新品牌AI搜索0可见度，先修哪里？三个匿名项目的GEO决策复盘 新品牌在一组 AI 搜索问题里“0 可见度”，首先要查清楚客户在哪一次选择中需要你，以及品牌在答案的哪一环失去资格。已有潜客回头核验，与陌生用户第一次寻找候选，是两条不同的路。前者通常先修身份、服务和证据；后者必须更早进入真实需求问题。内容、信源和复测都要围绕这条决策路径安排，不能把“多发文章”当作统一起点。 大家好，我是韩四四，毕业于复旦大学传播系，拥有3 ... 新品牌AI搜索0可见度，先修哪里？三个匿名项目的GEO决策复盘

连发 16 天风向标 0 中标：我把该做的都做对了，问题却不在执行 我是钦文，国企内训师，也是个市政工程师。AI 风向标 21 天打卡赛第二期，我连着发了 16 篇，总点赞 13 个，总阅读 2521 次，中标0篇。 这 21 天我不是手动发的。9 月 22 日晚上发出第一篇之后，我把选题、查重、追源、成稿、发布整条链 ... 连发 16 天风向标 0 中标：我把该做的都做对了，问题却不在执行

这个过审了，后面也不可能去迭代了，因为拉素材的API肯定过不了审，各位AI玩公众号的可以看下，基本上一年几万粉问题不大。

从0到1上架破局商城！我花了72小时做了一个“认知破壁机”，请100位圈友来拆信！ 哈喽，各位破局行动家和训练营的战友们！ 最近大家都在聊“AI提效”、“智能体”，但我今天想聊点不一样的：AI除了能帮我们干活，还能不能帮我们治愈“精神内耗”？ 在这个快节奏的时代，我们每天都在处理各种工作，但面对情绪问题，往往只能自己消化。于是，我花了几天时间，打磨出了我的第一个“非典型”Skill——【认知破壁机】，并且已经成功上架【破局商城】啦！🎉 🎁 这到底是个什么神仙Skill？ 它不是一个普通的对话机器人。它是一个“心理学盲盒”。 当你输入当下的烦恼或情绪词时，系统会随机抽取一个心理学流派（如精神分析、人本主义等），用大模型为你生成一封带有共情、隐喻和专属主题色的温柔信件。 · 🎨 视觉体验：为了打破机器人的冰冷感，我专门设计了低饱和度的主题色，配合打字机效果，就像在拆开一封写给自己的信。 · 🎲 盲盒机制：每次生成都是未知的流派和颜色，给你带来“开盲盒”的惊喜感。 · 🧠 认知重构：它不给你讲大道理，而是用心理学视角的隐喻，帮你打破思维的墙，制造“破壁”的瞬间。 🚀 反认知：从“工具人”到“产品经理”的破壁之旅 说实话，做这个Skill的过程，本身就是一次自我“破壁”。 从最初的代码开发，到处理各种密钥、环境变量，再到解决ZIP压缩套娃、YAML格式校验、甚至被商城系统误判“包含密钥”而拦截……整个过程堪称一部血泪史。 但我发现，当你跨过这些技术壁垒的那一刻，你就从一个“AI使用者”，变成了一个“AI创作者”。 借助AI的帮助，我把所有的报错都当成了迭代的垫脚石。最终，当看到“认知破壁机”在破局商城显示“已上架”的那一刻，所有的辛苦都值了！ 🙋‍♂️ 我想邀请你，成为这个产品的“内测体验官”！ 一个人的视角总是有限的。虽然它已经上架，但我深知它还可以更完善。 所以我在此向破局行动家和各期的圈友们发出诚挚邀请： 👉 去【破局商城】搜索【认知破壁机】，直接下载体验。 👉 如果它刚好治愈了你，欢迎在评论区告诉我。 👉 如果你觉得它逻辑不够好、体验不够顺滑，请一定、一定给我留个言！ 你的每一条建议，都会成为它进化的养分。 认识我的圈友都知道，我还在做【拆书Skill】、【论文写作Skill】。未来，我会继续在这个领域深耕，做出更多有价值的AI工具。 我是 聆姐，一个致力于用AI造点好东西的终身学习者。期待和你链接，我们一起在AI时代破壁前行！💪

从AI号商到Token交易，再到AI API中转站：一个普通创业者切入AI行业的过程复盘 去年下半年，我第一次接触 AI。 当时并不是 AI 行业从业者，也没有技术背景。最开始接触 AI，是因为看到越来越多人开始使用 ChatGPT、Claude、Gemini等产品，但是很多人在真正使用过程中会遇到各种问题：不知道怎么 ... 从AI号商到Token交易，再到AI API中转站：一个普通创业者切入AI行业的过程复盘

做项目最容易犯的错：把自己想做的，当成别人需要的 写文章、做生意、学习，常常犯的是同一种错误。 一篇文章写了三天，改了十几遍，发布出去却没几个人看。 站在作者的角度，难免觉得委屈。 花了那么多时间，查了那么多资料，自己觉得写得很有价值，为什么别人不愿意看？ 但换到读者的角度，事情就不一样了。 读者根本不知道你花了三天还是三十天。 他只是刷到了这篇文章，看一眼标题，判断有没有必要点开。 点进去看了两段，如果觉 ... 做项目最容易犯的错：把自己想做的，当成别人需要的

给 Claude 布置了一个任务： 研究下，我觉得对普通人来讲，做英文网站和产品，最核心的就是找到有搜索流量的词，如果找，怎么批量找？用哪些工具？有什么成功案例等？系统深入总结，形成一篇方法论。 研究完后，给了我一篇非常完善的文档，整理的非常好，过几天我会发出来分享给大家。 我又对它说： 你基于这套方法，去给我找 20 个词， 需要什么付费工具可以找我。 它对我说： DataForSEO 账号（按次付费的关键词数据接口）充 50 美元，其他的事情就不要我管了。 OK，充了。 现在等它的结果。

#AI风向标MiniMax H3：免费生成2K带声音视频，一个页面搞定 分享一个能直接生成2K视频的工具——MiniMax H3，不用在画图、配音、剪辑软件之间来回倒腾，一个页面出成片。 - 核心能力：输入提示词或上传参考图，时长可选4秒到15秒，画质最高2K，能同时生成环境声和人物说话声。 - 新手用法：新账号会送体验额度，先拿一张人物图，选竖屏、10秒、有声，把动作写简单一点，比如“人物看向镜头，轻轻点头，开口说话”。 第一条重点看三件事：脸有没有崩，嘴型对不对，声音和动作能不能接上。跑通以后，再做15秒和多镜头，省得一上来就把额度烧光。

星球专享：Qwen3.8-27B跑出159 tok/s的工程复盘与落地账本 星友们，说个只在这里说的事：本地跑大模型，堆算力不等于好体验，投机解码正在重构工程流。 大家好，我是孟健。今天刚在深圳办公室测完最新的本地推理栈，我们直接拉出数据算一笔账。 这几天很多技术朋友在讨论 Reddit 上的实测数据：Qwen3.8-27B 竟然跑出了接近 160 tok/s 的... 星球专享：Qwen3.8-27B跑出159 tok/s的工程复盘与落地账本

一天涨粉 5000， 圈友们太给力了。 还没关注的关注起来，https://x.com/yiren_ai ，成为top 一万的原始粉，然后到生财 X 集合贴报道 https://x.com/yiren_ai/status/2108405208074346558 据说后面有 X 创作者基金？我应该能拿到吧，我看关注我的挺多是蓝 V 账户。 为了激励更多圈友做自媒体，建立对外的影响力，从 X 平台开始，不管我拿到多少 X 创作者基金，我都将全部作为红包，发给 X 平台粉丝数超过 100 的圈友，每个月发一次。 粉丝数超过 100 的可以联系先联系鱼丸登记，过几天拉群。 我要分享的一个事实是，大家已经非常厉害了，勇敢的对外表达，分享你知道的一切。我们以前说表达者有红利， AI 时代，因为产品的成本几乎为 0，表达者的红利更大了，渠道大于产品，分发大于产品，像我一样非常鲁莽的干起来。

手把手教你用破局CLI创建30天FDE相关的小红书/小绿书笔记 大家好，我是AI卷王龙哥，破局行动家，星火师，文曲星，多期破局行动优秀教练，写了14篇精华帖，线下组局50+场。 刚刚洋哥又写了一个关于 CLI 的付费玩法，我最近也发现，破局不只是内容平台，也是技能平台。 比如我自己是在做 FDE 赛道的内容，现在就是做小红书和小绿书的内容。我对小红书和小绿书不太懂，我就直接去扒破局平台上的小红书小绿书帖子，学习怎么去创作小红书和小绿书。然后基于破局平台扒来的 FDE 精华帖，去二次创作我自己的 FDE 笔记，我这也是这个思路。 最近我通过破局CLI创作了30天的小红书和小绿书笔记，都是FDE相关的，也给大家开开眼看更多的玩法。 文末还有利用破局CLI给帖子点赞和评论 详情见： https://my.feishu.cn/wiki/T0sgwHdbRivPF4keZbScKJNp... #用破局CLI跑通真实任务 附上上月拿的两个精华贴 手把手带你用豆包工作X破局CL... 万字长文，我差点想放弃组局，直...

公众号爆款标题到底能不能直接抄？很多人都卡死在这个逻辑上！ 你好呀，我是流月～ 我目前主业是一名互联网公司的营销总监，副业是一名公众号全生态AIP爆文教练，从0-1公众号长图文和小绿书写出过几十篇10W+文章，多篇100W+。 昨天看到公子在临风会分享了一个选题： 《如果你没啥特长，请死磕这3大副业，失业也有退路》 ... 公众号爆款标题到底能不能直接抄？很多人都卡死在这个逻辑上！

问：我想请问老师 当下Al壁纸适合零基础小白吗 答：您好这个难度不大可以试试哦

AI洞察41：卖MCP、CLI和工作流有大机会，把个人经验变成可被AI调用、按量收费、按结果收费的AI产品 大家好，勤奋洋哥又来写AI洞察了。 开始之前有一个呼吁，破局星球阅读量非常高，但点赞量一直不高，呼吁大家鼓励创作者，多点赞，多鼓励内容创作者，大家点赞评论越多，创作者激情越大，大家越能看到更多精彩内容。 当然，我也是内容创作者，也需要鼓励，大家先点赞再阅读。 好了，此洞察正式开始： 最近，yangclaw（AI洋哥）、破局 CLI、破局Skill，正式向全体圈友开放了。 我简单说下这三个智能体： 1/破局CLI它让AI在你的账号权限范围内，调用破局官网里的帖子、行动营手册和 Skill 商城内容，甚至可以让破局全部内容成为你的AI外挂大脑。 2/破局Skill让破局高手们的经验和Skill对破局圈友全面开放，大家能把很多AI能力即取即用，更轻松的上手AI商业和AI提效。 3/yangclaw，这个产品把我多年商业经验、AI经验做成AI智能体，大家有任何商业和AI问题，直接问它就可以拿到答案，相当于把我的智慧变成AI影分身，给大家提供一对一服务。 大家很快就玩出了各种花样： 老K用破局 CLI 加 Codex，把近一年752篇精华帖和219个破局行动营做成了自己的私人情报系统； AI卷王龙哥则把豆包工作和破局 CLI 接起来，搭了一套破局信息中台； 田野在做AI一人公司，直接问yangclaw获得了精准的商业定位，直接取得突破； 贾贾用破局skill，直接快速启盘自己的视频号，5天从0到1000粉丝。 更多案例，大家可以看破局精华帖，或者在破局搜索栏，搜索：破局skill、yangclaw、破局cli。 这些案例说明，AI能力一旦能被调用，用户会先把它接进自己的真实工作，而不是停留在“试了一下工具”。 这些用法让我更坚定了我们过去做破局的初心：不是把内容放在那里就结束，而是希望大家在真实工作里，更方便、更好地使用AI，把已经沉淀下来的经验真正调出来、用起来。 也正是在这个过程中，我发现了一个挺有意思的变化：有人开始卖MCP，有人开始卖CLI，有人卖skill。还有人把自己做好的网页采集、数据处理和AI Agent封装成产品或服务。 按照调用次数或使用量收费。表面上看，卖的是几个工具、几段配置，或者一套自动化流程。 但我觉得，真正发生变化的事情是：人的行业经验，正在被封装成一种可以被AI调用、被别人购买的能力。 过去我们买软件，买的是一个固定产品。以后越来越多人买的，可能是一种能力和商业结果：帮我找客户、帮我整理数据、帮我完成一段代码、帮我监测竞争对手、帮我把一堆资料变成可以执行的结果，甚至直接帮我赚钱。 这会成为个人创业的一个新方向，也会带来一种新的付费方式。 以后买AI，可能是按能力和使用量付费 过去买软件，通常是买一个账号、一个套餐，或者一套功能。现在AI正在把软件拆成一个个可以被调用的动作。 你不一定需要买一整套系统，只需要在需要的时候，调用一个能完成具体事情的能力。 比如，你想让AI查一批网站上的数据，可以调用一个网页采集能力；你想让AI读取企业内部资料，可以调用一个知识库能力。 你想让AI操作GitHub、Notion、邮箱或者CRM，也可以调用对应的工具。 MCP做的事情，是让AI能够用统一的方式连接外部数据和工具，CLI做的事情，是让人和AI可以通过命令行直接调用一项能力。 工作流则是把多个能力组合成一条可以重复运行的路径。 这些东西看起来不同，底层逻辑却很接近：把一个原来需要人来完成的动作，封装成一个可以被调用的能力。 未来用户付费的时候，未必是为了拥有这个能力的全部代码，而是为了在特定条件下，稳定拿到结果。 可能按月订阅，也可能按调用次数、处理量、生成结果数量，甚至按一次任务收费。 这和过去买软件的方式不一样。它更接近水、电、云服务和API：用多少，付多少；需要什么，调用什么。 这个市场已经出现了三层生意。 我把现在正在形成的市场，概括成三个层次。 第一层，是卖能力组件。这一层卖的是MCP Server、API、CLI、连接器、数据接口和网页采集Actor。 DataForSEO把SEO和金融数据做成API、MCP等可调用服务，用户按数据调用付费。公司2025年营收约808万欧元，较2024年增长约130%；客户数从2020年末的750多家增长到3万多家，约扩大40倍。 Financial Datasets把金融数据做成托管MCP和API，按请求量、套餐和商业授权收费。产品成立于2024年，已拥有1000多家客户，每天处理数百万次请求，并推出20美元试用、200美元/月和2000美元/月等套餐。 它们不一定直接面对最终用户，而是给其他Agent、工作流平台或开发者调用。 现在MCP已经有官方注册表和很多第三方目录。Smithery的目录页面显示，里面已经有一万多个服务器。 这个数字不能直接等同于收入，但它说明供给正在快速增加：越来越多的人在把自己的工具和数据能力包装成标准化服务。 第二层，是卖组合方案。一条工作流往往不是一个工具，而是多个工具的组合：先读取资料，再判断分类，然后调用CRM，最后把结果发到邮件或协作软件。 Coresignal把公司数据做成API、MCP以及n8n、Zapier、Clay等接入方式，为企业提供持续更新的结构化数据。客户数从2024年的500多家增长到2026年的1000多家，数据规模从约30亿条增长到45亿条以上，客户数至少翻倍。 n8n的社区目录已经有一万多个工作流模板，Zapier的模板市场里也开始同时出现Agents、MCP、Zaps和各种业务解决方案。 这一层的价值，不在于某个节点有多复杂，而在于有人已经替你想清楚了：什么场景该用什么工具，先后顺序是什么，哪里需要人工确认，出了问题怎么办。 第三层，是卖业务交付。企业真正愿意付费的，往往不是一个下载文件，而是有人帮它把能力接进现有系统，处理权限、安全、数据、异常和维护。 圈友凡人把 FDE 能力用于企业服务，跑通了从需求理解、方案设计、部署到验收的交付链路，并提到累计变现6位数。具体可看原帖50000 元FDE商单实践：...。 圈友小林从 60 元小服务逐步做到六位数驻场服务，过去一年近200单业绩50万+，他是把业务经验、需求分析、交付流程封装成企业服务能力。具体可看原帖【FDE实践】50万 业绩背后...。 这里真正可复用的不是某个工具，而是把需求、方案、部署、验收和持续交付连起来的组合能力。 n8n已经建立了专家伙伴目录，里面的服务包括AI Agent准备度评估、用例识别、方案设计、Agent开发、工作流部署和企业运维。 这说明市场正在从卖模板走向卖能在真实业务里跑起来的结果。 真正的付费对象，不是工作流和智能体，而是商业结果。 很多人看到有人卖工作流，就觉得这是一种被动收入。但客户真正愿意付费的，通常不是一份JSON文件，也不是一个看起来很复杂的流程图。 圈友天狼把能力做成企业软件产品并服务企业客户，拿到 30 万元以上商单。原文链接看到洋哥关于FDE的写作邀约，...。 圈友小光用工作流、代码节点和插件做智能体定制，把工具能力组合成客户可用的方案，并通过解决具体需求收费，变现 3 万多元。原文链接AI智能体变现5万 ，大四学生...。 圈友攀登者把内容生产经验封装成知识库＋Skill，把已有经验和资料，变成团队可以直接调用的生产能力，累计变现4万元。原文链接FDE实践给客户装Obsidi...。 客户愿意付费，是因为它能少招一个人，少做一轮重复劳动，减少错误，缩短处理时间，或者多获得一批有效客户。 所以同样是一条工作流，放在不同人的手里，价值完全不一样。 一个通用的自动发邮件工作流，可能很容易被复制。 但一个针对跨境卖家的客户筛选、资料补全、个性化触达和跟进提醒系统，如果它真的理解这个行业的判断标准，能接上客户已有的数据和工具，价值就不只是几个节点。 它里面包含的是行业经验、业务流程、质量标准和异常处理。 AI让生产这些能力变得更容易，但也让只会搭工具变得更不稀缺。 以后更稀缺的，是知道什么问题值得解决，什么结果算合格，以及怎样让它长期稳定运行的人。 普通人可以从哪里进入这个赛道。 我不建议普通人一上来就做一个万能AI平台。更现实的方式，是从自己真正理解的一个高频场景开始。 比如你熟悉招聘，就可以先做简历筛选、候选人初筛和面试材料整理；你熟悉内容，就可以做选题搜集、资料整理、初稿生成和发布复盘。 你熟悉销售，就可以做客户研究、线索筛选、跟进提醒和销售复盘。 先不要问自己能不能做出一个很大的产品，先问四个问题：这个场景是谁在反复做？现在最浪费时间的是哪一步？ 这一步需要哪些资料、工具和判断标准？最后怎样验收，才能证明真的帮上忙？把这四个问题回答清楚，你才是在做能力产品，而不是在拼装工具。 一个普通人的成长路径，可能是这样的：先用AI帮助自己完成一项真实工作，再把这项工作拆成输入、步骤、判断和输出，然后把稳定的部分做成工作流、Skill、MCP或CLI。 接着拿给同一行业的其他人使用，观察他们是否愿意付费；最后再把一次性交付中重复出现的部分产品化，变成模板、订阅或按调用收费的能力。 这条路径的重点，是先有业务问题，再做能力封装，不是先学会十个工具，再到处寻找一个能套上的场景。 这会不会成为很多人的红利项目。 我认为，机会是存在的，但它不是“会做工作流就能赚钱”的红利。 真正的窗口在于：AI把过去只有公司、软件团队和专业服务商才能提供的部分能力，降低到了个人也可以尝试封装的程度。 一个人可以做出一个小工具，一个小团队可以做出一个行业工作流，一个懂业务的人也可以把自己的经验变成别人能够调用的能力。 以前你的经验只能通过亲自服务客户来变现。以后，你有机会把经验封装成一个能力，让AI在更多任务里替你完成一部分工作。 这就是个人创业可能发生的变化：从我亲自给每个客户做一次，走我把一套有效方法做成能力，让更多客户按需调用。 但这里面有一个很大的命门：如果你卖的只是公开工具的简单组合，很快就会被复制；如果你没有行业数据、客户渠道、结果证明和持续维护能力，也很难形成长期收入。 Apify允许开发者把自动化和 AI Agent 项目做成付费 Actor，按事件或使用量收费；符合条件的付费 Actor 还可以被 Agent 发现、调用和支付。这说明，把稳定的自动化能力封装成可调用商品的基础设施已经出现。 但这并不能证明每个发布者都能赚钱，更不能证明上传一个工具就会自动产生收入。 供给越多，用户越需要判断谁可靠。能不能稳定运行，能不能保护数据，能不能处理异常，能不能在上游工具变化后及时维护，都会成为购买决策的一部分。 所以，未来真正有价值的，不是我会不会做一个MCP，而是：我能不能把一个行业问题，做成别人愿意购买、可以反复调用、结果能够验收的AI能力。 AI能力商品化，可能改变个人创业的基本单位。 过去一个人的创业单位，通常是一项服务、一门课程、一个软件或一家小公司。以后可能会多出一种新的单位：一个可以被AI调用的能力。 它可能是一个数据能力，一个行业判断能力，一条业务工作流，一个CLI工具，或者一套由多个Agent协作完成的方案。 用户不一定认识你，也不一定需要长期雇佣你，但他在某个具体时刻需要你的能力，就可以直接调用并付费。 这会让个人经验第一次大规模地进入软件和服务之间的中间地带。它既不是纯软件，因为里面有人的判断和行业经验；也不是传统服务，因为它可以被标准化、复制和按调用分发。 我觉得，这可能是接下来几年个人创业很值得关注的一条线：把自己的行业理解，变成AI可以调用的能力，再把能力变成可以持续交付的产品。 真正应该开始准备的，不是囤更多工具，而是找一个你熟悉的真实场景，做出一个别人愿意反复使用、愿意为结果付费的能力。这才是AI带给普通人的新红利。

做了8年二手手机，今年我把Mac加进了主线｜9月带一群航海家逛完华强北后的完整复盘 圈友好，我是罗卜，坐标深圳龙华。 熟悉我的圈友大多知道我两件事：做思维导图，以及在华强北做二手机——八年了，主业是二手 iPhone 精品机，iPad 和 Mac 一直在做但从来没当回事。 今年 9 月，深圳那场 AI 大会，我跟几位深度用 AI 的航海家聊了一下午，聊完我有点坐不住。 回来之后我做了一个决定：把 Mac 这块正式加进主线，而且方向很明确——帮用 AI 的人挑机器、配齐、装好、教会。 这篇是把这件事从头到尾讲清楚。8年二手机的经验哪些能直接搬过来，Mac 有哪些坑是手机没有的，等等 写得比较长，请移步飞书文档：https://my.feishu.cn/wiki/CjiHwgLRSiOpEAkPuO5cNYz9... 但如果你也对这块感兴趣，应该值得看完。

生财好事 距离垂直小号航海开航刚好一个月，这是将近一个月的收益，最近的10天是断断续续低创有7天没有给文章推流，我也没有发文，但是依然还有断断续续的贴图阅读和收益，我想这就是垂直小号的魅力吧，一旦号打上了标签有了权重，就算不给你推文章，也会给你推贴图流量。

我做了一款 AI 工具，没有写一行广告语，只是把「把知识点变成手绘图」这一件小事做到了极致 在这之前，我其实犯过所有新手都会犯的错 —— 功能堆了一堆，用户用不明白，也不知道该拿它干什么。后来我砍掉 90% 的功能，只留一个点，把它做深做透，一切才真正开始。 被同行连夜照着抄的 AI 工具工作台，长什么样？ 这篇复盘只聊四件重点：①为什么聚合工具留不住用户；②怎么从大而全里拆出小而美；③工作台就是把复杂全部藏到后台，让用户三步就出图；④「工具是样品，定制才是生意」。1200 人用过、185 人连续续费的真实数据，都在里面。 如果你也想用 AI 做点自己的东西，或者好奇一个普通人怎么把一件小事做成收费的产品，这篇文章或许能给你一点参考。 完整移步飞书：https://oejuuefth7.feishu.cn/wiki/CaZTw6GVliAeGukY... #AI工具

我做了一款 AI 工具，没有写一行广告语，只是把「把知识点变成手绘图」这一件小事做到了极致 在这之前，我其实犯过所有新手都会犯的错 —— 功能堆了一堆，用户用不明白，也不知道该拿它干什么。后来我砍掉 90% 的功能，只留一个点，把它做深做透，一切才真正开始。 被同行连夜照着抄的 AI 工具工作台，长什么样？ 这篇复盘只聊四件重点：①为什么聚合工具留不住用户；②怎么从大而全里拆出小而美；③工作台就是把复杂全部藏到后台，让用户三步就出图；④「工具是样品，定制才是生意」。1200 人用过、185 人续费的真实数据，都在里面。 如果你也想用 AI 做点自己的东西，或者好奇一个普通人怎么把一件小事做成收费的产品，这篇文章或许能给你一点参考。 完整移步飞书：https://oejuuefth7.feishu.cn/wiki/CaZTw6GVliAeGukY... #AI #工作台

年营收过亿的老板，用 Claude 给我发来一堆技术文档指导我们做FDE 大家好，我是宝玲，前腾讯蔚来产品设计&大模型产品经理，现在在做FDE。 上个月，一位客户给我们发需求。 准确地说，他没有发需求文档，而是发来了很多份“技术方案”：一堆 JSON、Skills、RAG、甚至函数和代码... 这位老板做 TikTok  ... 年营收过亿的老板，用 Claude 给我发来一堆技术文档指导我们做FDE

14年技术经验，带队交付300+现场：FDE实战复盘 halo，大家好，我是强子，加入生财半年不到，目前在一家 AI 公司做技术架构，内心里也有一些小波澜，想做自己喜欢的事情，加入生财之后，尤其如此。 我在 B 端交付有差不多 7 年，有医疗场景、可观测场景和 DataAgent 的场景的经验。最近火起来的 FDE，按照字面理解，是 AI 时代的前端交付工程师。不过由于 AI 的能力，这个位置承担的也已经远远不是工程师的范围。 这篇帖子，我想分享的不是怎么开始做 FDE，也不是做什么方向，这样的话题，圈友们有很多更好的值得借鉴的帖子，我这里想聊一下FDE 在现场承担的交付，在很多人看来是他最脏最累的活儿，实际做起来也确实是这样，不过现在有 AI 加持，这个活儿还是可以体面很多的。但是反过来的思路是，在 AI 时代，这个活儿也是有更大门槛的，尤其是对于懂技术的，善于沟通的，有行业经验的你。因为这代表着你交付的会更稳、更高效、更见成果。 在个人创业上，我也是小白，期待跟大家一起交流，做更多我们喜欢的事情。 飞书链接：https://jcnxv00jaydq.feishu.cn/wiki/OmEUwkJmLiqAyZ...