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AI产品就像一台又一台新的老虎机，卖的是“未来更好的预期”，传播的是“我也可以”的信念，增长是靠模仿欲望驱动，留存依靠爆款功能和迁移成本（context）。
人类永远需要新的老虎机，从春节爆火的电玩城，堆币机就像快速版本的合约，从慧眼识珠发现BTC卖房梭哈到“一单5M”的meme币神话，从AI帮我干活到“我搭建了一个小龙虾一周在polymarket赚了100K”。
版本的更新越来越快。
核心叙事者定义一个新的叙事（XX赛道第一，颠覆创新）—布道（以前3个月才能XX，新模型XX）—实用教程（普通人拍出好莱坞大片）—用户fomo自传播我也拥有。
任何一个AI founder都应该模仿我们crypto的传播路径，针对不同目标用户的叙事，圈层人群的精细运营，了解fomo，定义fomo，传播fomo。（可以找我，做过很多爆款，也做过AI爆款产品的传播）
当然，最好的To C产品和最好的Meme一样，诞生即爆款。祝每一个founder都能做出一个无比顺畅自传播的爆款产品，那样的产品、一切渠道都不重要，都会为你折服。
人类永远需要新的老虎机，从春节爆火的电玩城，堆币机就像快速版本的合约，从慧眼识珠发现BTC卖房梭哈到“一单5M”的meme币神话，从AI帮我干活到“我搭建了一个小龙虾一周在polymarket赚了100K”。
版本的更新越来越快。
核心叙事者定义一个新的叙事（XX赛道第一，颠覆创新）—布道（以前3个月才能XX，新模型XX）—实用教程（普通人拍出好莱坞大片）—用户fomo自传播我也拥有。
任何一个AI founder都应该模仿我们crypto的传播路径，针对不同目标用户的叙事，圈层人群的精细运营，了解fomo，定义fomo，传播fomo。（可以找我，做过很多爆款，也做过AI爆款产品的传播）
当然，最好的To C产品和最好的Meme一样，诞生即爆款。祝每一个founder都能做出一个无比顺畅自传播的爆款产品，那样的产品、一切渠道都不重要，都会为你折服。
5 01
刚刚读了How Claude Code Use AI的文档，里面包含了一页内容：How growth marketing 的实践内容，结合推上其他的反应，最重要的收获有三点
1. 不管是什么级别的公司，AI 大大提高了创作的速度，能力，和团队产值，一个小团队可以做更多事情。在任何公司裁减mkt人员都是趋势。善于利用ai工具的mkt人才会成为新的招聘标准。
2. 投放优化的关键在于：能否把“素材/文案”快速转成足够多、足够快的实验。
3. 把复杂的工作流拆的够细，用不同的agent 代替具体的步骤，最重要的能力。当我们在说审美的时候，就是在讲判断的一致性，越复杂的工作就需要越高级的判断能力，但当下AI 能否在一致性做的好，主要取决于sop能不能拆分的够细。这是资深员工和初级员工的壁垒所在。
这篇内容有3个部分：
1）我对 Claude Code 营销团队增长方式的观察
2）结合我自己的业务实践, 现在哪些能做到哪些还不
3）建议所有 MKT 人必须尝试升级自己的工作流
1. Claude Code 营销团队是怎么用AI做增长的
一句话：把投放迭代拆成固定步骤，并尽量自动执行。
Top tip：怎么做？
建议 1：识别“有 API 的重复性任务”
他们强调要寻找那些“涉及重复操作、且工具本身有 API”的工作流，例如广告平台、设计工具、分析平台。
这些工作最适合自动化，也是 Claude Code 最能创造价值的地方。
建议 2：把复杂工作流拆成专门的子代理
不要试图用一个提示词或一个工作流解决所有事情，而是为具体任务创建独立代理。
他们举的例子是：标题 agent 与描述 agent 分开。
这样更容易排查问题，在复杂需求下输出质量也更稳定。
建议 3：编码前先充分规划提示词与流程
他们建议先用 Claude.ai 把整个工作流想清楚，让 Claude.ai 生成一份更全面的提示词与代码结构，再交给 Claude Code 落地。
同时，用“分步骤提示”替代“一次性要一个最终答案”，避免复杂任务把系统拖垮。
这个page 核心在说，优化投放的核心在于：能否快速把投放素材转化为足够多、足够快的实验。你的实验密度越高，你越能用数据而不是直觉做决策。AI 可以投放素材在投放素材生成，素材变体和实验结果的记录筛选升级上都有很好的作用。
2. 结合我自己的业务实践：把流程拆开，优先自动化重复工作
我去年主要帮助欧美团队在X 和海外媒体上进行推广，我们的服务范围包括写叙事和故事，找kol，官方账号的运营以及后续的持续追踪。
简单举例，找博主这一块儿
包括寻找，筛选，审核，检查内容，发布，追踪数据。
我们去年先实现了候选池的ai 自动更新，博主的核心字段：赛道、受众、最近的内容数据、历史合作 、表现优秀的内容 由ai 自动抓取更新。
其次在dm 博主上，也实现了自动化，现在正在做让小龙虾自动催发布和确认链接，数据记录和确认。
这一套流程，3-4个人的团队干完以前8-10人的活儿不夸张。
3. 所有mkt 人都应该尽快升级自己的工作
1）尽可能详细的梳理自己的工作sop
2）把产出变成实验，迭代速度放在第一优先级
3）把结果写会系统，让ai 持续学习，更了解你的偏好。
这会成为AI 时代营销人的基础能力。
1. 不管是什么级别的公司，AI 大大提高了创作的速度，能力，和团队产值，一个小团队可以做更多事情。在任何公司裁减mkt人员都是趋势。善于利用ai工具的mkt人才会成为新的招聘标准。
2. 投放优化的关键在于：能否把“素材/文案”快速转成足够多、足够快的实验。
3. 把复杂的工作流拆的够细，用不同的agent 代替具体的步骤，最重要的能力。当我们在说审美的时候，就是在讲判断的一致性，越复杂的工作就需要越高级的判断能力，但当下AI 能否在一致性做的好，主要取决于sop能不能拆分的够细。这是资深员工和初级员工的壁垒所在。
这篇内容有3个部分：
1）我对 Claude Code 营销团队增长方式的观察
2）结合我自己的业务实践, 现在哪些能做到哪些还不
3）建议所有 MKT 人必须尝试升级自己的工作流
1. Claude Code 营销团队是怎么用AI做增长的
一句话：把投放迭代拆成固定步骤，并尽量自动执行。
Top tip：怎么做？
建议 1：识别“有 API 的重复性任务”
他们强调要寻找那些“涉及重复操作、且工具本身有 API”的工作流，例如广告平台、设计工具、分析平台。
这些工作最适合自动化，也是 Claude Code 最能创造价值的地方。
建议 2：把复杂工作流拆成专门的子代理
不要试图用一个提示词或一个工作流解决所有事情，而是为具体任务创建独立代理。
他们举的例子是：标题 agent 与描述 agent 分开。
这样更容易排查问题，在复杂需求下输出质量也更稳定。
建议 3：编码前先充分规划提示词与流程
他们建议先用 Claude.ai 把整个工作流想清楚，让 Claude.ai 生成一份更全面的提示词与代码结构，再交给 Claude Code 落地。
同时，用“分步骤提示”替代“一次性要一个最终答案”，避免复杂任务把系统拖垮。
这个page 核心在说，优化投放的核心在于：能否快速把投放素材转化为足够多、足够快的实验。你的实验密度越高，你越能用数据而不是直觉做决策。AI 可以投放素材在投放素材生成，素材变体和实验结果的记录筛选升级上都有很好的作用。
2. 结合我自己的业务实践：把流程拆开，优先自动化重复工作
我去年主要帮助欧美团队在X 和海外媒体上进行推广，我们的服务范围包括写叙事和故事，找kol，官方账号的运营以及后续的持续追踪。
简单举例，找博主这一块儿
包括寻找，筛选，审核，检查内容，发布，追踪数据。
我们去年先实现了候选池的ai 自动更新，博主的核心字段：赛道、受众、最近的内容数据、历史合作 、表现优秀的内容 由ai 自动抓取更新。
其次在dm 博主上，也实现了自动化，现在正在做让小龙虾自动催发布和确认链接，数据记录和确认。
这一套流程，3-4个人的团队干完以前8-10人的活儿不夸张。
3. 所有mkt 人都应该尽快升级自己的工作
1）尽可能详细的梳理自己的工作sop
2）把产出变成实验，迭代速度放在第一优先级
3）把结果写会系统，让ai 持续学习，更了解你的偏好。
这会成为AI 时代营销人的基础能力。
5 01
大家都在说AI时代最重要的是审美，什么是审美呢？审美真的不可复制吗？ 当大家在说苹果人生和安卓人生的时候，说某个公司很有审美的时候，是在说什么呢？
我有一个暴论，审美并不会成为AI的瓶颈。只是需要让子弹飞一会儿。
先不说个人taste的文化性taste是怎么形成的，就说一个，审美并没有那么的千人千面，反而具有很强的一致性。比如大脑大概率就是更喜欢容易处理的图形，流畅的设计，比如每个人都有熟悉效应（你会发现你喜欢的消费品牌，歌手，音乐都会具有一致性），比如审美在人一生的年龄中也会逐渐趋于稳定。你觉得你非常不一样，但你消费的东西同时也有很多人在消费。
按照我过去的经验来看，当我们在说上面这些审美问题的时候，我们是在说具有一致性的高标准筛选规则。MKT agency提供的服务也是基于能更好的理解客户的标准并且产出高质量交付而开展的。
人年轻的时候不知道自己喜欢什么，试错，培养起来自己的审美，做越多的判断，不管每次判断你知不知道哪里不对，做多了正确的选择，你就会有一套反馈回路的积累。这个东西会指导你越来越熟悉的做正确的选择。那创始人也是这样。
比如说品牌早期过素材，就得是创始人（如果是他想出来的做这个东西的话）做决定，为什么说创始人是公司的灵魂呢？因为只有创始人掌握的信息是最全面的，积累的验证回路是最多的，所以更大概率做出更偏向于正确的那个决定。
那创始人是怎么做决策的呢？
世界上有两种人，一种是把两个不相关的东西结合在一起创造出一个新的东西，一种新的美学。connect dots！比如乔布斯把Dieter Rams的美学带进苹果。这种创新的美学从出现到理解到学习要模仿，就很难。
还有一种，就是模仿，有一些对标的公司，比对标的公司做的更好一点。判断标准也很参考同行。
现在AI很难自己把两个不相关的Dots联系起来说，我觉得这个很有趣！我来试试看。但把已经有的企业文化/审美，一致性做的更好，还是很有希望的。记忆更多，上下文更好，agent做的决策更多，反馈更多，你的agent教我的agent，不得比领导你找我聊我快？就算做AB test，都能做成AG test。
审美这个事情当下AI做的不咋滴，因为只会被动思考。但我感觉以后肯定不会是瓶颈啊。
我有一个暴论，审美并不会成为AI的瓶颈。只是需要让子弹飞一会儿。
先不说个人taste的文化性taste是怎么形成的，就说一个，审美并没有那么的千人千面，反而具有很强的一致性。比如大脑大概率就是更喜欢容易处理的图形，流畅的设计，比如每个人都有熟悉效应（你会发现你喜欢的消费品牌，歌手，音乐都会具有一致性），比如审美在人一生的年龄中也会逐渐趋于稳定。你觉得你非常不一样，但你消费的东西同时也有很多人在消费。
按照我过去的经验来看，当我们在说上面这些审美问题的时候，我们是在说具有一致性的高标准筛选规则。MKT agency提供的服务也是基于能更好的理解客户的标准并且产出高质量交付而开展的。
人年轻的时候不知道自己喜欢什么，试错，培养起来自己的审美，做越多的判断，不管每次判断你知不知道哪里不对，做多了正确的选择，你就会有一套反馈回路的积累。这个东西会指导你越来越熟悉的做正确的选择。那创始人也是这样。
比如说品牌早期过素材，就得是创始人（如果是他想出来的做这个东西的话）做决定，为什么说创始人是公司的灵魂呢？因为只有创始人掌握的信息是最全面的，积累的验证回路是最多的，所以更大概率做出更偏向于正确的那个决定。
那创始人是怎么做决策的呢？
世界上有两种人，一种是把两个不相关的东西结合在一起创造出一个新的东西，一种新的美学。connect dots！比如乔布斯把Dieter Rams的美学带进苹果。这种创新的美学从出现到理解到学习要模仿，就很难。
还有一种，就是模仿，有一些对标的公司，比对标的公司做的更好一点。判断标准也很参考同行。
现在AI很难自己把两个不相关的Dots联系起来说，我觉得这个很有趣！我来试试看。但把已经有的企业文化/审美，一致性做的更好，还是很有希望的。记忆更多，上下文更好，agent做的决策更多，反馈更多，你的agent教我的agent，不得比领导你找我聊我快？就算做AB test，都能做成AG test。
审美这个事情当下AI做的不咋滴，因为只会被动思考。但我感觉以后肯定不会是瓶颈啊。
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