開發緣由
為什麼做
選 AI 工具時，行銷話術看不出真實口碑。AICommand 從六個社群抓真實討論，量化成熱度分數和排行榜。
怎麼運作
Python 爬蟲持續抓取、清洗資料，存進 PostgreSQL，再由 Next.js 前端呈現排行、情緒標記和「Vibe Search」即時熱門。分數結合討論量、情緒、來源權重和每週成長。
網站目前已下線，原始碼在 GitHub。
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- 專案年份
- 2026（已下線）
- 類型
- 自有產品・網站
- 技術
- Next.js・TypeScript・Python・PostgreSQL
- 資料來源
- Reddit・Hacker News・PTT・GitHub・Dcard・Threads
專案規模
6個社群彙整真實討論
0–100每個工具的熱度分數
5類程式、寫作、生圖、生影片、自動化分開排
運作流程
示意動畫
實際畫面
問題與解法
01
挑戰
選 AI 工具時，行銷話術看不出真實口碑
解法
從六個社群抓開發者和使用者的真實討論
成果
看得到社群實際在講什麼
02
挑戰
討論很多，但很難比較誰比較熱
解法
結合討論量、情緒、來源權重和週成長算 0–100 分
成果
每個工具一個熱度分數，直接排名
03
挑戰
不同用途的工具混在一起排沒有意義
解法
分程式開發、寫作、生圖、生影片、自動化五類排行
成果
找工具時只看自己需要的那一類
功能
六大社群來源
Reddit、Hacker News、PTT、GitHub、Dcard、Threads 一次彙整。
熱度分數
結合討論量、情緒、來源權重和週成長，算出每個工具的熱度。
Vibe Search
依「氛圍」搜尋當下熱門工具。
分類排行
程式開發、寫作、生圖、生影片、自動化分開排。
真實討論
附情緒標記的社群原始討論，不只看行銷話術。