3个人,10个月,用AI,搞了234万!

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600天，三个大脑加AI，把一个折磨人的创业项目，跑成了团队产品的完整形态。

—— 秦岭

2026年7月31日，团队的产品4.0版本正式上线。

而这一天，距离2024年12月7日我第一次尝试用Claude进行AI写作，已经过去了整整600天。

站在2026年8月回看过去，我在自己的备忘录里打下这句话：

现在，它是团队600天积累而成的完整形态产品，也可能是一切幸运的开端。

无论最终成败，过程磨人，我们越挫越勇。

也欢迎认识或不认识的朋友们扩散此文，更欢迎企业或个人使用我们团队的产品。

它解决什么问题？

BeeGer，一位AI运营官加多个按流程分工的AI智能体，替你完成图文、音频、视频的生产与发布。

它超越了只生成草稿的AI写作工具范畴，是一套从真实业务中跑出来的内容运营执行系统：理解业务、接收素材、生产内容、适配平台，并按规则完成排期和发布。

取名BeeGer，也是借蜜蜂的形象，传达产品集合了多流程分工协作的AI智能体理念，Beeger = 你的数字蜜蜂，也可以是你的AI数字员工。

官网：https://beeger.cn/

BeeGer最初用于解决我们自己的问题，并非为了追逐AI风口。

过去，一篇文章可能要花一两个小时甚至更久；账号一多，就必须增加运营人员；

团队里真正会找话题、找爆点、写内容的人又很少。

我们先研究如何用AI稳定提高写作质量，再把与AI交互、内容生产、配图和发布逐步封装成完整流程，最终形成BeeGer。

我们自己就是BeeGer的第一批用户。

它先在真实的多账号运营中持续使用并拿到结果，之后才作为软件对外提供。

一句话理解：你负责方向、观点和真实素材，BeeGer负责把它们持续变成可读、可传播、可发布的内容。

BeeGer把原本分散在多个人、多种工具和多个步骤里的内容运营工作，串成一条完整的执行链路，用户拍板。

为什么选择这种产品形态？

做AI产品的这一年多里，我们身边大部分同行早期以Chatbot（聊天机器人）形态为主；

近半年则以WorkBuddy、ZCode等智能体工作台形态为主，支持加载可插拔能力（Skills、Plugins、MCP，按需挂载）。

BeeGer选择了另一条道路。

它是一款AI-native SaaS，把复杂的多步AI工作流封装成简单易用的软件界面。用户得到的是AI的结果，无须停留在AI的对话过程中。

BeeGer 4.0发布前取得的成绩

BeeGer并非我们团队三个人拍脑袋开发出来的产品。

过去十多个月里，我们通过这套系统自营账号，迄今已经帮助合作企业实现200+万元增收 （准确值为234万）。

-来自团队飞书仪表盘实时数据

当然，只有营收数据还不够，还需要补充一组投入数据：这部分营收，是一个人借助这套系统，每天只投入1—2小时完成内容获客和引流后取得的。

注意，我们并不想把它定位成一套获客系统。这只是一项基于我们真实使用情况得出的能力判断，不同行业、不同用途，结果不尽相同。

BeeGer是如何收费？

和传统的AI产品相比，我们采用积分充值模式。购买相应积分后，你使用多少文章额度，就消耗多少积分。

同时，我们也开放代理模式，有相关业务需求或资源人脉的个人、公司，可以代理我们的产品。

而这个产品，接下来的一部分，我讲一讲它背后团队的故事。

02

600 DAYS

600天的创业，是怎么熬过来的

前面，我花了一点文字介绍我们团队的产品。这一部分，我聊聊团队创业的整个过程。

从BeeGer的产品开发历程来看，它并非我们三个人坐在一起拍拍脑袋，再和AI聊几轮对话后想出来的产品。

它完全扎根于业务本身，从团队解决具体业务问题的过程中自然而然地生长出来。

我们团队目前主要做高客单价产品的变现，主要依靠在公域平台创作内容获客。

对于这样的团队业务，首先要考虑：有多少人，能在多少个平台铺设多少账号，每天能固定投入多长时间、花多少成本、完成多少内容投放；

这些大量的内容投放能带来多少转化；面对转化而来的客户，又需要投入多少人力进行后续转化。

现实情况是，2025年年初，团队初期只有两个人，我们需要解决这样的业务问题。

搭档探索出了AI内容写作初期的宝贵经验，擅长客户沟通，也拥有上下游企业合作资源；我则具备丰富的公众号运营经验和极强的执行力。

2024年12月—2025年5月，极其辛苦的手搓时期和几乎零收入期

这个时期选择公众号，原因有两个。

其一，在这个时间段，公众号依然是国内所有平台中触达用户最快、最直接、效果最好的平台，没有之一。

团队高客单价项目的主要群体是家长，因此公众号是唯一的选择。我们还通过图文这种阅读门槛极高的形式，筛选精准客户。

其二，这个时期的公众号开放了一个注册入口，只需使用手机号就可以注册非实名账号。

目前，这个入口已经彻底关闭。这是一个小小的机会窗口，团队的第一批矩阵号就是这样来的。

在以前的复盘文章里，我也写过选择手搓的这段经历。当时，各家AI大模型的写作能力已经非常强，尤其是Claude 3.5，可以说是迄今为止写作能力最好的模型。

手搓的这四五个月里，来来回回大概废掉了十几个Claude账号。

这个阶段所谓的“手搓”，就是完全由人与Claude网页版进行交互，经过多轮沟通后输出一篇成品文章，再手动复制、粘贴、排版到公众号后台。

这段时间非常辛苦，也在考验我个人的执行能力。账号从最初的1个发展到鼎盛时期的近10个，全都由我一个人负责。

没错，你肯定也发现，这中间存在大量重复工作。我的个人能力在这个过程中并没有完全发挥出来，也正因如此，才有了第二阶段的自动化设计。

与这个时期的辛苦相比，我们通过这种方式运营的公众号，几乎每三天就能出现一篇10万+。

即使账号粉丝不足1000，甚至只有几百，也能出现破万文章。与此同时，这些流量带来了大量潜在用户。

可以说，我们初期用于引流的微信号，在短短三四个月内就积攒了近七八千名用户……

正常情况下，任何人听到这种数据，都会觉得营收是不是会暴增？

事实是：没有。这一阶段只有寥寥几笔小额收入，扣除成本开支后，团队几乎毫无利润。

为什么？

一

团队只有两个人。这个阶段，我们在大量验证AI辅助内容创作这条路究竟能否持续获得流量。当大量非目标客户涌入时，我们根本无法做好后端转化；在筛选依靠爆款带来的大量所谓“客户”时，我们还发现他们极其不精准。

这和现在市面上的很多方法论不太一样。外面都说要做大的泛流量，要把流量做大，才可能获得转化。

但在实际业务操作中，你会发现流量越大，筛选和转化流程越复杂，在这个过程中投入的人力等其他成本也越高。

二

我们当时的高客单价项目，按照整体环境和赛道情况来看处于下行阶段，并且面临极大的市场竞争。也就是说，无论大公司还是小团队，再怎么努力，所能带来的效益提升都极其有限。

下面是我们这个阶段的某个号数据截图：

-本截图数据为粉丝不到1.5万公众号2个月数据

-本截图为此时团队五六个公众号号数据

看到这些截图，你的第一反应肯定是：这也太厉害了，怎么能做到这样？

但是，当我们抛开表面的数据，去看它背后真正能带来什么时，你会发现，世界的喧嚣和热闹的数据，与团队本身、团队收入并没有直接关系。

这段时间，也是我对“选择大于努力”这句话理解最深刻的时期。

团队面前的三个问题

现在，团队面前摆着三个问题：

1

依靠爆文产生的流量太泛、不够精准，后端转化难度极高、周期极长，怎么办？

2

单纯依靠手搓，我个人的能力上限是管理10个账号。想提高效率和效益，就意味着要增加人员，而且我的大量时间被重复且无聊的工作占据，怎么办？

3

在一个下行的垂直赛道里淘金，沙子都快淘光了。基于团队目前的资源，新的增长点在哪里？

三人团队正式形成

这个阶段，最大的变化是团队由两个人扩充到三个人。我总说，在某种层面上，相似的人总会走到一起。

就像2024年12月的某一天晚上，我和团队搭档A一起吃涮肉，喝了五六个小时，干掉三瓶白酒后彻底断片，第二天我决定加入这个团队一样。

新加入的搭档曾在中兴做工程师，也是大学时一起练跆拳道的朋友。在一顿火锅和几轮酒之后，他成了我们三个人里的技术担当。

至此，一个极强的三人小组诞生了。这个时期，我们还给自己取了一个极其拉风的名字：三个火枪手。

流量转化与商务对接

一个人负责，即A搭档。

提示词调整与账号执行

一个人负责，即我。

自动化与产品化

一个人负责整个流程的实现，即B搭档。

2025年10月—2026年5月：BeeGer产品经历三次大的调整

从产品诞生之初到现在，我们为它确定了一个基本的目标群体。我们不做纯粹面向小白的C端产品。

BeeGer实际上面向三类群体：有内容运营需求的中小企业、超级个体和内容代运营公司（工作室）。

它本身是一款AI工具，但我们对使用这款工具的人有更高的要求。

BeeGer不是许愿池，无法把一段毫无价值的内容变成金子。它能让AI稳定地把你有价值的素材输出成高质量内容，也能让AI辅助写作真正为企业内容运营带来效益和效率。

在我们的实际体验中，市面上所有宣传“一键”“纯自动化输出”的产品，一律不具备落地价值。

这类AI产品会误导人们，让人以为AI就是许愿池，无论给它什么东西，它都能变出金子。

可这现实吗？

从2025年10月开始，我们进入内部开发周期。期间的三次调整，源于团队内部的分工不明确，以及关键决策上的一些失误。

细节不再过多赘述，我主要分享这段转折中的调整和感悟。

1.0版本：工程师思维下的一人产品

我们团队三个人此前都没有类似产品或独立项目的开发经验，最终做出的1.0版本，完全由B搭档综合我和A搭档的意见后，再按自己的意愿完成。

这个阶段的产品堪称“工程师思维”产品，属于他的“一人产品”。

它完全没有考虑用户的常用操作和高效功能，只做出了一个由他自己理解的AI产品。其实这一年多里，我也关注了很多独立开发者，他们开发的AI产品大多属于这一类。

最关键的问题在于，受三人分工和项目推进中各种事项的影响，中间的细节沟通完全没有落地，导致他一个人既要做产品经理，又得做工程师解决问题，最后还得假装用户测试。

2.0版本：推倒80%重来

这个阶段的产品，基本奠定了后续3.0、4.0版本的整体用户界面，也形成了基本功能的雏形。

但这期间最难受的并非技术实现，而是B搭档花了两三个月做完一个产品，实际落地使用时才发现它很难用，一切都要推倒80%重来。

这种折磨，大部分人都很难承受。

他在这个阶段经历的事情，有点像我在2025年6—9月遇到的困境：我们的写作提示词出现重大问题，必须全面调整、升级整套写作工作流

我非常清楚地记得那种感受。

你隐约知道自己一定会找到答案，但在那一周里，你每天工作十几个小时，熬到凌晨两三点，每天接近答案一点点，却迟迟不能立刻拿到它。

当你感觉自己快要放弃时，再咬一咬牙，终于彻底解决了这件事。

可以说，这种感受贯穿后续3.0、4.0产品的开发过程。无论我还是B搭档，后来几乎都习以为常。

3.0版本：接近公开发布

这个阶段的产品在功能上已经接近可以公开发布。最大的问题是，产品一直由我们自己使用，还没有经过外部用户测试。

因此，我们在6月开启了小范围邀请测试。

2026年6月：BeeGer 3.0测试，种子用户拿到成绩

这个阶段，我们综合对比了市面上各大同类工具。无论整体输出稳定性，还是内容产出质量，BeeGer都处于中高水准。

我们也很开心地看到，6月受邀参与内测的用户中，有人通过3.0版本的软件拿到了一些非常亮眼的小成绩。

但这个版本，依然不够好，经过内部推演，我们还是决定彻底重构3.0版本的内部工作流。

我们要把自己理解的AI内容写作彻底进行原子化拆解，在整个系统中实现AI写作的最优组合。

而这，我专门后面会拿出了一部分来讲讲4.0的特点，在此之前，我想谈谈我对AI和AI创作的理解。

虽然ChatGPT在2023年就已出现，但我真正接触AI是在2024年年底。我使用AI经历了以下三个阶段。

第一阶段：2025年8月之前，无知者无畏

这一阶段，我使用各大AI工具的网页端，处于无知者无畏的状态。

正常反应就是觉得AI全能，但自己真正使用的功能可能很少。比如，我只用AI辅助写作，或把它当作替代百度的问答机器人。

这个阶段，AI给人的感觉是能用，但不够聪明。我也没有深究这些所谓的AI大模型究竟怎样发挥能力。

这一阶段还有一个很有意思的小插曲。

2025年第一次深度接触ChatGPT后，我有近三个月的时间被强大的GPT模型震撼，也第一次受到这种极其谄媚的模型影响，产生了一种极其膨胀的幻觉：觉得自己在AI的帮助下发现了很多“独一无二的东西”，觉得自己无所不能。

毕竟，大多数人都招架不住这种“幻觉”。

这个阶段我犯下的错误，是做出了一批极其魔幻的写作提示词，差点把团队的整套写作系统搞坏。

第二阶段：2025年8月以后，理解AI的底层原理

团队产品遭遇最大危机后，我决定系统地了解这些AI大模型的底层原理，同时系统学习写作的底层原理。

AI大模型怎样生成内容？

目前阶段的AI大模型，是基于深度学习的统计语言模型。

它经过海量文本语料训练，学习词语之间的概率分布，进而以“预测下一个词”的方式生成自然语言。它擅长模仿语言形式，却不具备对语义的真实理解。

AI写作是怎样工作的？

基于这一点，所谓的AI写作，是通过人类语言的提示，激活模型从海量文本中学到的词语概率分布与文体统计规律，从而模仿出符合某种风格、结构和语感的文章。

它能复制写作的“形”，却无法复制写作的“神”，因为它学的是“词怎么排”，并不了解“人怎么想”。

AI写作产品的底层逻辑

继续延伸，类似我们团队BeeGer这样的AI写作产品，其底层逻辑是：人类先把写作拆解成原子化步骤，再把每个步骤的规则、标准和范例写成指令，让AI在每个步骤中朝正确的概率区间接龙。

大家都这样做时，实际效果并没有多少差异。

AI写作产品真正的差距在哪里？

做AI写作产品，说白了，就是把“写文章”这件完整的事拆成一堆小动作：怎么选题、怎么起标题、开头第一句怎么写、每段怎么衔接、结尾怎么收。

拆得越细越好。然后把这些小动作排成一条流水线，每个环节配一套提示词作为“操作手册”，让AI照着手册一步步完成，最后把各环节的产出拼在一起，形成一篇文章。

这个逻辑是所有AI写作产品的底子，但也仅仅是底子。

这套方法太通用了，谁都能想到，谁都能模仿。市面上的AI写作工具，扒开来看，几乎都采用这套思路。

因此，架构做对了，充其量只是拿到一张入场券。真正拉开差距的因素，全都藏在架构之下。

差距在哪里？有三点。

所以写到这里，可以得出一个结论：BeeGer优于同行工具的地方，在于它把AI写作的这套逻辑拆解到了最小原子化阶段。

要用好AI辅助写作，你与AI沟通的能力，就是把自己脑子里“怎样写好文章”的本事，翻译成AI能一步步照着完成的指令。

你懂写作，还要能把它讲清楚，AI才能替你写出像样的东西。

但当你使用BeeGer后，上面这一切都不再需要你再去研究……

你只需要扔给它有价值的素材，得到的结果就是一篇好文章。

没错，就这么简单。

第三阶段：现在，重新认识AI的能力边界

当你了解AI的局限和能力边界后，最重要的就是个人判断力：知道什么样的AI能实现什么效果，知道什么时候该采用什么流程，也知道哪些环节需要AI介入、哪些环节不需要。

这个阶段会出现一个明显趋势：你会更喜欢回过头去读非AI时代的好书，看那些经典电影，甚至偶尔会有极其反感AI的时刻。

线上铺天盖地地宣传国内外各种AI工具有多强大；到了真实世界，占领大部分普通国人心智的最佳AI产品却是豆包。

此时你会不由自主地感慨一句：我们始终还是走快了一点，应该停下来等等大家。

总得来说，BeeGer 的设计是来源于我们对 AI 能力边界的长期认识，这一点，在4.0版本里得到验证。

2026年7月：4.0版发布

这里不再贴各种比较学术的解释。我想以个人的理解，介绍4.0产品的优点。

1开箱即用

这是一套从真实业务中跑出来的内容运营执行系统：理解业务、接收素材、生产内容、适配平台，并按规则完成排期和发布。

我们把整个流程涉及的工作流，以及所有需要AI参与的环节，都在系统中实现了组件化。

也就是说，从上传素材到最终输出成文并直接自动化发布，背后有多个不同的智能体、多套不同的AI工作流。

它们像拼积木一样，执行你的每一次发布任务。

2把好文章的基因刻在输出的每一步

4.0版本内置了30多套优秀作者的写作风格。

我们把怎样写好一篇文章，以及一篇好文章所具备的底层要素，装进这些写作风格卡中。

现在，很多AI产品试图让普通人或老板理解什么是Skill、什么是工作流、什么是智能体，也试图让他们掌握怎样写好提示词等相关知识。

但这真的很难，门槛很高。

在BeeGer 4.0版本里，你只需要带上自己的判断，在风格卡中选择自己想要的写作风格。

一键配置后，生成的文章就会融入你个人的人设和经历，并拥有能够媲美优秀作者的写作风格。

你要做的，就是确保自己提供的素材有价值。内置的素材拆解AI智能体会按照你对素材的使用要求，进行深度拆解和内容框架重构；

带有你个人人设和作家风格卡的写作智能体，则会在文章骨架之上进行内容优化和创作。

最终你看到的成品，首先拥有一套完整的内容框架和核心观点，在此基础上，再通过合理组合流畅的语言形成文章。

很多人抗拒AI写的内容，原因是他们看过太多由AI输出的、毫无立场、观点和情绪的垃圾文字。

追根究底，是操作这些AI工具的人没有教会AI：

一篇好文章是怎样写出来的。

这件事，BeeGer尝试做到了。

3克制的自动化和开放的编辑功能

没错，BeeGer提供自动化操作。这里所说的克制，源于我们只处理模拟人工的重复操作。

比如，你运营5个公众号，每个号每天发6篇文章，这30篇文章在每天的实际操作过程中，会产生大量重复且无聊的环节。BeeGer使用RPA操作替你完成这部分工作。

整个操作进入执行阶段后，全流程不需要人工干预，只需在内容发布时打开电脑，完成审核和推送。

在这个环节，我们给予人最大限度的自由。你可以随意修改、调整文章的标题、内容和封面，甚至可以在推送前通过链接分享给领导或同事审核检查。

当然，如果在这个过程中，你确实不满意某一篇推文或文章，也可以快速设置新的排期，执行发布操作。

4BeeGer的能力边界

我们不想把BeeGer定位成万能产品。即使它是一款AI产品，AI也并非什么都能做。

如果你期待随便扔一篇素材进去，就能产出一篇不错的文章，抱歉，它可能达不到。

如果你的业务属于需要大量真实图片或视频的行业，它目前也不太适合。

它的长处在于放大：放大你本身的能力，放大团队里最厉害的那个员工的能力。

BeeGer是一套内容生产与发布系统，提供内容生产和发布执行的稳定性。它不替用户决定业务方向，不替代专业事实审核，也不保证爆款、流量、成交和收益。

AI + 自媒体，以及开源

在前600天里，我主要深入研究AI写作。研究的内容就是怎样写好提示词、怎样与AI更好地沟通，最终输出超出预期的AI内容。

随着4.0版本发布，对我个人来说，一方面，工作重心将逐渐转移到产品推广和功能升级上。

另一方面，从2015年入行到现在，这十年里，我基本都在从事与文字相关的工作，或者一直在做幕后的事情。

但在如今的自媒体时代，视频、直播等新渠道和新形式，我一直没有集中精力研究。

在AI时代，做完这个产品后，我对这些事情的理解已经上升了一个层次。于是，我开始思考：

AI加自媒体，AI加不同行业，究竟还有哪些更有趣、更有价值的玩法？

可以预想到，这条路应该也不会那么容易。但好在，我已经有了尝试的胆量。

与此同时，在过去一年多研究AI的过程中，我手里积攒了很多在我看来非常实用的AI使用技巧，也就是Skill。

这些东西不会只留在我的电脑上，尽管我还不清楚它们会给我带来怎样的价值。

所以我决定，从8月份开始，通过公众号、小红书等平台，逐个免费对外开源发布。

也许我偶然间倒腾出来的一个小东西，可以帮助屏幕前的网友解决很大的问题。

之前有好几个认识的朋友私聊我说，没想到我会和朋友合伙创业，还做出了产品，也许未来还会做出更多产品。

我说，我也没想过。

但回头一想，这好像也是AI时代带给我的一点惊喜。从上一个团队离开时，我对创业的理解是：我这辈子也许都不会再去创业，因为这个过程真的太累。

但我很庆幸，自己终究迎来了属于自己的时代。我从未想过，依靠AI加上自己的经验，我一个人也可以实现一人公司模式。

对于现在的团队来说，我们三个人在过去600多天的合作中，几乎从未坐在一起办公。

我们依靠大量线上沟通与协作，实现了完全居家办公。当然，这里也有几层考虑。

一是，这种模式对于我们现在的合伙创业来说成本最低。我们抛开固定的公司与个人雇佣关系，转为项目制。

也就是说，这个项目里的每个人都必须付出200%的努力。

我们不需要有人提醒，也不需要有人鞭策。大家都在为共同的目标努力。

二是，我们所做的事情完全无须用传统模式限定团队形态和公司规模。三个人可以依靠AI实现30人甚至50人的产能。

你要问我这个过程中自由吗？确实自由，我可以自由掌控工作和休息时间。

但也着实很累，做这件事时需要承担的工作压力，以及现实中的业绩和收入压力，会让你完全停不下来。

我们选择做这件事，就是为了把它做成，赚到钱，然后去做更大的事。

文章写到这里，零零散散写了一天时间。实在不知道如何结尾，我脑海里闪现出《漫长的季节》大结局中的画面。

也许，这就是我内心想表达的意思吧。

加我🛰️

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