我是週末哥，WeKen 創辦人。 我把每次投廣告、用 AI 自動化業務、在 Threads 發文的結果記在這裡。 不是教學文，是我自己的帳本。
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AI生成的食物圖讓人反感，主要發生在兩種情況：畫面幾乎像真的但有破綻（Diel等人2025年研究，95人，這類圖比明顯不寫實的和寫實的都更讓人不舒服），以及看的人知道來源（Califano與Spence 2024年研究，297人，不知道來源時AI食物圖被評得比真照片更誘人，標明來源後兩者評得差不多，主要是標了「真實」的照片分數被拉高）。所以問題不在用了AI，而在做得不夠真，或輸給了「這是真的」這個加分。
依TypeSafe官方文件，Jev輸入每百萬token 0.042美金、輸出免費，官網宣稱比大型語言模型便宜444.6倍，但它只做多選一、是非、打分三種判斷，寫文案、生圖這類生成工作它替代不了。我們實測用它把36篇中文貼文分類，整批0.737秒、約台幣0.04元，所以它真正的價值是讓以前太貴不做的全量判斷變得幾乎不花錢，不是讓現有的生成帳單變小。
AI 分類器沒有信心分數時，猜錯的答案會講得跟猜對一樣肯定，我做的帳號分析工具就曾把我表現最好的寫法（反主流觀點，相對表現2.06倍）判成0篇。換成會回傳信心分數的模型後，同一批36篇貼文跑兩次比對一致率，抓出0.6的門檻，結果17篇被擋進模糊帶，可用樣本從35篇掉到18篇。
電商做AI虛擬試穿不用每件衣服都重新生成圖，服裝端的去背與特徵抽取這類前處理理論上可以在商品上架時做一次就存起來重複用（推論）；真正每次都要重新跑AI的是「這位顧客配這件衣服」這一組，FASHN.ai官方標準模式一張約0.075美金、5到17秒出圖（查證日期2026-09-21）。成本因此跟著試穿次數長，不是跟著衣服件數長，自行以匯率32換算，每月1,000次約新台幣2,400元、1萬次約2萬4千元。
故意在自己的工具上弄壞 12 種真實會發生的錯，自動檢查第一次只抓到 9 種。沒被抓到的 3 種裡有一種是已經明文寫進規則、AI 仍犯過四次的規定（手機深色模式不准出現黑底），因為檢查器從來沒有用深色模式量過網站。補完檢查器之後 12 種全部被抓到，同一天用一樣的方法測文案檢查器，放進 16 種常見錯誤，15 種被抓到。