用 AI 上下文工作流筛选付费插件机会：2026-05-28 复盘

今天的调研重点不是泛用效率工具，而是一个正在快速成形的使用场景：把网页、文档、代码、表格和 AI 对话整理成可以直接喂给 LLM 或本地知识库的结构化上下文。

这个场景的用户愿意付费，不是因为“导出 Markdown”本身很稀奇，而是因为它减少了大量重复清理：去广告、保留代码块、保留表格、记录来源 URL、估算 token、整理到 Obsidian 或本地项目文档。

筛选时我重点看三点：

1. 近期是否有明显增长或更新。
2. 核心关键词下是否仍然有稀疏竞品空间。
3. 核心能力是否能在浏览器本地完成，而不是依赖服务端读取用户内容。

最终进入产品复刻的是一个本地优先的 Markdown 剪藏方向。公开博客不披露完整机会表，内部报告保留了候选清单、付费信号、增长数据和风险判断。

这类产品适合免费优先：先把单页捕获、复制、下载、简单资料库免费开放，再把大批量、长期历史、站点规则模板和本地 Agent Bridge 放到 Pro。