公众号68粉、3个训练营把我熬透后，我终于学会用ChatGPT找选题，也学会了不再贪多 大家好，我是破局圈友四季豆。 我曾经是一名央企“24小时工地佬”，带着一身“今天做不完明天做”的拖延毛病，从央企离职后，现在在唐山一家AI漫剧公司做项目统筹，也终于从随时待命的工地状态，切换到了有双休的工作节奏。 今年4月中旬，我第 ... 公众号68粉、3个训练营把我熬透后，我终于学会用ChatGPT找选题，也学会了不再贪多

30天AI女装带货复盘｜从盲目堆视频到稳定出单，我踩过的坑和可复制SOP 大家好，我是EE，13期AI之心写作训练营瘦头陀老师的学员。 今年AI潮流下，在之前做女装切片经验的加持下，我用AI视频方式来尝试女装带货，刚开始的时候，我以为只要学会提示词、学会批量生成视频，就可以出单。于是我每天忙着生成AI女装视频，看起来很努力，但数据一直没有明显的起色。 后来我真正沉下心跑完全流程，我才发现：AI女装带货不是“会生成视频”这么简单。真正决定结果的，是关于选品、视频内容的形式、开头的表现技巧、数据的复盘，以及账号标签是否形成。 本次我参与全域AI带货30天实战营，不实拍、完成从选品、脚本、视频生成到挂车变现的完整链路。连衣裙类目实现持续稳定出单。本文并不是通用AI带货的模板，是我跑通后的复盘：包括我为什么选择AI女装赛道、哪些坑让我浪费了时间、哪些方法提升了出单的概率。 请大家移动到飞书：https://lcn2iqvzk62z.feishu.cn/wiki/J1qxwKCSMi00El...

大家好，我是西羊石小石学长，《AI视频一本通》和《AI漫剧创作一本通》书籍作者，专注 AI视频及其Agent自动化。 最近 24 小时，DeepSeek 搞了个乌龙，可能是模型发布错误了。现在发布的是正确的模型，效果确实还不错，属于第一梯队，而且也更新了 DeepSeek harness。 我在这里的 Work Body 和 Codex 中成功接入了 DeepSeek，用它做了一个简历网站，并进行了数据分析，看是否能够满足我们的日常工作。 最后我发现效果确实不错： 1. 日常工作：DeepSeek V4 Flash 跟 WorkBuddy 结合起来，用于日常的工作数据分析都是足够了的。 2. 深度写代码：如果想深度写代码，可以用 Codex 结合 DeepSeek V4 PRO 模型。 我这里也做了个深度的测评，大家详情移步文档; https://xiyangshiai.feishu.cn/docx/JaESd6IldoFKiyx... #AI工具 #AI编程 #AI智能体 #AI自媒体

从负债 8 万到 6 个视频带货爆 8 万 GMV，深度拆解我做对了什么？ 大家好，我是子良，目前在破局 1 期带货领航计划深耕​ 我从5月底开始发力，账号一共发了 6 条视频，7 月底迎来大爆，截至 8 月 10 日，共出 1100+ 单，GMV 8 万+，到手佣金 3.5 万+​ 这次终于自己跑出了一点结果，刚好 ... 从负债 8 万到 6 个视频带货爆 8 万 GMV，深度拆解我做对了什么？

我在备考群答了一道刁钻题，用 IMA 知识库从 UT 小白练出解题思路，复盘 3 个关键动作 备考 UT 二级的小伙伴应该都懂： 群里有人问考题，想帮忙答，结果翻标准翻教材半天找不到出处。 我这半年干了件事：把 30 份标准、教材、题库用 MinerU 洗成 markdown，喂进 IMA 搭了个 NDT 备考知识库，配 ... 我在备考群答了一道刁钻题，用 IMA 知识库从 UT 小白练出解题思路，复盘 3 个关键动作

《肉身会朽，思想永生——80后，我们可能是人类最后一代"凡人"》 随笔随想 第1篇 | 2026-08-13 | 老杨 前两天，一个二十来岁的年轻工人在工地上问我：杨工，您在这个行业干了二十年，是什么让您还这么较真？ 我想了想，指着刚砌好的墙回答他：我较真的不是这堵墙，是这堵墙五十年后还在不在。 这是我干了二十年的行当教给我的第一课——万物皆朽，唯技艺传世。古建筑的斗拱能扛住八级地震，靠的是梁柱之间榫卯咬合的"柔"，而不是"硬"；几百年前匠人留下的手艺，到今天还在为一座老宅续命。所以我从来不信"永生"这种词，但我信"延续"。 直到我最近开始认真学 AI，一个让我自己都睡不着觉的猜想冒了出来： 人类这一代，会不会第一次亲眼看见"延续"突破肉体的边界？ 一、先看历史：人类的发展，是按几何倍数在加速的 我读书时最烦背年代，但最近梳理人类文明的进程，越看越心惊： - 原始社会（工具时代），从260万年前到约6000年前——跨度约250万年； - 奴隶制为主的古代文明，从公元前4000年到公元前500年——跨度约3500年； - 封建时代，到公元1500年前后——跨度约一两千年； - 工业时代，1763年到1970年——跨度约210年； - 信息时代，1971年至今——才五十多年，已经从个人电脑走到移动互联网、走到AI。 你把这串数字排开看：250万年 → 3500年 → 2000年 → 210年 → 50年。每一次跨越，时间都缩短一到两个数量级。 这不是我发明的规律，研究现代化的学者早就画过这张"人类文明进程周期表"。但作为干工程的人，我看这张表的时候想到的是另一件事：如果变化的速度是指数级的，那下一次跨越的时间单位，就该是"年"了。 事实也正是如此。 二、再看 AI：从"三年一代"到"几个月一代" 2022年11月，ChatGPT 上线，两个月用户破亿——人类历史上增长最快的消费应用。我到现在还记得第一次用它时那种后背发凉的感觉。 此后三年，我亲眼看着它狂奔： - 2023年3月，GPT-4 发布，能看图； - 2024年，GPT-4o 实时多模态，o1 学会"先想再答"； - 2025年，Agent 爆发——AI 不再只是回答问题，而是能自己规划、调用工具、完成整条工作流。 海外头部大模型厂商，基本保持每半年一代的迭代速度。我干园林古建二十年，见过最好的工地是"一年一个样"；AI 是"一个季度一个样"。据公开报道，从第一代 GPT 到 GPT-4 用了三年，而现在几个月就有一次重大更新——迭代间隔还在缩短。 我们行业有一句话叫"手艺是时间的朋友"，意思是你干得越久，越值钱。但这句话在 AI 面前第一次出现了裂缝：我用了二十年攒下的经验，AI 可能用几年就能"学"完。当外部智慧以这种速度增长，肉身的更新速度，跟不上了。 三、再看硬件：脑机接口，已经从科幻走进手术室 如果说大模型是"思想的速度"，那脑机接口就是"思想的通道"。 马斯克的 Neuralink 这几年动作很密，我挑几个有公开报道的事实： - N1 植入体，64根比头发丝还细的柔性线、1024个电极，已经进入人体试验； - 手术机器人单根电极植入时间，从17秒缩短到1.5秒——比眨两下眼还快； - 全球已有超过一万人 在排队等待参与试验； - 瘫痪患者已经能靠意念控制光标、操控机械臂把食物送进嘴里； - 马斯克2025年公开表态：通过"保存心智、上传至机器人"实现数字永生，并称全脑上传可能在20到30年内成为现实。 他的规划路径也很直白：先做医疗（帮失语者说话、帮盲人恢复视觉），再做增强（普通人接入），最后做迁移（心智上传到不衰老的载体）。 按 AI 的加速规律看，这个时间表激进吗？激进。但它已经不是我二十岁那年看到的科幻小说了——它是一条正在铺的公路，而且工地上已经有人。 四、但我必须泼自己一盆冷水 干了二十年工程，我太清楚一件事：效果图和竣工图之间，隔着一百个现实问题。 科学上，全脑映射需要记录860亿个神经元、百万亿条突触的完整活动——这是一个比登月还难几个量级的工程。今天的1024个电极，离"全脑"差了七个数量级。 哲学上，"上传后的你还是不是你"这个问题至今没有答案。意识到底是计算，还是别的什么东西？如果只是复制一份到机器里，那"活着的你"和"机器里的你"，到底谁才是你？这像不像古建修缮里最难的问题——把一座老宅拆了重装，用的还是原来的材料，它还是原来的那座宅子吗？ 伦理上更是空白：数字人格有没有权利？机器里的"你"死了算不算谋杀？AI时代，我们怎么定义"人"？ 这些问题，我一个都答不上来。所以我把这篇定位为随笔，不是结论——它是一个干了二十年老手艺的人，第一次认真仰望时代时记下的想法。 五、为什么是80后？ 你可能会问：为什么偏偏是我们这一代？ 因为我们的时间坐标，正好卡在这条加速曲线的拐点上。往前数，每一代人都生活在"变化以百年计"的世界里；往后看，变化将以年、以月计。而我们80后，是亲眼看着从BP机到AI智能体的一代——我们的大脑被训练出了接受剧变的能力，又正好活到了"技术临界点可能到来"的窗口期。 几十年后，当我们的身体开始老去，而外部技术已经能"保存思想"——这个选择题，可能真的会摆到我们面前。 我不确定我会怎么选。但我知道，如果真有那么一天，"精神永生"这四个字，将从宗教词汇变成工程词汇。就像五百年前的匠人不会想到，榫卯有一天会被计算机算得比老师傅还准。 写到这里，我想起那句话：为传统行业插上科技的翅膀，让老手艺焕发新生。我学AI的初衷，是让三家公司跑得更快、让我这二十年的手艺能数字化地传下去。 但学着学着，我发现自己站在了一个更大的问题面前—— 当"延续"第一次有可能不再依赖肉身，我们这一代老匠人，到底是该高兴，还是该害怕？ 我不知道答案。但我知道：答案，正在被我们亲手造出来。 （完） 【参考文献与数据来源（供查证）】 说明：本文定位为随笔，观点属个人猜想，但文中论据与数据均有公开来源可查证。以下按"学术文献 / 公开报道 / 口径说明"三类列出，均已转述改写、未复制原文。想深究的读者可凭条目信息直接查到原始出处。 （一）学术论文与专著 [1] Musk E, Neuralink. An Integrated Brain-Machine Interface Platform With Thousands of Channels[J]. Journal of Medical Internet Research, 2019, 21(10): e16194. doi: 10.2196/16194. → 对应第三节"脑机接口"技术基础。注：该论文为2019年原型平台——每阵列最多3072个电极、96根柔性线，手术机器人每分钟可植入6根线（192个电极）；正文所写"64根柔性线、1024个电极"为临床植入版N1的规格，据Neuralink官方公开信息。 [2] Herculano-Houzel S. The human brain in numbers: a linearly scaled-up primate brain[J]. Frontiers in Neuroanatomy, 2009, 3: 31. → 对应第四节"860亿个神经元、约百万亿条突触"的测算依据，神经科学界广泛引用的权威数据。 [3] Kurzweil R. The Law of Accelerating Returns[EB/OL]. KurzweilAI.net, 2001-03-07. → "加速回报定律"——技术进化呈指数加速，对应第一节"人类文明进程周期表"的理论出处，也是"21世纪进步约等于2万年"名句的出处。 [4] Kurzweil R. The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology[M]. New York: Viking, 2005. → 技术奇点、"软件化人类"、"人机融合"的系统论述，对应第五节"精神永生从宗教词汇变成工程词汇"。 [5] 李四光. 人类的出现[M]. 北京: 少年儿童出版社, 1972. → 中国地质学家李四光的经典论断："人类的发展不是等速度运动，而是类似一种加速度运动，愈到后来前进的速度愈是成倍地增加。"与本文历史加速论互为印证，也是此规律在国内学界最早的通俗表述之一。 （二）公开报道与数据（据公开信息整理，以官方发布为准） [6] ChatGPT上线后两个月用户破亿，被称为人类历史上增长最快的消费应用——据OpenAI官方及第三方统计（如UBS分析师2023年初估算）。对应第二节。 [7] GPT-4（2023年3月）、GPT-4o（2024年5月）、o1（2024年9月）迭代时间线——据OpenAI官方发布公告。对应第二节"从三年一代到几个月一代"。 [8] 2025年Agentic AI（智能体）成为行业主线，AI从"回答问题"走向"自主规划、调用工具、完成工作流"——据主流科技媒体2025年度技术综述（如IEEE Spectrum、The Verge等）。对应第二节。 [9] Neuralink临床进展：N1植入体进入人体试验、手术机器人单根电极植入时间从17秒缩短至1.5秒、截至2025年全球超一万人排队、瘫痪患者用意念控制光标与机械臂——据Neuralink官方发布会（2024年1月首次人体植入直播）及后续公开报道。对应第三节。 [10] 马斯克2025年公开表态：通过"保存心智、上传至机器人"实现数字永生，称全脑上传可能在20-30年内成为现实——据公开访谈与媒体报道。对应第三节。 （三）历史分期口径说明 第一节的文明分期跨度（约250万年 / 3500年 / 2000年 / 210年 / 50年）为通识性分期口径，综合多家历史学与社会发展研究的常见表述，非单一权威出处；用于呈现"加速趋势"的直观感受，不作精确史学结论。引用时建议保留"约"字并注明口径。 版权与引用声明：本文为原创随笔，所有外部数据均已转述改写。转载本文请注明出处（老杨·随笔随想系列）。 —— 以上是正文，以下是与大家的讨论 —— 所以，回到你：你相信"精神永生"会在我们这代人的有生之年成为现实吗？还是觉得它只是又一场技术泡沫？ 评论区聊聊。我是老杨，一个干了20年古建园林、正在学AI的老匠人。

数据分析新人必看：从接单到提升能力的3步路线 一个毕业两年的大专生，没有计算机背景，也没有数据分析经验，后来却靠AI和数据分析，把它慢慢做成了自己的职业方向。 但刚开始的时候，我连一个简单的数据分析项目都不敢接，看到客户需求第一反应不是赚钱，而是担心自己做不出来。 从第一个月收入只有2k，到旺季每天接多个项目，再到慢慢形成自己的一套工作方法，中间其实踩了不少坑。 这篇文章，我想把自己从接触AI数据分析，到开始接单，再到逐渐成长为全职方向过程中踩过的坑和总结的方法分享出来，希望能给刚入门或者准备进入这个领域的人一些参考。 由于篇幅原因，请大家移步至飞书： https://yw9b1fabwxh.feishu.cn/wiki/O5ZhwJ9Vziy16ok...

从“不会设计”到霸榜科普长图比赛：一个专科医生参加Image2设计营后的完整复盘 大家好，我是一名心血管内科医生。 除了日常临床工作之外，我还一直在运营一个医学科普公众号，目前大约有 1.7万粉丝。 近期开始深耕科普长图的制作； 因为科普长图对我来说，作用太多了： 让老百姓能更形象地去认识我要传输的内容、从而起到公众号 ... 从“不会设计”到霸榜科普长图比赛：一个专科医生参加Image2设计营后的完整复盘

一个反常识爆款逻辑：越想精准获客，内容越不能写得太精准！ 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+。 最近流月在给一个学员做看号咨询的时候，他提了一个很典型的问题。 他想做育儿赛道下面的英语辅 ... 一个反常识爆款逻辑：越想精准获客，内容越不能写得太精准！

#超级术 30 今天这篇超级术，推荐的是 @鹿书野  的《如何把你的业务流程做成 AI Agent 员工》 链接：如何把你的业务流程做成 AI Agent 员工 咱们8月航海里，有一艘承载了 6000+ 圈友的巨轮——AI Agent。这么多人选择 Agent，其实也说明了一件事：大家对 AI 的期待，已经不只是「帮我写篇文章、生成几张图、提高一点效率」了，而是开始思考，能不能把自己业务里那些反复发生、不断消耗人力的流程，沉淀成一个真正可以长期上岗的 Agent 员工。 1、它讲清楚了 Agent 不是一开始设计出来的，而是在真实业务里长出来的。 很多人一听要做 Agent，就容易想得很复杂。一上来就想搭一个完美系统，设计一堆目录、规则、工作流，最后迟迟不动。 但鹿书野这篇的思路更适合普通圈友：真正能用的 Agent，是在真实业务里长出来的。  你先让 AI 帮你把一件事做出来，过程中不断纠偏。哪些规则被验证有效，就沉淀成脚本；哪些动作是重复、稳定、确定的，就固化下来；哪些地方需要语义判断，就继续交给 Agent。它不是一开始设计出来的，而是从业务里“长”出来的。 2、它把 Agent 进入生产线的路径讲得很清楚。 这篇最实用的地方，是它给了一套可以迁移的路径，一步步讲清楚了。不要觉得有晦涩的词担忧啊，步骤很清晰：先建立项目文件夹和 Git 仓库；再让 Agent 阅读项目和材料；交代目标，让它先研究方案；跑通一个最小 MVP；用飞书建立任务控制台；把 AGENTS.md、Skill、脚本、验证器固化下来；再新开一个对话测试，看它能不能脱离聊天上下文继续工作。 很多人忽略的是“回归测试”： 你改了一个规则，Agent 在其他场景下的表现会不会崩？没有回归测试，Agent 就是不可控的。这篇超级术提到了这一点，很关键。 3、它讲清楚了Agent能正式上岗的核心标准。 这篇超级术最实用的地方，是它把 Agent 从“聊天玩具”变成“生产线员工”的路径讲清楚了。很多人卡在“Agent 只能在当前对话里表现好”，一换对话就失忆，这其实不算真正上岗。 真正可用的 Agent，应该是新开一个对话后，让它读项目文件，它仍然知道自己是谁、该做什么、标准是什么、什么时候停止、什么时候交付。 这才叫能上岗。 这篇文章我们团队伙伴看完之后，都有一个很一致的感受：它没有为了显得前沿，堆很多酷炫的新概念，而是非常扎实地讲清楚了一件事——Agent 到底怎么从一个听起来很厉害的概念，真正变成你业务生产线里一个能上岗、能干活的人。 对于大多数还在摸索 Agent、甚至有点被各种新概念绕晕的圈友来说，这篇文章最大的价值就是：帮大家拨开迷雾，看清楚 Agent 到底应该怎么落到真实业务里。 最后说一句：这篇超级术值得反复看，但更重要的是动手。不要等“学完所有知识”再开始，先让 AI 帮你做一件事，哪怕很粗糙，先跑通一个小闭环。Agent 不是学出来的，是干出来的。 欢迎大家点赞、投锚、评论三连，支持这篇进入本月金锚榜：如何把你的业务流程做成 AI Agent 员工

复盘洋哥AI商业茶话会|密训连麦+新人辅导 本文整理自2026年8月13日破局行动家定位咨询会，记录了两位行动家的真实定位过程，以及洋哥对新一批行动家的系统指导。 核心要点回顾： 选题要痛，标题要爆 - 做公众号和短视频的第一性原理 用户需求≠你以为的需求 - 要真正懂用户 人设反差很重要 - 很差的人干很牛逼的事，就是最好的IP 定位不是一蹴而就 - 允许试错，允许调整 功不唐捐 - 在正确方向上坚持，时间会给答案 认知到细节 - 真正的认知是魔鬼到细节 外力是加速器，行动是根本 - 没有人能救你，只有你自己能救自己 全文已精简整理为1万余字，为更好阅读体验，请移步至飞书： https://zcn5jb7gfm1k.feishu.cn/wiki/NfhuwLKYyisq3g...

我的星球发贴测试 正文内容： 请大家稳步到飞书：https://ycnx7ic6j6st.feishu.cn/wiki/XqnZwyu9jifeNi...

从CODE 到COA，我如何用AI把一本书变成一份可执行的行动方案 从CODE 到COA，我如何用AI把一本书变成一份可执行的行动方案 我认识一个读书很多的人。 他的书架整整三排，豆瓣标记了200多本"读过"。 每次聊天，他都能引用书里的段落，说出作者的核心观点。 有一次我问他：「你读的书，有多少真正改变了你做事的方式？」 他想了很久，说：「可能……三五本？」 200本里，三五本。 这不是他记性差，也不是书选得不好。 是 ... 从CODE 到COA，我如何用AI把一本书变成一份可执行的行动方案

生财航海之游戏攻略站：从看懂到做出来 大家好，我是小虎，目前主要专注于 Web SaaS 出海。前段时间，我做过一次热词站，实际体验到了 SEO 带来的搜索流量，也积累了一些实践经验。 这次有幸担任生财热词游戏站的航海教练。虽然我在软件行业工作多年，但此前对游戏攻略站的了解不算多。借着这次机会，我也从零实践了一遍，包括 出海Web ... 生财航海之游戏攻略站：从看懂到做出来

纯新手小白的AI带货入局之路 大家好，我是贝拉。先自报家门：之前在传统行业待了十几年，这是第一次参加全域 AI 带货行动营，是个纯新手选手——47 条视频、0 出单、涨粉 100+，还在最前面那道坎上。这篇是我这趟的真复盘：5 个起号踩坑 + 对应解法、3 个心态招、可直接抄的 AI 提示词、前后数据对比，文末有速查清单。全是自己踩出来的经验，没水分，适合0经验起号初期对照自查。我把这次复盘链接放这，欢迎一起抱团跑出来 👇 请大家移步到飞书：https://jcnmrvhq2qov.feishu.cn/docx/OKI1deFZwo6alE...

阿里也下场了！对标腾讯 WorkBuddy，千问直接送 2000 积分，亲测能生图生视频 #AI风向标 阿里千问推出对标腾讯 WorkBuddy 的 AI 办公产品，新用户可领 2000 积分，能直接生成图片和视频，亲测有效。 阿里这次做的产品，可以理解为在产品形态上直接对标腾讯 WorkBuddy：都是把 AI 助手、 ... 阿里也下场了！对标腾讯 WorkBuddy，千问直接送 2000 积分，亲测能生图生视频

我在 AI·PPT 行动营接的第一单，不是 PPT 你好，我是骑士，一个70后大叔，1974年生人，在一家私营企业上班。 这是我在AI·PPT实战行动营里的第一个成果——70块钱。 不吹不擂，这一单我从头到尾干了些什么，中间出了什么岔子，客户挑了我几处毛病——我都留着截图。这篇文章，就是照着那些截图，一件一件写出来的。 完整复盘，点这里https://my.feishu.cn/wiki/WFe5w6YhmiA4bOkico1cMz8g...

AI 赋能内容创作，实现 10 倍提效【AI 实战派对谈 X 鹿书野 X 尹星河 X 林幻雨】 大家好，我是纪钟。 昨天的直播大家看了吗？ 这段时间，我一边看生财里的 AI 精华帖，一边陪圈友们实际跑 AI，甚至我看身边的朋友学 AI，越来越强烈地看到一个落差。 生财里已经有一批圈友把 AI 放进了真实项目，开始节 ... AI 赋能内容创作，实现 10 倍提效【AI 实战派对谈 X 鹿书野 X 尹星河 X 林幻雨】

参加这次破局 AI 思维行动营后，我重新复盘了一下过去一年学 AI、做项目和做产品的经历。 以前总觉得自己学得太杂、输入太多，这次才慢慢意识到，真正缺的不是再学几个工具，而是把输入、思考、输出和业务验证连成一个系统。 也把自己做 AI 绘图产品踩过的坑，以及接下来准备怎么调整，完整写了下来。 详情可以跳转飞书链接： https://my.feishu.cn/wiki/ZU7HwdEumikt1qkjkFHcaKaI... #破局AI思维

终于我也可以用这个标题了： 编程0经验小白，用workbuddy，一天时间做出来的小程序，上线了！ 上线30分钟，72人使用！#生财好事