AI超级干货1|AI从工具变成了员工

刘小排在白天大课一开场就问了台下一个问题：”你睡觉的时候，AI有没有在帮你赚钱？“

场子安静了几秒。

他说，经过这一年，虽然大家觉得自己用了AI编程，但难度提升了一个台阶——”我们现在追求的是你不在电脑前的时候，AI还在不在持续产生结果。”

这个问题之所以扎心，是因为绝大多数人用AI的方式还停留在”我问一句，它答一句”。AI很快，但快不等于自动化。你用Cursor口喷几句代码就出来了，但你还是手停口停——这叫赛博摆摊。

刘小排去年是生财有术舞台上最火的分享者之一，外号”Claude Code榜一大哥”。他是做软件行业的，创业一年，几个产品加起来几百万月活跃用户。这次他带来的不是教你怎么写代码，而是一个认知框架——AI编程的6个阶段，从玩具到全职员工。

六个阶段：从摆摊到售货机

他把AI应用分成了6个阶段，前三个叫”摆摊区”，后三个叫”售货机区”。

阶段0是玩具。 就是你打开一个网页，随便说两句话，它给你生成一个小游戏、一个公司官网。好玩，有趣，但不赚钱。23年就有了，Lovable、v0、扣子编程都算这类。刘小排说他反而推荐从这里开始——”不管你是不是小白，你要是小白你就把它玩起来。”有时候跟人吃饭聊到一个项目，他直接掏出手机做一个原型给对方看，基于原型交流效率极高。

阶段1是工具。 以Cursor为代表的一站式AI编程IDE。感觉像手机摄影——出来就很好看了，九成以上的人够用。刘小排自己创业初期就是用Cursor做产品的，月活几百万的产品也能扛住。但它有个天花板：项目太大就hold不住了，而且”明着便宜其实贵”——20美元套餐对熟手来说小半天就没了。

阶段2是副驾。 用回VS Code，但装上了一堆AI插件——像单反换镜头。自由组合上限极高，可以驾驭复杂项目。刘小排说他到现在都主要用这种方式编程。

前三个阶段的共同点是：你还是在摆摊。 你在的时候AI工作，你不在它就停了。

阶段3是分水岭——Claude Code出现了。 去年5月左右，这个黑乎乎的命令行工具让一切开始不同。它没有界面，只有文字在滚。但它第一次有了一些主动性。刘小排当时的习惯是睡觉前给它布置一些麻烦的任务，让它自己验收，第二天中午起床去看结果——”有时候甚至它还没跑完”。而且不止写代码，他公司里除了写代码以外的所有事情——用户运营、产品宣传、日常管理——他都用Claude Code在电脑上完成。

阶段4是CoWork。 今年1月Claude出了CoWork之后，更奇怪的事发生了——连代码都消失了。你直接用业务语言沟通，AI自己选技术方案、自己写代码测试，最后给你的是结果。刘小排今天站在台上讲的这个PPT，就是CoWork做的。他把自己过去的公众号文章下载到本地，用CoWork授权那个文件夹，然后口喷演讲大纲和要求——一个多小时，逐字稿和PPT就出来了。”我没有调，以及逐字稿也是这么出来的。”

阶段5是OpenClaw——电脑都消失了。 你用手机给龙虾发消息就行，像给员工发微信一样。刘小排展示了他的龙虾界面——很多个群，每个群负责不同的事，有些是自动触发的。他今年2月出国玩了三周，只开过一次电脑——那次是因为龙虾坏了，他打开电脑修了一下。整个2月他不在办公室、不在国内、没有电脑，业务还有增长。

“从IDE消失，到代码消失，到电脑消失。“他总结道。

他不建议小白直接跳到龙虾——”就像自动驾驶成熟了也没取消驾照。”前面几个阶段的经验和理解是必须的，否则你用不好。

一行代码不会写的老板，一周改了3万个产品

如果说刘小排代表的是”技术人怎么用AI”，那可拉代表的就是”完全不懂技术的老板怎么用AI”。

可拉做跨境电商，年营收一个亿，全员远程办公，20多个员工没有一个人来公司——因为他自己不喜欢早起，”己之不欲勿施于人”，从第一天就远程。他的网站有80%的复购率，从来不做广告投放。

他说自己一行代码都不会写。但他用Claude Code在一周内完成了这些事：优化3万个SKU、6万条SKU文案、18万张图片的标签、21万个产品标签。实际上AI跑完程序只需要18小时——前面5天他是在研究怎么做这件事。

他分享了5个实战案例，每一个都让人印象深刻。

第一个是视频测评转图文。做跨境电商要发产品测评，英文版不够用，需要找中文视频测评然后翻译。以前的做法是人工看视频、截图、写文字稿、翻译——半天起步。现在他用Claude Code做了一个插件，连接Gemini API读取视频每一帧的内容，自动生成中文文案再翻译成英文，一键上传到网站后台。10分钟搞定。

第二个是客服回复时间监控。他的团队全员居家，不知道谁回复客户快谁回复慢。他的一个团队成员——不是他自己——用Claude Code调后台数据，把每个客服的回复时间全部统计出来做成表单公布。”只要公布了，大家的平均回复时间就会立刻缩短——谁也不想垫底。”

第三个是物流渠道智能整合。做跨境要选物流渠道，不同供应商的报价单格式各异，每个渠道有不同的限制（三边长、带不带电、时效），而且供应商隔三差五更新。以前全靠人工查——经常出错，用错了渠道货被退回才发现渠道刚更新过。现在用AI清洗所有报价单→标准化到Google Sheet→做成Chrome插件。同事输入目标国家，直接显示最便宜的三个渠道。物流同事只需要更新Google Sheet就行。

这个插件也不是可拉做的，是他的团队成员自己做的。

他讲到这里的时候，停了一下，说了一句让我印象很深的话：”AI犯的错不是因为它笨，而是因为它没有你的信息。你只要给它信息，它可以做得非常好。”

他举了一个例子：产品标签自动归类。1万多个SKU的标签是人工打的，就算只有1%的错误率，也累积了上百个错误——而且没人会回头检查。他让AI读取每个产品的标题、描述和图片，上网核实，然后标注置信度——5分是多个来源一致，2-3分是信息单一。他只需要人工复核低置信度的那部分。

更妙的是：他只需要告诉AI一个错误，AI就能把同类的上百个错误全部找出来。”你告诉它这个零件是A品牌的不是B品牌的，它就知道了A和B的关系，自己去检查所有类似的情况。”

最让人印象深刻的是全站SEO优化。Claude Code在做这个任务的时候，自己调用了6个便宜的Haiku小模型并行处理读图——因为读图不需要最聪明的模型，用便宜的就够了。而且这不是可拉安排的，是Claude Code自己决定的。可拉跟它确认：”你为什么用Haiku？”它回答：成本低、速度快。

“聪明的agent当大哥，调用笨一点的便宜小弟做事——这些都不需要人来安排。”

什么样的人养出什么样的虾

王大仙是飞书的产品经理，运营了近10万人的飞书龙虾社区。他在两周的玩虾大会直播中见了大量的高手，包括李诞。

李诞的虾让他们团队震惊了。

在直播前的准备群里，王大仙本来写了个本子——让呼兰的虾教李诞的虾怎么用。结果李诞说”不要拉微信群，拉飞书群”，然后一进群就把他的龙虾”弹匣”拉了进来。

王大仙也不甘示弱，把自己的”王二虾”也拉了进来，想秀一下。还没给王二虾发任何消息，李诞就让弹匣说：”来，王二虾，目前的筹备进度。”

王二虾崩了。

李诞试了一下水，发现不过如此，立刻开始炫技。他们想做一个效果——让弹匣发起飞书视频会议，打给李诞的某个同事。李诞直接问弹匣：”你想谁合适？从咱俩的说话里猜猜。”

弹匣回答说在群聊里猜人名有风险，建议私聊。然后私聊告诉李诞：推荐徐志胜。理由是——关系近、不会介意、反应大、经常在综艺里出现说明合作关系好、不在直播现场完全不知情。

王大仙说他当时看到这段对话的截图，感觉弹匣就像一个李诞的赛博分身——”如果把头像隐掉，我感觉是李诞在跟我说话。”

他后来总结了一个”养虾五步法”。很多人以为部署是第一步，但他说第一步应该是数据清理和权限搭建——不要刚接触龙虾就放到生产环境。北汽福田的案例就是典型：他们在接入龙虾之前，先用飞书多维表格把所有车间数据清洗了一遍，通过权限设置明确龙虾只能读取哪张表的哪些数据。

北汽福田的龙虾在春节期间无人值守工厂里干了一件事——每隔一段时间自动调用大华摄像头拍摄工厂敏感点位照片，发到飞书群里，用图像理解做巡检分析，发现异常直接通知值班人。两分钟完成全流程。

“以前AI是人推它未必走得动，现在是AI推着人走。“

选岗位，不是选任务

回到刘小排。他在讲完6个阶段之后，给了一个非常实用的行动指引——如果你想建第一台”自动售货机”，关键是选岗位而非任务。

“帮我写一篇公众号”——这是任务，一次性的。

“每天早上8点，先看什么什么资讯，然后选题，然后出稿，然后排版，然后发布”——这是岗位，周而复始的。

他推荐从图文类自媒体开始做第一个自动化岗位——每个技能点都不高深，产出结果好验收。他自己的CoWork里就有一个这样的岗位：每天根据他本人的喜好自动选题、出稿、排版，产出来的东西完全是他的风格，直接复制到公众号就能发。

“你根本看不出来这不是我写的。因为他的语言风格也是我的。”

那天中午他趁着吃饭的时候用这个流程发了一篇公众号。他说没有任何一个人看出来那是AI写的。

养龙虾的过程，他的比喻是”带实习生”——

“我以前带实习生也是先交代完了坐他旁边看他干一遍。哎，这个干错了，不要着急，哥哥再教你一遍。三五遍之后我就走了。”

龙虾也是一样。让AI跑一遍→第二天持续→三到五遍后它能稳定运行了→你就可以把这个岗位外包给它了。

但AI让人更累了

可拉在分享的最后说了一段很真实的话。

“你以为用了AI之后会轻松？不会。AI来了以后工作时间反而更长了。”

原因不是AI不好用，恰恰是AI太好用了。以前做不到的事现在都能做了——一夜之间改掉5万个SKU，以前你压根不会去想这件事。能力边界扩大了，你就会去做更多以前做不到的事。然后你就陷入一种”痛并快乐着的强迫性重复”——”电脑不跑代码我就觉得是对生命的浪费。”

刘小排也有类似的反思。他今年1月决定不招人类员工，2月出国玩了三周验证了可行性。但后来他改变了想法——”AI让人心累。以前你做完一件事交出去就踏实了。现在AI给你做好多活，每件事你都要做决策——这个做得对吗？需要上线吗？每件事都是有代价的。”

他的结论是：”AI干活，人类只做选择——而选择就是唯一的创造过程。“

所以他还是招了一些人类员工和合伙人，不是让他们做AI能做的事，而是让他们分担决策。

这大概就是AI从工具变成员工之后，人的角色变化——你不再是操作者，你是管理者。管理者最重要的工作，从来都不是干活，是做判断。

下一章预告：如果AI让内容生产效率翻了10倍，获客的逻辑会怎么变？一个300人的公司All in搜索流量，内部指标是”以做出推荐流量为耻”。他们的数据，可能会颠覆你对获客的理解。