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操盘手的AI工具使用,从这个月开始分层了|6月复盘

操盘手的AI工具使用,从这个月开始分层了|6月复盘

头图:由gpt中的涂鸦风格生成,点开后它的提示词竟然是“要隐约有点像,但又不太像,像是对上了又哪哪都不对,别扭得让人迷惑,突出它到底有多离谱地烂。算了,随便吧,你想怎么画就怎么画。”好玩😂丑得有点东西
5月到6月的进阶:
记得5月的时候我写过一篇"为什么做了AI native后再也回不去了"。
那时候的状态大概是:coding思维嵌进了日常,调研、整理、写框架全交给它,感觉很爽。
在陪跑业务的业余时间:
1、上线了第一个开源项目(个人商业画布demo)、
2、打通了claudecode+飞书
3、搬家几千条笔记,内容生成工作流开始从打开印象笔记写到先让claudian帮我洞察发现和笔记之前的关联、排优先级选题。
4、一鱼多吃。将写出的公众号长文压缩为手搓版的xhs干货。
也发过一篇红薯笔记,写的一些内容引起了粉丝的共鸣,有人说:
这里的背景是:在5月的复盘里,我把AI实操分为为4个阶段:
1)先用起来;2)从结果反推工具;3)别把AI当聊天框,尝试搭建工作流解决一些流程化的问题;4)跑通一个场景后再扩张、做一些小产品或项目。
6月过完回头看,发现我的5月其实是从3往4跨越。
而6月完成是到了4——开始琢磨着开发点什么,创造点什么。AI搭子从"帮我省时间"变成了"帮我做决策"和"帮别人做产品"。

|发生了什么:

第一层:利用AI去洞察的核心是洞察思维要排在使用什么工具前面。

这个月做知识账号陪跑,🫘+🍠+蝴蝶号三个平台同时发内容。

数据开始变多之后,客户说了一句话我印象很深:

"我知道自己在涨,但我不知道涨在哪里。"

以前解决这个问题的方式是手动拉数据、做透视、写总结。快的话半天,慢的话一天。

6月我试了一件事:把三个平台的数据文件往文件夹一扔,打开 Claude Code 说了一句"帮我分析"。十几分钟后,一份一万多字的报告出来了。第一条结论就让我停了手——教学条均观看是沉浸式视频的3.3倍,涨粉效率是3.5倍。爆款内容也值得做3个视频继续延伸。

这一层的核心变化不是"AI帮我省了时间"——是AI看到了我自己不会主动去看的东西。 人做复盘有选择性注意,会下意识盯着自己"觉得重要"的指标,比如可劲儿分析,哪里需要改进,哪里不够好。而或许真正需要关注的是,哪里做对了,如何继续做?——比如这个内容爆了,为什么?有哪些可复制的爆款因子呢?

这个月我学会的第一件事:

把数据扔给AI,不是为了让它替你分析,是为了让它发现你没在看的东西,提炼那些人为觉得模糊的抽象的好像真的很难去复制的东西,就比如一个爆款因子能不能裂变为无数个内容脚本。

从做内容的脚本看起来爆款规律很难琢磨,每次都像是在赌运气。

但是我越来越觉得,你是可以预测和分析提炼出规律的,但这些规律又藏在已经做出爆款的人的隐含认知里。而一套正确的流程,就可以帮你去提高这种“赌”的概率。

第二层:AI帮你跑流程——从"每次要教"到"定时自己跑"

第一层跑通之后,我开始想一个问题:能不能不每次都手动喂数据?

于是我搭了一套自动化的数据日报系统。

核心思路很简单:

每天花30秒手动导出数据 → 扔进指定文件夹 → 后面全自动

Claude Code 每天早上8:57自动执行:扫描文件夹找最新的 xlsx → 解析12个核心指标 → 环比对比 → 生成飞书卡片 → 推到群里。

全程不需要我打开任何一个后台。每天早上9点,飞书群准时弹一条日报卡片,一屏看完关键指标。

但搭这套系统的过程中,学到的最重要的东西不是技术细节——是"自动化之前,先手动跑通一次"这个原则。

我见过太多人一上来就想搞全自动数据中台、API对接、大屏监控,看起来好宏大好高大上。结果是搭了三个礼拜还没跑起来,最后放弃了。

我的做法是反过来的:

先让 AI 手动跑一次,看看它能分析到多深、你真正需要什么数据。跑通之后,再把固定下来的流程自动化。

不知道自己的业务最需要什么就上自动化,做出来的日报只会是垃圾进垃圾出。

这个月我学会的第二件事:工作流的前提并不是技术能力,是你先搞清楚"到底要自动化什么"。

第三层:AI变成产品——从"自己用"到"给别人用"

前两层还是在用AI提效自己的工作。

6月中旬,事情开始变了。

先是我上线了第一个开源项目(关于个人商业画布探索的),用途是,当你想干点啥副业但是又不知道自己能做啥时,利用这套画布,帮你去澄清你喜欢的、擅长的、市场需要的,三个方向的交集,并提供收入模型选择建议。我相信这套系统也是有很多人需要。

*这是这个开源画布的简要说明书

可惜因为后来一直在做账号陪跑。没空搞自己这个搁置了只有个demo。希望7月能捡起来,继续去迭代有一个网页版demo出来。

6月底报名了参加了一个黑客松,48小时内要从0到1拿出一个AI产品。将在这周末进行。

方向探索的过程就很有意思——我自己一共准备了四个方向,自己先砍掉了三个:

  • 方向一:一站式内容工作台。
     选题+脚本+图文+发布全流程串成一个Agent。砍了——五个模块48小时做不完,评审只会看到功能堆砌。
  • 方向二:直播互动Agent。
     帮主播新人做水弹幕、热点库。砍了——直播API不透明,调试风险太高。
  • 方向三:选题决策Agent。
     上传账号数据→Agent出选题建议。砍了——这跟直接问ChatGPT有什么区别?不算多步Agent。

最后想聚焦的方向先暂时保密,还需要和队友讨论,下周结果出来了再揭晓。

为了验证我脑海中设想的方向是不是真需求,我做了一件这个月最正确的事:直接找了一个50万粉的博主聊了93分钟。

结果超出预期。他说了一段话我到现在都记得:

"AI只是甩给你一些可能性。你如何判断哪个是最好的?AI给出来的思路,它能否和我们的内容脚本画面相结合,这也是一个大大的问号。"

他用了4年时间总结出自己的一套选题判断框架

好的选题=是一个值得解决的真问题 × 辐射面大 × 需要被解决的痛感强,但三个维度里有两个只能靠猜,比如是不是辐射面足够大?比如痛感强度到底大不大?

我问如果能把这两个维度解决了,信心打几分?

他说"接近10分。"以前以为自己的账号运营卡点是在内容生产上,结果没想到,是在优质的选题上——如何提高决策概率。

问到愿意付多少钱,他说如果选题精准度提升、转化率翻倍,"每个月5到8千吧。"

这个数字的背后不是一个创业者的假设,是一个真用户自己说出来的。

这个月我学会的第三件事:做AI产品最怕的不是技术不够,是做出来的东西没人需要。而验证"有人需要"这件事,不需要等到产品做出来——有个方向,找一些真人聊一次就够了。

除此之外,作为技术小白,还因为这个小比赛提前准备了很多东西,比如如何部署服务器、Gradio是什么等等等等。不能拖了队友的后腿哈哈。比赛将在本周末进行。等下周再分享一些心的吧。

|回头看6月的路线:

回头看,这三层不是规划出来的。是一条线自然推着另一条线往前走的:

帮客户做内容   → 发现数据复盘太费时间     → 用AI跑了一次       → 发现可以自动化         → 搭了日报系统           → 发现这个能力不止自己需要             → 开始想做成产品               → 找用户验证                 → 方向对了

没有人一开始就知道自己要做什么样的产品。

但你帮别人解决了足够多的真问题之后,产品会自己浮现出来。

7月想做的事

1、把数据日报系统写成可复用的模板,不只是自己能跑,别人照着文档也能搭

2、验证"选题判断"这个需求和解法都为真——psf阶段验证

3、陪跑主业开始启动直播拿到一阶段结果。

4. 把公众号更新节奏稳下来,6月发了4篇还行,7月目标也是4篇但更聚焦AI实操方向

6月的工具栈:
Claude Code + 飞书 API + Python + Gradio + HuggingFace
下次复盘应该在比赛结束后hh
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以上就是今天的全部分享啦

我是Flora

一个前头部大厂运营,现AI时代落地探索的explorer

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——我想帮助更多运营小白做AI上手落地实践

也会持续分享记录真实的业务操盘经验+ai building之路

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