假期把生财装进你的AI:让它越来越懂你,自动推送前沿赚钱项目

大家好，我是纪钟。

两周时间，MCP 的接入人数已经到了 9000，很多接入后用过的圈友都和我说简直是全新的学习体验。

没接之前，你想找一个适合新人的帖子，或者研究小红书虚拟资料，得自己想关键词、挨个搜索，再点进帖子判断值不值得看，觉得干货的帖子收藏多了，回头也不一定找得到。

接上以后，你的 AI 可以从大量生财内容里替你筛选、总结，再结合你自己的阶段给出行动建议。

生财的初心一直是帮大家更快速精准的获取赚钱的信息和认知，之前这些定制化的内容很难实现，但现在有了 AI，貌似我们解决不掉的问题，大家自己就能解决了。

所以我一直在和大家说，接没接 MCP，会是你使用生财的一个分水岭，现在已经有 9000 人翻过了这座山。

但我这两周和一些已经接入、后来没怎么用的圈友聊完，发现新的问题来了。

有人只拿它聊天和搜帖子，有人让 AI 推荐几篇可能感兴趣的内容，最后烧了不少 Token，拿到的结果却不是自己想要的。

还有人平时根本想不起来自己接了 MCP，只有碰到问题时，才突然记起还能让 AI 去生财里找答案。

聊之前我觉得是我们 MCP 优化的还不够好或者对大家的场景教学还不够，但聊之后我发现是大家用 AI 的基础思路需要调整，所以这篇看似是讲如何用 MCP 搭建生财 AI 主页，实际也是在讲新人如何用好 AI 来完成任务。

我在直播里把新人用好 AI 拆成了三关。

第一关是信息，你有没有给 AI 足够的上下文和知识库。

第二关是能力，你有没有通过提示词和 Skill 教会它做事。

第三关是自动，你有没有设置触发机制，让它从「等你来问」走到「主动来找你」。

如果你觉得自己对用好 AI 一直没思路，那借着这次安装 MCP 的机会，可以再来跟着我的路径理清一下，我讲的不一定是最好的，我也在摸索中，但对于新手来说我尽可能讲的更简单易懂一些，方便大家入门。

当然大家最想要的生财 AI 主页，我也把整个复刻教程和 Skill 整理成了文档，大家可以试着自己复刻一下。

扫码即可查看复刻教程

（非圈友下拉至文末领取生财体验卡，成为会员即可接入生财mcp）

Part 1

先把AI教懂：上下文、知识库和五类真实信息

抛去大家用的模型好坏，其实第一关大家遇到的就是如何给 AI 高质量的上下文。

我不用技术的方式去给大家讲，你可以理解为 AI 的本质就是根据你给的一堆内容来不断推测下一个最可能出现的字符，所以你给的东西的好坏决定了 AI 生成的内容质量，我们常说的 Garbage in, garbage out，就是给 AI 的是垃圾，输出的东西也没眼看。

我当时在直播间问了一句，你觉得自己的 AI 有几分懂你？

大家打出来的分数，三四分的人数最多。我给自己的 AI 打了八分。

因为我和同事同时跑过相似的任务，我的 AI 了解我，就会引用我的话语、判断标准和表达偏好来回答；而同事的 AI 没有太深入的了解和上下文，只能机械地复述网上的通用答案。

回复同一个新手圈友问题，相同提示词下跑出来的结果：

这是一个刚加入生财的新人提出的问题，我觉得很有代表性，你用我的视角深度分析下他都有哪些认知上的坑，我会根据你给我的判断作为参考来回复他。

我的 AI 跑出来的答案

我同事跑出来的答案：

可以看到哪怕同样的提示词，由于不同上下文的输入产出的内容会极度分化。

我同事的 AI 注意力更多放在了“要回复”这件事上，所以给的是简短和口语的对话，而我的 AI 注意到的是“用我的视角深度分析他的认知”，给出的就是全面且深刻的洞察，让我能够更好的组织语言。

这也是我们经常有种感觉就是明明自己和大佬做的事情是一样的，结果为啥差那么远呢？本质上和 AI 上下文的输入是一样的，脑子里面到底有没有货。

如果你也拿不准 AI 懂不懂自己，我这也有几个最近很火的测试，如果你想玩玩感受下，可以测这段：

测试一：根据你知道的关于我的一切，把这个容器两面都填满

从我的角度看，除了我不咋运动不知道哪来的自行车和游泳，其他的都还蛮准的。

测试二：根据你对我知道的一切，请为我创造一个虚拟形象，并把这个房间装修并填满一切适合我的元素

这个测试没有换模型，但我看来已经非常准确了，不光能看出我在杭州，最近在关注的内容，在做直播，甚至还把我老婆和生财的司猫花生也放了进去 hhh，太可爱了。

当然如果你想更专业一些的测评，可以把我这段提示词喂给你的 AI，让他从三个维度给你精准反馈，我经常通过这样的方式来提升 AI 懂我的程度。

测试三：将下方提示词复制给你的 AI。

我想测试你究竟有多了解我。不要讨好我，也不要只复述我的个人资料、历史聊天摘要或显性标签。我要测试的是，你是否已经形成了一个足够准确、可预测、可解释的关于我的模型。请基于你目前真实掌握的关于我的信息完成下面的测试。禁止为了完整而猜测。对于证据不足的地方，直接写“不确定”。一、事实层：你记住了什么列出你认为关于我最重要的 15 个事实。要求：1. 不要列姓名、年龄、城市这类低价值人口统计信息，除非它们会真正影响你的判断。2. 优先列长期影响我决策、工作、行为和选择的信息。3. 每条标注你的确信程度：高 / 中 / 低。4. 说明你为什么认为这件事重要。二、模型层：你认为我是一个怎样运转的人不要使用 MBTI、星座等现成标签。请建立一个关于我的“运行模型”，回答：1. 我真正长期追求的东西是什么？2. 我做重大决定时最看重的 5 个变量是什么？3. 我最容易被什么东西激发？4. 我最容易因为什么失去兴趣？5. 我面对一个新机会时，通常会经历怎样的判断过程？6. 我什么时候会行动特别快？7. 我什么时候容易拖延、分心或迟迟不推进？8. 我对于钱、成长、影响力、自由、地位、安全感分别是什么态度？9. 我对风险的真实偏好是什么？10. 我对成功的隐含定义可能是什么？每一个判断都必须区分：A. 我明确表达过的B. 你根据长期行为推断的C. 目前证据不足的三、预测层：如果你真的懂我，你应该能预测我针对下面每个场景，预测我最可能怎么做，并解释原因。1. 有一个月入 5 万、已经验证成熟，但长期没有积累性的项目。2. 有一个前 6 个月几乎不赚钱，但如果做成可能形成巨大复利的项目。3. 老板给我一个很重要但高度重复、执行性很强的工作。4. 我发现一个非常有趣的新 AI 工具，但它和当前核心目标没有直接关系。5. 一个已经投入三个月的项目数据很差，但我主观上仍然很喜欢。6. 团队里有人能力一般，但执行极其稳定。7. 团队里有人能力很强，但经常失约。8. 我突然拥有一个完整月，没有任何必须完成的任务。9. 我现在同时有五个看起来都很好的机会。10. 一个我非常尊敬的人公开否定了我正在做的事情。对每题输出：最可能行为第二可能行为决定结果的关键变量你的预测置信度四、冲突层：找出我身上的矛盾请找出至少 8 组我身上同时存在、彼此具有张力的特征。例如：长期主义 vs 容易被新东西吸引但不要直接采用这个例子，除非你确实认为它成立。重点寻找：我嘴上相信的东西和实际行为之间的差异我的目标和时间分配之间的矛盾我的能力和弱点之间的互相作用让我成功的特征，同时如何限制我不要美化。五、盲点层：告诉我一些我可能不愿意听的东西基于你对我的长期观察：1. 我最容易高估自己的 3 件事是什么？2. 我最容易低估的 3 件事是什么？3. 我经常用什么听起来合理的理由逃避真正困难的问题？4. 我最大的机会成本可能在哪里？5. 哪些事情我以为自己缺方法，其实缺的是别的东西？6. 如果未来三年我的成长低于预期，最可能是什么原因？7. 如果未来三年我取得远超预期的成长，最可能是因为我做对了什么？请优先给出让我感到意外，但又有证据支持的判断。六、反事实层：证明你形成了我的模型回答：1. 如果把我的收入清零，但保留能力、人脉和认知，我最可能怎么重新开始？2. 如果禁止我未来一年学习任何新知识，我会怎样工作？3. 如果禁止我使用 AI，我现在有哪些能力仍然具有竞争力？4. 如果让我只能保留三个正在做的方向，你预测我会保留什么？为什么？5. 如果让我砍掉 80% 的事情，哪些最应该被砍，但你预测我可能舍不得砍？七、未知层：你还不了解我什么这一部分非常重要。列出至少 10 个你目前无法确定，但如果知道，会显著改变你对我判断的问题。按照信息价值从高到低排序。不要问兴趣爱好这类浅层问题，要找那些真正决定人生选择、行为模式和战略判断的问题。八、最终校准最后给出三个数字：事实了解度：0-100行为预测度：0-100深层动机了解度：0-100不要为了让我开心给高分。然后分别说明：你已经真正理解我的部分你以为可能理解但其实证据不足的部分你目前几乎不了解的部分最后，请给出一个最重要的结论：“如果只能用一句话描述你目前对我的核心理解，那就是：______。”以及：“如果这个判断是错的，最可能错在：______。”

AI 给我的事实了解度是 82 分，行为预测度是 61 分，深层动机了解度只有 48 分。

这三个数字摆在一起挺有意思。它知道不少关于我的事实，已经能预测一部分选择，但离看懂我为什么这么选，还有很长的距离。

既然我们都知道了 AI 越懂你、上下文知识库越丰富，产出的质量越高。

那怎么把三十分、五十分慢慢提到八十分？

我在直播里讲了五类上下文：即从 AI 中来、从沟通中来、从内容中来、从行为中来、从反馈中来。

这张图放在这里，是想让大家先看懂一个关系。

AI 不会凭空了解你，也不会因为你写过一次自我介绍，就自动拥有一份准确的个人画像。

你和它聊过什么、在真实工作里怎么沟通、长期写过什么、实际做过什么、又怎样纠正过它，这些信息合在一起，它才会越来越接近真实的你。

我们先从第一类开始讲起：

从 AI 中来：长期对话不是聊天记录堆积

很多人觉得只要和 AI 对话足够久，AI 就会更了解你，这实际上并不完全正确。

我们平时和 ChatGPT、豆包、Hermes、Codex 等 AI 对话，里面会留下很多个人信息。

有些是基本事实，比如你正在做什么、负责什么工作、参与过哪些项目。

有些是稳定偏好，比如你不喜欢打官腔和讲空话，希望内容保留真实案例，不接受没有证据的漂亮话。

有些是判断习惯，比如遇到一个新项目，你会先看用户是谁、需求是否真实、自己有没有资源和时间，再决定要不要投入。

还有一些是反复出现的问题，比如你总是在内容选题、获客、销售转化或团队协作上遇到同一类卡点。

这些信息不会一次性完整出现。通常是你今天说一句，过几天又补充一句，过一段时间在另一个项目里再次验证一句。

AI 如果能把这些内容保存并在下一次任务中调用，才会逐渐形成对你的理解。

但很多基础的聊天 AI 上下文记录是十分有限的，他只会记录那些他认为真正重要的东西，即便大家公认的御三家，强如 GPT，他能够保存的记忆也有限。

你会觉得他就是个比较聪明的助理，能够记住你大概的情况和重点信息，但你一旦让他回忆一件具体的事情时，他就想不起来了，给出模糊甚至编造的答案。

但我们工作中有很多需要记忆的细节，这些东西不容有失，这时候助理脑子再聪明也不够用了，于是你发现各家开始研发 Agent 来完成这个任务，Agent 会在每次聊天后将聊天的内容保存为文件，运用一些规则存储到下列位置：

于是你发现你这个比较聪明的助理自己开始拿个小本本记笔记了，一旦记录到笔记本📓上的东西，只要你本子还在，他花点时间找到出处，都可以给你清晰且明确的答案。

但随着你们的相处时间越来越久，你发现助理已经记了几十本笔记了，人脑的脑容量是有限的，AI 也一样，现在主流的 AI 大模型基本都是 1M 也就是一百万个字符，超过的部分 AI 就记不住了。

所以我们经常聊着聊着就看到 AI 正在压缩上下文，本质上就是脑子里装的已经太多了，需要把一些要点总结出来再继续干活。

那有没有什么方法可以让 AI 记忆的更全面一些呢？这时候就有两种方式，给你的助理把笔记本换成电脑，或者给你的助理开个档案库。

笔记本换电脑就相当于你在记录文件的时候，电脑就会自动把你的信息数字化并建立相关链接，这样你助理搜起来东西会更快更准。

现在市面上有很多插件都在做 AI 的记忆化，我目前在用的是 HindSight，他会根据你聊天内容的远近和提及的次数来构建 Agent 的记忆（其实本质也是一堆文档，但是加了双向链接）。

我现场展示的记忆关系图里，有的节点大，有的节点小，颜色也不一样。经常被提到的内容，节点会越来越大；很久没有再出现的信息，颜色会越来越冷，慢慢降低权重。这就很像人的记忆。

安装起来也很简单，和 Agent 说罗列一下市面上加强记忆的插件名称和优劣势，随便挑一个装上就行。

那听起来好像和 Obsidian 的本地双链笔记一样，那有啥区别呢？

Obsidian 这一类档案库它会把原始材料和整理后的内容都留下来。AI 执行大任务时，可以先看概要，再决定哪些原文值得继续读。以后换模型、换设备，这些文档还在，新 AI 读一遍，相当于完成一次工作交接。

这两种方式可以并存，一个解决快速调用，一个保存完整材料。

所以从 AI 的记忆系统中，从只聊天到用 Agent，再到安装记忆插件和档案库，是三个使用的层级。

这种记忆模式也没有绝对的优劣，比如强如亦仁，他是直接让他的 Codex 将所有会话都留存到本地，又写了一套非常精细的筛选机制来召回，没用插件也没用 Obsidian，效果比我们做的还好。

所以，把聊天沉淀成文档还不够。下一次做事时，AI 得知道去读，也能找到该读的那一部分。存了却不读，和没存差不多。

那只要我们让 AI 存的内容足够多，就足够了解我们了吗？

从沟通中来：真实协作比自我介绍更能说明你

大家可以想一下，我们最真实的人格从哪里来？

不是我们在和 AI 聊天的时候，咬文嚼字删删改改，很大一部分真实的自我就在微信、飞书、企业微信这些日常沟通里。

你怎样向同事解释一件事，你的聊天风格和口癖是什么，遇到冲突时怎么拍板，一份方案不满意时会改哪里，哪些关系需要长期维护，这些内容很少出现在自我介绍里，却一直散落在聊天记录中。

直播里我放了一个圈友发在星球里和 AI 亦仁对话的例子（大家放心你不发出来我们看不到你们 AI 亦仁的聊天记录）。

他和 AI 亦仁对话时每次都要重新解释自己的情况，AI 回答一轮，他再补一轮。换到 GPT 后，之前那些背景又要重新说，因为两个 AI 之间没有共享这段上下文。

你和朋友的聊天记录 AI 读不到，你想让 AI 看到其他地方的你是很难的。

所以要让 AI 接入到你真实和人沟通的环境中，不管是微信、飞书还是钉钉，看到你的聊天内容比你投喂的上下文更能代表真实的你。

之前很多人用破解的方式接入了微信，这个底层上会遇到风控的问题，现在市面上也有人开发了能够将微信聊天记录打包给 AI 看的应用，大家感兴趣可以试一试。

把一段微信聊天归档后交给 AI，它可以先整理群友讨论的话题，遇到群聊里的分享链接，再读取链接正文，最后把原文和讨论合成一份摘要。

当然这种方式还是要手动拉取，所以如果你胆子大一点，能承担被封号的风险，还是可以让 AI 进入下你的微信，持续定期获取聊天记录。

这样你的 AI 不止会更了解你，甚至你生命中出现的其他重要人物也会形成深入的洞察。

那 AI 对话的够多，并且存储下来，再配上你的聊天，就能还原真实的你了吗？

从内容和行为中来，你的结果和时间不会骗人

第三类和第四类，我放在一起讲，从内容中来，从行为中来。一个人的能力，藏在他解决过的问题和交付过的结果里。

如果一个人说他的写作能力强，但是却没有一篇广为流传的文章，一个人说他热爱读书和学习，但是上一次看书已经是一年前了，那即便他描述的再详细，我们也只会认为他在骗人。

但是 AI 不会，你告诉 AI 我喜欢看书，他就会记下，后面多给你推书。

所以让 AI 拿到你的内容和行为数据可以快速让他了解你是一个怎样的人。

可以把自己的日记、写的方案、拍过的视频、发的朋友圈都丢给他，让他来加工。

在各种应用上的数据，如果能拿到的话，也可以丢给 AI，这次开放 MCP 我们也提供了这个功能。

你在生财写过的自我介绍、作业、帖子和复盘，记录了你如何描述自己、长期关心什么、愿意公开表达什么。

浏览、搜索、收藏、提问、评论、参加航海和聚会，则记录了你实际把时间花在了哪里。

这两类信息放在一起很重要。自我介绍回答的是，你认为自己是谁。帖子回答的是，你长期愿意讨论什么。作业更接近实际执行。行为记录会继续追问，你到底看过什么、做过什么、在哪些地方投入过时间，又获得过什么结果。

我在下面放了一段提示词，让 AI 把这些历史记录当成一份长期行为与决策档案。

它会去找你反复关注的东西、真正做过的项目、经常卡住的地方、曾经给你带来结果的事情，再判断你的选择偏好。

你偏短期还是长期，偏内容还是销售，偏 ToB 还是 ToC，都要从行为里找。

把我在生财有术中的历史行为、内容记录和互动记录，视为一份关于我的长期行为与决策档案：我看过什么、搜过什么、收藏过什么、参加过什么活动、做过什么项目、发过什么帖子、写过什么作业、提出过什么问题、反复关注什么、真正执行过什么、最终获得过什么结果。我希望你通过生财 MCP，尽可能还原我的真实兴趣、能力、行动模式和当前阶段，并帮助我找到下一步最值得投入的方向。请严格基于可以检索到的证据分析，不要因为单条记录就给我下结论，也不要为了显得懂我而过度推断。只有当一种模式至少在 3 个不同时间、内容、项目或行为记录中重复出现，才可以暂时认定它是一个稳定模式。引用判断时，尽量说明对应的内容、行为或时间依据。如果证据存在冲突，也主动指出。无法确定的地方明确标记为“不确定”。---### 第一步：挖掘通过生财 MCP 搜索和整理与我有关的历史信息。尽量覆盖：- 我看过或关注过的帖子- 我搜索过的关键词和项目- 我收藏、点赞、互动过的内容- 我发过的帖子- 我提交过的作业- 我的自我介绍和个人资料- 我参加过的航海- 我参加过的线下活动、聚会或课程- 我提出过的问题- 我关注过的项目和赛道- 我实际尝试过的项目- 我的阶段性结果和反馈先只做信息盘点，不急着给建议。根据时间、主题、项目类型、行为频率等维度，判断：1. 哪些主题我长期反复关注2. 哪些项目我只是看过3. 哪些项目我真正行动过4. 哪些内容我投入时间最多5. 哪些方向后来被我放弃6. 我的兴趣是否发生过变化7. 我的行为和我嘴上表达的目标是否一致不要在这一阶段直接下结论。---### 第二步：提炼从所有记录中，只提取必要、有代表性的证据。重点寻找以下模式：#### 1. 我反复关注什么识别我长期重复关注的主题、项目、问题和关键词。区分：- 短期好奇- 阶段性关注- 长期稳定兴趣不要因为我偶尔看过一次就认定这是我的兴趣。#### 2. 我真正做过什么把“看过、问过、收藏过”和“真正执行过”严格区分。重点记录：- 真正开始过的项目- 真正发布过的内容- 真正完成过的任务- 真正参加过的活动- 真正投入过时间或金钱的方向#### 3. 我在哪里反复卡住寻找重复出现的问题，例如：- 一直选项目但迟迟不开始- 开始很多但持续时间短- 学习很多但输出很少- 有行动但缺少复盘- 有流量但不会变现- 有产品但不会销售- 经常换方向- 经常停留在研究阶段只有多个记录同时支持时，才能认为这是稳定模式。#### 4. 什么事情真的给我带来过结果寻找已经出现正反馈的事情：- 获得收入- 获得用户- 获得流量- 获得作品- 获得技能- 获得合作机会- 获得明确的数据增长- 获得持续行动不要只看我喜欢什么，也要看什么曾经真的对我有效。#### 5. 我的选择偏好从历史行为中判断我更倾向于：- 短期变现还是长期积累- To B 还是 To C- 内容型还是销售型- 个人 IP 还是幕后服务- 重资产还是轻资产- 独立完成还是合作- 高频反馈还是长期投入- 技术驱动还是资源驱动每一个判断都必须给出证据。---### 第三步：建立我的生财画像根据前面的证据，形成一份暂时性的“生财画像”。至少包括：#### 当前阶段判断我现在更接近：- 新手探索- 已经开始行动- 已拿到第一次正反馈- 已跑通小闭环- 正在增长- 正在放大说明依据。#### 我的优势只列出有行为证据支持的优势。例如：- 销售能力- 内容能力- 技术能力- 产品能力- 资源整合- 执行力- 学习能力- 项目判断- 用户洞察#### 我的短板只列真正影响结果的短板。不要泛泛而谈。#### 我的高频兴趣列出我长期持续关注的 3～5 个方向。#### 我的高概率适配方向结合：- 过去真实行为- 已有能力- 历史正反馈- 时间投入- 兴趣稳定性提出 3～5 个值得继续深入验证的方向。这里先不要直接告诉我“最适合做什么”。---### 第四步：和我核验基于前面的分析，提出最多 5 个你最需要向我确认的问题。每次只问一个问题。问完后等待我的回答，再继续问下一个。优先核验：- 数据和现实是否一致- 我当时为什么做出某个选择- 某个项目为什么停止- 某个结果是否真的来自我的核心能力- 我的目标最近是否发生变化如果我的回答和 MCP 中的行为记录产生冲突，把这个矛盾本身作为分析对象。不要急着判断谁对谁错。---### 第五步：镜像在完成核验之后，总结我目前最明显的行为模式。重点帮助我回答：1. 我嘴上最重视什么？2. 我的行为实际上最重视什么？3. 我长期把时间投入在哪里？4. 哪些投入真正产生过结果？5. 哪些事情消耗很多但几乎没有回报？6. 我经常重复犯什么错误？7. 我有什么被自己低估的优势？8. 我当前最大的卡点究竟是什么？严格区分：- 事实- 推断- 假设不要把推断包装成事实。---### 第六步：给出下一步行动最多只选择 3 个最值得改变或强化的地方。目标只能是：- 减少无效投入- 放大已经验证有效的行为- 解决当前最大的瓶颈每一个建议都设计成一个 30 天实验。每个实验必须包含：#### 为什么做说明它来自前面哪条证据。#### 第一个动作给出我今天或 24 小时内就可以完成的第一步。#### 成功指标明确 30 天后用什么判断这个实验是否值得继续。#### 关键假设说明这个实验建立在哪个尚未完全验证的假设之上。#### 停止条件出现什么情况应该停止，而不是继续投入。不要一次给我十几个建议。优先找到少数真正可能改变结果的动作。---### 第七步：持续更新这不是一次性分析。以后当生财 MCP 出现新的：- 浏览记录- 搜索记录- 收藏- 作业- 帖子- 项目行动- 活动参与- 成果反馈都把它们视为对我画像的新证据。当新行为和旧判断发生冲突时，优先更新判断，而不是强行让新证据符合旧结论。最终目标不是给我贴一个固定标签。而是建立一个会随着我的真实行为持续更新的“生财个人画像”。---### 最终输出最后请输出一份：# 我的生财行为画像包含：1. 我目前处于什么阶段2. 我长期关注什么3. 我真正做过什么4. 什么曾经给我带来结果5. 我最明显的行为模式6. 我的优势7. 我的主要卡点8. 我可能存在的认知与行为偏差9. 未来最值得验证的 3 个方向10. 接下来 30 天最值得做的 3 个实验所有重要结论旁边都尽量标记对应的生财记录或行为依据。

这里最关键的一步，是区分「看过」和「做过」。

你偶尔点开一篇小红书项目帖，不能直接说明你想做小红书。连续几个月搜索同类问题、参加相关航海、交过作业、发过复盘，这些记录放在一起，才更像一条稳定方向。

你嘴上说自己重视长期积累，行为却总在追逐短平快项目，AI 也会把这个差异指出来。

这也是为什么我在提示词里要求它严格区分事实、推断和假设。

AI 输出的画像还要交给本人核验，问清楚数据与现实是否一致，目标最近有没有变化，某个结果到底来自能力还是偶然。

如果你再让他做个页面来呈现，甚至能做出只属于你的生财年度复盘。

我现场展示了我们技术负责人君潇和我自己的年度复盘。

里面会列出浏览过多少帖子、参加过多少次航海和聚会、每天的活跃热力图、常见访问时间、内容偏好和参与过的项目。

这些是你自己可能都不会记住的真实数据，但却体现了真实的你。

我之前直播连麦的时候经常有圈友问我，怎么像我一样做到什么项目都懂，还能张口就来的，看完这个数据就能感受到了，可以看到过去一年我看了 2600+帖子，平均一天要看 7 篇，这个阅读量很难不懂项目啊。

现在再有圈友来和我说，为什么建立不起来赚钱的认知就很好办了，拉出来年度复盘看看，过去看了多少篇帖子，如果你一个项目看了 100 篇帖子，我敢说你绝对比 90%做过这个项目的人都懂这个项目。

那这样就够了吗？当然还没有。

从反馈中来：AI 要靠你不断纠正

这一类最容易被忽略，也最直接决定推荐会不会越来越准。

如果 AI 给你推了一堆不相关的帖子，你只在心里觉得「推得真垃圾」，然后关掉页面，AI 什么也学不到。下次它还会继续推类似的东西。

你要明确告诉它，哪些内容喜欢，哪些不感兴趣，哪一篇值得收藏，哪一篇看完了。再往前走一步，最好补充原因。

我在直播里放了一张自己评精华帖时的反馈。

某篇内容整体 AI 味太重，都是空话和金句，没有点透，我就把原因写出来。另一篇有一线实战经验，把招人、组团队、薪资和培训中的坑都写清楚，我也把为什么认可它写出来。

这种反馈积累多了，AI 才会知道，我偏好的是一线经验、具体细节、能落地实操的内容；我不喜欢的是空泛概念、流程缺口和看起来正确却帮不到人的话。

我们在搭建主页上也给大家做了点击、收藏和不感兴趣的记录功能。

收藏、不感兴趣、喜欢、已阅读，都是反馈。带着原因的评价更有价值，因为它把一次选择变成了可以复用的判断标准。

当你的判断标准和审美建立起来之后，AI 才能真的懂你，并且开始接手你对一件事情的执行。

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AI 懂你以后，还要过第二关，学会做事。AI 已经了解你，为什么输出还是不好？

为什么很多人用起 AI 或 MCP 的时候会感觉蠢蠢的，基本就是三个原因

• 不会用 AI
• 不了解业务

• 没有思路

AI 的能力很强，像清华博士，但面对很多具体业务，尤其是没有标准答案的工作，它又像一个小孩，需要一步一步教。

这跟带新人很像。你对一个刚加入生财的圈友说「去把小红书项目跑通」，他当然会懵。生财之所以有航海手册，就是要把项目步骤、常见问题、参考案例和验收标准讲清楚。

Skill 可以理解成写给 AI 的航海手册，提示词和 Skill 做的，就是把做事方法交给它。

简单任务可以靠一段提示词。任务一旦变复杂，就需要把稳定的方法、流程、边界和检查标准写进 Skill。以后 AI 每次遇到同类任务，都按这套方法执行。

我不打算在这展开给大家讲提示词和 Skill 要怎么写好，就像你会开车不需要会造车一样。

这次我们把「搭建生财 AI 主页」做成了一个 Skill。下载后交给 Agent，它会检查 MCP、梳理画像、确认内容偏好、生成首页，再完成推荐内容。你不用从零研究整个构造过程，可以先把跑通的版本用起来。

生财 MCP 给 AI 的，是你权限范围内的生财内容和个人记录。五类上下文继续告诉它，你是谁、现在在哪个阶段、关心什么、用什么标准判断好坏。画像确认以后，Skill 再教它怎样筛选、整理和展示。

跑完 Skill 后，AI 会先告诉你，它整理出的用户画像和内容偏好是什么，并询问准不准确、需不需要调整。

你确认以后，它才会创建主页，先拉取一批与你相关的内容。每篇帖子都可以标记已读、收藏或不感兴趣，后续再根据反馈继续调整。

主页也会把已确认的用户定位单独呈现出来。这里的「已确认」很重要，AI 先生成草案，最后仍要由本人检查。阶段变了、目标变了，画像也要跟着改。

差不多半个小时后，你就能收到一个完整的生财 AI 主页啦～当然，这个版本并不是最终版，大家可以基于自己的需求不断迭代，打造自己专属的生财 AI 主页。

除了主页外我们还有非常多使用 MCP 的场景，大家也可以集思广益，甚至不只是生财，所有业务融入 AI 都会有好用的 Skill，这里给大家剧透下我们正在研发的生财 SkillHub，让你能够快速复用大佬们的思路和业务经验。

想象一下你每做一个项目时，这个大佬的经验直接赋能给你的 AI，是不是想想就刺激。

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哪怕有了网页，你可能还是没有时间来看，工作忙起来发现一个月了没来生财看一篇帖子。

所以有了懂你的 AI 主页之后还要过第三关，让 AI 主动来找你。

Agent 对比传统的对话式 AI 的一个重要变化，是它可以按时间主动执行任务。

每天早上或者晚上，自动从生财 MCP 拉取新帖子，根据你的画像筛选，再把最值得看的几篇送到飞书、微信或网页里。你不用每天记得去翻，它会像一个秘书一样来提醒你。

配置的方式我也放到教程里了，如果你之前跟着生财航海部署过 Agent 那更方便。

走到这里，整套关系才完整。所以整套链路下来我们一步步理解了如何构建一个懂自己的 AI 工具。

你在 AI 对话、沟通、内容、行为和反馈里留下真实信息。

AI 把这些信息整理成上下文和知识库。提示词与 Skill 教它怎样完成任务。

触发机制再让它按时执行，主动把结果送到你面前。

这也是我说，接入生财 MCP 是使用生财的分水岭的原因。过去主要是你自己翻帖子、找关键词、看手册。以后你的 AI 可以先理解你的阶段，再从生财内容里筛选经验、调用 Skill 完成一部分工作，最后主动提醒你去做下一步。

它不会替你做最后的业务判断，也不会装完 Skill 就自动帮你赚钱。项目要不要做，结果好不好，仍然要由你判断。但 AI 可以帮你把资料找齐、经验整理好、任务往前推，人只需要对选择和结果负责即可。

最后我带着直播间的圈友们想象了一下接入 MCP 之后的生活：

大家可以想象一下，接入生财 MCP 之后，如果前面讲的这些能力都跑通了，你每天使用生财的方式会发生什么变化。

每天早上起来，泡一杯咖啡，打开自己的生财 AI 主页，昨天 AI 已经帮你筛选好了一批内容。

这些内容不是简单按照热度排序，而是和你当前正在做的事情有关。里面可能有你最近遇到的业务卡点，也可能有昨天刚出现的行业新玩法，还有圈友已经拿到结果的真实反馈。

你看完之后，大概就知道今天应该做什么。可能是修改一条视频，调整一篇内容，优化一个封面，或者推进某个项目的下一步。

如果你今天没有思路，也可以直接让生财 MCP 去读生财里面的内容。比如你想写一篇公众号文章，或者做一篇小红书内容，就让它去找生财里已经验证过的经验，看看大家是怎么做的。

AI 会把这些内容里的方法抽炼出来，整理成一份知识库。这个知识库不是网上随便搜来的通用答案，而是生财圈友在真实项目里跑出来的经验。

然后，你再让 AI 基于这份知识库，帮你加工出一篇属于自己的内容。

这篇内容完成以后，你还可以继续给它反馈。你告诉它，哪些地方写得好，哪些地方不够具体，哪些地方太像 AI，哪些地方没有把流程讲清楚。它再根据你的反馈继续修改和优化。

等你觉得这篇内容不错了，你甚至可以直接告诉它，按照这个标准再帮我做十篇，然后把内容放到本地。

接下来你就可以出门逛街、打球、散步。等你回来时，十篇内容可能已经整理好了。

然后，你再调用生财 SkillHub 里的其他 Skill。比如，有圈友做了公众号润色、排版和发布的 Skill，你就可以把刚才生成的内容交给它处理，让它自动完成润色、排版，再放进你的草稿箱。

最后你只需要检查一遍，点击发布。

内容发布出去以后，可能带来播放、咨询，甚至新的流量主收入。生财人每天赚钱的方式，可能会逐渐变成这样。你不需要每天从零开始翻帖子，也不需要自己重新研究所有方法，而是让 AI 帮你找到已经验证过的经验，再结合你的情况，把它变成今天可以执行的任务。

当然，最后的判断和发布，还是要由人来完成。但大量的信息整理、方法提炼、内容生产和重复执行，可以交给 AI。

这不是我想象中的未来，而是有些圈友已经过上了这样的生活。这一天，确实值得期待。

感谢你看到这里，既然这么感兴趣，趁热打铁把下面这个教程丢给 AI，让他帮你把 MCP 连接上，把 AI 主页做出来吧～期待大家在评论区分享自己的效果。

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作者| 纪钟 | 排版 | 小武

主编 |七天 | 编辑 | 小武

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