今年开始我负责家里做饭。问题来了：每天想”做什么菜”比做菜本身还累。 后来我用 AI 来解决：把冰箱里有的食材告诉它——”我有鸡胸肉、西兰花、鸡蛋、豆腐、番茄、一把青菜，帮我排一周的晚餐菜单，每天不重样，每顿饭控制在 30 分钟内能做好，需要兼顾营养均衡”。 AI 给了我一个表格，周一到周日，每天的主菜、配菜、汤，连烹饪步骤都写好了。 最大的好处是：不用每天想晚上吃什么了。早上看一眼 AI 排的菜单，把要解冻的肉拿出来，晚上照着做就行。 我还让 AI 帮我算菜量——”一家三口，按成人饭量算，每道菜各需要多少克？”它给出了精确到克的分量，以前总做多浪费，现在刚好。 一个月下来，买菜钱还省了…
管做饭太头疼？我用 AI 排了一周菜单，全家吃爽了 阅读全文 →
上周一个读者留言说，他老婆看他天天捣鼓AI，好奇地问了一句：这个能帮我干啥？ 他想了半天没答上来。后来他说：不是AI没用，是我从来没想过她能怎么用。 其实AI对不上班、或者非技术背景的人来说，用处可能比你还大。下面是3个她今天就能用上的场景。 1. 小红书/抖音内容创作 如果她做微商、开网店、或者只是想发发小红书赚点零花钱，AI是最好用的助理。 选题：让AI根据她的产品列出50个潜在客户最关心的问题。比如做母婴的，就是”宝宝几个月加辅食”、”哪款尿不湿性价比高”。AI一次列50个，能发两个月。 文案：AI写初稿，她加自己的使用经验和真实照片。纯AI写的没人看，加了真实体验才有转化。 标题：让AI出10个标题，选最有吸引力的。同一个内容，不同标题阅读量能差10倍。 详细案例可以看这篇：全职宝妈用AI做小红书，一个月3000粉丝的真实记录 2. 孩子教育辅助 辅导孩子作业是最常见的痛点。AI可以这么用： 解题讲解：作业不会的题拍照发给AI，让孩子先听AI讲一遍，你再检查 出题练习：“给我出10道三年级分数加减法的题，带解析”——AI一秒生成
你老婆也在问AI能干啥？这篇给她看，3个场景马上能用 阅读全文 →
在上一篇文章里，我提到第三个月开始帮小电商做竞品分析，每月多了千把块收入。发完之后好几个读者私信问：”竞品分析到底怎么做？AI 能帮上什么忙？” 这篇文章就把流程完全拆开，从接单到交付，每一步 AI 怎么用，写得清清楚楚。 一、什么样的客户需要竞品分析？ 不是大公司。大公司有专门的市场部或数据分析团队。 找我的是这类人： 淘宝/拼多多开店的个体户，想知道同行是怎么定价、怎么描述商品的 刚起步的跨境电商卖家，对海外竞品完全不了解 想做小红书/抖音电商的新手，需要参考同类账号的打法 他们对价格敏感。一份报告收 300-800 元，他们愿意付，因为自己手动做要花好几天。 二、接单渠道和定价
帮小电商做竞品分析，我用 AI 一个月接了 5 单 阅读全文 →
想象一下这样的场景：当你还在睡觉，系统已经自动回复了深夜发来的客户咨询，根据对话内容生成了个性化报价单，并将邮件准时发送到了客户的收件箱。这听起来像是科幻电影里的情节，但在当下，借助AI与自动化工具的结合，这已经成为普通营销人也能实现的现实。 本文将拆解如何利用低代码工具，将ChatGPT等AI模型接入CRM、邮件或社交媒体后台，构建一个从线索获取到用户触达的全自动闭环。 一、 核心架构：触发器-AI-动作 任何自动化流程的核心逻辑都可以简化为“触发器（Trigger）-处理（AI）-动作（Action）”的三步闭环。 二、 实操步骤：零代码搭建 你不需要是程序员，通过像Make.com（原Integromat）、Zapier或Bardeen这类低代码工具，就能拖拽式完成搭建。以下是三个常见场景的落地教程： 场景1：社交媒体评论自动引流 场景2：邮件咨询自动生成报价单 场景3：CRM线索自动分类与培育 三、 避坑指南 搭建自动化获客系统，本质上是将人类从重复性的信息筛选和初级沟通中解放出来。通过低代码工具将AI模型与业务系统“缝合”，你不仅能实现7×24小时的不间断服务，更能让每一条线索在产生的瞬间就得到最及时、最精准的响应。 从今天开始，尝试构建你的第一个“触发器-AI-动作”流程，让AI成为你永不疲倦的数字销售助理。
💡 场景引导：这篇文章来自「AI技术选型」系列，侧重技术工具和框架的对比分析。如果你更关注具体业务场景怎么落地，建议从AI入门导航开始，找到与你行业匹配的实战内容。 字节跳动正式开源DeerFlow 2.0，这是一款“开箱即用”的超智能体运行时（Super Agent Harness），核心目标是解决AI Agent在生产落地阶段的各类工程化痛点。它并非需要手动组装的零散框架，而是内置了沙箱执行环境、长期记忆系统、技能系统、子代理调度等全套基础设施，用官方的话来概括就是“One harness, many hands”——一个框架，多只手协作。 DeerFlow 2.0的核心价值，在于重新定义了AI Agent的开发范式：它把开发者从“框架拼装工”的角色中解放出来，转变为“运行时设计者”。 为什么AI Agent不能只做简单LLM循环？
字节跳动开源DeerFlow 2.0 AI Agent运行时 阅读全文 →
在传统的企业管理逻辑中，战略规划往往意味着漫长的调研、昂贵的咨询费以及充满不确定性的落地。然而，在AI时代，这一流程正经历着范式转移。本文将拆解企业战略制定中最常见的三大困境，并提供一套利用AI工具在30分钟内生成高质量战略初稿的实操方法论。 一、 战略规划的三大核心困境 二、 AI工具的“降维打击”逻辑 AI在战略规划中的核心价值，在于其 高速的数据处理能力 和 多维度的关联分析能力 。它可以瞬间整合海量信息，并基于历史数据和算法模型，模拟出不同决策的可能结果。 三、 30分钟生成战略方案的实操SOP 以下是一套标准化的操作流程，以通用型AI工具（如Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o）为例： 步骤1：精准定义问题（0-5分钟） 这是最关键的一步。不要问AI“我的公司怎么做战略”，而要提供 约束条件 和 目标 。 步骤2：生成初始框架与数据填充（5-15分钟） AI会迅速输出一份结构化的报告。此时，你需要关注：
在大模型时代，产品经理的核心竞争力正从“文档撰写”向“需求拆解与Prompt工程”迁移。搭建一个具备用户故事生成、PRD结构化与文案优化能力的产品经理智能体，并非遥不可及。以下是一套基于大模型的落地教程，帮助你快速构建这一生产力工具。 第一步：用户故事生成器——锚定角色与场景 智能体生成高质量用户故事的关键，在于让AI理解“用户是谁”以及“用户在什么情境下产生需求”。 Prompt工程技巧： 案例： 第二步：PRD结构化引擎——规范逻辑与颗粒度 将用户故事转化为PRD（产品需求文档）是智能体的核心功能。这需要建立一套严格的结构化模板，约束AI的输出逻辑。 Prompt工程技巧： 案例： 第三步：文案优化器——适配语境与转化率 产品文案不仅是功能说明，更是用户体验的一部分。智能体需要具备根据不同场景（如App Store描述、Push通知、错误提示）调整语气和风格的能力。 Prompt工程技巧： 案例： 搭建产品经理智能体的本质，是将人类的专业知识（Domain
很多人在面对空白文档时，往往只有一个模糊的念头：“我想写一篇关于XX的文章”。这时候如果直接把这句话丢给AI，得到的通常是一篇泛泛而谈、毫无灵魂的“大路货”。 真正的AI使用高手，懂得在动笔前先做“减法”——不是减少内容，而是减少模糊性。你需要将那个混沌的念头，拆解为AI能够理解的“参数”。这就是 “结构化拆解法” 。 一、 拆解你的混沌念头 别指望AI能读懂你的潜意识。你需要像填问卷一样，把需求拆解成以下四个维度： 很多人混淆了“主题”和“观点”。 不要只说“年轻人”，要说“有焦虑的年轻人”。 AI擅长排列组合，但不擅长原创逻辑。你需要给它骨架。 AI生成的内容容易空泛，你的私货是关键。 二、 把拆解结果喂给AI 完成以上填空后，你就拥有了一份 “结构化提示词”
💡 场景引导：这篇文章来自「AI技术选型」系列，侧重技术工具和框架的对比分析。如果你更关注具体业务场景怎么落地，建议从AI入门导航开始，找到与你行业匹配的实战内容。 一、产品概述 BuildingAI是由BidingCC团队开发的企业级开源智能体(AI Agent)搭建平台，定位为AI应用的全栈式”底盘”，致力于为AI开发者、创业者和组织提供从能力构建到商业变现的全链路支持。它通过可视化配置界面（DIY模式），让用户无需编写复杂代码即可快速搭建具备完整AI能力和商业闭环的企业级应用，同时支持私有化部署与深度定制，完美解决”快速上线”与”企业合规”的核心诉求。 项目主页：https://buildingai.cc/ GitHub仓库：https://github.com/BidingCC/BuildingAI 开源协议：Apache License 2.0（完全开源，可商用，对商业应用友好） 技术栈：Vue 3 + NestJS，代码结构清晰，便于二次开发 二、核心能力与功能