種事只有我能想。
但這種忙,跟以前不一樣。以前忙一小時,就是一小時的產出;現在忙的每一小時,都會被整片管網乘出去。
那個多巴胺,非常強大。P31 · 22:25–22:40
水該流去哪,只有你知道
回到開場的問題:App 上架之後呢?
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回到開場的問題:App 上架之後呢?
上架之後的這七個月,我學會的不是更多 Swift。老實講,我到今天還是不太算 iOS 開發者。但我從自己搬水,做到水電工,現在勉強算個工頭,手下是一班 AI 水電工。
接水管,現在連 AI 都學得會。但水該流去哪,只有你知道。
我是花水木 Hana,謝謝大家。