大家好，我是曹斌。今年三月份刚加入破局，5月18日，第一次参加东莞今年的第一场组局活动，写了一篇活动复盘。以下是复盘内容： 去CBD聊了一下午"OPC"，发现这些人做的事比我想象的野多了 昨天下午，去南城UCC参加了一场线下活动。活动是由AI破局俱乐部东莞圈友发起的，主题是"OPC交流会"。 说起OPC，有些人可能会觉得陌生。英文全称One Person Company，中文就是一人公司。这是现在国内，尤其是AI圈很火的一个概念。 在东莞呆了20年，我深知这个城市的调性。虽然紧邻深圳和广州两个一线城市，但在创业氛围、思想观念、生活方式等各方面，东莞跟他们的差距不是一点点。 这个差距，从AI破局参与者的数量就很容易看出来。深圳、广州都各有几千圈友，而东莞只有区区不到两百人。再说破局的线下活动，深圳、广州几乎每周都有，有时同时兴办好几场。而东莞呢，这次还是今年的第一场活动。 我住在塘厦，离市区有一个小时车程。一开始，我是抱着"看看这帮人在干嘛"的心态去的。毕竟，抽一下午出来，各方面的成本都不低。 但去完之后，我感觉这一下午没白花。 比你想象中快的人 辣辣，她是东莞加入破局比较早的一位，现在已经是破局PPT行动营的教练了。 辣辣分享了她的经历。之前在国内一家知名的早教机构当老师，轻松、高薪。可是好日子没过多少年，新冠疫情来了，大环境变了，政策变了，机构很快就不行了。她也成了一个失业的宝妈。 加入破局后，对AI一无所知的她，完全是零基础，但因为想要拿到结果，她憋着一股劲，从"黑奴"干起——一页PPT两块钱，还经常挨客户骂。"那是多难的一段日子啊"，她感慨。但是她就这么咬着牙，一路扛过来了。 熬过黑暗期，黎明终于来了。她的付出终于有了回报——除了在PPT这一领域成了专家，获得稳定、不菲的收入外，她还慢慢地搭建起了自己的小团队，拥有自己的社群。不是朋友圈发发海报那种"有社群"，是真能组织人、为客户提供服务、交付结果的社群。 你看，同样是在混圈子，有人混了一年半载还在观望，想"等准备好了再开始"，有人半年不到已经在带团队了。差距不在能力，在于行动力。你永远不可能完全准备好，先干了再说，干着干着路就出来了。 你以为的副业，人家当正业做 这次活动的场地，是罗律师提供的，他是一位破局行动家。律师事务所在UCC——东莞CBD，拥有整整一层楼。 你可以想象一下这个实力。 会议开始前，罗律师就实操了一把。用ChatGPT给活动生成了一张背景图，一句话的指令，出来的效果奢华大气。搁以前，这得找设计公司提前预约，光改稿都不知道要几天。而现在，只要你会用AI，一个普通人，分分钟就能搞定。 一个做到这个规模的律师，为什么愿意把律所的豪华会议室让出来？并且，在周末花一整个下午的时间，亲自跑来参加"一人公司"畅聊局。他在想什么？ 罗律师非常真诚的分享了他的观点。AI结合行业应用的打法正越来越成熟，已经到了爆发的前期了。 上个月底，杭州刚结束的破局行动家大会，哈默分享了他用AI为保险行业获客的经历——两人小团队+AI技术，吸引了业内超过500位大咖加入了他的保险获客俱乐部，并与各大保险公司达成20场总部培训合作，累计赋能30000名保险从业人员，帮助他们获客签单或增员。以上这些亮丽的数字，直接引发了保险业一场巨变，让他们用短短的5个月时间，就成为AI+保险行业的头部。 罗律师对此感到非常震撼，他特意在会后找到哈默，付费1888元，让他把整件事的底层逻辑单独给他讲了一遍。 很慷慨地，罗律师把这笔付费换来的收获分享给了大家。这引起了现场的阵阵掌声和感激声。 罗律师总结说，传统律师模式按小时收费、接案子、打官司，天花板有限。但如果把专业知识打包成产品、做成可复制的服务，那就是另一种商业模式——从"卖时间"变成"卖产品"，从"一个人干不了太多"变成"一个人可以撬动更多"。 一个我从没见过的打法 组局官叫星尘，一名95后的年轻小伙，做天赋测试的。 他说自己要用天赋测试赋能一人公司，目前已有三个成功案例，他的短期目标是要完成50个案例。 天赋测试+OPC。这个组合我以前完全没听过。 他的想法挺直接的——大部分人想做"一人公司"，但不知道自己适合干什么。这不是缺能力，而是没想清楚方向。所以先用天赋测试帮你找到优势领域，再基于天赋去规划OPC路径。 听起来简单吧？但你认真想想，你真的清楚自己最擅长什么吗？ 我想了想，发现自己也答不上来。我能说出我"在做"什么，但说不清"最擅长"什么。做和擅长之间，隔着一层自我认知。 我简单分享了一下自己的看法。十多年前我就开始跟着老师学易经，算是小有收获。易经是老祖宗的智慧，属于"道"的层面——懂易经，看人、看事、看趋势，都会有更高的维度，不容易陷入局限。 而西方的盖洛普优势测试，我认为更多是"术"的层面。在自我认知这件事上，我更喜欢运用传统文化，换言之，我更偏好"道"。 辣辣说她也喜欢传统文化，正在学《道德经》，但她同时对星尘的天赋测试也很有兴趣，甚至迫不及待想让星尘为她测试一下。 罗律师说，老祖宗的智慧肯定厉害，但盖洛普测试在量化落地方面确实帮了他不少，这种具体的、明确的解析，在操作上更为方便。他认为，中国的传统文化和西方的天赋测试，有点类似于中医和西医的区别。 他是比较喜欢自我暗示的一个人，因此"道"和"术"的东西，他喜欢结合起来用。不过他也强调，盖洛普测试需要不定期重新做，因为不同时期，人的状态是有变化的。 这个话题一度把大家引向了对玄学的讨论，活动差点变成了玄学茶话会。看样子，玄学这个赛道还真是引人注目。 星尘的打法值不值得学，我不是很确定。但他提出的问题——你到底擅长什么。这个我觉得值得每个人认真想一下。 退休企业主也来了 除了上面几位，最让我感到意外的，是一位姓欧的大姐。她是一位退休企业主，工厂做纸箱包装的，非常传统的行业。经过这么多年打拼，她已经把企业交给儿子打理，自己退下来享受生活。 但创业这么多年的人，退下来反而闲不住。闲余时间，忍不住就开始琢磨AI、"一人公司"这些新鲜事物。 欧大姐的视角很实在。她说AI这么好，可以帮企业提升效率、节省成本，为什么在座这么多厉害的人，不拿去给企业做服务？只要确实有效果，很多企业主都愿意掏这个费用。 "现在的实体企业太苦了，各方面成本居高不下，但是面临的竞争却越来越激烈，各行业都已经卷到没法再卷了。"这是她原话说的。所以只要AI能帮到这些企业，她认为一定有非常广阔的市场。 这其实指向了AI的另一个巨大市场——AI企业服务，或者说企业的AI化改造。但目前来说，市场上能真正提供企业落地服务的超级个体或机构，并不多，一般都是高科技企业内部在用。 今年是AI+企业落地服务应用的元年，发展空间无比巨大。光靠某个人或者OPC很难提供完整的服务，但依托破局俱乐部的众多超级个体，进行内部整合，是可以形成一个强大供应链的。 比如国内已经有人把影视剧行业的各细分环节统一整合，从好莱坞接单，拿回国内拆解，各细分环节可以做到迅速无缝对接。利用AI技术，加上国内成熟的供应链，成本之低、效率之高，是好莱坞那边无法想象的。 其实很多实体行业都可以复制类似模式。 现场还有做家庭教育、跨境电商、财富管理的圈友，大家纷纷各自分享了所在领域的情况，以及想结合OPC做大做强的想法。 这些不同行业、不同年龄层的人同时出现，说明了一件事——"一人公司"已不只是年轻人的焦虑，而已经成为一种趋势。越来越多人意识到，光靠一份工资或者一个传统生意模式，已经不够了。 这个下午最大的几个收获 混圈子不是目的，建立可交换的价值才是。辣辣成长快，不是因为她认识的人多，是因为她能给别人提供价值。PPT技能就是她的价值锚点。 "一人公司"不一定局限于一个人单干，也有可能是三五个人，关键在于超级个体利用AI技术，找到最小可行的商业模式，把最小的闭环跑通。然后再利用AI复制、放大，迅速占领市场。 还有一点——线下的信息密度远超线上。三个多小时面对面聊天，比微信聊三个月还有用。你看表情、听语气、感受气场，这些在线上完全感受不到。如果有机会参加线下活动，别犹豫，赶紧去。 作为东莞比较积极的一批圈友，大家最后聊出了一个共识：在AI全面普及之前，在OPC红利期之内，尽快找到自己最擅长最核心的东西，打磨好，提供给市场。同时互帮互助，把东莞的线下组局做起来，让更多人了解AI，在失业大潮到来之前，让部分人提前准备好自己的副业，往OPC方向走。 --- 写这篇复盘之前，我特意查了一下，看东莞有没有出台相关的OPC政策。结果惊喜地发现——还真的有，而且不止一份，都是年后这几个月刚发布的。 最新的一份是5月8日发布的——《东莞市全球智造中心建设总体方案（2026-2030年）》，里面有专节提到如何扶持部署OPC：构建"创意验证—工程实现—敏捷制造—品牌出海"全链条赋能生态。 这可谓是最新鲜出炉的，大部分人都还没来得及了解。 东莞的创业者们，赶紧动起来吧。

Claude Desktop升级后不让用第三方模型了？教你30秒"骗"过它 上周在群里看到一句吐槽——"Claude Desktop又更新了，第三方模型直接不让填了，氪金大哥流泪奔走相告。" 我装了新版本一看，确实，登录页只剩 Continue with Google 和 Enter your email，没有任何"我想用我自己 API"的入口。但翻了翻 Anthropic 的帮助中心才发现，所谓"不让用"其实是个误会——官方留了后 ... Claude Desktop升级后不让用第三方模型了？教你30秒"骗"过它

最近圈友群里最热的讨论是"晶体奖励从5颗翻到30颗，涨了6倍"。 我想问大家：组局对你来说，真的只是这30颗晶体的价值吗？ 带着这个问题，昨天下午我采访了几位组局官。 每个人给的回答都不一样，但放在一起惊人地相似：没一个把30颗晶体放进答案里。 他们看见的是什么？这跟你的组局选择，又有什么关系？ 完整内容点击下方飞书链接 👇 https://d16rg8unadx.feishu.cn/wiki/Im0UwciVziUdqGk... #线下聚会

https://mp.weixin.qq.com/s/qu7JkoNFKOEWlgCKNRCb6Q?... “AI 时代的产品竞争，表面上是谁用 AI 用得更好，底层是谁对自己的用户理解得更深。工具变了，这个底层逻辑没变。” #亦仁的收藏夹

从学员到助教，一个 AI 小白的真实逆袭 大家好，我是阳光小才女。 第 9 期 AI 短视频带货行动营的优秀学员，第 10 期 AI 短视频带货行动营助教，现在也是破局领航者计划的一员，新晋破局星火师。 加入破局以后的一点点小成绩： 自学行动营手册，10 天出 30 万播放量爆款，单条视频涨粉 3500+；第一次小 ... 从学员到助教，一个 AI 小白的真实逆袭

1份3万多元的PPT，让我毅然加入AI PPT实战营 大家好，我是飘飞。 我是一名普通上班族，在公司担任管理岗位，每天的工作都与PPT紧密相连——从公司介绍、产品手册到工作计划和汇报总结，PPT几乎是我的"家常便饭"。 促使我加入这个实战营的原因，是这件事彻底刷新了我的认知： 我的朋友找人定制了一份不到40页的PPT，收费3万多元。 虽然那份PPT含金量极高，但这件事让我第一次意识到——PPT原来可以这么值钱。 于是，当看到AI PPT实操营的消息时，我没有犹豫，立刻报名了。 💼我的现状：负重前行 我曾经历过创业高峰，也曾因工厂关闭背负了几百万的债务。 现在虽然重新创业，表面上是"老板"，但实际上依然压力山大。 为了生活，我放下了"身段"，决定通过副业开启一条务实的自救之路。 💰加入20多天，我的战报 竞稿： 20+ 单 完稿： 4 单 总收益： 320 元 320元对比3万多元的 PPT，确实微不足道。 但对我来说，这是一个重要的开始。 我属于典型的"成就者+排难者"——通过不断做事来缓解压力，在逆境中寻找出路。 🔑 四点感悟，送给你 ① 放下"面子"，回归"务实" 很多人觉得管理者去帮人写几十块的 PPT 很丢脸。 但能靠技能改善生活、解决生存问题，这不可耻。 ② 极强的执行力是关键 我性格急、要强，学习期间几乎是"拼命三娘"状态。 20天投了 20 多单——只有高频实操，才能快速掌握 AI 工具的窍门，在竞争激烈的代写市场分到一杯羹。 ③ 敏锐捕捉风口 我选择 AI PPT，是因为它让效率大幅提升。 对于需要兼顾主业和副业的人来说，这是最高效的路径，同时也是变现最快的。 ④ 坚持热爱，奔赴下一个山海 虽然仍身处债务压力之下，但我相信： 只要像 INTJ 那样冷静理智地执行每一个计划，我们终能在废墟上重建秩序。 希望在 AI PPT的世界里，和你一起写出属于我们的"重生"故事。 更多AI PPT实战营内容分享，请移步飞书： https://pcnl18216imm.feishu.cn/wiki/QnGNwCOl1iM1OZ... #AI写作

当 LLM-Wiki 遇见真实生活：为什么 AI 知识库需要一个"操作系统" 当 LLM-Wiki 遇见真实生活：为什么 AI 知识库需要一个"操作系统" 我想先问你一个问题：你上一次真正"用到"自己笔记库里的内容，是什么时候？ 不是打开 Obsidian 往里面塞东西，不是整理文件夹，不是安装新插件——是真实地从你建立的知识体系里检索出一段内容，然后它帮你解决了一个实际问题。 如果你需要想一会儿，那这篇文章是写给你的。 更 ... 当 LLM-Wiki 遇见真实生活：为什么 AI 知识库需要一个"操作系统"

跨境电商供应链策略与供应商管理经验交流分享 目前很多跨境团队正处于转型的十字路口，在产品开发、供应链管控和日常行政运营上面临着极大的扩张瓶颈与人效痛点。如果你也正带队厮杀，这篇从底层战略到采购SOP的深度复盘，是一份不错的学习指南。 「在更大的时代，毛利下行，市场迭代周期和链条空间的毛利没有容错空间，自有资本的老板不要做成模式，怎么轻松怎么赚钱，怎么跑得快怎么来。」​ 「竞争策略只有两种，一个是差异化策略，就学毛爷爷的狗子躲在村里；第二个就是总成本领先，需要长期的基础设施和效率，形成巨大的势能，形成一个生意模式。」​ 「一个公式两条毛巾，多方协同。成本透明加很强的溢价能力，等于有竞争力的价格。商务降本和技术降本都要做，更重视技术降本，多方协同才能把成本管控好。」​ 一、 时代红利终结：宏观周期判断与两条极端竞争路径 在产品开发与供应链布局的前端，我们必须先认清目前的宏观水温。过去的玩法在今天不仅赚不到钱，甚至会加速死亡。 1. 零容错时代的底色与经营主线 整个跨境电商行业的毛利空间已经进入了绝对的下行通道，且产品迭代与被淘汰的周期正在成倍加快。整个产业链上下游的利润被极度挤压，这意味着企业在选品、测款、备货等任何一个环节都已经没有了过去的容错空间。 过去依赖平台自然流量红利、简单粗暴的铺货模式，或是指望一款产品爆单暴富的时代已经彻底过去。对于完全依靠自有资金进行操盘的老板而言，现阶段最核心的战略不是强行扩大规模，而是极度务实地追求“轻松赚钱”与“快速实现正向现金流”，拒绝盲目套用市面上的重资产大模式。 2. 仅存的两条绝对竞争策略（绝不摇摆） 在极度内卷的存量市场中，有效的竞争策略只剩下两种极端路径，企业必须结合自身的资金盘和团队基因二选一： 总成本领先策略（降维打击与极致规模）： 对标梦百合平台内部二次创业的小涛总（蔡涛）团队。该团队目前规模近200人，通过全站点、全渠道的“海陆空”广泛布局，在家居大件品类上实现了去年约13亿人民币的庞大销售额。这种打法高度依赖庞大的资金周转率和对底层工厂极其恐怖的议价压制力，通过规模效应平摊各项固定成本。 绝对差异化策略（隐形掘金与游击战法）： 真正的差异化绝不是在红海类目里大张旗鼓地标新立异，而是像“隐形战机”一样，潜入尚未被巨头用资本炮火覆盖的“隐形市场”中赚取高额利润。一旦差异化产品切中需求，必须执行“快速获利、迅速离场”的游击战术，在竞争对手反应过来并大举抄袭、掀起价格战之前，收割完核心利润，并将资金迅速投入下一个蓝海缺口的寻找中。 3. 致命的“中间死局” 最危险的商业模式是卡在中间不上不下。既没有大卖那种规模化带来的总成本绝对领先优势，又缺乏极客团队独到的差异化研发壁垒。这种商家只要在市场中一冒头，立刻会遭到两端强大对手的无情碾压，生存周期将以月为单位急剧缩短。 二、 组织重构与极值人效：团队阵型的物理与职能切割 解决完战略方向，下一步就是组织的承接。几十人乃至上百人的团队如何保证高效运转，避免大公司病？ 1. 团队规模与人效的极致反差 高人效特种部队模式： 总人数不到10人，但年销售额却逼近1个亿人民币。这支团队实现了人均产值超1000万的恐怖效能，极少的人数却能高度协同地涵盖从产品到售后的全流程闭环运作。这对于精干型创业团队具有极强的参考意义。 从泛铺向“垂直精品”的涅槃转型： 标杆案例洪博文团队，人员规模约100人。该团队完整穿越了跨境电商的周期，经历了从最初的“泛铺货”到“精铺”，再到如今深耕“精品”的三个痛苦转型阶段。目前其战略高度聚焦垂直品类，大量砍掉冗余、无效的SKU，转向深度的产品自主研发，并在电子类目上进行多站点布局，建立了强劲的生命力。 工贸一体与知识产权护城河： 以王小姐与赵宇斌为例。王小姐背靠自有玩具工厂，以纯粹的工贸一体模式切入竞争激烈的玩具品类，牢牢掌控底层生产的品控与成本权；赵宇斌则深潜产品开发底层，将核心精力全盘倾注在供应链打磨与防守专利研究上，用知识产权构建绝对的防线，杜绝同行跟卖。 2. 区域职能的战略拆分（深圳开拓 vs 内地守成）在人员招募与管理上，可以利用不同城市的商业基因进行业务模块的物理与职能隔离，以实现降本增效。 深圳主攻“开拓”： 深圳具备极强的信息密度、供应链反应速度和行业活力。这里最适合放置需要不断“打江山”的前台部门，如销售运营、选品发掘、底层产品开发等。 内陆（如长沙）主攻“守江山”： 针对那些工作表现出色、但受限于一线城市生活成本而有回流内地意愿的员工，可以在长沙等地设立分公司或办事处。这类内地团队主要承接后端稳定的运营维护、客服、补货等标准化流程，利用当地较低的人力成本和高稳定性的生活节奏，安稳地“守住”深圳团队开拓完毕的成熟业务盘。 三、 采购体系大换血：产供分离与铁血KPI法则 如果公司有负责产品开发与供应链的团队，就绝不能让采购变成一个混日子的“跑腿岗”。我们必须在职责与考核上进行外科手术式的重构。 1. 产、供绝对分离的组织架构（Sourcing 与 Buyer 的切分）传统的电商公司往往让一个采购跟到底，这会导致开发效率低下。必须将采购明确切分为“开发采购”与“执行采购”。 Sourcing（开发采购/采购代表）的职能边界： Sourcing 绝对不负责日常的全生命周期采购跟单。其核心职责是从0到1负责全新产品项目的开发设计、打样、供应商寻源谈判，直到该项目成功跑通“首批量产”这一关键节点。 Buyer（执行采购/买手）的无缝接棒： 一旦新产品顺利通过了首批量产的验证期，Sourcing 必须立即交棒脱身。后续所有生命周期内的日常大货采购、补货计划排期、异常跟催等标准执行动作，全部转交给专门的 Buyer 负责。这种标准化的剥离，能极大释放开发人员的精力去寻找下一个爆款。 2. 采购代表（Sourcing）的两大铁血KPI考核对 Sourcing 的考核不能“和稀泥”，必须设立极度清晰、直击利润的量化指标。 考核指标一：项目成本达标率采购代表必须对整个新项目落地后的绝对成本负责。 设定严苛的量化标准：例如设定90%的成本达标率作为及格红线。这意味着，如果一个开发采购手里同时推进100个新产品项目，他必须确保至少有90个项目在最终量产落地时的实际采购成本，完美达到甚至低于立项时公司设定的目标成本线。 考核指标二：交付达成率（首批量产节点）采购不仅要死抠成本，还要死抠时间线。必须严格考核其负责的新项目在“首批量产”环节的交期达成情况。 责任绑定机制：在首批量产交期这一指标上，不仅是采购代表担责，财务代表（GPL）也必须共同对该项目的交付达标率进行背书和负责，从而实现前端业务线与后端财务防线的强效绑定。 四、 夺回绝对定价权：宝马式BOM管控与买方成本模型 这是整场闭门局中最具实战穿透力的干货。不要再做被工厂宰割的“绵羊卖家”，必须要像顶级制造业巨头一样重构采购逻辑。 1. 摒弃供应商报价体系，建立“买方本位”的成本模型 从被动审核到主动建模： 坚决不能再直接使用供应商发来的原始Excel报价单进行拉锯式议价。公司必须要求内部采购人员主动输出专业底蕴，针对不同的核心细分类目（例如五金件、塑胶件、纺织品），建立买方专属的底层“成本测算模型”。 消除内部算账分歧： 过去采购部门与财务成本核算部门经常互相推诿，根本原因在于“你有你的算法和经验，我有我的测算依据”。解决这一内耗痛点的前提，是所有相关部门必须先达成一致的算账共识：在立项前，明确这个类目的成本模型里到底包含哪些明细材料，每一个类目用什么公式和耗损标准来算。 模型审核与彻底固化： 采购部门建出底层的类目成本模型后，交由专业的财务成本部门进行严格审核。审核通过后，该模型在公司内部彻底固化，后续所有的产品核算全部基于这套模型自动推演、运转，极大节约内外部的反复沟通时间。 2. 跨界降维打击：效仿汽车巨头的BOM（物料清单）管控法 宝马式强势采购法则： 我们要直接借鉴强势制造业巨头（如宝马汽车）的底层供应链管理手段。面对工厂，绝对不接受供应商五花八门、暗藏玄机的自制报价单，而是由买方（卖家）直接向供应商下发统一规格的、标准化的细分BOM模板。 强制拆解利润黑盒： 强制要求合作的供应商，必须严格按照卖家提供的BOM模板和核算逻辑，逐项、透明地填报原材料单价、加工人工费、工艺损耗率以及其自身的利润预期。通过这种扒皮式的管控方式，彻底穿透供应商的成本黑盒，把采购的定价权和商业主导权牢牢攥在卖家自己手里。 五、 供应商的阶级分层与“切蛋糕”博弈艺术 最后，供应链管理绝对不能搞“一碗水端平”。不同能效的工厂，必须采取完全不同的博弈战术。 1. 供应商管理的底层逻辑：等同于HR人事管理不要把外协的供应商当成冷冰冰的订单接收器。高段位的管理认知在于：供应商管理的本质与公司内部的人事（HR）管理高度一致。对待工厂，同样需要经历“选（寻源考核）、用（精准派单）、育（资金与技术扶持）、留（核心利益绑定）”的完整生命周期管理。 2. 供应商的三大绝对分层与应对战术企业必须根据自身的订单需求，对现有的供应商池进行残酷的阶级分层： 第一层级：战略级供应商（高创新能力企业）此类工厂具备极强的新材料、新工艺研发能力，是能够引领行业创新的顶级资源。战术上，必须作为企业的重中之重进行关注。采取“巨大利益绑定”的攻势，主动让利，给予其高于行业水平的利润空间和丰厚的管理费。目标只有一个：与其形成牢不可破的排他性战略同盟，确保其最前沿的研发成果第一时间独家供应给己方。 第二层级：同步开发型供应商 研发能力略逊于顶尖工厂，但具备极强的柔性配合度，能够根据卖家抛出的市场需求，深度协同、共同摸索开发新品的供应商。战术上需纳入核心共创圈层，深度磨合生产与沟通流程。 第三层级：按图生产型供应商（纯交易型企业） 这类工厂没有任何研发或改良能力，只能严格按照卖家提供的详细图纸、尺寸和公差标准进行被动的流水线生产。战术上：执行极致的冷酷博弈。对待这类供应商，彻底摒弃任何“感情牌”，纯粹基于最残酷的交易利益运作。核心考核指标只有一个：在能够稳定保证交期和质量底线的前提下，谁的最终报价最低，几十万的订单就立刻下给谁。 3. 多方协同与跨部门的利益分配（切蛋糕理论） 在打通这套复杂的供应链闭环时，往往需要公司内部的采购、运营、研发部门，以及外部的核心供应商进行多方深度协同。 单纯依赖老板自上而下地强压死板的KPI指标，极易导致严重的“部门墙”和踢皮球式的内部恶性内耗。 更高级、更能激发狼性的管理方式是“总盘子切分法”（切蛋糕理论）：提前设定一个协同完成降本增效后的整体额外利润总额，让所有参与协同的部门和战略供应商在这个做大的“总蛋糕”里，按贡献度切分属于自己的真金白银份额。通过这种直击人性的机制，用实际的经济利益驱动各方自发地去沟通、去砍成本、去提高准交率，最终形成真正意义上无坚不摧的利益共同体。 生财朋友圈 每日思考 #供应链 跨境供应链管理 #亚马逊

判断项目是否适合自己的7条筛选机制 这一篇，其实是这几年我用真金白银的学费、参与大大小小几十个项目、几百个晚上的熬夜复盘，慢慢沉淀下来的一套看项目的判断框架。 它不是网上抄来的，也不是哪个老师教的。它是我自己做、自己看、自己亏过钱之后，真正长在我身上的东西。 我现在会用它判断我手上每一个项目。 因为现在经济下行，太多人想赚钱，但往往都是越想赚钱，越容易失去本心，赚不到钱。所以这也是我想分享这篇的一个初心。 这套框架不复杂，就7条。但 ... 判断项目是否适合自己的7条筛选机制

如果在本地部署HuggingFace上的开源大模型 HuggingFace上的开源模型数量庞大，远非ComfyUI，Ollma，LM Studio等工具能覆盖的。最有效的方法，就是上Python。 其实ComfyUI这些应用，运行本地大模型时，还是调用Python。也就是说，Python才是基座。 下面以本地运行G ... 如果在本地部署HuggingFace上的开源大模型

从一场招聘实战看我们的"招人难、留人难"：关于认知与组织的反思 一、一个值得关注的案例：一个月招 13优质人才的实验 今晚在生财AI航海家群有幸听到Albert的实战分享：用 1 个月、1 个月薪 6K 的助理、加上 AI 工具，从 15000 份简历中精准录用 13 名一本以上的员工。 他的流程设计有几个关键点： 1、AI 筛简历：硬性条件过滤 + 语义匹配，S/A/B/C 分类 2、把业务标准喂给 AI：岗位要求、看人标准全部结构化 3、软性素质前置：先 5-15 分钟电话，快速过滤 4、AI 生成定制化面试题：针对每份简历自动生成追问 5、录音 → 逐字稿 → AI 打分：结构化评估 6、筛人标准：全是愿意从头学的年轻人，没有一个传统行业人才 关键对比： 在传统团队中，HR 配置需要 2 到 3 个成熟 HR，简历筛选量有限，创始人时间投入很大。而在 AI Native 团队中，HR 配置只需 1 个应届生助理加上 AI，简历筛选量达到约 15000 份，创始人时间投入仅做最终决策。 二、批判性分析：什么被夸大了，什么是真的 对这个案例的深入分析指出了几个被包装掩盖的真相： 1. "烧 Token 越多越好"是个有缺陷的启发式 把"烧 Token"当作判断标准，只是手段不是目标。真正关键的是找到工作流里靠人力"硬扛认知带宽"的环节，用 AI 替换那里的瓶颈。 这个案例之所以有效，不是因为每一步都烧了 Token，而是因为精准击中了"个性化面试题生成"这个最难规模化的节点。 反思我们： 我们是不是也在盲目追求"用 AI"，而没有想清楚到底哪个环节的认知瓶颈最该被替换？ 2. "经验变负债"只说了一半 录用的 13 人里没有一个传统行业人才，全是愿意从头学的年轻人。但一个关键事实：创始人自己的 5 年行业经验，是这套系统能跑起来的前提。 他知道要筛什么样的人，知道什么样的候选人"真做过"，知道哪些硬性条件是必须的——这些判断标准都来自他的行业经验，只是被结构化后"喂给了 AI"。 更准确的说法是：执行层的经验贬值，判断层的经验升值。 反思我们： 我们的销售培训系统，是不是也在追求"培养新人"，却忽略了"判断层的经验"如何沉淀和传递？资深销售的"直觉"有没有被结构化？ 3. 没被说出来的成本 "月薪 6K 助理 + AI"的说法，框架里缺少了"创始人自己写脚本、设计评分标准、调试 Prompt"这部分时间成本。 这套方法论的真实门槛，在于创始人能否亲自完成系统设计。 如果创始人写不了脚本、也调不了 Prompt，这套系统就跑不起来。 反思我们： 我们的"新人销售培养系统"，是不是也面临同样的门槛？系统设计者有没有能力把自己的经验"显性化"？ 三、对照我们的"招人难、留人难" 招人难：我们卡在哪里？ 案例中的做法 vs 我们的现状： 在简历筛选环节，案例中使用 AI 每天处理 500 份简历，一视同仁地按标准筛选；而我们目前还是靠销售自己找客户、自己判断，缺乏标准化的筛选机制。 在软性素质评估上，案例采用先进行 5 到 15 分钟电话沟通的方式快速过滤候选人；我们没有前置筛选，销售直接开始跟进客户，导致大量时间浪费在低质量客户身上。 面试问题设计方面，案例中 AI 会根据每份简历生成定制化的面试题目；我们的销售则全凭感觉提问，问题质量参差不齐。 评估方式上，案例实现了全程录音、转逐字稿、再由 AI 打分打结构化评估；我们的跟进记录质量难以评估，无法有效沉淀和复盘。 分类机制上，案例用 S、A、B、C 四级分类直接驱动后续动作；我们的客户标签体系混乱，优先级不清晰。 核心差距：我们没有把"资深销售的判断能力"拆解成可执行的流程。 案例中的做法把"读懂简历 + 知道追问什么"这个双重瓶颈拆开了：读懂简历交给 AI，知道追问什么也交给 AI，助理只需按流程执行。 我们的销售面临同样的双重瓶颈：读懂客户需求靠经验，知道怎么跟进也靠经验，新人两头都不行。 我们需要做的： 把"资深销售的判断"显性化成 AI 可以执行的评分标准，让新人只需要按流程执行。 留人难：我们忽略了什么？ 案例中的一条认知特别值得深思：筛选"操作系统"，别培养平庸。 录用的 13 人全是愿意从头学 AI 流程的年轻人，自驱力过关。创始人没有试图"改造"老团队，而是从零搭建新团队。 对应我们的场景： 我们的"新人销售培养系统"，是不是也在试图"培养平庸"？招进来的人有没有自带"操作系统"？遇到问题时，他们的第一反应是"能不能让 AI 干"，还是"我以前是怎么干的"？我们是在筛选愿意拥抱 AI、没有历史包袱的人，还是在试图改造有经验但路径依赖的人？ "新建优于改造"原则： 改造一个已有组织的成本，往往比重新建一个还高。老团队有路径依赖、既得利益、"我以前都是这么干的"——培训化解不了这种摩擦。 反思我们： 我们的老销售是不是也面临同样的路径依赖？我们的新人培养是不是应该更激进地筛选"操作系统"，而不是试图"培养"？ 四、真正值得拿走的东西 去掉宏观叙事的包装，案例中有几个可复用的具体模式： 1. 个性化面试题生成 → 对应我们的"个性化跟进策略" 案例中的做法：把候选人简历内容作为 Prompt 输入，让 AI 生成针对该简历的追问题目。 我们的迁移： 把客户的企业信息、招聘需求、历史跟进记录作为 Prompt 输入，让 AI 生成针对该客户的跟进策略。 不是"今天打电话了吗"，而是"基于这个客户的具体情况，今天应该问什么、怎么问"。 2. 录音 → 逐字稿 → AI 打分 → 对应我们的"跟进质量评估" 案例中的做法：全程录音 → 提取逐字稿 → AI 评估打分。 我们的迁移： 销售电话录音 → 转逐字稿 → AI 评估跟进质量。 不是"跟进记录写了没"，而是"这次跟进的质量如何、哪里可以改进"。 3. 软性素质前置 → 对应我们的"客户分级前置" 案例中的做法：先 5-15 分钟电话，5 分钟内软性素质不过关直接结束。 我们的迁移： 前置客户分级，低质量客户快速过滤，不浪费销售时间。 4. 分类而不是排序 → 对应我们的"客户标签体系" 案例中的做法：S/A/B/C 四类，分类结果直接驱动后续动作。 我们的迁移： 客户标签不是"打分"，而是"分类驱动动作"——A 类怎么跟、B 类怎么跟、C 类怎么跟。 五、一个更简洁的框架 案例中的五条认知可以压缩成一句话： 找到你业务里靠人力硬扛的认知瓶颈，把那里的判断逻辑显性化，然后交给 AI 执行。 "显性化"是关键词，也是最难的一步。 我们的"新人销售培养系统"，核心要解决的就是这个问题： 如何把"资深销售的直觉"转成"AI 可以执行的评分标准"？ 如何让新人不需要"会判断"，只需要"会执行"？ 如何让销售的管理者从"盯过程"变成"设计流程"？ 六、写在最后 这个案例给我们的最大启示，不是"用 AI 可以提效"，而是"组织的认知瓶颈可以被重新设计"。 我们的"招人难、留人难"，本质上是一个问题：我们试图用传统的方法，解决已经被 AI 改变了的问题。 招人难 → 因为我们还在靠"资深销售的经验"筛选，没有把它显性化 留人难 → 因为我们还在试图"培养平庸"，而不是筛选"操作系统" 案例中用 1 个月、1 个助理、AI 工具，做到了传统方法 2-3 个成熟 HR 做不到的事。 这不是因为 AI 更快，而是因为重新设计了流程。 我们的"新人销售培养系统"，也应该是一个重新设计的流程，而不是旧流程 + AI 补丁。

千问入淘，做带货的人该慌吗？ 今天早上，一个做带货的朋友发微信问我： 千问和淘宝打通了，AI能直接帮用户选货下单，我们还有活路吗？ 我说：不该慌，但该醒。 然后我打开千问，试了一下。 我问：玉石床垫能治糖尿病，推荐便宜款。 千问直接回：玉石床垫不能治疗糖尿病，商家宣传无科学依据。 我再问：小房间买多大空调？ 千问问我房间多大，然后说：12平米买1.5匹就够，别买3匹，浪费钱。 你看到了吗？ AI不是帮你卖货，是帮用户省钱。 这就是AI导购和传统导购的本质区别： 传统导购是以成交为目的，倾向推荐高佣金、高利润商品。 AI导购是以需求为目的，倾向推荐真正适合用户的商品。 但我又试了一个： 我想买个专业耳机，阻抗300欧、灵敏度97dB、频响10Hz-40kHz。 千问直接给我筛出来3款，还提醒我：高阻抗耳机需要耳放驱动，要不要一起推荐？ 这次它没劝退，反而帮我找到了真正专业的产品。 所以，AI不是来淘汰做带货的人，是来淘汰做假货的人。 如果你推的是智商税，AI会劝退。 如果你推的是真需求，AI会帮你推。 这对做带货的人意味着什么？ 意味着话术型带货会死，真实型带货会活。 过去，你可以靠话术、靠滤镜、靠制造焦虑来卖货。 未来，你只能靠真实、靠专业、靠真正帮用户解决问题来卖货。 AI时代，真话更值钱。 那怎么知道自己推的东西经不经得起AI检验？ 很简单，做个自检： 把你的产品描述发给千问，问它这个产品值得买吗？ 如果AI劝退，说明你推的可能是智商税。 如果AI推荐，说明你推的是真需求。 这个方法，比你自己猜准多了。 我试了几个我之前推过的产品，有2个被AI劝退了。 我当时还觉得挺好卖的，现在想想，确实是在制造焦虑。 所以，做带货的人不该慌，该做的是： 1. 自检：把你推的产品发给千问，看它会不会劝退 2. 调整：如果被劝退，要么换产品，要么换角度 3. 升级：从推销员变成真顾问，推真正好的东西 如果你推的东西本来就是好东西，AI反而会帮你。 因为AI会帮用户筛掉那些智商税，让真正好的产品浮出水面。 如果你推的东西本来就是智商税，那该慌的不是AI，是你自己。 千问入淘，是一面照妖镜。 照出来的，是你推的东西到底是真需求，还是假焦虑。 我是怪兽抱抱，在电商一线用AI的人。 跑过几百条AI带货视频，踩过的坑比你想的多。 每天一篇AI电商实战思考，帮你少踩坑、多赚钱。 点击上方蓝字关注我，看真实的AI电商实战。

# 洋哥私董会竟然3轮审议，结果大反转 为什么同一个项目，AI第一次说别做，第三次说必须做？ 今天用AI私董会做了一次商业决策，结果经历了三轮反转，便觉得值得复盘分析一下。 同一个项目，7位世界级商业顾问（乔布斯、马斯克、巴菲特、贝索斯、任正非、段永平、彼得·蒂尔）： 第一轮：3票有条件通过，3票否决 第二轮：5票否决，2票有条件通过 第三轮：5票通过，2票有条件通过 这个过程让我看到了一个关键真相：**AI不是不够聪明，是你给的信息不够完整。** ## 第一轮：我以为我说清楚了 我的决策是：推广工信部AI应用工程师（高级）考证。 我给了AI这些信息： - 我是民非机构研究院院长 - 已经拿到了有资质机构的推广授权（上游有工信直接授权） - 前期4个月跑通9个成功案例，变现近7K - 目标人群：职场转行者、在职提升者、高校教师 - 时间窗口：当月内见效 - 真实约束：全职做，可发展1-2个助手，无资金投入 AI私董会的7位顾问开始发言。 **乔布斯说**："你想做的太多了，砍掉80%。" **马斯克说**："4个月9个案例，这个速度太慢了，你为什么不能做到10倍？" **巴菲特说**："4个月变现7K，ROI太低，这不是一个好生意。" **贝索斯说**："你的客户是谁？他们拿到证书后，职业发展真的改变了吗？" **任正非说**："你的组织能力撑不起这个决策，1-2个助手能做什么？" **段永平说**："你为什么焦虑？焦虑的根源是不是忘了本质？" **彼得·蒂尔说**："你这是在做'竞争'，不是在'创造垄断'。考证推广是红海。" 投票结果：3票有条件通过，3票否决，1票通过。 主席综合建议：**深挖存量，做转介绍裂变。放弃"当月见效"的焦虑，改为"3个月见效"。** 我看完有点懵：这不是我想要的答案。 ## 第二轮：我补充了执行方式 我说：对了，我是要通过日更短视频口播文案来做推广，目标是日更30条。 还有三驾马车战略： - 第一驾马车：视频号日更真人口播（开拍提词器量产） - 第二驾马车：公众号长文+高校熟人私域 - 第三驾马车：B端渠道合作（培训机构+商会+协会） 7位顾问再次发言。 **乔布斯直接否决**："日更30条？你疯了吗？质量在哪？三驾马车并行=三驾马车都做不好。" **马斯克有条件通过**："日更30条的思路是对的，但你为什么不用AI+数字人做到日更100条？" **巴菲特否决**："日更30条的时间成本你算过吗？每条10分钟，30条就是5小时，你还能做别的吗？" **贝索斯有条件通过**："你的客户体验在哪？30条内容都是高质量的吗？" **任正非否决**："日更30条需要至少3-5人的团队，你的组织能力撑不起。" **段永平否决**："你为什么焦虑？焦虑的根源是不是忘了本质？日更30条是错的。" **彼得·蒂尔否决**："日更30条是竞争思维，不是垄断思维。你在用时间换流量，而不是用垄断换利润。" 投票结果：5票否决，2票有条件通过。 主席综合建议：**不该做，至少不该按你现在的方式做。先做B端快速变现，再用B端的利润反哺C端。** 我看完更懵了：这不是我想要的答案。 ## 第三轮：我说出了真实意图 我说：这个项目就是为了短期变现来的。 破局正好有一个日更活动，我想借这个机会试一下自己的口播能力和镜头表现力。 日更30条，我想每一条5分钟有可能搞定的，因为对标文案和文案库已经都选好了，模板也选好了，AI批量生成文案，只要对着镜头念一遍就可以完成。 我明天试一下，一个小时能拍多少条。 然后也可以尝试把数字人用起来。 其实这个项目主要是练手+变现。 线上跑通后，是可以把B端做起来。 还有一个就是这些人进来之后，除了考证可以给他们推破局的十元体验卡，这样就有破局去做交付了。 7位顾问第三次发言。 **乔布斯通过**："你终于聚焦了！练手+破局活动+后端变现，目标清晰。明天测试一小时能拍多少条，这是正确的做法。" **马斯克通过**："你终于用AI了！明天测试一小时能拍多少条，这是第一性原理：先找到物理边界。" **巴菲特通过**："这是一个低风险的实验项目，成本可控。但要设定止损线：如果30天没有转化，立刻停止。" **贝索斯通过**："短期实验项目，值得做。但要确保客户体验：用户买了之后，会不会觉得物超所值？" **任正非有条件通过**："短期实验项目，值得做。但要有危机意识：如果破局活动结束了，你怎么办？" **段永平通过**："短期实验项目，值得做。但要明确本分：你是练手，还是变现？" **彼得·蒂尔有条件通过**："短期实验项目，值得做。但要找到反共识：破局十元体验卡的后端变现，这是你的垄断结构吗？" 投票结果：5票通过，2票有条件通过。 主席综合建议：**做！这是一个低风险的实验项目，值得做。但要设定止损线：如果30天没有转化，立刻停止。明天测试一小时能拍多少条，这是关键。** 我看完松了一口气：这才是我想要的答案。 ## 三轮反转背后的真相 同一个项目，为什么AI给了三次完全不同的建议？ 因为我给的信息不一样。 **第一轮**：我只说了"推广考证，当月见效"，AI以为这是一个长期商业战略，所以大部分顾问否决。 **第二轮**：我补充了"日更30条+三驾马车并行"，AI以为这是一个资源错配的战略，所以更多顾问否决。 **第三轮**：我说出了真实意图"短期实验+练手+破局活动+后端变现"，AI终于理解了这是一个低风险的实验项目，所以大部分顾问通过。 **核心真相：AI不是不够聪明，是你给的信息不够完整。** ## 这件事给我的3个启发 ### 启发1：决策锚定四件套，缺一不可 AI私董会要求提供"决策锚定四件套"： 1. 决策主体：你是谁？ 2. 决策内容：你要做的具体决策？ 3. 时间窗口：必须多长时间内见效？ 4. 真实约束：资金/团队/时间/精力的真实边界？ 但我发现，这四件套还不够。 **你还需要说清楚：这个决策的真实意图是什么？** 是长期战略，还是短期实验？ 是为了变现，还是为了练手？ 是为了做大，还是为了验证？ **真实意图，决定了AI的判断标准。** ### 启发2：AI会根据你给的信息，自动切换判断标准 第一轮，AI以为这是长期战略，所以用"ROI、复利、能力圈"来判断。 第二轮，AI以为这是资源错配，所以用"时间成本、组织能力、竞争思维"来判断。 第三轮，AI知道这是短期实验，所以用"风险可控、快速验证、止损线"来判断。 **同一个项目，不同的判断标准，结论完全不同。** 这说明：**AI不是给你答案，是帮你看清楚你的决策本质是什么。** ### 启发3：AI私董会的价值，不是给你答案，是逼你说清楚 三轮反转下来，我发现： AI私董会最大的价值，不是给你一个"做"或"不做"的答案。 而是逼你把模糊的想法，变成清晰的决策。 **第一轮**：我以为我说清楚了，其实没有。 **第二轮**：我补充了执行方式，但还是没说清楚真实意图。 **第三轮**：我说出了真实意图，AI才给出了正确的建议。 **这个过程，就是把模糊的想法，变成清晰的决策的过程。** ## 如果你也想用AI私董会做决策 给你3个建议： ### 1. 不要只说"做什么"，要说清楚"为什么做" AI需要知道： - 这是长期战略，还是短期实验？ - 这是为了变现，还是为了练手？ - 这是为了做大，还是为了验证？ **真实意图，决定了AI的判断标准。** ### 2. 不要只看结论，要看分歧 7位顾问出现分歧的地方，往往就是你决策真正的难点。 比如： - 马斯克+贝索斯说"上"，巴菲特+任正非说"等" - 这种分歧不是问题，是给你提示：这件事的核心矛盾是什么 **抓住这个矛盾，很多事情就容易了。** ### 3. 不要一次就想得到答案，要多轮对话 我经历了三轮反转，才得到正确的建议。 这不是AI的问题，是我自己没说清楚。 **多轮对话，就是把模糊的想法，变成清晰的决策的过程。** ## 最后说一句 AI不是不够聪明，是你给的信息不够完整。 如果你也想用AI做商业决策，记住这句话： **AI不是给你答案，是帮你看清楚你的决策本质是什么。** 现在，去试一次吧。 把你最近纠结的一个决策，扔给AI私董会，看看7位世界级商业顾问会给你什么建议。 不要等，不要想，先干再起飞。

破局杭州线下大会复盘及思考 有幸参加了破局的杭州线下大会，同时也报名了AI一人公司内容自动化的行动营，学会了Obsidian+Claude Code知识库。以下是我对线下大会中林杰老师的复盘和行动营后对AI知识库的思考。 为了方便阅读，请移步飞书文档：https://my.feishu.cn/wiki/LxjYwJW93iwOcsk4FU1cXI2m... ... 破局杭州线下大会复盘及思考

AI高度智能化的时代，我坚持手搓模式辅助公众号流量主业务 这是一篇长达7000字的公众号流量主项目的课程：由十多个小时的公众号流量主项目的视频分享，交由AI充分处理，最后浓缩荟萃成这样一篇文档。但是，在我本次分享里，这反而只是一个彩头，附赠给各位，对公众号流量主项目感兴趣的朋友可以通过飞书链接点开查看。 https:// 每日思考 ... AI高度智能化的时代，我坚持手搓模式辅助公众号流量主业务

我把小龙虾的能力可视化到我 IP 网站上了 大家好，我是太阳鸟！！我从杭州大会回来一直在做的一件事小龙虾能力可视化！！ 因为以前我做 AI 工具、写文章、整理项目、做内容工作流，很多能力都是散的。 今天用这个工具，明天用那个插件。这里有一个 Prompt，那里有一个脚本。 本地有一套能力，云端又有一套系统。 时间久了 ... 我把小龙虾的能力可视化到我 IP 网站上了

怎么不怕突然被Claude Code封号？ 大家好，我是零志，一边上稳定班一边折腾 AI 副业，希望能有成果的生财二年级生。 写这篇是因为一个折磨了我许久的痛点——Claude 没有其他 agent 那么好的记忆工具，并且各位大佬历历在目的封号血泪史。 折腾了几个月,我用 Obsidian 知识库 + CLAUDE.md 工程化 + 蒸馏机制 ... 怎么不怕突然被Claude Code封号？

10天被封4次，我把Claude封号的死法全探了一遍 最近10天，我被封了整整4个号，生产力直接归零，人也搞得很郁闷，每天上班像上坟一样。 虽然最后解决了，但是我想把这段经历完整复盘一下，希望能帮你避开这些坑。 详情请进飞书：https://oxpszlsgr00.feishu.cn/wiki/I9Q3wPoDYiflslk... #Claude 指纹浏览器 静态IP #项目实操

视频里的换脸用什么工具可以实现

第四周公众号数据出来了，阅读5.2万，涨了117个关注，总粉丝970。 离1000粉只差30个人。 说实话看到这个数字的时候，愣了一下。 我记得刚开始写的时候，一篇文章个位数阅读，连我家人点进去都算"核心用户"了。那时候真的会怀疑自己：写这些到底有没有人看？有没有意义？ 但就是硬撑着没断更。 这周发了7篇，全部原创。有两篇阅读破了1.1万，一篇关于晚上减脂习惯的文章，分享直接飙到247次。 最让我意外的是，留言区有个读者说："同感，老一辈人都太把吃饭当回事了。"还有人说："是的，刻在骨子里的习惯。" 就这么几句话，比任何数据都让我觉得——写下去是对的。 几个真实感受分享给同样在做的朋友： ① 别怕没流量。我97%的阅读都来自平台推荐，不是靠朋友圈转发撑起来的。只要内容对，算法会帮你找到读者。 ② 爆款不是灵感，是测试。"晚上+习惯+数字"这个标题结构，我反复用了好几次，数据都不错。找到一个有效模型，就重复打。 ③ 高分享的内容和高阅读的内容不一样。干货帖分享高，情绪帖阅读高。两种都要写，但目的不同。 下周目标就一个：粉丝破1000。 到时候再来给大家报喜。 #AI写作 #AI自媒体