局俱乐部学习3周，终于做出了第一个小程序(打卡日历)深度复盘 大家好，我是闲丰，40 岁，机械本硕，现在在一家公司做数值仿真分析工作。 回顾过去 7 年，我放弃编程了 12 次。 但最近 3 个月，我终于跑通了一个完整闭环： 一个打卡日历工具——从自己用，到写成文章分享，到有人主动来提需求，再到根据反馈迭代。 今天把开发这个打卡日历的完整过程拆开讲讲，包括我用的每一条提示词、踩过的坑、以及怎么一步步迭代的。 如果你想用 AI 编程做一个自己的工具但不知道从哪下手，照着这个过程来就行。 请移步飞书查阅剩余内容： https://my.feishu.cn/wiki/GeTwwotFBi7oukkaKlGcGLV0...

带你搭一套跑得起来的多智能体团队：从零避坑到实操落地 大家好，我是燕姐——三个孩子的妈妈，目前就职于一家软件公司。 过去一直做传统互联网项目，今年AI浪潮扑面而来，我决定加入AI破局潜心学习。 这两个月，挤出上班和带娃的所有缝隙，跟完了几个实战项目。AI的强大让我深感震撼。 今天，就把我在多智能体搭建与落地中的实操经 ... 带你搭一套跑得起来的多智能体团队：从零避坑到实操落地

从11篇文章阅读量仅几十，到收获粉丝主动链接，我总结了AIP新人从0到1的2个核心方法、3个必避坑 大家好，我是自助者，36岁的北漂，曾大学创业致辍学，跌入人生谷底，做过直销、干过肯德基小时工、做过计生用品代理，跑过医药销售，后来从销售转技术，一路做到上市公司项目总监，也曾花10年时间完成学历的重修，直至读完研究生 ... 从11篇文章阅读量仅几十，到收获粉丝主动链接，我总结了AIP新人从0到1的2个核心方法、3个必避坑

这个圈友搜索发现项目的能力好强。 这意味着破局如果推出AI项目库，对大家应该有帮助。 对于善于搜索的圈友来说，现在的破局就是一个宝贵的AI项目库。 但如果我做出这个功能，对于大部分圈友就可以直接查看了。 我是不是得加速研发了？ PS：周末跟一个行动家老板聊，他把他公司10多个员工都送进破局了，每个人负责验证2-3个AI项目。

AI 破局行动：数据分析学习营深度复盘 ——初学者的认知觉醒与自我突破 2026年4月16日至5月6日，我参加了第10期AI破局行动学习营，即：数据分析学习营。​ 自我介绍：​ 我是李蕊，一名事业单位的管理人员，星球编号：9 ... AI 破局行动：数据分析学习营深度复盘

做AI短剧最难的是熬夜返工?1个Skill把原来3天的工作量压缩到3小时，废片率直降80% 🎬 我是水御舟，全职做 AI 视频方向，AI 视频承制 2 年——这次想分享一件真正改变我产能的事：我把"镜头编排"这个最容易拖垮 AI 短剧项目的环节，做成了一个 Skill。 ⚡ 现在状态好的时候，3 小时能产 6 集，每集 90 秒，废片率直降 80%。 🤔 很多人以为我提速是因为模型更强了，或者更会抽卡了。其实都不是。真正让我提速的，不是生成本身，而是我先把生成前最耗脑力、最容易返工的部分做成了流程。 💸 做过 AI 短剧承制的人都知道，真正的成本黑洞从来不是"抽卡费"，而是节奏切错后整集返工。一段反转戏本该快速切换打出冲击力，你为了省事按 12 秒整段生成，出来的画面不是不能看，而是"不对味"——节奏松、情绪软、爆点不炸，后期也救不回来。⚠️ 这不是技术问题，是工作流问题。 📝 这篇复盘，写给和我一样在做 AI 短剧承制、被"节奏不对、抽卡反复、后期越剪越乱、产能始终上不去"困住的朋友。我把这套 Skill 是怎么搭出来的、三层结构怎么配置、平台约束怎么吃透、怎么从"能跑"调到"能用"，完整拆给你看。 👇 文章字数有些多，请大家移步阅读完整文章内容：#AI视频 #AI绘图 #AI提示词 ... https://my.feishu.cn/wiki/WZxNw6WYYixqqskn8A6cOuzT...

个人如何从0-1上线一部3D动态漫剧 对，今天要讲的主题就是个人如何从0-1上线一部3D动态漫剧。 2026年是AI漫剧的爆发元年，加上AI视频技术的爆发增长，也是成为了今年的AI漫剧掘金元年。 那如何制作呢？ 今天就解决这个问题。 我4月16日参加了破局俱乐部的AI短剧项目，还是挺兴奋的。 因为我不会制作这个漫剧，啥 ... 个人如何从0-1上线一部3D动态漫剧

Vibe Analysis 01|月利润3.8w到10w+的AI自动化数据分析stata流程拆解篇 大家好，我是科科 Vibe Analysis是我新开的一个栏目，专门拆真实数据分析单，讲一单怎么从材料一步步走到可交付结果。 以前我也以为，做Stata单最难的是学命令、学回归、学软件。 但真接到单以后才发现，最难的根本 ... Vibe Analysis 01|月利润3.8w到10w+的AI自动化数据分析stata流程拆解篇

10年ERP顾问跨镜电商(OZON):不靠囤货、不烧广告，用“工具流”做出稳定出品精铺，实现利润、出单翻倍(深度复盘) 从0到1跑通0ZON全流程，用这套ERP+AI组合拳测出稳定出单品一一这是我放弃抖店、转战俄罗斯电商的第一份成绩单。 作为一个做了10年ERP系统的产品老兵，我曾以为跨界做电商是降维打击。直到自己下 ... 10年ERP顾问跨镜电商(OZON):不靠囤货、不烧广告，用“工具流”做出稳定出品精铺，实现利润、出单翻倍(深度复盘)

从"用AI聊天"到"让AI帮我干活"——今天的线下局，我想清楚了一件事 #线下聚会  今天参加了庭婷Tina组织的 Obsidian + AI 一人公司实操局，带着一脑袋问号进去，带着一篇自己的文案出来。 正在转型期的我，其实一直在用AI，但总觉得差点意思——问它问题，它回答，像个很聪明的搜索引擎。用完这次，下次还是从零开始，AI不认识我，我也没真正"驯化"过它。 今天最大的收获，是一次认知上的顿悟。 不是学会了某个工具，而是突然明白了：之前我把AI当聊天对象，今天才知道可以把它变成一个真正了解你、能替你持续干活的系统。把自己的经历、风格、行业背景全部"投喂"进去，它输出的东西才会越来越像你、越来越懂你的业务。 这个认知的跳跃，对我这种还在探索方向的人来说，尤其重要——不是先找到方向再用AI，而是可以边用边沉淀，系统帮你把方向越跑越清晰。 回来后的第一件事： 填完个人画像，把我过去做过的几段经历和自己写过觉得还不错的内容，统统投喂进去，让AI先认识我这个人。 目前卡点的问题： AI写出来的内容，还不够像我。读起来总有一种"AI味"，不是我平时说话的语气，发出去会尴尬。今天知道了这是"风格样本投喂"没做到位，但怎么调教到真正顺手，还需要时间磨合。 感谢庭婷搭建这个场，感谢今天朱哥、Alem 几位分享的视角——跨行业的碰撞是真实的，线下见面的信任感也是真实的。 下一场，期待带着跑通后的成果再来。

AI主题交流活动中，一个大的启发和3个印象非常深的人 组了第一次的线下聚会活动，跨境电商中ai的落地探讨，这个主题。很有收获 一个比较大的启发是，我们找一些专业的人才就要到人才密集的地方，比如说我们亚马逊卖家想找到一些专业的站外投放的人才，那就到搞海外流量的社群或者圈子中 有一个人之前是在海外各大平台在国内的一级广告代理商的公司做销售，帮客户开fb、谷歌的广告账户，现在是出来自己做了，他的手上就有比较多专业做投放的人才资源 还认识了在一家跨境电商公司tiktok部门做总监的朋友，他之前在国内做广告投放，后来做海外平台的广告投放，非常专业。 三个印象非常深的人 1.一个tiktok的运营讲到他们公司主力业务是亚马逊，卖服装，老板会不停地孵化一些跑出业绩的优秀运营，让运营来开分公司，提到说公司已经有十多个这样的分公司。老板的这个策略是非常先进，可以分散风险，但是能留住优秀的人才。 公司把控核心的产品和供应链，总-分，模式；非常先进。值得很多人学习 2.一个非常优秀的程序员，离职有做独立开发，开了自己自媒体账号做ai博主，几万粉丝就可以接到不错的商单，还被头部的公司签约mcn，目前有在接触一些跨境电商的卖家，了解需求，帮跨境电商卖家解决一些ai在日常工作中落地的事。 3.一个98年的优秀运营，讲了新的亚马逊vc模式，一个运营做了3500万销售业绩，公司合作十来个vc服务商，最后只留下两个有实力且稳定的持续合作。对高于50美金且利润率不错的产品来说，是一个很不错的模式 下面是和跨境电商相关的内容总结 一、 财务模型与生存底色：认清资本游戏 1. 纯白帽的资金陷阱 很多人迷信纯白帽打法，但现实情况是，在没有绝对的产品壁垒和供应链优势时，纯白帽意味着极高的广告测试成本。且面临平台随机封控（如视频扫号）时， 前期投入的数万美金广告费和库存瞬间打水漂。部分头部大卖之所以敢疯狂试错，是因为他们早期通过各种手段（灰帽/黑帽）完成了原始资本的快速积累，从而拥有了强大的现金流抗风险能力。 2. 核心财务模型的两极分化 决定公司生死的不是销售额，而是你的财务流转模型： 高压货、高壁垒模型： 产品客单价极高（如大件家具、高精尖3C），开模或首批起订量动辄几十万。这种模式竞争极小，但极度吃现金流，一旦滞销风险巨大，属于“资本玩家”的专属游戏。 轻资产、高周转模型： 核心竞争力在于产品创意和IP设计，采购成本极低（甚至低至几块钱），卖十几美金。这类卖家可能只需要400-500万的库存，就能撬动1个亿的年销售额。 现金流极度健康，是普通卖家最应追求的终极模型。 3. 站点的投资视角（ROI导向）不要把做亚马逊当成单纯的卖货，要当成一笔投资去算账。 美国站的真相： 流量大但竞争极其惨烈，一个爆款可能需要长达一年的时间才能收回投资成本开始盈利。 欧洲/其他站点的降维打击： 同样的资金投入欧洲市场，虽然单量绝对值不如美国，但由于竞争相对较弱，利润率更高，可能第二个月就能实现单品盈利和资金回笼。 做生意，资金流转率大于一切 二、 平台红利演变与流量获取 1. 美客多（Mercado Libre）等新兴平台的壁垒早年（2021-2022年）靠自发货（FBM）铺货在虾皮（Shopee）或美客多捡钱的时代已经终结。如今，美客多等平台的流量分配已产生绝对倾斜，70%以上的流量必须依托于官方海外仓发货。自发货长达25天的时效根本无法与海外仓5天的时效竞争，如今做自发货只能赚取极低的时薪辛苦钱。想要在新平台赚钱，必须垫资发海外仓。 2. 规避压货风险的“AI+联盟营销”模式对于资金不充裕的个人或小团队，可以利用AI生成剧情短片或泛娱乐内容，分发至YouTube或TikTok，并在评论区或主页挂亚马逊联盟（Amazon Associates）的外链。 优势： 不需要解决供应链、不需要压货、不需要处理售后。只做纯粹的流量漏斗，赚取佣金。 注意点： 这种模式极其依赖账号基建和自然流量的爆发（概率事件），需要通过矩阵化、批量化的内容产出来对抗单账号的不确定性。 三、 AI重构跨境工作流（实操SOP） 在跨境业务中，AI不应该只是用来写五点描述，它的核心价值在于“决策辅助”与“数据体检”。在处理复杂的商业逻辑时，强烈建议使用Claude或ChatGPT的高级版本。 1. AI化的人力资源体系（精准识人） 要求候选人提供完整版MBTI测试结果。 将公司的发展阶段、业务现状、团队已有成员的性格画像（包括老板的MBTI），以及候选人的简历一并投喂给AI（如ChatGPT）。 让AI分析候选人与岗位的匹配度打分，并针对该候选人的简历漏洞，定制生成专属的面试提问清单，极大提高招聘准确率。 2. 日常运营数据“体检” 不要指望AI直接替你调整广告竞价（目前市面上的AI广告工具更多适用于几百条链接的铺货型团队，精铺/精品团队仍需人工干预策略）。 正确的用法： 将每日的销售报表、搜索词报表等原始数据直接喂给AI，让AI充当“体检医生”，找出数据中的异常波动和逻辑漏洞，运营人员再根据这些漏洞去人工干预。 3. 产品开发的模拟场景推演 不要凭空想象老外的需求。给AI设定一个极度详尽的“虚拟消费者画像”（例如：35岁美国中产男性，年收入8万美金，住在哪一州，家里有几辆车、几个小孩和宠物）。 以卖家的身份与这个虚拟消费者进行深度对话，模拟其日常生活轨迹，从而挖掘出数据软件上根本看不到的真实产品痛点和使用场景。 4. 跨境合规合同排雷 欧洲站卖家经常需要签署全外文的VAT税务、EPR包装法等合规服务合同。直接将几十页的外文合同丢给AI，设定其角色为“国际法务顾问”，让其迅速找出合同中的霸王条款、乙方未完善的责任边界以及隐藏的法律风险。 四、 组织进化与搞钱路径 1. 应对顶尖人才流失的“VC模式” 很多跨境老板面临的痛点是：培养出优秀的运营后，运营往往会离职单干。先进的组织架构应当转变为“内部VC模式”：将公司变成一个孵化器平台，运营有能力后，公司出资金、出供应链、出账号，员工出人力，双方合伙开设项目组或分公司，按比例分红。 用模式留住人，比用情怀和底薪管用一万倍。 2. 跨境卖家的终局抉择：从重资产到轻资产 随着销售规模的扩大，卖家的利润往往全部变成了压在海上的集装箱和海外仓的滞销库存。为了规避这种无底洞式的压货风险，拥有极强SOP跑通能力的操盘手，应该考虑将自身的认知变现： 面向企业的AI提效咨询： 传统跨境企业极度渴求降本增效，却不懂AI工具落地。作为“AI系统集成顾问”，帮企业梳理业务SOP，并搭建内部AI知识库或自动化工作流 职业教育培训： 经济下行周期，针对想转行进入跨境电商的人群，提供从0到1的实操培训，将自身的运营经验转化为轻资产的现金流收入。 和我前面讲过的招聘人才模型类似，有两三年工作经验，但是没有跨境行业经验的人才是以后优质人才的来源之一。 #线下聚会 生财朋友圈 #亚马逊运营 跨境电商

带货小白30天从0到1万GMV：成功开启副业收入的AI播客带货心得 一个职场工作15年的一线销售人员，主业业绩压力巨大，每天工作时间长达12小时，副业多次尝试却没有任何一个项目能持续变现，从来没有接触过短视频带货，对AI更加一知半解，也能在30天内做到GMV过万，佣金接近4000？ 我是可竹，我用自己实践的经验告诉你：能 ... 带货小白30天从0到1万GMV：成功开启副业收入的AI播客带货心得

3个月，在宁波9场线下，从新人到"老人"，再到助力新人成局。 我是太阳鸟，一个宁波的程序员。在这里要感谢破局这个圈子和洋哥提供这个平台，要自己发现自己的优势和能力扩展。 3月份开始组局 自己一共组了6场，到5月份已经帮3个新人成功组局。在这个只有100来号人的宁波群里，一周3场组局全部成局。 今天把踩过的坑和验证过的 ... 3个月，在宁波9场线下，从新人到"老人"，再到助力新人成局。

小型活动的极简分工法，你只需要这 5 个角色 小团队办活动最危险的一句话，叫"大家都清楚自己该干什么吧？"如果你的活动出现了这句话，那基本上代表你的活动开始失控了。 做过活动的人都知道，小团队最怕的不是人少，是每个人都在忙，但没人说得清自己到底在兜什么。 我做了很多活动，从三个人筹备 50 人的沙龙到上千人的大会，踩 项目实操 ... 小型活动的极简分工法，你只需要这 5 个角色

如果你也在为拍摄成本高，画册质感差发愁，或许你也在为拍摄成本高，可以直接用我的模板试试 https://jcns1f2lvgff.feishu.cn/wiki/Fc5nwhoXAiCbIn...

运营的价值，正在被AI重新定义 以后运营的价值是什么？ 我最近发现一个趋势：运营的价值，正在从人转移到skill。 什么意思？ 过去，一个牛逼的运营离职了，他的能力就带走了。新人要重新摸索，企业要重新培养，周期长、成本高、传承难。 但现在不一样了。 通过 Claude Code 或者 Codex，你可以把自己的运营能力封装成一个 skill。 比如：你的选品逻辑 → 变成选品 skill;你的文案套路 → 变成文案生成 skill;你的投放策略 → 变成投放决策 skill 企业里的任何人，只要调用这个 skill，就能复用你的能力。 这意味着什么？ 在术和器这两个维度上，传承率可以做到极高。 你不用手把手教，新人也能按你的方法论跑。你不在公司，你的能力还在公司运转。 这对运营人来说，是机会，也是挑战。 机会是：你的能力可以被复制、被放大、被变现。一个人的经验，可以服务100个企业。 挑战是：如果你的能力还停留在执行层，那你很快会被 AI 替代。但如果你能把自己的方法论沉淀成 skill，你就从打工人变成了能力供应商。 我自己就在做这件事。 我把我的方法论，拆解成了一套 skill 系统：选品 skill、文案 skill、投放 skill。现在社群里的人，直接调用就能跑通。 这就是未来运营的价值：不是你能做多少事，而是你能把多少能力变成可复用的 skill。 你准备好了吗？

构建中文 LLM Wiki 后，我发现了知识管理中一个被低估的增长模式 从 Zettelkasten 到 PARA，从 Notion 到 Obsidian。我发现所有方法论都有同一个致命问题——维护成本最终会压垮任何人。 直到我看到 Karpathy 的 LLM Wiki——它解决了这个根本问题：把维护交给 AI，把好奇留给人类。这是知识管理的真正范式转移。 知识管理领域有一个被忽视的抽象层级问题。 大多数系统——无论是 N ... 构建中文 LLM Wiki 后，我发现了知识管理中一个被低估的增长模式

根据洋哥AI洞察，整理输出，用AI整理成为图文更好理解。从“AI工具观点”升级为“AI系统搭建方法论”。核心方向不是继续追新工具，而是围绕真实业务场景，帮助用户把经验、流程和能力沉淀成可复用的AI系统。路径可分三步：先封装单点能力，做成 Skills；再用工作流串联多个 Skills，跑通一整块业务；最后把验证有效的系统产品化，变成行业通用工具。 落地上，建议优先选择一个样板场景，比如自媒体内容生产系统或职场效率系统，先跑通从选题、资料、写作、发布到复盘的完整闭环。后续可延展为训练营、模板库、案例库和行业方案。最终目标不是教用户“学会AI”，而是帮用户搭出一套真正能为自己打工的AI系统。

两万字图文Obsidian 手把手实战手册—— 重建你的知识管理系统 整理一份近20000字实操版面向普通用户的 Obsidian 入门与进阶指南，从零搭建本地知识管理系统。 内容覆盖：软件安装与基础配置、Markdown 语法与外观美化、双向链接与标签的使用逻辑、Web Clipper / Cubox 等信息收集工具 ... 两万字图文Obsidian 手把手实战手册—— 重建你的知识管理系统

各位星友好： 今天我想分享一个真实得有点“扎心”的故事。 我是一个55岁的退休护士长，前半生救人，后半生想把好睡眠带给更多人。过去一个月，我为了“准备好”一个电话，写了30天计划、背了20页话术，结果一单都没开。 直到5月10号那个夜晚，我用了一个叫 “AI私董会” 的工具，被几位虚拟大佬“骂”得狗血淋头，才终于从“计划机器”变成了“行动派”。第二天一早，一个电话打出去，客户主动问我：“怎么做代理？” 3天，3单。不是我推销，是客户追着我买。 我整理了这次破局的全过程和方法论，希望能给每一位同样在犹豫、在准备、不敢迈出第一步的朋友一点力量。 详细复盘见正文 👇