【超级标17后】我是如何跑通付费MCP：把短视频解析 API 做成 Agent 可安全调用的付费能力 前几天看到亦仁发布的【超级标17】付费MCP 。 文章里有一个判断让我很有感触： 所有的爆款 API，都有机会看看封装成 MCP Vibe Coding ... 【超级标17后】我是如何跑通付费MCP：把短视频解析 API 做成 Agent 可安全调用的付费能力

最近很多行动家、圈友问我：其他各大社群都相继取消了虚拟积分分红政策，破局会不会也取消？ 我在这里郑重说一下： 每一个社群都有自己的发展策略，大家做的选择都不一样，我表示尊重。 但对于破局来说：除非破局哪一天做不下去了、破产了，否则绝无可能。 如果破局能做大做强，甚至上市，我直接给AI之心持有圈友换成破局股份。 AI之心是破局圈友们历史给破局做过贡献后，破局对大家的感恩和回馈。 破局精神内核最重要的是感恩文化，而不是追求我们自己赚多少钱。 破局有这么多优秀的星火师、教练、星推官、组局官、领队、志愿者，是那些持续给破局做贡献的圈友们才让破局无比强大。 破局的感恩回馈理应是持续的！ 我们同时也希望这套文化内核能让大家也能相互之间感恩，比如感恩教会你的教练、感恩帮大家组局的组局官、感恩给大家写文章的星火师和内容创作者、感恩督促你的领队志愿者、感恩给大家做服务破局员工。 另外我们也会不断增加AI之心体系能兑换的实物、课程和福利。 更多话没法说了，大家看着就行吧！

生财里面有对经纬亿万创业营感兴趣的，可以联系我内推。 少则得，多则惑，于FOMO和试错中寻找平衡 |【亿万8期招募】

不露脸、不会拍，也能开始做AI自媒体：15天跑通AI工具号的执行路径 大家好，我是nana。 《AI自媒体从0到1速通：抖音1个月跑通2.5w粉，商单+私域+产品+企业服务如何变现五位数》飞书传送：https://h1g6nlg9eq.feishu.cn/wiki/MMn0wNEVdivRBqkj... 上一篇关于AI自媒体的分享发出来以后，收到了不少圈友的关注，也有很多伙伴来私信我： “我也想做AI自媒体，但我不想出镜、不会拍视频，也不知道自己能不能坚持更新，有没有更简单的方式？” 这段时间，我自己的AI真人账号IP账号还在继续增长，目前已经做到2.85万粉丝。 其实在做真人账号的同时，我一直在研究那些不露脸也能做起来的AI账号。 我安排了两位小伙伴在两个月前同步启动AI工具号，正反馈来得挺快，我们其中一个小伙伴近一个半月，陆续用3个账号接到的商单合作收益，共计2420元。 详细内容请移步飞书：https://h1g6nlg9eq.feishu.cn/wiki/QiuiwZyXXiNel1k7... 此外，我也在测试纯AI代码渲染制作的视频形式（用hyperframes），用于AI工具和热点资讯分析赛道，并配套搭建AI全流程自动化工作台。 AI之路漫漫，永远充满惊喜与挑战，我们不能预测未来10年后AI的样子，但我愿保持热忱开放，勇赴前方。 欢迎同路的伙伴多多交流合作！彼此赋能，并肩前行！ #项目实操 #生财好事 # https://h1g6nlg9eq.feishu.cn/wiki/QiuiwZyXXiNel1k7...

2026.9.16 老站困境逆转：AI 变现路径深度分析 一个相识多年的本地生活服务平台，在 2026 年的秋天陷入了前所未有的迷茫。站长愁眉不展，五个部门各有病灶，业务全线承压。这不是一个白手起家的故事，而是一个拥有庞大积累的老站，如何在 AI 时代重新找到增长曲线的深度复盘。 一、困境的本质：不是市场不行了，是"人"和"系统"都没跟上 1.1 表象与真因 走访这家老站时，最容易被表象迷惑：招聘业务僵持、房产萎缩、政企被动、相亲波动、同城虽积极但转化有限。如果只看数据，会得出"市场环境不好"的结论。但深入沟通后会发现，真正的问题藏在更深的地方。 招聘部门的僵持，本质是"双重保守"：负责人不作为，公司投入策略也保守。这不是 AI 能解决的问题，而是组织激励和人才选拔的问题。AI 可以辅助招聘流程优化、简历筛选、岗位匹配，但如果负责人没有动力推动变革，工具再好也只是摆设。 房产部门的萎缩最值得深思。团队已降到最小配置，在同城没有话语权和主动权。表面上看是"强敌环伺"，但通过 AI 分析会发现，核心问题还是负责人自己不学习、不主动开拓，业务积累几乎为零。一个在这个行业干了十余年的人，积累竟然"几乎为零"——这不是能力问题，是思维方式问题。 政企部门的困境带有时代特征。今年很多部门收缩开支，这是客观环境。但"效率低、信息获取意识弱"是主观问题。这个部门其实可以考虑和平台做项目合作的机制：需要公司资质和招投标、背书的就合作，不需要的自负盈亏。这既能匹配业务的不确定性，给到团队和执行人充分的自由度，也能降低公司不必要的损耗。 相亲部门稳步发展但近期出现波动。核心问题在于产品定位较高，收口太小，缺乏有层次的用户纳入。同时在用户信息的沉淀、过程跟进上没有很好的记录和跟踪。这是典型的"有流量但无留量"问题。 同城部门一直比较积极。上次来访时建议把入户作为专攻业务，已经小有成效。但通过 AI 分析发现，仍存在比较大的转化提升空间。核心问题还是在于业务的分析和模式标准化做的不够，同时潜在意向用户的分级、跟踪也缺乏有效的系统支持。 1.2 五个部门的共同病灶 把五个部门放在一起看，会发现三个共性： 第一，有积累但没系统化。 房产负责人十余年的行业经验，如果重新整理，完全可以支撑本地二手、入学购房指南、香港置业等新方向。但这些积累散落在个人脑子里、微信聊天记录里、Excel 表格里，没有形成可检索、可复用、可传播的知识资产。 第二，有动作但没标准化。 同城部门的入户业务已经跑通，但转化提升空间很大。为什么？因为每一步怎么做、什么话术、什么时机、什么跟进节奏，都依赖个人经验，没有沉淀为标准操作流程（SOP）。这意味着业务规模受制于个人能力上限，无法复制、无法放大。 第三，有用户但没分层。 相亲和同城都面临同样的问题：用户信息沉淀不足，过程跟进缺乏记录，潜在意向用户没有分级。这导致销售/运营团队无法精准识别高价值用户，无法针对性投入资源，转化率自然上不去。 这三个病灶，恰恰是 AI 最能发挥价值的地方。 二、AI 不是咒语，是新员工：重新理解 AI 的能力边界 2.1 站长的灵魂拷问：AI 能直接赚钱吗？ 站长问我："AI 能直接赚钱吗？" 这个问题本身就很值得玩味。它背后隐含着一个普遍的期待：AI 是一个"印钞机"，插上电就能吐钱。但真实的答案是：AI 本身不直接产生收入，AI 是生产力工具，它通过提升效率、降低成本、创造新可能性来间接产生收入。 更准确地说，AI 是一个"干事靠谱但需要方向的新员工"。这个比喻有三个层次： 第一，AI 需要明确的任务指令。 你不能对一个新员工说"你去把业务做好"，你必须告诉他具体做什么、做到什么程度、用什么标准衡量。同样，你不能对 AI 说"帮我分析一下业务"，你必须给它具体的数据、明确的分析维度、可验证的输出标准。 第二，AI 需要持续的培训和矫正。 新员工入职需要培训，AI 也需要"调优"。第一版输出往往不够精准，需要通过对话逐步矫正。不能由着 AI 自由发挥，也不能期待一次对话就得到完美结果。打出第一个满意版本，再批量产出，效率就起来了。 第三，AI 的产出质量取决于输入质量。  garbage in, garbage out。如果给 AI 的数据是脱敏不彻底的、维度缺失的、标准混乱的，输出必然是废话。这也是为什么"数据治理"和"知识管理"是 AI 变现的前提。 2.2 AI 变现的三条路径 对于这家老站，AI 变现不是"做一个 AI 产品卖钱"，而是三条更务实的路径： 路径一：效率变现——用 AI 降低人力成本 这是最直观的路径。五个部门都有大量重复性工作：招聘的简历筛选、房产的信息整理、政企的方案撰写、相亲的用户匹配、同城的咨询回复。这些工作占用大量人力，但创造的价值有限。 AI 可以承担其中 60-80% 的工作量。比如： ·招聘：AI 自动筛选简历、生成面试问题、撰写岗位描述 ·房产：AI 整理房源信息、生成楼盘分析、撰写推广文案 ·政企：AI 辅助撰写项目方案、整理招投标资料、生成合同草案 ·相亲：AI 辅助用户画像分析、匹配建议、沟通话术建议 ·同城：AI 自动回复常见咨询、生成入户政策解读、跟踪用户进度 这些效率提升，直接体现为"同样的人做更多的事"或"同样的事用更少的人"。 路径二：质量变现——用 AI 提升转化率 这是更深层的价值。五个部门的转化率都有提升空间，而转化率提升往往比流量获取更划算。 以同城入户业务为例。当前已经有一定成效，但转化提升空间很大。核心问题在于： ·潜在意向用户没有分级，不知道谁是高意向、谁是观望、谁是路过 ·跟进过程缺乏记录，不知道上次沟通了什么、这次该说什么 ·业务分析不够，不知道哪个环节流失最多、为什么流失 AI 可以帮助建立"用户分级 + 过程跟踪"系统： ·根据用户行为数据（浏览、咨询、停留时间等）自动分级 ·记录每次沟通内容，生成跟进建议 ·分析转化漏斗，定位流失环节 ·针对不同级别用户，生成个性化沟通话术 这种"精准化运营"带来的转化率提升，直接体现为收入增长。 路径三：创新变现——用 AI 创造新业务收入 这是最有想象力的路径。老站拥有庞大的本地用户数据和行业积累，这些是 AI 时代最宝贵的资产。 以房产部门为例。负责人十余年的行业积累，如果重新整理，可以支撑多个新方向： ·本地二手房产信息服务：利用积累的行业知识，提供二手房评估、交易流程指导、风险预警 ·入学购房指南：结合学区政策、房价走势、家庭需求，提供个性化购房建议 ·香港置业咨询：针对特定人群，提供跨境置业的信息服务 这些新业务不需要从零开始，而是基于现有积累，通过 AI 进行系统化整理和智能化输出。AI 在这里扮演的角色是"知识工程师"——把散落的知识变成结构化的产品。 三、逆转路径：从"业务僵持"到"AI 驱动"的四步跃迁 3.1 第一步：数据治理——把"沉睡的资产"唤醒 老站最大的资产不是现金流，不是团队，而是十几年积累下来的本地用户数据、行业知识、人脉关系。但这些资产目前处于"沉睡"状态。 数据治理是 AI 变现的前提。具体要做三件事： 第一，用户数据结构化。 五个部门都有用户数据，但散落在不同系统、不同表格、不同员工的微信里。需要统一整理，建立用户画像：基本信息、行为数据、沟通记录、意向等级。 第二，行业知识资产化。 房产负责人的十余年经验，不能随着他的离开而消失。需要通过访谈、整理、AI 辅助结构化，变成可检索的知识库。同样，其他部门的业务知识也需要系统化。 第三，业务流程标准化。 每个部门的核心业务流程，需要梳理成 SOP（标准操作流程）。SOP 是 AI 介入的基础——只有流程标准化了，AI 才能在其中发挥作用。 这一步不需要投入大量资金，需要的是决心和方法。可以先用最简单的工具（Excel、Notion、飞书多维表格）开始，不必一步到位。 3.2 第二步：AI 试点——用一个部门跑通闭环 数据治理是长期工程，但 AI 变现不能等。建议选择一个部门做试点，跑通"AI 辅助业务"的完整闭环。 推荐试点：同城部门的入户业务。 选择理由： ·业务已经跑通，有基础数据 ·团队积极，愿意尝试 ·转化提升空间大，效果容易量化 ·业务流程相对标准，适合 AI 介入 试点目标：用 3 个月时间，将入户业务的转化率提升 30%。 具体做法： 用户分级系统：用 AI 分析历史数据，建立用户分级模型（高意向/中意向/低意向/观望） 跟进话术库：用 AI 生成不同场景的沟通话术，供销售参考 过程跟踪系统：用简单的 CRM 工具（或飞书多维表格）记录每次沟通，AI 生成跟进建议 转化漏斗分析：用 AI 分析哪个环节流失最多，针对性优化 试点的关键不是技术，而是"打出第一个满意版本"。不要期待一次到位，而是通过持续对话和矫正，让 AI 的输出越来越贴合业务实际。 3.3 第三步：能力复制——从一个部门到五个部门 试点跑通后，需要将能力复制到其他部门。但复制不是简单的"照搬"，而是根据每个部门的特点做适配。 招聘部门：AI 可以辅助简历筛选、岗位描述撰写、面试问题生成。但招聘的核心问题（负责人不作为）不是 AI 能解决的。建议先解决人的问题，再谈 AI 工具。 房产部门：这是 AI 在价值提升可以做到最大的部门。负责人需要转变思维，把"十余年积累"视为核心资产，通过 AI 进行系统化整理。新方向（本地二手、入学购房指南、香港置业）都可以基于这些积累展开。 政企部门：AI 可以辅助项目方案撰写、招投标资料整理、合同草案生成。但更重要的是"项目合作制"的制度设计——这需要管理层推动，AI 只是辅助工具。 相亲部门：AI 可以辅助用户画像分析、匹配建议、沟通话术。核心是建立"用户信息沉淀 + 过程跟踪"系统，这需要定制后台或 AI 辅助工具。 同城部门：试点成功后，将经验复制到同城的其他业务线（不只是入户）。 3.4 第四步：模式升级——从"AI 辅助"到"AI 驱动" 当五个部门都跑通"AI 辅助"后，可以思考更深层的模式升级：从"AI 辅助人"到"AI 驱动业务"。 这意味着： 决策智能化：用 AI 分析业务数据，自动生成决策建议（比如"本月应该重点投入哪个渠道"） 服务个性化：用 AI 为每个用户提供个性化服务（比如"根据你的情况，推荐这个房源/这个相亲对象/这个入户方案"） 运营自动化：用 AI 自动执行常规运营动作（比如"高意向用户 3 天未跟进，自动提醒销售"） 这一步需要更系统的技术投入，但回报也更大。它标志着从"用 AI 提效"到"用 AI 重构业务"的跃迁。 四、关键成功因素：让 AI 真正帮老站挣钱的五个要点 4.1 管理层先会用，再让团队用 这是最重要的成功因素。老板自己不会用 AI，凭啥要求团队会用？管理层需要先建立对 AI 的正确认知：AI 不是万能药， 但也不是噱头。它是一个需要培训、需要磨合、需要持续投入的新员工。 建议管理层先做三件事： ·自己用 AI 完成一个具体任务（比如写一份业务分析报告） ·观察 AI 的强项和弱项，建立 realistic 的期待 ·制定"AI 使用规范"，明确什么场景可以用、什么场景不能用 4.2 数据治理是前提，不能跳过 很多老站想做 AI，但数据基础太差：用户数据散落各处、行业知识在个人脑子里、业务流程没有标准化。这种情况下，AI 只能输出"正确的废话"。 数据治理不需要一步到位，但必须有计划、有节奏地推进。建议先从一个部门、一个业务线开始，建立样板，再逐步扩展。 4.3 打出第一个满意版本，再批量产出 AI 调优的核心经验：不能由着 AI 自由发挥，要一步步对话、逐步矫正。 第一版输出往往不够精准，需要通过多轮对话， 让 AI 理解业务背景、数据口径、输出标准。 一旦打出第一个满意版本，就可以将其作为"模板"，批量产出类似内容。这时效率会指数级提升。 4.4 制度设计比工具更重要 AI 是工具，但工具要发挥作用，需要配套的制度设计。比如： 政企部门的项目合作制：这不是 AI 能设计的，是管理层需要推动的制度创新 房产负责人的激励机制：如果负责人没有动力整理积累、学习新方向，AI 工具再好也没用 相亲部门的用户信息沉淀规范：需要明确"谁负责记录、记录什么、什么时候记录" 4.5 保持耐心，接受"渐进式变革" 老站的困境不是一天形成的，逆转也不会一天完成。AI 变现是一个渐进过程：先提效、再提质、最后创新。每一步都需要时间，需要试错，需要调整。 关键是开始行动。不要等"准备好了"再开始，而是在行动中准备，在试错中学习。 五、结语：老站的优势，恰恰是 AI 时代最稀缺的资产 回到站长的问题："AI 能直接赚钱吗？" 答案是：AI 本身不直接产生收入，但 AI 可以把老站的"沉睡资产"变成"活跃资产"，把"个人经验"变成"组织能力"，把"业务积累"变成"创新燃料"。 这家老站拥有很多新站没有的东西：十几年的本地用户数据、深入的行业积累、广泛的人脉关系、多元的业务线。这些在 AI 时代恰恰是最稀缺的资产。问题只在于，这些资产目前处于"沉睡"状态，没有被系统化、没有被智能化、没有被产品化。 逆转的路径已经清晰： 数据治理——唤醒沉睡资产 AI 试点——用一个部门跑通闭环 能力复制——从一个部门到五个部门 模式升级——从"AI 辅助"到"AI 驱动" 这条路不容易，但值得走。因为走通了，老站就不只是"活下来"，而是可以在 AI 时代重新找到增长曲线，实现真正的"第二春"。

让 ChatGPT 写代码，Codex 本地测试：手机也能继续指挥的协作流程，附安装包 大家好，我是世纪，最近我折腾了一套 ChatGPT 和 Codex 配合做项目的流程，整理出来分享给大家。 起因很简单：我想用 ChatGPT Pro 讨论方案、写代码，再让 Codex 接着在本地运行和测试。但两边切换，总要复制回复、搬代码、重新交代背景，来回几次就很繁琐。 现在，我把它们这样分工： ▎ChatGPT Pro：讨论方案、编写代码。 ▎Codex：取回代码，本地运行、测试和实施。 ▎ChatGPT Work：传递指令，接收对应 Codex 任务的执行结果。 ▎GitHub：保存代码和资料，让双方按同一个版本协作。 我用一个“鹈鹕骑车”小游戏走了一遍流程。 ChatGPT 交付代码后，我告诉 Codex：“已经做好了，你测试一下。”测试结束，再说：“本地运行了吗，我玩一下。”它就把游戏在本地启动，打开页面供我试玩。 过程截图和实际效果录屏，都放在文章里了。 首次配置好以后，同一条任务可以接着做，不用每次重新搭建、搬运整段聊天。手机或另一台电脑也可以打开对应的 Work 下达指令，由原来的电脑继续执行。前提是执行电脑、Codex 和桥接服务保持运行。 ━━━━━━━━━━━━━━ 这篇文章里有什么？ ━━━━━━━━━━━━━━ ① 效果展示 先看实际做出了什么，以及两边怎样交接。 ② 前置条件 需要哪些账号和客户端，在哪里登录，怎样授权。 ③ 技术原理 用一张表讲清楚各个工具负责什么。 ④ 安装包＋配置指令 交给自己的 Codex，按照步骤检查并配置。目前面向 Mac，登录和授权仍需要自己完成。 这套流程主要想减少重复交代和来回搬运，暂时没有测算具体能省多少 Token。配置中遇到的问题和使用限制，我也一起写进去了。 📎 完整飞书教程、演示和安装材料： https://wcn17cxmnsxu.feishu.cn/docx/ELq9d8oOoowkXj... 思路受到刘小排《目前最强的编程 Agent，不是 Fable 5，而是「用 Codex 指挥 ChatGPT Pro」》的启发 另外，顺着这个想法，我还写了一篇两万字的短篇小说《重生之我有无限Token》，欢迎围观： 番茄小说

中标拆解 | 3个低价高出单量的产品到底在卖什么？ 大家好，我是霍金斯大家长~很多经常看风向标的圈友可能对我眼熟，进入破局几个月以来，我一直在致力于发风向标，目前已经发了215篇风向标，中标78篇~中标率36%，近半年中标排第一！！！！ 接下来我也比较想通过几个案例来拆解一下，为什么能中标，以及在中标之后，我看到了它背后怎样的商业逻辑。 这次挑了三个我发过的案例：9.9元的认知资料包、英语课堂小游戏，还有10元的考公 Skill。它们都不贵，形式也不复杂，却分别卖出了两千多份、八百多份和一百三十多份。 看到这种商品，我会先问：同样的知识和工具，网上并不少，为什么用户还愿意掏钱？只看文件里有多少内容，很容易漏掉用户下单时真正着急的事情。 下面分开聊。每个案例先看商品和数据，再分析用户可能为什么买，最后给一条普通人可以尝试的制作路径，配套提示词放在文末。 点击阅读原文：https://d16rg8unadx.feishu.cn/wiki/Nj7xwe8DwiyNiWk...

我用破局CLI扒了2000条帖子，拆完144位资深圈友的名字，发现好名字只有3条路径 大家好，我是圆圆脑。想必很多圈友都为取一个合适的 IP 名字而苦恼，包括我的名称我自认为也取的不成功。所以在破局开放CLI功能之际，去看看大佬都是怎么取名的。 先说结果：我用破局官网的 CLI 拉取了官网上 2000 条主题、631 位作者，按"精华帖作者 / 编号排进前两万 / 高产"三个标准筛出 144 位资深圈友，把他们的名字一个个拆完，总结出 8 种 ... 我用破局CLI扒了2000条帖子，拆完144位资深圈友的名字，发现好名字只有3条路径

别再手动找对标了！做公众号漫画，这套工具从选题到发稿全覆盖 大家好，我是小肥肠，努力运营一人公司的前程序员。这几天又回归写代码了，把之前的漫画工坊升级成桌面端产品，现在已覆盖公众号几个大主流赛道，包括但不限于趣味、老纪、小林、美食、治愈IP等。。。 公众号漫画这个项目我做了已经一年了，也知道其中的流量周期，这个项 ... 别再手动找对标了！做公众号漫画，这套工具从选题到发稿全覆盖

别再手动找对标了！做公众号漫画，这套工具从选题到发稿全覆盖 大家好，我是小肥肠，努力运营一人公司的前程序员。这几天又回归写代码了，把之前的漫画工坊升级成桌面端产品，现在已覆盖公众号几个大主流赛道，包括但不限于趣味、老纪、小林、美食、治愈IP等。。。 公众号漫画这个项目我做了已经一年了，也知道其中的流量周期，这个项 ... 别再手动找对标了！做公众号漫画，这套工具从选题到发稿全覆盖

跟着《超级标18》交个作业：「重置动态助手」小程序上线了 大家好，第一次在生财发帖，来交一份实操作业。 看完亦仁的《超级标18：重置 Reset 流量》，看到不少圈友已经做出了网站，我也决定跟进，做一个微信小程序。 现在，「重置动态助手」已经开发完成并上线了。 做它的想法很简单：大家本来就经常用微信，希望把关注 Codex 重置动态、订阅消息这件事放到微信里，少一点来回刷消息的麻烦。 过程中，连名字都来回调整了好几轮，最后总算把想法落成了一个能打开的小产品。这次先把上线进展分享出来，后面再根据实际使用反馈继续改。 有需要的圈友可以在微信小程序里搜索 「重置动态助手」，欢迎体验，也欢迎直接提问题、挑毛病。 感谢亦仁提供方向，也感谢圈友们的实战分享。第一次发帖，先从交作业开始 🙂

三轮实测3款Agent，谁更适合真实办公场景 朋友们，禾刀断更了几天，是真没想到，AI办公Agent已经卷到这种程度了！ 来来来，给朋友们看看，光禾刀知道的就有12家！ 不少朋友都问：这些Agent，功能介绍一个比一个全，到底哪个好用？ 说实话，只看官方介绍，禾刀也判断不出来。 那不如就直接来个横评吧，选几个代表，让它们都做同一项工作，看看差距到底在哪儿。 说干就干！ 为便于阅读，请移步飞书~ https://my.feishu.cn/wiki/TjMnwrpBbiDYaskA54McbJHR...

预计北京时间今天下午 2-3 前高概率重置，codex 有余量的开动起来。

#线下聚会：复盘 · 从 0 到 1 跑通 AI 工作流 破局行动家 · 深圳站 | 2026-09-15（周二） | 整理：雁飞 信息量拉满的一次聚会。龙哥带我们一口气跑通了「数字员工 + 超级大脑 + 自媒体创作系统」，还演示了怎么把任意一本书蒸馏成「专家智能体」——一本 30 块的书，蒸馏完价值 3000 ... #线下聚会：复盘 · 从 0 到 1 跑通 AI 工作流

AI PPT 行动营 Day 1 完成 【今天做了】：派单系统注册并熟悉了。Kimi、秘塔、豆包、即梦均完成注册，并完成一次对应的基础测试 【卡在哪了】： 没卡 【一句话感受】：暂时比较基础的东西，还是很顺利。#破局行动

AI省下时间后，为什么业务没有增长？ 很多老板做AI转型，第一句话就是：这套系统能省多少人、节约多少时间？ 这个问题没错，但只问到这里，AI项目很快就会做到头。 因为提效是成本问题，它的上限非常清楚：一个岗位原来花多少钱、一天有多少工时，最多就省到这里。 增长解决的是另一件事：同样的人，能不能服务更多客户、测试更多产品、完成更多交付，甚至做出过去成本太高、根本做不了的新业务。 所以企业AI至少要走三层。 第一层，任务提效。 让AI写文案、做表格、整理会议记录，把重复工作从一小时缩短到十分钟。 这一层最容易看到效果，但也最容易停在个人工具上。 第二层，产能增长。 不是让一个人更快做完原来的任务，而是重新设计流程，让同一团队可以并行处理更多项目。 节省下来的时间必须进入新的客户、内容或交付，否则效率只是空出来了。 第三层，业务增长。 当数据、流程和反馈连起来以后，企业才有机会形成新产品、新服务和新商业模式。 我做AI短视频带货时，单纯让AI生成一条视频，只是提效。 真正产生增长，是把找高毛利产品、找真人爆款视频、AI复刻、发布投放串成闭环。 同一团队可以同时测试更多产品和素材，再用投放数据决定继续放大还是停止。 所以评估一个AI项目，不要只问省了多少时间，还要继续追问： 省下来的时间，转成了什么新增产能？ 新增产能，连接了哪个客户、订单或收入？ 新的业务结果，有没有回到系统里，让下一次判断更准、成本更低？ 如果没有这三步，AI只是把原来的工作做快了一点。 真正的AI转型，是用效率打开增长空间，再用业务结果完成闭环。 怪兽抱抱｜企业AI操盘手 如果这篇文章对你有启发，可以转发给身边正在推进企业AI转型的朋友。 如果你想判断公司的AI项目停在哪一层，我整理了一份《企业AI提效转增长检查表》，里面包含任务提效、产能增长、业务增长三层指标和推进问题。评论区扣增长，我直接发给你。

Day 1 完成 【今天做了】：（派单平台已注册并登录，认得「派单大厅 / 报名 / 交作业 / 个人中心」4 个入口） 【卡在哪了】：（没卡） 【一句话感受】：（跟着流程走了一遍派单平台，从登录到各功能模块入口都弄明白了。之前模糊的地方现在清晰了，还提前把上课要用的工具和网速环境测好，避免开营当天手忙脚乱，准备得比较充分）

AI PPT实战 打卡 Day 1完成 【今天做了】：派单系统注册好了，4个网站已准备好 【卡在哪了】：没卡

完成AI破局第一课学习，记录今天的收获✨ 以前使用AI，提问都是凭感觉随口一说，输出结果时好时坏，经常达不到想要的效果。 今天学会了提示词框架，才明白和AI沟通是有方法的。写提示词要交代清楚背景、目标、约束条件、输出格式，把需求完整描述出来，AI才能精准理解我的想法。 原来AI不是简单聊天工具，掌握提问技巧，就能帮我落地很多想法。虽然只是入门第一课，但已经感受到巨大差别。 对AI感兴趣的朋友，可以扫码领取7天体验卡。 AI第一课打卡✅ 以前用AI，想到啥问啥，全靠运气。 今天学会提示词框架：把背景、任务、要求、输出格式一次性讲明白，AI返回的内容质量提升很多。 学会怎么提问，才是用好AI的关键。 感兴趣的朋友可以领体验卡体验一下。 AI破局第一课结业小记。 一直以为AI本身足够强大，今天才意识到，人怎么提问，决定AI能输出什么。 学到标准化提示词框架，不再零散发问，而是结构化描述需求：我是谁，要完成什么任务，有哪些限制，希望以什么格式返回。 试着实操练习后，明显看到AI的回答更贴合需求。 AI是工具，掌握提示词，就是掌握使用这件工具的钥匙。 有想入门AI的朋友，可以领取体验卡，一起上手实操。

亦仁发超级标【Reset】后，我有点懵，于是对「重置流量」进行了8轮全景深度检索 大家好，我是啥都懂的小灰。 9 月 15 号凌晨，亦仁发了超级标 18「重置 Reset 流量」。 我虽然知道这个事情很热，但还是很意外RESET居然是一个【超级标】，很懵圈，所以得去用mcp检索一下。 用一天跑了 8 轮检索： 站内 ... 亦仁发超级标【Reset】后，我有点懵，于是对「重置流量」进行了8轮全景深度检索