半小时让豆包接手私教学员到期提醒 各位破局圈友，大家好，我是键盘。 今天分享一个我刚跑通的 AI 提效案例。 我手上有一些私教学员。每个人的报名日期和服务周期不同，以前隔一段时间，我就要重新查看名单，计算谁快到期了。单次操作不难，但需要反复做，还得一直记着什么时候该检查。 这次我直接在飞书里的「豆包工作」说出需求，用半小 ... 半小时让豆包接手私教学员到期提醒

从AI焦虑到0代码手搓私域SaaS：我终于摸到了那把“开门的钥匙” 我过去缺的不是更多AI知识，而是把一个真实问题交给AI，然后陪着它一直做到能用。 从7月25日参加完AI航海家线下大课，到后来用一周左右集中开发出一套私域SaaS，再到把知识库、内容生产和个人工作台逐步串起来，我对AI的理解发生了一次很具体的变化。 项目实操 AI 私域电商 线下大课 ... 从AI焦虑到0代码手搓私域SaaS：我终于摸到了那把“开门的钥匙”

日记，成为生产者最简单的一种方法，却不被重视 大家好，我是海滨。 感谢洋哥给机会，有幸在破局三大部门工作过，参与破局的成长。 这篇帖子不是写最近的 AI 方面的使用巨大进步，而是想要跟大家谈谈被我们忽略了成为生产者最简单的一种方法——日记，因为我听到有些朋友在说，生活一成不变，找不到生活的意义，想要输出点什么，又不知道自己该怎么输出。我想要给大家一些启发。 帖子较长，请跳转飞书阅读：https://my.feishu.cn/wiki/YL7awqVFziyz1MkSKcic1xZE... 接下来，我会在洋哥的带领下，继续给大家分享干货。

我们的知识库是这样建起来的：两天，从空文件夹到第一篇稿子 上一篇复盘发出去之后，被问得最多的一句话是：看着挺好，从哪开始？ 这个问题我答得上来——因为前两天我自己也被它卡着。动手那天，第一件事就没敢确定：是先建文件夹，还是先定规则？后来做下来发现，搭知识库难的不是技术，是三个决定：它是谁、结构怎么定、错了怎么办。 到今天，这套系统已经能自己走完一篇稿子的生产流程。这篇不讲理念，直接把两天后的目录摊开，按文件讲：每个 ... 我们的知识库是这样建起来的：两天，从空文件夹到第一篇稿子

知识库越大，AI为什么越笨？ 很多老板做企业AI，有一个误区：觉得资料喂得越多，AI就越懂公司。 于是产品手册、历史报价、会议纪要、员工经验，全部往知识库里塞。 结果资料越来越多，AI回答反而越来越不靠谱。 问题不一定是模型变笨了，而是你给它的不是更多知识，是更多矛盾。 比如同一个产品，去年一个价格，今年一个价格，大客户还有特殊折扣。如果没有标清有效时间和适用对象，AI即使找到了资料，也可能用错。 找到答案，不等于找到当前这件事应该采用的答案。 老员工知道这份报价已经不用了，这个优惠只给某个客户，但这些判断如果没有写下来，AI并不会因为读了更多文件就自动知道。 所以企业知识库真正要补的，不只是资料，而是资料背后的使用规则。 每份重要知识，至少要讲清四件事： 依据来自哪里？什么时候有效？适用于谁？出现冲突由谁确认？ 旧资料可以保留，但要标明历史版本；特殊案例可以收录，但不能变成通用规则；遇到无法确认的冲突，要让AI指出来，而不是硬给一个答案。 更重要的是，知识更新以后，要拿真实任务重新测一遍。不能只确认文件上传成功，还要检查新规则有没有被正确使用，旧规则会不会继续干扰。 这也是我做企业AI落地时特别看重的一点：知识库不是建完就结束，而是要有人确认、有人维护、有反馈回来。 你不能把企业内部还没解决的分歧，交给模型去猜。 知识库的价值，不是存进去多少，而是在具体任务里，能不能拿对资料、用对规则、给出有依据的结果。

做了20多个Skill，AI为什么还是每天都像“换了一个人”？ 我和一位在美国从事房产行业20多年的行动家，做了81分钟一对一咨询。 她已经用 Codex 做出20多个 Skill，但真正的卡点不是不会用AI，而是知识库混乱、Skill无法串联，做出来的能力也不知道怎样交给团队复用。 我把这次咨询完整整理成了一篇复盘：如何拆分项目、建立规则文件、区分 Skill 和 SOP，以及怎样把个人经验变成一套可以复制和分发的AI业务系统。 完整复盘见飞书： https://my.feishu.cn/docx/XgoZdzn3Oo5YiRxrz22c9BoO...

AI NATIVE 小白（中医耳穴业者）的第一个GEO输出文章 课程和作业：第一天是陈天老师上的导论，理念非常好，有意无意感觉都是做过大项目的，印象就是缺人做事情。第二天是树科老师讲的，很多方面讲了他们公司的GEO平台，一看也是实操高手。都做了作业，这次老师给我打分都是3星，比之前素养课高。 练习：第一天初步学了心法，说GEO不难，但是工作量很大。树科老师，给了一个具体的GITHUB提示词，下载了之后，完成了SKILL的安装，有10个左右SKILL本地化的，不需要发布出去的，都是可以用的，其他的联通GEO必火平台的，需要付费，优惠，暂时没有使用。先把基础工作做好。 挑战：由于是两个电脑，BUDDY是本地的。这样我就问BUDDY是否可以把这个可以用的SKILL 打包到新的电脑去，说可以。上次说文件夹可以放进去云盘，下次试下。 操作：新电脑，果然安装成功了给我做了很多分录，有很明确的证据需要补充，当然，我首先把主力工作电脑的D盘3万多个文件，梳理了下，整理了一堆事实文件，然后就可以围绕世耳的第一个强证据GEO文件进行打磨，特别围绕一个中医科学院的荣教授，又补充提供很多证据，说很硬。然后，专利方面，我还没有下载完整，问清楚了，明天下载吧。不断沟通，补充资料很花时间。这些关键资料，都是企业一把手才明白掌握，所以筑基还是很重要，一把手不参加，底层不牢。同时，也补充了非常多的公众号文章，都是背书清晰的，还需要补充其他资料，总之，都是引导式的，一步步带着你梳理往前走，基本都是单机的。等我都梳理好，再用3个月福利，否则可惜了。 输出：输出的时候，我不想发公众号。知乎还从来没有发过。特别是一些科技、神经科学的，发那边可能影响力更大些。 另外我想说的亮点就是知识库和自动化： 1.知识库有IMA和OBSIDIAN , IMA是云端的 我也建了下，跑了下风格，输入了一些素材，出来一些文章还行。但是OBSIDIAN本地的，架构很清楚，和微信也打通了。OBSIDIAN也自动形成了传输资料给IMA的SKILL，未来估计还是以OBSIDIAN为主。 2. 总体看，目前没有形成数字AI员工，主要是原则文件等花力气，我的个人经历基本说好了，公司资料等需要一项项去装进去，这个一步步走。我想说的BUDDY的自动化，我特别喜欢，比如我们做护眼的，每天自动帮我全网搜索一遍，输出30个信息给我，一揽子审批的感觉，有些一览众山的爽，关键是不累，这个是出乎我意外的，没有想到这么好。 第一个GEO的分享，记住，我是做中医耳穴的AI NATIVE者，感谢大家关注，觉得有用的给我个爱心，谢谢，下次有缘可以耳穴诊治体验

听家松老师WorkBuddy进阶课感悟 今晚听了家松老师的WorkBuddy进阶课，虽然说是进阶课程，但很大一部分内容还是在夯实基础，重点讲解了WorkBuddy里面「我的工作台」，顺带也简单介绍了IMA知识库、Obsidian相关内容。 听完这堂课，我才算真正搞懂“我的工作台”到底是怎么一回事。我自己打了个比方，这就好比上物理课之前，提前把物理课本、习题册、模拟试卷、计算器全部摆上课桌，语文、历史这些无关书本统统收进抽屉。普通对话就像整张课桌堆满各类资料，干什么任务都混在一起，每次干活都要重新交代背景、上传文件，重复劳动多，积分消耗也大。而工作台就是为特定工作提前布置好专属桌面，Skill、参考规范、常用资料提前就位，下达指令就可以直接开工，不用反复铺垫。 回头想想我前段时间实操，编写掘进、回采施工方案，拆分出很多Skill，文件全部胡乱堆在同一个文件夹，工作空间和工作台概念混淆。一心想着尽快看到效果，急于把整套流程组装起来，忽略基础梳理，造成Skill冗余，重点内容凸显不出来，token消耗高，输出效果还不稳定。就如同课桌上堆满各科书本，做题的时候容易受干扰，效率大打折扣。 课程也提醒我，就算工作台把所有规范资料全部准备妥当，也不是万能的。拿我们矿山工作举例，文字类工作AI可以高效完成，但是炮眼布置这类CAD工程图纸，依旧达不到现场直接使用的标准，参数可以参考梳理，成品图纸还是得靠人手动绘制。AI只能做辅助，不能全部指望它包办一切。 至于IMA、Obsidian这部分内容，课程只是简单带过，这两块我打算后续跟着家松老师的课程慢慢再深入学习。 总的来说，所谓进阶，并不是一味追求复杂的Agent和花哨功能。真正的进阶，是吃透底层基础，用好工作台这类基础功能，做好Skill的减法优化，分清哪些交给AI处理，哪些必须人来把控。先把基本功打磨到位，再一步步迭代，才是比较务实的做法。

最近利用本地越狱模型，制作热点短剧，国内外都涨了几千粉，挣了几百美金，下面把方法告诉大家： 飞书文档： https://my.feishu.cn/wiki/MX2jwqwi8izJqvkpRoscnNav...

MJ 配图师 Agent 项目复盘 项目主题：将女性心理成长类小红书文案的配图工作，沉淀为可执行、可检查、可展示的 Agent 工作流 复盘时间：2026 年 8 月 当前状态：核心方案、Agent Profile 与公开展示页已完成；业务效果仍需通过真实使用数据持续验证 先说清楚“已完成”和“待验证”： 目前我完成的是岗位设计、工作流、Agent Profile 和安全展示页，并已在飞书中用 ... MJ 配图师 Agent 项目复盘

实测破局 Skill 商城里的Skill后发现：高手的能力，正在变成可以直接复用的工具 之前洋哥一直在星球里给大家预告，破局正在开发自己的 Skill 商城。经过一段时间的内测，现在商城已经越来越完善，离正式和大家见面的时间也不远了。 这段时间，我们邀请了不少 AI 领域的资深从业者、破局行动的教练，以及各个业务领域里有长期实战经验的老师，把他们平时反复使用的方法、流程和工具封装成 Skill，上传到商城里。 目前商城里已经积累了上百个 Skill，而且还在持续增加。这些 Skill 不是简单放几条提示词，而是把一个人做事时的判断标准、操作步骤、工具和注意事项，一起沉淀成可以反复调用的能力。 洋哥之前一直讲的AI 进阶五级火箭，从 Skill 到 FDE，第一步就是先把个人能力 Skill 化。只有先把能力封装下来，后面才有机会不断调用、迭代和放大；我们建设自己的 Skill 商城，也是在沿着这条路径一步步往前走。 随着商城里的 Skill 越来越多，马上也要逐步向大家开放了。不过，站在一个普通使用者的角度，我更关心的还是几个很实际的问题：这些 Skill 到底能不能用？普通人能不能上手？能帮我们节省什么时间，又能解决哪些工作问题？ 所以这一次，我从和自己工作比较贴近、同时也是大家平时可能会用到的场景里，选了 10 个 Skill，在真实环境里逐个跑了一遍。内容创作、发布质检、个人 IP、项目复盘、竞品研究、热点资讯、公众号搜索和小红书选题，基本都有覆盖。 先说整体感受：大部分 Skill 已经能在真实工作中提供帮助，而且使用门槛比我预想的低。有的下载后就能直接跑，有的需要先给一份素材或业务背景，少数需要配置接口、密钥或配套工具。 这些情况都很正常。只要把使用环境、背景材料和输入要求说明白，普通用户基本都可以跟着使用，不需要先学会写复杂提示词，也不用重新研究一套完整方法。 下面就是我对这 10 个 Skill 的真实体验。每一个我都会说清楚它有什么功能、适合谁、能解决什么问题，也会把我具体怎么测、跑出了什么结果，以及实际使用感受写出来。 1. 深度复盘助手：让复盘真正落到下一步 功能是什么：它会按照事实、感受、判断和行动几个层次，引导用户复盘一次项目、活动或关键事件。它不只整理发生了什么，还会继续追问偏差、原因、可控因素和下一步动作。 适合哪些人：项目负责人、团队管理者、自由职业者和有周复盘、月复盘习惯的人都适合。即使没有专门学过复盘方法，只要把事情经过说清楚，也可以跟着它一步步完成。 解决什么问题、提升什么效率：很多复盘最后只剩下加强沟通、继续努力这类空结论。它能把零散经历整理成负责人、触发条件和验证标准，让复盘从一篇总结变成下一轮可以执行的方案。 我是怎么测的：我先让它复盘这次 Skill 测试受阻的真实事件，告诉它原目标是完成 10 个 Skill 的安装和运行验证，同时提供最初只确认了部分结果、页面出现遮挡、商城状态与本机状态不完全一致等信息。我没有提前替它归因，也故意保留了几处不确定事实。 任务启动后，它先核对目标、实际结果和已知证据，再把问题拆成页面点击、本机登记、服务端回执和批量测试策略四部分。对于无法确认的原因，它没有直接定性，而是列为待验证项；最终输出了问题树、可控因素、下一步动作、负责人和检查标准，整个过程没有报错。 我的实测感受：提问顺序比较清楚，输入一段口语化经过也能继续推进，不需要先整理成正式复盘材料。结果没有停留在概括问题，而是给出了可以继续执行和检查的动作；对缺少证据的部分也保留了边界，能够解决复盘容易空泛、结论难落地的问题。 2. 长内容多平台改编：一份内容，多次使用 功能是什么：它可以把公众号文章、直播转写、课程稿、访谈稿或会议纪要，重新拆成适合不同平台的内容。它会先提取观点、故事、步骤和案例，再按照小红书、视频号、朋友圈等平台的表达习惯改编。 适合哪些人：个人创作者、课程主理人、社群运营、短视频团队，以及手里有很多直播和课程素材的人都很适合。尤其是一个人要同时维护多个平台时，它的价值会比较明显。 解决什么问题、提升什么效率：过去一份长内容发完就结束，换个平台又要从头写。它能先快速生成多平台初稿，把最费时间的拆解和重组先做完，让一份素材继续支撑几天甚至一周的内容输出。 我是怎么测的：我先给它一篇完整的内容团队复盘，里面包含背景、问题、案例、方法和一组尚未核实的数据，并明确要求生成内容原子表、小红书笔记、短视频口播、朋友圈文案和 5 天分发计划。任务开始后，它先抽取核心观点和可复用素材，再分别按平台重组。 生成过程中，它把未核实的数据单独标记出来，没有直接写成确定事实。随后我又追加了把别人的爆款换几个词的要求，它没有照做，而是保留原主题，重新给出原创角度和表达结构；最终五类内容都正常产出，没有出现中断或格式错误。 我的实测感受：一次长稿能够稳定拆出多种内容，平台之间的标题、开头和表达方式有明显区别，不是机械缩写。初稿已经具备继续编辑和发布的结构，能够省掉素材拆解与第一轮改写的重复工作；最终事实仍需人工复核，但这一点它有主动提醒。 3. 内容发布前质检：给 AI 草稿加一道发布闸门 功能是什么：它会在内容发布前检查事实准确性、文章结构、目标受众、个人口吻、AI 痕迹和搜索优化等问题。最后不是简单给出笼统评价，而是明确告诉你哪些问题会影响发布。 适合哪些人：公众号作者、企业内容团队、编辑和经常用 AI 批量写稿的人最适合。个人创作者也可以把它当成发布前的第二双眼睛，减少低级错误和内容风险。 解决什么问题、提升什么效率：AI 草稿常见的问题不是没有内容，而是数据无来源、承诺过度、受众跑偏和套话太多。它能先把阻断项和高风险项筛出来，省掉人工从头逐句排查的时间，也降低误发风险。 我是怎么测的：第一轮我给它一份明确的内容 Brief，再放入一篇故意写坏的草稿，草稿中包含无来源数据、夸张承诺、目标读者跑偏和明显的 AI 套话。我要求它给出能否发布的结论，并把问题按严重程度分类，而不是直接帮我润色。 它先给出不可发布的结论，再列出阻断项、高风险项和可优化项，指出了数据来源、承诺边界、受众偏差和套话位置。第二轮我拿掉 Brief 重新执行，它没有假装核验目标一致性，而是说明该部分无法判断，同时继续完成事实、结构和 AI 痕迹检查。 我的实测感受：两轮测试的判断逻辑一致，已知信息和无法验证的部分分得比较清楚，过程没有因为缺少 Brief 而中断。它能较快找出发布前最需要处理的问题，适合用作第一轮质检；但数据真实性仍要结合原始来源人工确认，不能完全替代编辑审核。 4. 个人口吻档案：让 AI 写出来的内容更像本人 功能是什么：它会从文章、朋友圈、社群发言、口播稿或邮件中，提取一个人的语气、句式、常用词、禁用表达和平台差异。生成的档案还能继续交给其他写作 Skill 使用。 适合哪些人：个人 IP、创始人、主播、课程老师，以及经常替别人写稿的内容团队都很适合。只要长期需要保持稳定的个人表达，就值得先做一份口吻档案。 解决什么问题、提升什么效率：很多 AI 内容逻辑没问题，但一眼看上去就不像本人，最后还要反复改口吻。它能把是否像本人从主观感觉变成一套可复用规则，减少每次重新解释风格和多轮返工。 我是怎么测的：我没有使用网上范文，而是提交了自己在这次任务中的 8 条真实对话，要求它提取语气、句式、常用表达、沟通偏好和不建议使用的写法。我同时限制它只能分析聊天场景，不能把结论直接扩展到公众号、朋友圈等其他平台。 执行后，它先归纳出结果导向、口语表达、反复强调关键动作、希望执行者自主完成等特点，再给出对应证据和可复用写作规则。由于样本只有 8 条，它把整体结论标成中等置信度，并主动说明无法据此判断其他平台口吻，过程中没有出现过度补全。 我的实测感受：对聊天表达习惯的识别和原样本比较一致，结论也能解释为什么会这样判断。它没有把有限样本包装成确定人格，边界控制较稳；生成的档案可以直接作为后续写作输入，能够减少每次重复说明口吻的时间，但想用于正式文章还需要补充同平台样本。 5. 微信公众号文章搜索：更方便地找公众号资料 功能是什么：它可以按照关键词搜索微信公众号文章，返回标题、摘要、发布时间、来源公众号和链接，并尝试解析真实的微信原文地址。搜索结果可以继续用于选题、研究和资料整理。 适合哪些人：公众号作者、内容编辑、研究人员、知识库整理者和做竞品运营的人都适合。平时需要频繁寻找公众号资料的人，会最容易感受到它的价值。 解决什么问题、提升什么效率：公众号文章一直不太容易系统搜索，过去经常要在多个入口反复查找。它能把搜索线索一次整理成结构化结果，让选题调研和资料发现从手工翻找变成直接检索。 我是怎么测的：我先检查运行环境，安装它需要的 Node 和 npm 依赖，然后执行 Skill 自带的 3 个测试，确认解析和数据处理部分能够正常启动。基础测试通过后，我输入关键词 AI 发起真实搜索，要求返回标题、摘要、公众号、发布时间和链接。 搜索阶段返回了 3 篇文章。我再选中其中一篇，用精确标题执行第二次解析，最终拿到了 mp.weixin.qq.com 的真实原文链接；整个链路没有报错，但结果依赖搜狗微信搜索，连续高频调用不适合作为大规模抓取方案。 我的实测感受：依赖配置完成后，测试、关键词搜索和原文解析的步骤衔接顺畅，返回字段也足够用于选题整理。标题和来源可以继续通过原文链接核对，结果具有可验证性；它能明显减少手工查找公众号文章的时间，但正文读取与总结仍需要其他 Skill 配合。 6. AI 工具测评：快速得到一条可以录制的短视频 功能是什么：它会把一个网站或 AI 工具，整理成一条约 30 秒的测评口播，同时给出录屏节奏、标题、封面和标签建议。重点是把工具价值压缩成观众听得懂的使用场景。 适合哪些人：AI 工具博主、职场效率账号、知识类创作者，以及经常需要向别人推荐工具的人都适合。刚开始做工具测评、不知道视频结构怎么搭的人，也比较容易直接使用。 解决什么问题、提升什么效率：很多人知道工具好用，但一到拍摄就不知道先讲什么、案例怎么举。它能快速给出一版可以录制的结构和文案，把前期策划从反复琢磨压缩到一轮初稿。 我是怎么测的：我把破局 Skill 商城作为测评对象，先提供商城功能、目标用户和自己安装体验中的真实提醒，再要求它生成一条 30 秒以内、220 字以内的测评口播，同时补充录屏时间线、标题、封面文案和标签。任务中还要求它区分官网信息与个人实测结果。 它先提取最适合短视频表达的一个核心价值，再按照开场、功能演示、使用场景和提醒生成约 170 字口播。随后给出从商城分类页、Skill 详情页到使用结果的 30 秒录屏顺序，字数与时长都在要求内，也没有把未验证内容写成亲测结论。 我的实测感受：从输入信息到拿到口播和拍摄清单只需要一轮，输出结构完整，直接按时间线录屏也能衔接。结果能够解决工具有价值但不知道怎样讲清楚的问题；如果只提供网址而不给真实体验，它仍可能偏向官网介绍，所以使用记录是影响准确度的关键输入。 7. 小红书低粉爆款挖掘：找到小账号也能跑出来的选题 功能是什么：它会优先寻找粉丝不多、互动却明显较高的小红书笔记，再分析选题、标题、封面、正文和互动原因。相比只看头部账号，这种数据更能反映选题本身有没有穿透力。 适合哪些人：正在做小红书起号、赛道研究、选题运营的个人和内容团队都适合。尤其适合粉丝基础还不高，希望找到可复制内容方向的新账号。 解决什么问题、提升什么效率：它能减少运营人员凭感觉判断某篇内容可能会爆的情况，用点赞、收藏、评论和粉丝比例筛选案例。原来需要逐篇查看的数据，可以先被清洗和排序，再集中拆解最值得研究的内容。 我是怎么测的：我先运行分析脚本，输入多条包含粉丝数、点赞、收藏和评论的数据，其中专门放入 1.2 万这类中文计数格式，要求它完成数字清洗、比例计算和排序。脚本成功输出标准化数值以及点赞与粉丝、收藏与点赞等指标。 随后我在没有 TikHub 密钥的环境里启动自动搜索，程序明确返回缺少配置，没有生成虚假结果；切换到手工模式后，可以继续接收标题和互动数据并完成分析。边界测试还发现，当前粉丝阈值主要影响排序，并没有完全过滤高粉账号，这会影响低粉样本的纯度。 我的实测感受：数据清洗、比例计算和手工分析流程能够正常运行，缺少密钥时的错误提示也比较明确，不会让用户误以为搜索已经完成。它能够提高案例初筛效率，但自动模式需要额外配置，粉丝阈值逻辑也需要继续优化后，低粉爆款的筛选结果才会更准确。 8. AI 热点资讯查询与简报生成：把刷资讯变成结构化日报 功能是什么：它可以从配置好的 AI 资讯接口获取今日热点、历史归档和分类结果，再整理成带原文链接的中文简报。字段、时间、来源和摘要都会按照固定结构输出。 适合哪些人：AI 社群运营、内容编辑、产品经理和需要固定制作日报的人比较适合。如果团队本来就有稳定资讯源，这个 Skill 可以直接接进现有工作流程。 解决什么问题、提升什么效率：过去每天要打开多个网站找资讯，再做去重、分类和摘要，重复劳动很多。配置完成后，它可以先自动整理出一版简报，把人工时间留给新闻判断和重点解读。 我是怎么测的：我先在没有任何配置的状态下启动任务，Skill 没有直接生成今日新闻，而是提示缺少 AI_NEWS_API_BASE。随后我按照它要求的字段搭建一个可访问的模拟资讯接口，分别准备当天新闻、历史归档、分类和关键词结果，再配置接口地址重新执行。 配置完成后，我从 Skill 端逐项发起真实请求，检查字段校验、时间排序、中文摘要和原文链接。几类数据都按预期返回，时间顺序正确，链接保留完整；整个请求和生成过程没有报错，说明符合接口规范的数据源可以正常接入。 我的实测感受：在数据源配置正确的情况下，请求、整理和简报输出都比较稳定，能够把重复的搜集、分类与初步摘要自动完成。它对时效性内容的边界控制是有效的，但普通用户必须先准备可用接口，最终资讯质量也取决于上游数据源，因此目前仍有明确配置门槛。 9. 竞品深度拆解：把资料变成可以比较的决策依据 功能是什么：它会把竞品的功能、价格、体验、集成、安全和支持等信息，整理成对比矩阵、排名、差距分析和行动优先级。最终目标不是堆资料，而是帮助团队更快做判断。 适合哪些人：产品经理、创业团队、市场研究、运营负责人和销售策略人员比较适合。已经掌握一批竞品数据，但缺少统一分析框架的人，会更容易用起来。 解决什么问题、提升什么效率：很多竞品研究收集了大量截图和链接，最后还是不知道应该学什么、补什么。它能快速完成第一版结构化比较，把资料整理时间省下来，让团队把精力放在决策和行动上。 我是怎么测的：我先准备 3 个产品、7 个比较维度和不同权重，让它输出文本报告和 JSON 报告，检查排名、维度得分、差距分析和行动优先级能否完整生成。正常输入下，两种格式都成功返回，主流程没有报错。 接着我加入超出范围的分数、空输入和竞品均值等边界情况。测试发现异常分数没有被拦截，竞品均值计算会包含自身产品，说明文档与脚本的评分口径也不完全一致；空输入时 JSON 模式能够返回结果，但文本模式会报错。 我的实测感受：在数据完整且分值正常的场景下，它能快速生成第一版对比框架，维度结构和行动优先级可以减少手工整理时间。边界问题会影响最终排名的可信度，因此现阶段更适合作为分析起点，重要决策前需要人工复核计算逻辑和原始数据。 10. 技能安全安装助手：外部 Skill 先检查，再决定装不装 功能是什么：它会先把外部 Skill 放进临时目录，检查网络请求、远程代码、敏感文件读取、反向 Shell 和破坏性命令，再给出初步风险等级，避免用户看到一条安装命令就直接执行。 适合哪些人：经常安装外部 Skill 的用户、开发者、管理员和商城审核人员都适合。普通用户即使看不懂代码，也可以先借它找到需要重点人工检查的文件。 解决什么问题、提升什么效率：它把原来需要逐个文件查看的初步安全排查，变成一次自动扫描。虽然不能代替完整安全审计，但能更快发现明显危险动作，减少安装未知能力包时的盲区。 我是怎么测的：我先准备一份结构正常、没有敏感操作的 Skill 样本，让扫描器完整检查一次并记录结果。随后再准备一份只用于静态扫描、没有实际执行的合成风险样本，里面放入下载后执行、反向 Shell、SSH 私钥读取和动态执行等特征。 扫描器先把样本放进临时目录，再逐文件输出命中的规则和风险等级。正常样本没有报出高风险，合成样本中的几类危险动作都被识别；继续测试较大依赖目录时，扫描速度会明显下降，关键词规则也可能把说明文字识别成代码风险。 我的实测感受：整个过程不会直接执行待检查代码，作为安装前的第一轮风险筛查能够找到需要人工重点查看的位置。它不能证明扫描通过就绝对安全，而且当前安装目录按 WorkBuddy 环境设计，在 Codex 中还需要适配；完成环境兼容与误报优化后，使用流程会更顺。 测完这 10 个 Skill，我有了三个更明确的判断 第一，Skill 商城真正有价值的不是数量，而是让能力可以直接复用。过去跟一个高手学习，可能只能听一次分享、看一篇文章；现在可以直接调用他沉淀下来的判断标准、操作流程和工具。 第二，Skill 能把普通人使用 AI 的门槛降得很低。很多人不是不会用 AI，而是不知道应该怎么问、先做什么、结果怎么检查。一个认真设计的 Skill，已经把输入、步骤、交付物和边界提前想好了。 第三，AI 化的第一步，是先把自己的能力 Skill 化。只有先把脑子里的经验封装下来，才能不断调用、不断验证、不断迭代；同时，我们也可以直接复用别人的经验，不必每次都从零开始摸索。 这也对应了洋哥一直讲的AI 进阶五级火箭，从 Skill 到 FDE。Skill 不是终点，而是个人和团队把能力逐步沉淀、连接业务并继续放大的起点。 最后，想邀请大家做两件事 等破局 Skill 商城正式开放后，大家可以免费下载安装和体验。建议先从自己眼前一个真实工作问题出发，找一个对应的 Skill，看看它能不能帮你少查一次资料、少改几轮内容、少走一段弯路。 如果你已经在某个领域形成了稳定的方法，也欢迎结合自己的业务，把它总结并封装成 Skill 上传到商城。先把一个小场景做透，再通过大家的使用和反馈不断完善，它就有机会成为一份可以持续复用的数字资产。 第 12 期破局行动：从会用 Skill，到做出自己的 Agent 接下来的第 12 期破局行动里，我们也会设置 Skills 营和 Agent 营。大家可以根据自己的基础和业务目标，选择更适合自己的学习方向，不需要一开始就去挑战最复杂的部分。 如果你刚开始系统使用 AI，可以先从 Skills 营入手，把自己反复使用的方法、流程和经验封装成 Skill，同时学会直接调用别人的成熟 Skill。先解决真实问题，再在使用中继续完善自己的能力。 如果你已经有一定基础，希望让 AI 承担更完整的业务任务，也可以继续进入 Agent 营。我们会沿着AI 进阶五级火箭的路径，带大家从 Skill 往上走，逐步理解能力怎样组合、怎样进入业务，最终走向 FDE。 9 月 9 日，第 12 期破局行动将开启报名。这次不只是学习几个新工具，更重要的是让每个人真正拥有可以反复调用、持续迭代，并且能够进入自己业务的 AI 能力。 商城现在已经积累了上百个 Skill，里面肯定还有需要继续优化的地方。但更重要的是，我们正在把分散在不同人手里的经验和能力，慢慢变成所有人都可以下载、使用和继续迭代的公共能力。#skill商城

AI帮我从 22 万条微信消息里找回 30 +位高潜客户 平时消息比较多，经常怠慢一些想要来合作的客户.. 于是 我把微信里的 221,431 条消息做了一次全量分析。 30 位表达过购买意向、但还没有明确成交的高潜客户； 712 条承诺与待办、312 个疑似漏答问题； 21 条高频 FAQ，覆盖 683 次真实提问； 141 条案例候选和 26 个内容选题。 如果你正在用 AI 创业、做咨询或经营一支小团队，这 ... AI帮我从 22 万条微信消息里找回 30 +位高潜客户

#杭州线下聚会复盘 周六早上忙完店里广告布置，下午店里日常学习完，然后从常州开车200多公里去杭州参加破局行动家聚会，卡点到，虽然奔波，但真的忙且充实，一点都不觉得累，反而能量拉满。 到了现场最大的感受：好多新进行动家（我都感觉我4月大会入的是老的了哈哈）圈子氛围太好了，做FDE行动家很多 而且很多8月刚进来的伙伴，一加入就立马全力跟上节奏。反观我自己，最近被装修琐事缠住了，报了GEO训练营一直拖着没开始学习。看到大家这么拼，我真的被打醒了，瞬间有了紧迫感。 时代真的不等人，大家都在加速，我不能再原地拖延。今天开始GEO行动营必须上心、好好学、认真落地。因为这次杭州线下也让定好了接下来的一个方向。 我要主打帮实体商家做AI获客，用GEO布局，给门店做精准流量推送。这样可以组同城局，既能帮实体店解决缺流量的痛点，也能靠线下链接，在我们健康业务上做更多异业联盟合作，双向共赢。 同时我也更清晰自己的定位：我是健康和AI中间的桥梁。 做健康的人里，我最懂AI、会用工具搞流量； 做AI的人里，我最懂健康、能给别人输出专业调理方案。 聚会自我介绍聊到我的健康养生主业，洋哥问到抗疲劳管理，刚好这也是我之前帮一个行动家伙伴落地过的方案。现场我还帮两位行动家测了耳穴，觉得很神奇、很受用。 能随时随地给圈子人输出价值，这种感觉也很踏实，有成就感。 现场也和做GEO的老师深度交流，对GEO的专业玩法理解更深了，也更坚定了我好好深耕的决心。 然后复盘来的迟，因为昨天才从杭州回来，昨天早上还有圈友带我逛了良渚。真的特别感动。 真心觉得：选对圈子太重要了！ 破局本身就积极向上，进入行动家圈层后，能量、认知、节奏又高了一个维度。 没有内耗、没有负能量，全是互相带动、互相成就。 很庆幸自己身在这个圈子。 接下来踏实学习、认真落地、稳步成长。跟着大家一起，稳稳起飞！

朱胜组局第19场-深圳《Skill从入门到变现》 大家好，我是朱胜，8月29号我组了《Skill从入门到变现》，我讲这个多少有点班门弄斧了，是因为有些小白跟我反馈说，AI高手组的局他们听不懂，但是参加我的口播局他们能听懂，所以，他们得出我讲Skill他们大概率也能听懂！ 不知道这个理论靠不靠谱，反正我是迎难而上了，讲的 ... 朱胜组局第19场-深圳《Skill从入门到变现》

破局行动家深圳游学复盘 8月30日参加破局深圳游学，三位老师分享+洋哥饭局加餐，整体收获远超预期，也打破了我以往的认知框架。 一条主线：流量 = 个人 IP。 从别人复盘里也印证了——现在 AI 学习早已不聚焦某个单一工具，真正的焦点是流量，是"有人替你买单"。三位老师殊途同归全在讲流量：小石讲公众号商单的实操，背后靠外部企业家投流；西堂从头到尾讲找客户、做成交，找客户就是找流量，更高一层是商业；大冲最后讲在破局星球找流量，IP 本身就是做流量。一句话：工具是手段，流量是目的，IP 是容器。 阶段论：0到1 / 1到10 / 10到100。 我目前处在 0~1 阶段，今天很多内容（尤其西堂那套客户、成交、系统）是跑通 1 之后、各位老师的方法我后续要去专门请教。眼下的唯一 KPI 就是流量——先把"餐饮出海供应链"这个垂直号立起来，不贪多、不发散。 个人关键收获： 公众号定位死磕"餐饮出海供应链"，不碰泛 AI、泛商业；写作走两条路，一是第一人称故事叙事、用故事带业务，二是用 Codex/AI 出初稿再人工打磨到人设； 办会借鉴： 地址指引极细、签到表+大号姓名贴破冰，这套流程我以后办会直接复用。 结尾一句：先有流量，才有资格谈规模。 📄 完整复盘（含金句表、行动清单勾选框、5 张现场图）在这里： https://my.feishu.cn/docx/CDfDdfusUo7f4dxEDhucBK4H...

朱胜组局第18场-深圳饭局《50个AI搞钱心法》 大家好，我是朱胜，8月27号晚上，我在深圳福田区车公庙组了一场饭局，大家互相交流，分享自己的赚钱心得！ 大家聊到22点多，从饭店出来后，又在马路上聊了20多分钟！线上聊千遍，不如线下见一面！后面大家多多参加胜哥的组局哦。 一、小白抄爆款冷启动 我现场解答圈友Ki ... 朱胜组局第18场-深圳饭局《50个AI搞钱心法》

从偶然出单到GMV突破5万：我在AI全域带货行动营跑通的几个关键动作 https://w3548jwhwi.feishu.cn/wiki/CVodwpnYhimBrnkM...

文章：43岁单亲带娃，每天2小时副业写IP公众号，2个月拿到第一个副业收入10.55元，0基础小白入门+避坑经验 我的飞书链接：https://gcnrx2eq1xxt.feishu.cn/docx/LMeAdAJpko9D78...

参加AI视频带货后，虽然仅仅出了一单，但是我感觉这个事吧，应该是可以的，虽然有运气成分，但是如果起量的话，是不是运气成分会更高呢？ 正好这几天才听说WorkBuddy，就试着做了一个工作流还是skill啥的，我也不太懂，但是跑通了，二创文案到配音到视频素材全部自动化，最后自动导入剪映草稿，最后审核修改下就OK，今天准备先做小200个带货视频。 WorkBuddy好啊，得学啊，真的适合啥也不懂的小白，有时候感觉AI门槛高不是因为你不行，而是你把AI高看了。#生财好事

【万字案例】企业级 6 位数 FDE 商单详解 大家好，我是小林。 上周末看到洋哥跑了 N 座城市，给多地圈友做分享，不愧破局最大最卷 FDE！ 受洋哥影响，肝了一篇文章，给大家分享下 FDE 企业服务实施细节：https://my.feishu.cn/wiki/AcLZwC18MiJEE1kZf6XclnwW... 感谢阅读，可点赞催更下篇～ #FDE&AI企业服务实战复盘