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AI 工具让先行者给后来人铺好路,一起把路走得更宽
AI 工具让先行者给后来人铺好路,一起把路走得更宽这是大鹿的第1042篇原创 本文收藏于#保障系列 合集，点击标题下“听全文”可以收听本文。 今天下午，大鹿给公司内部的兄弟团队做了一次内部分享。 主题是视频号和 AI 工作流怎么结合。 
这件事听起来有点像培训课，甚至容易让人联想到一堆工具名称、操作步骤和看上去很厉害的自动化流程。 但大鹿自己准备这次 PPT 的时候，反复删掉了很多“高大上”的内容。 因为做了一段时间 AI 以后，大鹿最大的体会，并不是 AI 让自己突然省了多少时间。 而是以前一个人做过的事情，终于可以被整理下来，变成一套团队也能学着跑的流程。 这件事，和大鹿一开始接触AI 工具时想象的，有一点不一样。 大鹿开始研究 AI工作流，先是因为不想每次都从零开始 大鹿从 2023 年 12 月 7 日递交入职申请开始，第一周就开通了“大鹿霞客行”公众号。 从高铁上、地铁上，到书桌前，每天写一千字左右，公众号日更接近 1000 天。 这近 1000 天里，大鹿写过香港身份、地产行业、职业转型、家庭教育，也写过自己和团队里同事在香港开启转型历程的故事。 写到后面，文章越来越多，问题也随之出现： 以前写过的内容，怎么找出来？ 一篇文章能不能改成一条视频？ 一个人的经历，能不能让团队里的其他人也用起来？ 如果每次做内容，都要重新回忆、重新整理、重新写一遍，时间很快就会被消耗掉。 所以大鹿开始把过去的公众号文章、朋友圈和工作经历，慢慢整理成自己的语料库。 语料库不是把旧文章堆在一个文件夹里就结束了。 里面要知道这篇文章讲了什么，发生在什么时候，哪些内容可以公开，哪些只是自己的私人记录。 还要知道哪些文章代表大鹿的表达方式，哪些只是当时赶时间写下来的草稿。 这样一来，AI 才不只是一个临时帮忙写几句话的工具。 它开始有机会理解大鹿过去写过什么，也能在新的选题里，尽量保留原来的说话方式。 大鹿现在越来越觉得，做内容的第一步，不是先问 AI：“你能帮我写什么？” 而是先把自己已经有的东西找回来。 很多人手上并不是没有素材，只是素材散落在文章、朋友圈、聊天记录和某次见面里，没有被重新看见。 视频号不是把公众号缩短，而是把观点讲完整 大鹿早期做视频号，也走过一段弯路。 2025 年最初 100 天，连续发了 64 条原创视频，最后新增粉丝 300 多个。 不能说完全没有收获，但问题也很明显：为了短而短。 很多视频控制在 1 分 30 秒以内，观点刚刚讲到一半，就已经要结束了。 后来大鹿才发现，自己的内容可能并不适合只留下一个结论。 因为大鹿想讲的，通常不是一句“应该怎么办”，而是这句话从哪里来，中间经历了什么，为什么现在会得出这个判断。 真正的转折，来自一条 7 分半钟的人生故事视频。 那条视频的时长，远远超过大鹿当时给自己设定的 1 分 30 秒，但一条视频带来的涨粉，接近此前 64 条视频的总和。 后来大鹿把这件事复盘了一遍。 不是视频越长越好，也不是短视频没有价值。 而是内容要给观众一个愿意听下去的理由。 对大鹿团队这样需要建立长期信任的人来说，专业能力当然重要，但别人也需要先知道：你经历过什么，你怎么看问题，你能不能把复杂的事情讲清楚。 所以现在大鹿更愿意把一条视频拆成四个部分： 第一句，先让观众知道这和自己有什么关系。 接下来放进一个真实场景，可以是一次工作经历，也可以是一段对话。 然后把自己的判断讲清楚，不能只是搬运信息。 最后收一个问题，或者给观众一个能够马上去做的小动作。 3 到 5 分钟，是大鹿目前比较适合日常生产的长度。 它不是平台规定的标准，也不是越长越显得专业，只是足够让一个完整的观点有头有尾。 AI 真正帮大鹿做的，是把一次经验变成一条生产线 这次给团队分享，大鹿把视频号的工作流拆成六步。 第一步是语料库，把公众号、朋友圈和历史经历整理出来。 第二步是选题池，根据长期定位和近期反馈，挑出下一批真正值得讲的题目。 第三步是口播稿，把一篇长文或一段经历，改成 3 到 5 分钟的完整表达。 第四步是人工审稿，检查事实、人称、隐私和合规边界。 第五步才是拍摄和发布，固定机位、背景和拍摄流程，减少每次开拍前的折腾。 第六步是复盘再用，把评论、关注和分享数据，变成下一轮选题的输入。 这六步里，AI 可以参与很多环节，但不能把所有环节都交给 AI。 大鹿在 PPT 里专门写了一句话：一次搭好，重复使用；每一步都保留人工复核。 大鹿用AI工具中不同的任务对话分别负责不同模块的工作： 素材管理任务负责整理文章和朋友圈，口播编辑任务负责把稿子改得像本人在说话，发布助理任务准备标题和平台版本，复盘分析任务负责再把数据整理回来。 但发布、评论回复、客户信息和业务合规的相关表达，最后都要由本人确认。 原因很简单。 AI 可以帮忙分类、起草、改写和整理，却不能替一个人承担关系、判断和责任。 大鹿以前带团队，也经历过从零搭建新团队、管理几十名直属成员和更大范围职能团队的阶段。 现在回头看，AI 工作流和团队管理其实有一点相似。 它不是找一个最强的人，把所有事情都交给他。 而是把一件事情拆开，明确每一步需要什么输入，完成以后用什么标准检查。 这样做的好处，是出错的时候更容易找到是哪一步出了问题。 也不会因为某个人临时忙不过来，整个内容生产就停下来。 从公众号到视频号，大鹿现在更关心的，也不只是粉丝数字。 截至 2026 年 10 月 6 日前后，大鹿在视频号后台看到的阶段数据是：关注者接近 1.8 万，近 7 天新增关注约 450，近 7 天播放约 3.8 万。 而AI工具更大的价值，是大鹿可以把这样的经验沉淀下来，变成团队更多同事的“垫脚石”。 这才是大鹿最近做 AI 最有价值的地方。 把那些原本只存在于自己脑子里的经验，整理成一条别人也能看懂、学会、复用的路。 就像AI 时代的到来，让我更体会到了是和怎样一群优秀的同事并肩奋斗 中所展示的，最近两周，大鹿团队中已经有14名同事启动了视频号的拍摄和发布。 没有对AI工具的熟练应用，这种效率和质量，想都不敢想。 一个人可以先把自己的路走通，再把这条路讲给更多人听。 而 AI 的价值，可能就是让这条路不必每一次都从头开始。 也让先行者给后来人铺好路，大家一起把路走得更宽。 
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