运营的日常

一个写作者，为了几块钱，就在标题里说“团队解散了”，让读者因为关心而点进来，欺骗读者，真的很不好。

我是不太理解，发过这类标题的作者，到底是怎么想的。

自认为这一篇内容非常有价值，做一个流量站和做一个有商业转化的站还是很不一样的，希望对大家有启发 🙌

第一个商单猝不及防的降临了🤔
迅速让AI做了个调研像模像样写了个刊例价
只不过带宽有限感觉一个月撑死接2个😭
（但是还是感谢金主妈妈们的信任！！）

最近很明显的感受是：
自己下场做内容➕渠道分发
在辅导项目做咨询的时候会更有手感
（包括自己做的小产品analook.com 目前322个注册用户，235个激活用户，522次报告调用）
这些都会帮助我对AARRR的漏斗更有体感
同时也对产品内/外运营的链路理解的更加清晰

总之，都在持续学习的路上
虽然累，但是偶尔回顾，也会看到自己的进步和成长💫

这个截图主要是想展示最后一句话：“两位方便的话补充一句话说明（这条 Post 是关于什么的），我更新进去，方便大家判断要不要互动互关～”

太像真人运营会说的话的，而且语气完全没有 AI 味儿，DeepSeek 真牛

我的小红书属于无心插柳柳成荫了

受不了大家磨磨唧唧地更新了 直接到广州来盯着写 果然 很快就搞定了
有时候大家就是想得太多太多太多了
其实获客真的可以很简单的
1️⃣太多人总是想着要做出优质内容 要创新 要突破自我
但其实我们的目的是要成交 要用户下单 要用户来加你
有时候一篇你划过n次但随手丢到一边的粗暴引流文比你琢磨8小时写出来的深度观点更容易带来成交

2️⃣很多人害怕内容数据不好
但实则每天发一篇 一个月总能发出五六篇可以带来成交的内容 比你内耗然后三四天才发一篇 roi要高得多

现在我已直接开始约客户给她们代写了
有时候自己写比教大家写要快太多 [骷髅]
教大家写 感觉一大半的时间是在说服…

记录下本周最好笑的事情
前同事：你现在改行做新媒体了啊？
现同事 1：你是产品营销吗？mkt 那种？
现同事 2:你们采购招聘面试是不是很难啊？

我：•ᴗ•💧我不做新媒体不懂营销不是采购，只是什么都干一点

提示词和Skill的本质区别，很多大V都没讲明白（附Skills制作流程）。
一个真正能用的Skill长什么样，今天说清楚
测试200个AI Skills后，我发现了一个残酷真相，市面上大部分AI技能包，大部分是换皮提示词的玩具。

我测试了市面上几百个Skills，发现大部分都没什么用，这个数据是经过我实际操作验证后得出的，并非信口开河。
那提示词和Skill有什么区别，

【1】简单说吧，提示词就是每次跟AI聊天时临时用的指令，下次再用还要重新复制粘贴或者靠记性输入。
Skills不一样，它有完整文件夹结构，里面有指令、脚本什么的。
最核心的区别在生命周期上，提示词就管这一次聊天，Skill是系统层面的，能反复调用。
【2】Skill能调用外部工具，提示词做不到这点。
那一个标准的Skill目录结构是怎样的？
【1】要包含一个名为SKILL.md的文件，这个文件是整个技能的核心，
并且文件分为两部分，上半部分是采用YAML格式的元数据，其中记录着名字、描述以及触发条件等内容，
且下半部分是具体的执行指令，用Markdown格式详细写明每一步应当去做的事情。
【2】另外除了主文件之外，还存在三个可供选择的文件夹，
scripts文件夹用来放置可执行的脚本，像是Python或者Bash这类脚本，还有references文件夹用于存放参考文档，例如API规范或者编码规范之类的文档，assets文件夹是用来存放模板和静态资源的地方。
为什么90%左右的Skills是玩具或者半成品，我分析之后发现主要存在3个原因。
【1】作者仅仅把一段提示词换了个形式作成skills，并且没有任何脚本以及工具调用的操作；
【2】另外description写得十分笼统， 使AI根本无法辨别何时该触发这个技能；
【3】还有没有与Agent配合使用，
Skills真正的价值体现在渐进式的加载方面，
其实判断一个Skill值不值得用，有三个要点。
【1】看有没有scripts文件夹，里面有没有能运行的脚本。
【2】看description有没有把所有触发场景都列全。
【3】看主文件是不是在500行内，详细内容是不是拆分到references里，
如果这三条都不满足的话，那么很可能是换了个皮的提示词。
我也分享一下做一个Skill的方法和步骤：

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Skill目录结构：
skill-name/
├── SKILL.md ← 必需文件：元数据 + 执行指令
├── scripts/ ← 可选：可执行脚本
│ ├── validate.py
│ └── fetch_data.sh
├── references/ ← 可选：参考文档
│ ├── api-spec.md
│ └── coding-style.md
└── assets/ ← 可选：模板和静态资源
├── template.md
└── schema.json
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SKILL.md文件结构：
---
name: contentany skill tools
author：contentany 熊叔的茅草屋
description: >-
这个技能的作用是什么，以及什么时候应该触发它。
当用户提到XX或者要求做YY时激活。
license: Apache-2.0
allowed-tools: shell read_file
---

# 技能名称

## 执行步骤
1. 第一步做什么
2. 第二步做什么
3. 第三步做什么

## 注意事项
- 边界情况处理
- 错误处理逻辑

## 引用资源
- 详细API规范见 references/api-spec.md
- 代码模板见 assets/template.md

执行流程图
-----
用户输入任务
↓
Agent扫描所有Skill的description（Level 1）
↓
匹配到某个Skill → 加载完整SKILL.md（Level 2）
↓
按指令执行 → 需要时读取references或运行scripts（Level 3）
↓
返回结果

我的 Agent 工作台
不知道是否有人能 get 我的强迫症

最近和一些项目方开会
发现很多团队还没把AI应用到日常内容运营的生产流程中
正好让Cola帮我总结了一下最近的推特爆款数据↓
感觉还不赖

核心要点：一定要Pua你的AI！
喂给AI足够多上下文context，监督AI写数据日报
并及时迭代
今天我刚更新了Twitter自动运营的skills，有需要的朋友们自取：gingiris.tools

如果需要用Cola的朋友们！
【Cola的邀请码】
⭐：IRIS-GXK4NF9E
（我现在推特/公众号80%自动运营基本都用的Cola，主要是上下文喂的足够多）
（应该用其他Agent工具🛠️也可）