昨天決定要做數位遊牧咖啡廳平台，今天先面對一個很現實的問題：

這東西到底有人需要嗎？

工程師很容易想到一個功能，就直接開 repo 開始做，我自己也很常這樣。
但 Side Project 最怕的通常不是做不出來，而是做完才發現根本沒人在乎。
所以今天先不碰程式。
我想先讓 Gemini 當研究助理，把「誰會需要、現在怎麼找、到底哪裡不爽」先攤開來看。

Gemini 先說有需求，但我先不信

我先把昨天整理好的產品方向丟進 Gemini。
但這次我沒有問它：「你覺得這是不是一個好點子？」
這種問題太容易得到鼓勵式答案。
我比較想知道的是：使用者現在到底怎麼解決這件事？

請把自己當成市場研究助理。

我要研究「遠端工作者找適合工作的咖啡廳」這個情境。

不要直接告訴我這是好點子。

請幫我列出：
- 可能的使用者類型
- 他們現在怎麼解決這個問題
- 現有方法最麻煩的地方
- 哪些需求其實不值得做成產品
- 我最應該先訪問哪 3 種人

最後請把「事實」跟「推測」分開寫。

我特別加了最後一句。
因為 AI 很會把「合理推測」寫得像「已知事實」。市場研究如果一開始連這兩個都沒分清楚，後面很容易一路歪掉。
第一輪跑完後，我先抓三塊來看：使用者可能是誰、他們現在怎麼找店，以及現有方法到底哪裡麻煩。
Gemini 第一輪把可能的使用者分成幾類：數位遊牧者、自由工作者、企業遠端／彈性辦公員工，以及斜槓創業家或獨立開發者。
共同點其實很明顯：都是會帶著筆電移動，而且只要網路、電源或環境出問題，工作就很容易直接被打斷。
它認為這些人現在主要靠幾種方式找店：自己的口袋名單、Google 搜尋與部落格文章、Google Maps 評論，以及到社群群組直接問人。
這裡有一點滿貼近我自己的使用方式。

Google Maps 不是找不到資訊，而是工作相關資訊通常沒有被整理成可以直接篩選的條件。

例如我要確認有沒有插座，可能得搜評論；想知道能不能久坐，又要再找「限時」；如果臨時想開會，還得從照片跟評論猜現場到底吵不吵。
Gemini 第一輪也提出幾個它認為最麻煩的地方：資訊可能過期、評論很碎、搜尋成本高，以及到了現場才翻車。
但這裡也出現今天第一個很值得記的問題。
Gemini 在最後的「事實與推測」表裡，把「遠端工作者對插座、Wi-Fi、限時有剛性需求」以及「Google Maps 與部落格存在資訊滯後、非結構化問題」直接放進了事實欄。
看起來很合理。
但合理，不代表我現在已經證明它是真的。
所以這些我暫時都不升級成事實，等等直接拿真人討論來驗證。
另外，它還建議我優先訪問三種人：高頻率在外工作的工程師／自由工作者、剛到新城市的數位遊牧者，以及常被筆電工作者佔位的咖啡廳店長或老闆。

這三組我先記下來，後面真的做訪談時再驗證。

📸 圖片 1｜Gemini 市場研究第一輪回覆

Gemini 說得很像真的，所以我去找真人

AI 可以幫忙想研究方向，但它不是我的使用者。
所以有了第一版初稿後，我還是得真的去外面找證據。
這次我從幾個地方下手：

• Google 搜尋「台北 適合工作 咖啡廳」「不限時 插座 咖啡廳」這類關鍵字
• Google Maps 搜咖啡廳，再翻評論裡有沒有「插座、筆電、限時、Wi-Fi」
• Threads / Facebook 看大家實際怎麼問、怎麼推薦
• Reddit、部落格或數位遊牧社群的討論也一起記下來

我不打算一天內做什麼很正式的學術研究，今天先抓 5～10 個真實例子 就好。
重點不是證明「市場很大」，而是看看這些痛點到底是不是真的有人在抱怨。
真的開始找之後，很快就看到跟 Day 01 幾乎直接對上的真人討論。

Dcard 上就有人直接發文問：「有推薦的咖啡廳插座友善名單嗎？」
這種討論對我比「台北十大最美咖啡廳」有用多了。
因為需求寫得很白：他就是要找能帶筆電、能充電、適合工作的地方。

📸 圖片 2｜真人討論：找插座友善咖啡廳

這張我會保留文章標題與需求內容，正式發文前把不必要的帳號／學校資訊遮掉。重點不是誰發的，而是「插座友善」本身真的有人主動在找。

接著我又找到兩篇 Reddit。
其中一篇是在 r/Taipei 問適合 work session 的台北咖啡廳；另一篇更直接，標題就是「How do you find cool coffee places where you can work?」。

原 PO 提到自己常常遠端工作，但每次要找新的、安靜、Wi-Fi 好、又適合工作的咖啡廳都很麻煩。

📸 圖片 3-1｜真人討論：在台北找適合 Work Session 的咖啡廳

📸 圖片 3-2｜真人討論：找安靜、Wi-Fi 好、適合工作的咖啡廳很麻煩

這兩張也一樣，正式發文時我只需要留下問題內容。Reddit Username、頭像跟旁邊無關的廣告都不是研究重點，能遮就遮。

先不要談幾百億，我只想知道大家現在怎麼找店

「數位遊牧市場幾百億」這種數字看起來很厲害，但對我現在其實沒什麼幫助。
我比較想知道的是：

一個人在外面臨時要工作時，現在到底怎麼找地方？

可能是：

• 直接 Google Maps 搜「咖啡廳」
• 看評論有沒有人提到插座
• 去 Threads / Facebook 問
• 找共享空間
• 乾脆去連鎖咖啡店，至少比較不容易踩雷

如果大家其實已經很滿意現在的做法，那我再做一個地圖真的沒什麼意思。
反過來，如果我在不同地方一直看到同樣的抱怨，例如「不知道有沒有插座」「到了才知道限時」「評論翻半天才找到 Wi-Fi 資訊」，那才值得繼續往下挖。

把證據丟回 Gemini，這次不准它腦補

找到這些例子後，我把整理過、去掉個資的內容貼回 Gemini，再跑第二輪。
這次 Prompt 我故意把它綁死一點：

以下是我從 Google Maps、搜尋與社群找到的真實使用者討論。

請只根據我提供的內容整理，不要新增沒有出現在資料裡的需求。

請找出：
1. 重複出現的問題
2. 使用者現在的解法
3. 現有解法最麻煩的地方
4. 哪些只出現一次，暫時不能當成共同需求

如果資料不足，請直接標示「待確認」，不要自行推測。

第二輪整理完後，結果比第一輪更有意思。
因為這次 Gemini 被限制只能看我丟進去的真人討論，不能自己補常識。
重複出現的問題主要有五類：

1. 插座不是有沒有而已：還包含數量夠不夠、位置好不好，以及插座位是不是早就被坐滿。
2. 限時與久坐壓力：有些人到了才知道有限時，甚至平日跟假日規則不同；只點一杯坐很久，也有人會有心理壓力。
3. Wi-Fi 像抽獎：有 Wi-Fi 不代表穩。工作者還是得翻評論找零碎資訊，才能猜它到底能不能真的拿來工作。
4. 環境會跟時間一起變：客滿、音樂、噪音都不是固定值，同一家店平日下午跟週末可能完全是兩個世界。
5. 店家不一定歡迎筆電族：有些店對久坐或筆電工作有自己的規則，甚至有人分享到了現場才發現店家根本不希望客人在那裡工作的經驗。

📸 圖片 4｜Gemini 第二輪：只根據真人討論整理出的共同問題

使用者現在的解法也很土法煉鋼：去 Dcard、Reddit 或其他社群問推薦，看別人整理好的工作咖啡廳清單，自己翻 Google Maps 評論，甚至有人乾脆帶能幫筆電充電的大容量行動電源，避免真的遇到沒電。
這反而讓我更確定一件事：

現在不是完全沒有解法，而是解法散在很多地方，而且每次都要自己重新拼一次。

第二輪還抓到一個我原本沒想那麼細的地方：很多咖啡廳規則，根本不能只存成 Yes / No。

例如「不限時」可能其實是：

• 平日不限時，假日限時
• 客滿時才限時
• 久坐可以，但需要再點一杯
• 有插座，但不是每個座位都有

如果後面真的要做資料模型，這些東西會直接影響欄位怎麼設計。
這個坑我先記著，Day 05 再來處理。
另外，有些案例雖然很好寫，但不能因為故事很有畫面，就直接當成共同需求。
例如有人分享「跟客戶開會到一半筆電沒電」。
這件事很能說明插座的重要性，但目前只有單一案例。
所以我會把「插座資訊」視為重複出現的問題，但不會把「跟客戶開會」直接寫成所有人的共同使用情境。
這一步我想看的，其實不是 Gemini 能不能再生一份漂亮分析。
而是它能不能幫我把 真人證據 跟 AI 原本的猜測 分開。
如果第一輪 Gemini 講了一個很合理的需求，但我翻了半天完全找不到真人提過，那就先放回「待確認」。

Day 02 收尾：哪些是真的，哪些還只是猜的

今天最後我不需要一份十頁市場研究報告。
我只想整理一張很土，但後面真的會拿來用的表：

整理完後，我至少可以比較放心地說：

插座、久坐／限時、Wi-Fi 這三件事，不是 Gemini 自己腦補出來的。

在真人討論裡，它們確實一直重複出現。
但像「使用者是不是願意因此換掉 Google Maps」、「大家會不會主動回報即時空位」、「這個問題到底痛到什麼程度」，目前都還只能先留在「待確認」。

📸 圖片 5｜最後整理的「問題－現在解法－不爽的地方」需求表

做到這裡，今天的產出就不再只是：「Gemini 說這個產品值得做。」
而是我開始知道：哪些需求真的有人提過，哪些只是 AI 覺得很合理。
這個差異滿重要的。
畢竟 Gemini 可以幫忙想，但它不是我的使用者。

明天再來處理另一個很現實的問題：
就算真的有人需要，市場上難道都沒有人做過嗎？