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如何利用AI挣到20万？——一个真实AI创业者的故事
其实前两天我在听一个AI圈子的线上分享，主讲人叫酷恩，是个80后，济南人，说实话我之前完全不认识他。结果这一场讲了快两个小时，内容完全没照着PPT念，全程即兴输出，信息量爆炸。听完我就觉得，这种有血有肉的真实经历，太适合写下来分享一下了。
[图片]
1. 从桌游到AI创业，人生就像开盲盒
酷恩其实不是一开始就做AI的。他80后，济南人，小时候家里就给买了电脑，喜欢折腾，但说自己编程水平一直一般。
第一份正式工作是网络安全公司，那会儿全国做网络安全的公司都不多，他能进去，靠的是对技术的兴趣和自学。工资在当时也算高了，5000块底薪，年终还有2万奖金。但他干了一年多，发现自己不喜欢天天对着电脑，性格外向，想和人打交道。
于是辞职创业，开桌游店。那时候桌游刚刚火起来，三国杀、狼人杀、卡坦岛这些还都是新鲜玩意。他在济南泉乐坊开了第一家桌游店，面积不到100平，但每到周末爆满，楼梯上都有人坐着玩。生意好得让他信心爆棚，觉得创业原来真能赚到钱。
但是店面生意毕竟有天花板，场地有限。于是他又琢磨着做销售，直接卖三国杀桌游，和北京、杭州的团队合作，最后做到了三国杀渠道总监，甚至自己和小伙伴还做出了“欢乐坊”系列桌游，销量全国第二。三国杀母公司后来把他们整个团队收编了。
后来因为成家、孩子，回济南开剧本杀店。五家直营店，加盟店也不少。结果疫情来了，线下行业一夜归零，所有店都倒闭，线上天猫店也受影响。
转折点在于疫情期间，他宅在家里，开始关注NFT和AI，想办法转型。
---
2. NFT项目：砸了30万，收获了经验
疫情期间，NFT火得一塌糊涂。酷恩看到周杰伦NFT头像能卖1-2个以太坊（一万多人民币），心里直犯嘀咕：“这画得也一般，怎么能卖这么贵？”
于是他决定自己也搞一个NFT项目。具体是怎么做的？
2.1 拉团队、定主题
- 找了几个靠谱的朋友，一起商量做“80个三国人物NFT”。
- 不能用三国杀原画，只能自己请画师，全部原创。
- 任务分工：有人负责画画，有人负责项目管理、社区运营，有人管财务。
2.2 画图、做组件
- 每个人物要画不同的表情、衣服、头饰、配件，做成“组件”，这样AI或者程序可以随机组合，生成上千上万种不同的头像。
- 画师多线作战，管理上很费劲。酷恩负责用Excel表格分配任务，谁画哪个人物、哪一套表情，天天对着表格催进度。
- 两个月不到，花了三十多万，终于画完了5000多套三国人物NFT。
2.3 运营社区、上线OpenSea
- 在Discord建群，做项目白皮书，和粉丝互动，讲解项目规划。
- NFT上线OpenSea，主打以太坊链，定价也是1-2个ETH一张。
- 现实很骨感，NFT卖得一般，没赚到钱，但整个流程把NFT的玩法、社区运营、区块链技术都学了一遍。
2.4 复盘
- 他坦言：“如果Midjourney早点出来，我都不用花钱请画师了，AI几天就能出完。”
- 这次经历虽然亏了钱，但让他明白了AI在内容生产上的巨大优势，也为后面做AI头像打下了基础。
---
3. AI头像生意：一年赚了20万，秘诀其实很“土”
NFT项目虽然没赚到钱，但酷恩并没有放弃。他开始关注AI绘画工具，尤其是Midjourney的能力。
3.1 发现商机
- 有一天刷抖音，看到有人用PS给别人做生肖头像，直播收小礼物，一单几块钱。
- 他觉得AI画得比手工好看多了，为什么不试试用AI批量做头像？
3.2 工具准备
- 开通Midjourney会员，研究各种提示词、画风。
- 还买了个自动挂机工具，可以让Midjourney批量生成头像，不用人工一个个点。
3.3 设计产品
- 主打“十二生肖头像”，比如属虎的画只属于你的“黑金虎”、可爱虎、国潮虎等。
- 每个头像配上客户的名字（比如“酷恩”），让客户有归属感。
3.4 测试市场
- 抖音直播：展示AI画的生肖头像，观众下单，自己用AI当天出几十张，客户选喜欢的，收小礼物。
- 小红书：每天发三组不同风格的头像，配上文案，吸引用户评论、私信。
3.5 订单转化
- 客户私信后，酷恩用Midjourney给客户定制20张不同风格的头像，加水印发过去让客户挑。
- 原本客户只想买1张，结果看到20张都很好看，往往多买几张。酷恩顺势推出“多买优惠套餐”。
- 一开始定价39元，后来涨到98元。即使涨价，客户依然愿意买。
3.6 复盘和升级
- 测流量：用小红书数据分析，找出最受欢迎的画风，持续推爆款，淘汰冷门风格。
- 运营账号：小红书账号长期挂着，哪怕不怎么更新，依然有客户找上门。
- 现在AI技术升级了，有了画风迁移、人脸一致性，产品还能不断迭代。
3.7 真实成果
- 一年时间，靠AI头像赚了20万，平均每月一两万，几乎全是自动化流水线。
4. 流量密码：AI+平台+数据反馈，测出高流量画风
酷恩说，AI画头像能赚20万，秘诀其实不在“画”，而在“流量”和“选品”。他的方法是这样：
4.1 AI批量生成画风
- 工具选择：他用的是Midjourney（MJ），这是一个AI绘画工具，输入一句描述，几秒就能出一组图。
- 提示词写法：比如“亚洲可爱女孩，十二生肖，插画风格，高清”，再加上MJ的随机风格命令（比如--style random），让AI每次都出点新东西。
- 自动化生成：他还买了一个小工具，可以让MJ自动批量生成，比如设定好关键词、风格，自动挂机一天能出几百张头像。
4.2 小红书/抖音测流量
- 内容发布：每天在小红书发3组不同风格的头像，每组都配上文案，比如“黑金虎头像，适合属虎的你”、“国潮风生肖头像”等。
- 流量监控：发出去后，第二天就看数据：哪个风格点赞高、收藏多、评论多，就说明受欢迎。
- 风格筛选：比如发了9组，发现“国潮风虎头像”点赞最多，那就连续几天都发这个风格，同时继续测试新风格。
- 复测验证：过几个月再用老爆款风格发一轮，发现流量还高，说明这个画风在小红书一直受欢迎。
4.3 变现流程
- 引导私聊：在小红书上，感兴趣的用户会评论、私信，问能不能定制自己的头像。
- 定价与交付：一开始定价39元一个，后来涨到98元。客户下单后，他用MJ给客户定制，通常会一次性生成20张不同风格的头像，加水印发给客户挑选。
- 二次销售：客户往往会觉得多张都好看，最后多买几张。比如本来想买1张，最后买了3张，酷恩还会给套餐价。
4.4 经验小结
- 高流量画风有共性：比如国潮、二次元、可爱风，尤其是生肖、星座、情侣头像这些题材，用户粘性高，复购率高。
- 内容测试比“自我感觉”重要：不是自己觉得好看就行，一定要用平台数据说话。
- 自动化、批量化是关键：AI自动生成+批量测流量，效率极高，能快速发现市场需求。
---
5. AI变现不止一种：ToB培训、企业咨询、AI智能体
5.1 ToB培训——给企业做AI讲师
- 客户来源：最初是被朋友介绍去济南的图书馆、法院、国企讲AI课。
- 讲课内容：比如DeepSeek、ChatGPT、AI绘画的实际应用，怎么提升办公效率、怎么用AI做内容、怎么用AI自动写材料等。
- 课酬标准：夜校500元一节（1.5小时），企业内训2000元/小时，甚至更高。
- 准备流程：提前和客户对接需求，定制讲义和案例，现场演示AI工具，让学员现场提问互动。
- 经验总结：ToB培训收入不算爆炸，但能积累人脉和口碑，后续还能接到更多企业咨询单。
5.2 企业AI咨询赋能
- 项目流程：
1. 业务梳理：进公司先和各部门聊业务流程，比如咨询公司怎么获取线索、怎么分配客户、销售怎么跟进。
2. 痛点分析：发现新员工留存客户的能力差，老员工转化率高。
3. AI赋能方案：用AI做“虚拟客户”或“AI陪练”，让新销售先跟AI练习对话，AI根据优秀员工的历史对话自动评分，达标后才能上岗。
4. 智能体开发：用大模型写提示词，搭建简单的文本/语音模拟系统，实际应用中不断优化。
5. 效果评估：数据对比AI陪练前后，新员工转化率提升多少，再不断调整AI脚本。
- 收入模式：按项目收费，也有按小时/天结算咨询费。
5.3 AI智能体应用
酷恩还分享了两个有意思的AI智能体项目：
- 婚恋聊天AI：为婚恋公司做“男会员AI分身”，自动和女会员聊天，记录女方兴趣、性格、亲密度，自动判断什么时候适合提出约会请求。全流程自动，男会员只需看报告。
- 售楼AI助手：为售楼小姐做“微信分身”，自动和客户聊天，筛选意向，记录客户关注点，到达一定“亲密度”再人工接手。
这些项目，技术难度比头像高，但一旦做出来，变现能力很强。
---
6. 创业心态：不怕踩坑，敢于试错，持续学习
- 酷恩说自己不是技术大牛，编程一般，但敢试错。NFT项目砸了30万，没赚到钱，但学会了“什么能省事、什么不能省事”。
- 做AI头像，最开始也没想过能赚20万，就是不断试、不断测，发现流量高就加大力度。
- 培训、咨询、做AI智能体，每一步都不是一帆风顺，但他愿意去学、去问、去做。
- 他说：“AI能帮你省90%的机械活，最后10%的灵魂和判断，还是靠人。”这句话特别有共鸣。
---
7. 我的感受和启发
- AI是“放大镜”：你会点设计、会点内容、会点市场，AI能让你效率提升10倍、100倍。
- 赚钱不是靠“高大上”，而是靠“落地”：酷恩的头像生意、ToB咨询、AI智能体，都是围绕真实需求和场景落地的。
- 流量和数据才是真正的“老师”：你自己觉得好没用，要市场觉得好。用AI批量出图+小红书/抖音测流量，这种方法论值得所有内容创业者学习。
- 行动力比啥都重要：别等会了，别等完美了，先做起来，边做边学，边学边赚。
---
总结
酷恩的经历告诉我们，AI时代，普通人也能用AI工具，找到自己的变现路径。无论你是内容创作者、企业员工、还是创业者，只要你敢试、会用AI、懂得测流量，哪怕不会编程，也能靠AI赚到钱。
你有什么AI变现的想法或者疑问？欢迎留言一起讨论！
其实前两天我在听一个AI圈子的线上分享，主讲人叫酷恩，是个80后，济南人，说实话我之前完全不认识他。结果这一场讲了快两个小时，内容完全没照着PPT念，全程即兴输出，信息量爆炸。听完我就觉得，这种有血有肉的真实经历，太适合写下来分享一下了。
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1. 从桌游到AI创业，人生就像开盲盒
酷恩其实不是一开始就做AI的。他80后，济南人，小时候家里就给买了电脑，喜欢折腾，但说自己编程水平一直一般。
第一份正式工作是网络安全公司，那会儿全国做网络安全的公司都不多，他能进去，靠的是对技术的兴趣和自学。工资在当时也算高了，5000块底薪，年终还有2万奖金。但他干了一年多，发现自己不喜欢天天对着电脑，性格外向，想和人打交道。
于是辞职创业，开桌游店。那时候桌游刚刚火起来，三国杀、狼人杀、卡坦岛这些还都是新鲜玩意。他在济南泉乐坊开了第一家桌游店，面积不到100平，但每到周末爆满，楼梯上都有人坐着玩。生意好得让他信心爆棚，觉得创业原来真能赚到钱。
但是店面生意毕竟有天花板，场地有限。于是他又琢磨着做销售，直接卖三国杀桌游，和北京、杭州的团队合作，最后做到了三国杀渠道总监，甚至自己和小伙伴还做出了“欢乐坊”系列桌游，销量全国第二。三国杀母公司后来把他们整个团队收编了。
后来因为成家、孩子，回济南开剧本杀店。五家直营店，加盟店也不少。结果疫情来了，线下行业一夜归零，所有店都倒闭，线上天猫店也受影响。
转折点在于疫情期间，他宅在家里，开始关注NFT和AI，想办法转型。
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2. NFT项目：砸了30万，收获了经验
疫情期间，NFT火得一塌糊涂。酷恩看到周杰伦NFT头像能卖1-2个以太坊（一万多人民币），心里直犯嘀咕：“这画得也一般，怎么能卖这么贵？”
于是他决定自己也搞一个NFT项目。具体是怎么做的？
2.1 拉团队、定主题
- 找了几个靠谱的朋友，一起商量做“80个三国人物NFT”。
- 不能用三国杀原画，只能自己请画师，全部原创。
- 任务分工：有人负责画画，有人负责项目管理、社区运营，有人管财务。
2.2 画图、做组件
- 每个人物要画不同的表情、衣服、头饰、配件，做成“组件”，这样AI或者程序可以随机组合，生成上千上万种不同的头像。
- 画师多线作战，管理上很费劲。酷恩负责用Excel表格分配任务，谁画哪个人物、哪一套表情，天天对着表格催进度。
- 两个月不到，花了三十多万，终于画完了5000多套三国人物NFT。
2.3 运营社区、上线OpenSea
- 在Discord建群，做项目白皮书，和粉丝互动，讲解项目规划。
- NFT上线OpenSea，主打以太坊链，定价也是1-2个ETH一张。
- 现实很骨感，NFT卖得一般，没赚到钱，但整个流程把NFT的玩法、社区运营、区块链技术都学了一遍。
2.4 复盘
- 他坦言：“如果Midjourney早点出来，我都不用花钱请画师了，AI几天就能出完。”
- 这次经历虽然亏了钱，但让他明白了AI在内容生产上的巨大优势，也为后面做AI头像打下了基础。
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3. AI头像生意：一年赚了20万，秘诀其实很“土”
NFT项目虽然没赚到钱，但酷恩并没有放弃。他开始关注AI绘画工具，尤其是Midjourney的能力。
3.1 发现商机
- 有一天刷抖音，看到有人用PS给别人做生肖头像，直播收小礼物，一单几块钱。
- 他觉得AI画得比手工好看多了，为什么不试试用AI批量做头像？
3.2 工具准备
- 开通Midjourney会员，研究各种提示词、画风。
- 还买了个自动挂机工具，可以让Midjourney批量生成头像，不用人工一个个点。
3.3 设计产品
- 主打“十二生肖头像”，比如属虎的画只属于你的“黑金虎”、可爱虎、国潮虎等。
- 每个头像配上客户的名字（比如“酷恩”），让客户有归属感。
3.4 测试市场
- 抖音直播：展示AI画的生肖头像，观众下单，自己用AI当天出几十张，客户选喜欢的，收小礼物。
- 小红书：每天发三组不同风格的头像，配上文案，吸引用户评论、私信。
3.5 订单转化
- 客户私信后，酷恩用Midjourney给客户定制20张不同风格的头像，加水印发过去让客户挑。
- 原本客户只想买1张，结果看到20张都很好看，往往多买几张。酷恩顺势推出“多买优惠套餐”。
- 一开始定价39元，后来涨到98元。即使涨价，客户依然愿意买。
3.6 复盘和升级
- 测流量：用小红书数据分析，找出最受欢迎的画风，持续推爆款，淘汰冷门风格。
- 运营账号：小红书账号长期挂着，哪怕不怎么更新，依然有客户找上门。
- 现在AI技术升级了，有了画风迁移、人脸一致性，产品还能不断迭代。
3.7 真实成果
- 一年时间，靠AI头像赚了20万，平均每月一两万，几乎全是自动化流水线。
4. 流量密码：AI+平台+数据反馈，测出高流量画风
酷恩说，AI画头像能赚20万，秘诀其实不在“画”，而在“流量”和“选品”。他的方法是这样：
4.1 AI批量生成画风
- 工具选择：他用的是Midjourney（MJ），这是一个AI绘画工具，输入一句描述，几秒就能出一组图。
- 提示词写法：比如“亚洲可爱女孩，十二生肖，插画风格，高清”，再加上MJ的随机风格命令（比如--style random），让AI每次都出点新东西。
- 自动化生成：他还买了一个小工具，可以让MJ自动批量生成，比如设定好关键词、风格，自动挂机一天能出几百张头像。
4.2 小红书/抖音测流量
- 内容发布：每天在小红书发3组不同风格的头像，每组都配上文案，比如“黑金虎头像，适合属虎的你”、“国潮风生肖头像”等。
- 流量监控：发出去后，第二天就看数据：哪个风格点赞高、收藏多、评论多，就说明受欢迎。
- 风格筛选：比如发了9组，发现“国潮风虎头像”点赞最多，那就连续几天都发这个风格，同时继续测试新风格。
- 复测验证：过几个月再用老爆款风格发一轮，发现流量还高，说明这个画风在小红书一直受欢迎。
4.3 变现流程
- 引导私聊：在小红书上，感兴趣的用户会评论、私信，问能不能定制自己的头像。
- 定价与交付：一开始定价39元一个，后来涨到98元。客户下单后，他用MJ给客户定制，通常会一次性生成20张不同风格的头像，加水印发给客户挑选。
- 二次销售：客户往往会觉得多张都好看，最后多买几张。比如本来想买1张，最后买了3张，酷恩还会给套餐价。
4.4 经验小结
- 高流量画风有共性：比如国潮、二次元、可爱风，尤其是生肖、星座、情侣头像这些题材，用户粘性高，复购率高。
- 内容测试比“自我感觉”重要：不是自己觉得好看就行，一定要用平台数据说话。
- 自动化、批量化是关键：AI自动生成+批量测流量，效率极高，能快速发现市场需求。
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5. AI变现不止一种：ToB培训、企业咨询、AI智能体
5.1 ToB培训——给企业做AI讲师
- 客户来源：最初是被朋友介绍去济南的图书馆、法院、国企讲AI课。
- 讲课内容：比如DeepSeek、ChatGPT、AI绘画的实际应用，怎么提升办公效率、怎么用AI做内容、怎么用AI自动写材料等。
- 课酬标准：夜校500元一节（1.5小时），企业内训2000元/小时，甚至更高。
- 准备流程：提前和客户对接需求，定制讲义和案例，现场演示AI工具，让学员现场提问互动。
- 经验总结：ToB培训收入不算爆炸，但能积累人脉和口碑，后续还能接到更多企业咨询单。
5.2 企业AI咨询赋能
- 项目流程：
1. 业务梳理：进公司先和各部门聊业务流程，比如咨询公司怎么获取线索、怎么分配客户、销售怎么跟进。
2. 痛点分析：发现新员工留存客户的能力差，老员工转化率高。
3. AI赋能方案：用AI做“虚拟客户”或“AI陪练”，让新销售先跟AI练习对话，AI根据优秀员工的历史对话自动评分，达标后才能上岗。
4. 智能体开发：用大模型写提示词，搭建简单的文本/语音模拟系统，实际应用中不断优化。
5. 效果评估：数据对比AI陪练前后，新员工转化率提升多少，再不断调整AI脚本。
- 收入模式：按项目收费，也有按小时/天结算咨询费。
5.3 AI智能体应用
酷恩还分享了两个有意思的AI智能体项目：
- 婚恋聊天AI：为婚恋公司做“男会员AI分身”，自动和女会员聊天，记录女方兴趣、性格、亲密度，自动判断什么时候适合提出约会请求。全流程自动，男会员只需看报告。
- 售楼AI助手：为售楼小姐做“微信分身”，自动和客户聊天，筛选意向，记录客户关注点，到达一定“亲密度”再人工接手。
这些项目，技术难度比头像高，但一旦做出来，变现能力很强。
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6. 创业心态：不怕踩坑，敢于试错，持续学习
- 酷恩说自己不是技术大牛，编程一般，但敢试错。NFT项目砸了30万，没赚到钱，但学会了“什么能省事、什么不能省事”。
- 做AI头像，最开始也没想过能赚20万，就是不断试、不断测，发现流量高就加大力度。
- 培训、咨询、做AI智能体，每一步都不是一帆风顺，但他愿意去学、去问、去做。
- 他说：“AI能帮你省90%的机械活，最后10%的灵魂和判断，还是靠人。”这句话特别有共鸣。
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7. 我的感受和启发
- AI是“放大镜”：你会点设计、会点内容、会点市场，AI能让你效率提升10倍、100倍。
- 赚钱不是靠“高大上”，而是靠“落地”：酷恩的头像生意、ToB咨询、AI智能体，都是围绕真实需求和场景落地的。
- 流量和数据才是真正的“老师”：你自己觉得好没用，要市场觉得好。用AI批量出图+小红书/抖音测流量，这种方法论值得所有内容创业者学习。
- 行动力比啥都重要：别等会了，别等完美了，先做起来，边做边学，边学边赚。
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总结
酷恩的经历告诉我们，AI时代，普通人也能用AI工具，找到自己的变现路径。无论你是内容创作者、企业员工、还是创业者，只要你敢试、会用AI、懂得测流量，哪怕不会编程，也能靠AI赚到钱。
你有什么AI变现的想法或者疑问？欢迎留言一起讨论！
2 14
分享一个懒人提示词技巧：
AI的核心需求——明确的核心目标+清晰的场景边界
因此提示词应该是：
优化提示词：「这里写你的口语化提示词」
进阶玩法：
请你不要执行接下来的任务。你现在的身份是世界顶级的提示工程专家，请仔细阅读我提供的【初始提示词】，并从清晰度、专业度、结构化、模型适应性四个维度进行批判性优化。请仅输出优化后的提示词内容，并用 ``` 包裹起来。
具体可以看链接
AI的核心需求——明确的核心目标+清晰的场景边界
因此提示词应该是：
优化提示词：「这里写你的口语化提示词」
进阶玩法：
请你不要执行接下来的任务。你现在的身份是世界顶级的提示工程专家，请仔细阅读我提供的【初始提示词】，并从清晰度、专业度、结构化、模型适应性四个维度进行批判性优化。请仅输出优化后的提示词内容，并用 ``` 包裹起来。
具体可以看链接
https://ai.feishu.cn/wiki/OKvFwmmaIiBlPYkDGo3c8Z0EnCE
0 01
最近看到一档播客，主角是 Gamma 的 CEO Grant Lee。说实话，看完之后脑子里就一个词——戏剧性。你能想象吗？一家做“AI演示和网页设计工具”的公司，从一开始被投资人当面骂成“史上最蠢的点子”，到两年后做到年收入一亿美元，估值超二十亿美金。这中间的每一步，都是跌跌撞撞、咬牙坚持和无数小聪明堆出来的。
这故事太有代表性了，尤其对现在所有还在苦苦寻找产品市场匹配、还在为增长焦虑的创业者们。咱们就照着 Grant 的讲述，拆一拆 Gamma 是怎么从“最傻的点子”一路打怪升级到 AI 赛道的超级玩家。
01
“你这是我听过最蠢的点子”——Gamma 的起点
故事一开头，就是一记重锤。2020 年，疫情最猛的时候，Grant 和团队开始做 Gamma。那会儿他还住在伦敦，两个小孩，晚上等孩子睡了，自己钻到厨房和洗衣房之间的小角落，对着 Zoom 开始一场场融资路演。Pitch 到第三家投资人，Grant 还挺有自信，讲完觉得自己表现不错。
结果，投资人停顿了一下，来了句：“这是我听过最蠢的点子。不光在跟巨头对着干，而且你面对的还是那些拥有超级分发能力的巨头。你们根本不可能成功。”
Grant 都愣了，脑袋嗡嗡的，还没来得及反驳，对方 Zoom 直接挂了。你说这场面，搁谁谁不自闭？但他没时间难过，下一场 Pitch 马上开始。那一瞬间，他反而冷静下来想：也许人家说的有点道理，这行真的很难进，要想活下来，增长必须得死磕。
这就是 Gamma 的起点——被否定，被质疑，但没有躺平。
02
产品市场匹配：虚假高潮后的“二次创业”
很多创业者都以为，产品上线、Product Hunt 拿了“日/周/月度产品”大奖，用户激增，就是 PMF 了。Gamma 也经历了这波高潮。2022年8月，首次公测上线，Product Hunt 连拿三冠，团队都觉得“我们要起飞了”。
但现实很快打脸：用户数冲高后迅速回落，增长曲线变平。每天还是有新用户注册，但明显缺乏自传播和口碑裂变。Grant 说得很直白：“我们差点骗了自己，以为这就是产品市场匹配。”
怎么办？团队当机立断，“All hands on deck”，所有人把精力都投到一个目标：让新用户进入产品的前30秒“有魔法感”。就是那种一上手就想安利给朋友的体验。为了这个目标，他们花了三四个月，彻底重做了新手引导和产品体验，并把 AI 深度融进每个 onboarding 流程。
2023年3月，重磅上线。结果一夜之间，注册量从每天几百到几千、几万，纯靠口碑和自传播，产品自己在长大。这才是真正的 PMF——不用砸广告，用户自己会拉新。
比喻一下：创业就像开餐馆，不是你菜做得花哨、开业请了大V站台、朋友圈刷屏就行，而是顾客吃完会不会主动安利给朋友。没这口碑，你只是昙花一现。
03
创始人主导的增长打法：一切从“说人话”开始
Gamma 的增长，完全是“创始人主导型”。这点特别有意思。Grant 说，最早的用户，都是他一个个打电话、视频会议手把手教会的。不是让大V照本宣科地念广告词，而是让每个微型影响者（micro-influencer）用他们自己的语言和故事去讲 Gamma。
这里有个超级重要的认知误区：大多数人做 influencer marketing 都走偏了，只盯着百万粉大V，给脚本、塞钱，结果内容看起来就是一条生硬的广告，没人信。Gamma 则是反其道而行之，重点找那些小众但垂直、用户信任感极强的微影响者，比如老师、顾问、内容创作者，让他们真心用产品、真心分享体验。
Grant 甚至把 onboarding influencer 当 onboarding 新用户一样，每个人都要单独“开小灶”，讲明白产品、听他们提问、一起打磨内容。这就是“把影响者当团队成员”的极致做法。
04
Virality 不是偶然，是“试错+放大器”叠加的结果
有趣的是，Gamma 的增长并不是靠一两个大事件，而是靠“无数小火苗点燃一场野火”。比如，产品上线后，团队在 Twitter 上发了条“有点挑衅性”的推文，吸引了 Paul Graham 评论，瞬间引爆讨论，带来了新一波流量。这其实就是创始人主动制造话题、引发讨论的“内容钩子”。
更重要的是，所有的增长手段都是围绕“让口碑自发扩散”。Influencer marketing 只是放大器，真正的核心是产品自己能不能自传播。Grant 说得很直接：“如果你没有健康的口碑增长，别指望广告能救你。”
所以，增长的顺序是：先打磨产品体验和口碑，再用 influencer/social 放大，最后才是广告和付费投放。
05
极致高效的团队+疯狂实验文化
Gamma 只有 30 人的小团队，却能服务全球 5000 万用户、年收入过亿，靠的就是极致高效和疯狂实验。
团队结构：极度精干，1/4 是产品设计师，所有人都是“多面手”，没有纯管理岗，人人都在一线干活（player-coach 模式）。
实验文化：灵感一来，早上出想法，下午就能做出原型，晚上用 VoicePanel、UserTesting 等平台找 20 个真实用户测试，第二天就能复盘、迭代。每个功能都要这样“快进式”验证，绝不闭门造车。
招聘哲学：极慢招聘，宁缺毋滥。前10个员工全都还在，团队凝聚力极强。遇到牛人就“all in”，给足舞台和资源。
Grant 的比喻很有意思：创业团队就像体育队，真正的A球员永远想要更多上场时间，想解决更难的问题。
06
价格策略：别想太多，先让用户“愿意付钱”
AI 产品烧钱快，Gamma 上线后很快就遇到“用户用完免费额度还想买”的局面。团队没多纠结，直接用 Van Westendorp 调研法问用户愿意付多少钱，最后定价和 ChatGPT 持平（$20/月），结果很快实现盈利。
Grant 总结得很实在：产品市场匹配有两关，一是自传播的增长，二是用户愿意付钱。两个都过了，才算真正有 PMF。
07
品牌和体验：一切都要“可复制、可放大”
当 ARR 过千万后，团队发现初版品牌形象已经限制了增长，于是大手笔重做品牌系统，确保未来能批量产出上千条一致风格的创意内容。只有这样，才能支撑大规模的广告/社交投放和影响者合作。
08
“Rap”在模型之上，但深耕用户场景才有壁垒
很多人觉得做 AI SaaS 就是“GPT wrapper”，没壁垒。Grant 的观点很鲜明：只有深耕一个真实场景，理解用户每一个细节，才能把AI能力和产品体验做到极致。Gamma 不止用一个模型，而是二十多个模型分工协作，针对不同用户（老师、顾问、内容创作者）的需求动态调整。
09
最后的反思：创业的“运气表面积”=团队+时间
Grant 最后讲了一个很有共鸣的比喻：创业其实就是在不断扩大你的“运气表面积”。一方面要找到志同道合、价值观一致的团队，另一方面要给自己足够长的时间去证明自己。所有的低谷、被否定、被质疑，都是通往下一次爆发的铺垫。
10
结论：从“最蠢的点子”到亿级收入的秘诀
回头看，Gamma 的成功没有什么玄学，全是“老生常谈”的道理，但他们把每一步都做到了极致：
产品体验极致打磨，30秒魔法感
创始人亲自下场，主导增长和内容
小团队高密度实验，快速反馈
口碑和自传播先行，广告滞后
品牌和内容系统可复制、可放大
招聘极慢，团队凝聚力超强
深耕场景，AI只是工具，用户体验才是壁垒
这也是给所有创业者的启示：别怕被骂“傻”，别怕被否定，只要你足够专注、够快、够真诚，哪怕是最不被看好的点子，也有机会成为一亿美元的生意。
图片
“世界很大，不要做井底之蛙。”——Grant Lee 的妈妈
创业路上，别被一时的否定困住了视野，勇敢去看看“井口之外”的世界。你也许就是下一个 Gamma。
这故事太有代表性了，尤其对现在所有还在苦苦寻找产品市场匹配、还在为增长焦虑的创业者们。咱们就照着 Grant 的讲述，拆一拆 Gamma 是怎么从“最傻的点子”一路打怪升级到 AI 赛道的超级玩家。
01
“你这是我听过最蠢的点子”——Gamma 的起点
故事一开头，就是一记重锤。2020 年，疫情最猛的时候，Grant 和团队开始做 Gamma。那会儿他还住在伦敦，两个小孩，晚上等孩子睡了，自己钻到厨房和洗衣房之间的小角落，对着 Zoom 开始一场场融资路演。Pitch 到第三家投资人，Grant 还挺有自信，讲完觉得自己表现不错。
结果，投资人停顿了一下，来了句：“这是我听过最蠢的点子。不光在跟巨头对着干，而且你面对的还是那些拥有超级分发能力的巨头。你们根本不可能成功。”
Grant 都愣了，脑袋嗡嗡的，还没来得及反驳，对方 Zoom 直接挂了。你说这场面，搁谁谁不自闭？但他没时间难过，下一场 Pitch 马上开始。那一瞬间，他反而冷静下来想：也许人家说的有点道理，这行真的很难进，要想活下来，增长必须得死磕。
这就是 Gamma 的起点——被否定，被质疑，但没有躺平。
02
产品市场匹配：虚假高潮后的“二次创业”
很多创业者都以为，产品上线、Product Hunt 拿了“日/周/月度产品”大奖，用户激增，就是 PMF 了。Gamma 也经历了这波高潮。2022年8月，首次公测上线，Product Hunt 连拿三冠，团队都觉得“我们要起飞了”。
但现实很快打脸：用户数冲高后迅速回落，增长曲线变平。每天还是有新用户注册，但明显缺乏自传播和口碑裂变。Grant 说得很直白：“我们差点骗了自己，以为这就是产品市场匹配。”
怎么办？团队当机立断，“All hands on deck”，所有人把精力都投到一个目标：让新用户进入产品的前30秒“有魔法感”。就是那种一上手就想安利给朋友的体验。为了这个目标，他们花了三四个月，彻底重做了新手引导和产品体验，并把 AI 深度融进每个 onboarding 流程。
2023年3月，重磅上线。结果一夜之间，注册量从每天几百到几千、几万，纯靠口碑和自传播，产品自己在长大。这才是真正的 PMF——不用砸广告，用户自己会拉新。
比喻一下：创业就像开餐馆，不是你菜做得花哨、开业请了大V站台、朋友圈刷屏就行，而是顾客吃完会不会主动安利给朋友。没这口碑，你只是昙花一现。
03
创始人主导的增长打法：一切从“说人话”开始
Gamma 的增长，完全是“创始人主导型”。这点特别有意思。Grant 说，最早的用户，都是他一个个打电话、视频会议手把手教会的。不是让大V照本宣科地念广告词，而是让每个微型影响者（micro-influencer）用他们自己的语言和故事去讲 Gamma。
这里有个超级重要的认知误区：大多数人做 influencer marketing 都走偏了，只盯着百万粉大V，给脚本、塞钱，结果内容看起来就是一条生硬的广告，没人信。Gamma 则是反其道而行之，重点找那些小众但垂直、用户信任感极强的微影响者，比如老师、顾问、内容创作者，让他们真心用产品、真心分享体验。
Grant 甚至把 onboarding influencer 当 onboarding 新用户一样，每个人都要单独“开小灶”，讲明白产品、听他们提问、一起打磨内容。这就是“把影响者当团队成员”的极致做法。
04
Virality 不是偶然，是“试错+放大器”叠加的结果
有趣的是，Gamma 的增长并不是靠一两个大事件，而是靠“无数小火苗点燃一场野火”。比如，产品上线后，团队在 Twitter 上发了条“有点挑衅性”的推文，吸引了 Paul Graham 评论，瞬间引爆讨论，带来了新一波流量。这其实就是创始人主动制造话题、引发讨论的“内容钩子”。
更重要的是，所有的增长手段都是围绕“让口碑自发扩散”。Influencer marketing 只是放大器，真正的核心是产品自己能不能自传播。Grant 说得很直接：“如果你没有健康的口碑增长，别指望广告能救你。”
所以，增长的顺序是：先打磨产品体验和口碑，再用 influencer/social 放大，最后才是广告和付费投放。
05
极致高效的团队+疯狂实验文化
Gamma 只有 30 人的小团队，却能服务全球 5000 万用户、年收入过亿，靠的就是极致高效和疯狂实验。
团队结构：极度精干，1/4 是产品设计师，所有人都是“多面手”，没有纯管理岗，人人都在一线干活（player-coach 模式）。
实验文化：灵感一来，早上出想法，下午就能做出原型，晚上用 VoicePanel、UserTesting 等平台找 20 个真实用户测试，第二天就能复盘、迭代。每个功能都要这样“快进式”验证，绝不闭门造车。
招聘哲学：极慢招聘，宁缺毋滥。前10个员工全都还在，团队凝聚力极强。遇到牛人就“all in”，给足舞台和资源。
Grant 的比喻很有意思：创业团队就像体育队，真正的A球员永远想要更多上场时间，想解决更难的问题。
06
价格策略：别想太多，先让用户“愿意付钱”
AI 产品烧钱快，Gamma 上线后很快就遇到“用户用完免费额度还想买”的局面。团队没多纠结，直接用 Van Westendorp 调研法问用户愿意付多少钱，最后定价和 ChatGPT 持平（$20/月），结果很快实现盈利。
Grant 总结得很实在：产品市场匹配有两关，一是自传播的增长，二是用户愿意付钱。两个都过了，才算真正有 PMF。
07
品牌和体验：一切都要“可复制、可放大”
当 ARR 过千万后，团队发现初版品牌形象已经限制了增长，于是大手笔重做品牌系统，确保未来能批量产出上千条一致风格的创意内容。只有这样，才能支撑大规模的广告/社交投放和影响者合作。
08
“Rap”在模型之上，但深耕用户场景才有壁垒
很多人觉得做 AI SaaS 就是“GPT wrapper”，没壁垒。Grant 的观点很鲜明：只有深耕一个真实场景，理解用户每一个细节，才能把AI能力和产品体验做到极致。Gamma 不止用一个模型，而是二十多个模型分工协作，针对不同用户（老师、顾问、内容创作者）的需求动态调整。
09
最后的反思：创业的“运气表面积”=团队+时间
Grant 最后讲了一个很有共鸣的比喻：创业其实就是在不断扩大你的“运气表面积”。一方面要找到志同道合、价值观一致的团队，另一方面要给自己足够长的时间去证明自己。所有的低谷、被否定、被质疑，都是通往下一次爆发的铺垫。
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结论：从“最蠢的点子”到亿级收入的秘诀
回头看，Gamma 的成功没有什么玄学，全是“老生常谈”的道理，但他们把每一步都做到了极致：
产品体验极致打磨，30秒魔法感
创始人亲自下场，主导增长和内容
小团队高密度实验，快速反馈
口碑和自传播先行，广告滞后
品牌和内容系统可复制、可放大
招聘极慢，团队凝聚力超强
深耕场景，AI只是工具，用户体验才是壁垒
这也是给所有创业者的启示：别怕被骂“傻”，别怕被否定，只要你足够专注、够快、够真诚，哪怕是最不被看好的点子，也有机会成为一亿美元的生意。
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“世界很大，不要做井底之蛙。”——Grant Lee 的妈妈
创业路上，别被一时的否定困住了视野，勇敢去看看“井口之外”的世界。你也许就是下一个 Gamma。
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刚看了@影视飓风 Tim的最新视频，它探讨了一个扎心的问题：在AI视频技术爆炸的今天，我们的意义到底是什么？ 事情源于Tim团队一个长达两年的项目：为乐队“深海呼吸”的主唱武七拍摄MV《银河列车》。
故事的开始
武七病了，听力受损，最怕的不是生命结束，而是再也听不见音乐。贝斯手是他的小学数学老师，鼓手是高中同学。一群人每周挤在60块钱的排练室，纯粹为爱发电。
Tim团队决定帮他，想用一首《银河列车》的MV，留住他和伙伴们最珍贵的情谊。
为了一个列车镜头，他们求爷爷告奶奶，最后是嘉兴有轨电车的工作人员被音乐打动，才借到了车。为了特效，他们估算需要5个特效师干大半年。没有捷径，只能一帧帧“死磕”。
就在他们埋头苦干时，AI视频技术开始狂飙。
Tim展示了一个残酷的对比：
他们的版本：5个人，花费50个小时。
AI的版本 (2023年模型)：2分钟生成，当时觉得“还行，没我们好”。
AI的版本 (2025年最新模型)：2分钟生成，画面、运镜、质感全面碾压。
这种感觉，就像你寒窗苦读十年，终于掌握了一门绝世武功，结果出门发现，敌人已经人手一把加特林。你过去的努力和坚持，在新技术面前，突然显得“毫无价值”。
更绝望的是， 你发现自己甚至不会用这把“加特林”。因为习惯了“手工打磨”的思维，反而被限制了用AI“直接生成”的想象力。
破局点
当技术焦虑达到顶点时，Tim团队找到了破局点。
他们没有继续在特效上和AI较劲，而是回过头，为武七和乐队做了一些“小事”：
为他们办了一场私人的观影音乐会。
在观影后，帮武七策划了一场对他女友的惊喜求婚。
通过频道，向B站公益捐赠了30万元，用于帮助聋人群体听见声音。
Tim最后说了一段话，我直接泪崩了：
“如果未来AI比我们每个人都做得更好、更有创意，那我们还剩下什么？可能只有经历了吧。”
这个视频真正高级的地方，不是唱衰AI，而是帮我们重新锚定了“人”的价值。AI是工具，是效率的极致，但它没有生命，无法理解一场求婚的紧张、一群老友的默契、一份雪中送炭的恩情。
我们努力的意义，或许从来不是做出一个“完美”的作品，而是在创造作品的过程中，发生的那些独一无二、无法被复制的故事和联结。
所以，别怕。该卷技术的时候卷技术，但别忘了，我们最厉害的武器，永远是那颗会爱、会痛、会感动、会彼此温暖的心。❤️
故事的开始
武七病了，听力受损，最怕的不是生命结束，而是再也听不见音乐。贝斯手是他的小学数学老师，鼓手是高中同学。一群人每周挤在60块钱的排练室，纯粹为爱发电。
Tim团队决定帮他，想用一首《银河列车》的MV，留住他和伙伴们最珍贵的情谊。
为了一个列车镜头，他们求爷爷告奶奶，最后是嘉兴有轨电车的工作人员被音乐打动，才借到了车。为了特效，他们估算需要5个特效师干大半年。没有捷径，只能一帧帧“死磕”。
就在他们埋头苦干时，AI视频技术开始狂飙。
Tim展示了一个残酷的对比：
他们的版本：5个人，花费50个小时。
AI的版本 (2023年模型)：2分钟生成，当时觉得“还行，没我们好”。
AI的版本 (2025年最新模型)：2分钟生成，画面、运镜、质感全面碾压。
这种感觉，就像你寒窗苦读十年，终于掌握了一门绝世武功，结果出门发现，敌人已经人手一把加特林。你过去的努力和坚持，在新技术面前，突然显得“毫无价值”。
更绝望的是， 你发现自己甚至不会用这把“加特林”。因为习惯了“手工打磨”的思维，反而被限制了用AI“直接生成”的想象力。
破局点
当技术焦虑达到顶点时，Tim团队找到了破局点。
他们没有继续在特效上和AI较劲，而是回过头，为武七和乐队做了一些“小事”：
为他们办了一场私人的观影音乐会。
在观影后，帮武七策划了一场对他女友的惊喜求婚。
通过频道，向B站公益捐赠了30万元，用于帮助聋人群体听见声音。
Tim最后说了一段话，我直接泪崩了：
“如果未来AI比我们每个人都做得更好、更有创意，那我们还剩下什么？可能只有经历了吧。”
这个视频真正高级的地方，不是唱衰AI，而是帮我们重新锚定了“人”的价值。AI是工具，是效率的极致，但它没有生命，无法理解一场求婚的紧张、一群老友的默契、一份雪中送炭的恩情。
我们努力的意义，或许从来不是做出一个“完美”的作品，而是在创造作品的过程中，发生的那些独一无二、无法被复制的故事和联结。
所以，别怕。该卷技术的时候卷技术，但别忘了，我们最厉害的武器，永远是那颗会爱、会痛、会感动、会彼此温暖的心。❤️
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最近啊，又好多朋友来问我，说“哎，新手进入AI这个行业，到底该怎么学啊？” 这个问题，我懂，真的懂。毕竟AI这东西，赛道多，方向杂，更新换代的速度那叫一个快，感觉根本就学不完，对吧？新手朋友们，真的没必要一开始就钻得那么深，搞得自己压力山大。
正好啊，我最近在油管上刷到一个视频，叫“You’re Not Behind (Yet): How to Learn AI in 17 Minutes”。虽然标题说17分钟，但内容可远不止这些，它给出了一个非常清晰的、我个人觉得特别实在的学习路线图。看完之后，我感觉，嗯，这可能就是给新手朋友们量身定做的！它不仅讲了怎么学，还讲了怎么“用对”AI，这可太关键了！
**01. 别把AI当人聊，得说“机器英语”！**
视频里最让我眼前一亮的就是第一点：**“大多数使用人工智能的人都做错了！”** 哇，这话听着有点扎耳，但细想一下，是不是这么个理儿？很多人跟ChatGPT这些AI聊天，就跟跟朋友聊天一样，随心所欲。但人家AI，它其实不“理解”我们的语言，它是在“预测”！就像我们的大脑，听到“Humpty Dumpty sat on a…”，立马就能猜到是“wall”（墙），对吧？AI也是这么玩的，它分析你给的词（token），把它们变成数字，然后在一个巨大的数学空间里找最有可能的下一个词。
所以啊，跟AI沟通，得说“机器英语”。怎么说？视频里给了一个超赞的框架，叫 **AIM**：
* **A (Actor)**：告诉AI它扮演什么角色。比如，别只说“帮我改简历”，而是说“你是世界顶级的简历编辑和商业写手……”
* **I (Input)**：给它足够的信息和背景。把你的简历和目标职位的描述都发过去。
* **M (Mission)**：明确告诉它你想让它做什么。比如，“给我一个10条具体的改进建议，要能提升清晰度和可衡量影响，并且要符合这个职位要求。”
用这个AIM框架，你给AI的指令就变得又尖锐又精准。AI就能给出更靠谱、更符合你预期的“猜测”了。这感觉就像是，你给了它一张藏宝图，它就知道往哪儿挖了！
**02. 别贪多，选一个“乐器”深入弹！**
第二个让我醍醐灌顶的点是：**别像个“工具控”一样，什么AI工具都想试试！** 视频里说，这就像想学乐器，结果一下子买了钢琴、吉他、小提琴，然后每个都扒拉两下，最后啥也没学会。正确的做法是，**选一个“乐器”，深入去学！**
比如，你想学AI，就先选一个主流的模型，像ChatGPT、Gemini或者Claude，花时间去了解它的“性格”、它的“节奏”、它的“强项”和“弱项”。就像我当年学鼓一样，虽然不是直接学旋律，但练习打鼓让我学会了如何练习，大脑也习惯了去寻找结构和模式。你越是深入钻研一个基础模型，就越容易理解其他模型的“套路”。
**03. “上下文”是AI的“地图”！**
光知道怎么跟AI说话还不够，还得给它“地图”！视频里讲，AI再聪明，没有上下文也像个无头苍蝇。这个“上下文”就是 **MAP** 框架：
* **M (Memory)**：就是你们之前的聊天记录。别忘了把之前的对话内容粘过去，或者让AI帮你总结一下。这样它才能知道你们之前聊到哪儿了，保持连贯性。
* **A (Assets)**：就是你给它的文件、数据、资料。这些是让AI“接地气”的关键。
* **P (Prompt)**：当然就是你给它的指令了。
你给AI的上下文越丰富，它就越能“理解”你的意图，给出的答案也就越有深度。
**04. “调试”你的思维，AI才能真正为你所用！**
这可能是最需要花心思的一步了，也是我个人觉得最能区分“普通用户”和“AI高手”的地方。视频里管这叫“调试你的思维”。当你觉得AI给的答案不对劲时，别急着怪AI，**问题往往出在你自己！**
比如，你问AI一个问题，它给的答案很泛泛，那是因为你问得太泛泛了。这时候，你可以让AI“**一步一步地思考**”，让它展示推理过程。或者，你可以让AI“**反问你几个问题**”，帮你把意图弄清楚。甚至，你可以让AI帮你“**优化你的问题**”，看看有没有更尖锐、更精准的提问方式。
这就像是，你不是在跟AI“说话”，而是在跟它“对话”，在互相学习。你通过一次次的迭代、测试、微调，不仅训练了AI，更重要的是，**你训练了你自己！**
**05. 别只听“平均水平”的，去找“专家”！**
AI给出的答案，就像是从一个巨大的信息池里捞出来的，里面有好有坏，有真有假。如果你问的问题很模糊，AI就可能给你一个“平均水平”的、听起来很官方但没啥营养的答案。
怎么办？视频里说，要“**引导模型走向它大脑的尖端边缘**”。怎么做呢？**引入专家！**
比如，你想了解团队创新，别只问“怎么让团队更创新”。你可以说：“结合**皮克斯的‘大脑信任’小组、萨提亚·纳德拉的战略，以及哈佛大学的研究**，告诉我怎么让团队更具创新性。” 这样，你就把AI从平庸的海洋，引向了知识的深海。
就算你不知道谁是专家，也可以先问AI：“列出关于黑洞的顶级专家、研究论文和当前主流观点。” 然后再把这些信息喂给AI，让它基于这些专家观点进行合成。这样，AI就不会变成一个“回音室”，而是真正地帮你挖掘深度知识。
**06. 擦亮眼睛，别被AI的“自信”骗了！**
AI特别擅长“一本正经地胡说八道”。它给出的错误信息，听起来可能和你听到的正确信息一样自信。所以，**验证！验证！验证！**
视频里给出了五个验证的维度：
* **假设 (Assumptions)**：问AI它做了哪些假设，以及这些假设有多大把握。
* **来源 (Sources)**：让它为每个关键论点提供两个独立的、可信的来源，包括标题、URL和一句话引用。
* **反证 (Counter Evidence)**：让AI找一个和你答案相悖的、可信的来源，并解释原因。
* **审计 (Auditing)**：让AI重新计算数字、展示数学或代码。你会惊讶于放慢速度后，数字的变化。
* **跨模型验证 (Cross-model Verification)**：把同一个问题丢给不同的AI模型（比如ChatGPT、Gemini、Claude），然后让一个模型去评价另一个模型的输出，或者让一个模型去验证另一个模型的说法。
这就像是，你不是被动地接受信息，而是主动地去“审视”它。
**07. 培养你的“品味”，让AI输出“你”的味道！**
最后一步，也是最能让你脱颖而出的地方：**培养你的“品味”！** 别让AI的输出听起来像“流水线产品”。最好的AI输出，不是最“原创”的，而是最“像你”的。
视频里提出了 **OCEAN** 框架，来给你的AI输出注入“品味”：
* **O (Original)**：有没有别人没想到的点？提出一些非显而易见的观点。
* **C (Concrete)**：有没有具体的名字、例子、数字？让AI用真实案例来支撑每一个论点。
* **E (Evident)**：推理过程是否清晰可见？有没有足够的证据支撑？让AI展示它的逻辑。
* **A (Assertive)**：有没有明确的立场？AI敢不敢“选边站”，陈述并捍卫它的观点？
* **N (Narrative)**：有没有故事性？是否流畅？让AI把输出写成一个引人入胜的故事。
通过这七个步骤，你就能从一个AI的“新手”，蜕变成一个能驾驭AI的“高手”。AI不是来取代人类的，它是来“**恢复人类价值**”的。所以，别害怕，拥抱它，用对它，你就能站在浪潮之巅！
正好啊，我最近在油管上刷到一个视频，叫“You’re Not Behind (Yet): How to Learn AI in 17 Minutes”。虽然标题说17分钟，但内容可远不止这些，它给出了一个非常清晰的、我个人觉得特别实在的学习路线图。看完之后，我感觉，嗯，这可能就是给新手朋友们量身定做的！它不仅讲了怎么学，还讲了怎么“用对”AI，这可太关键了！
**01. 别把AI当人聊，得说“机器英语”！**
视频里最让我眼前一亮的就是第一点：**“大多数使用人工智能的人都做错了！”** 哇，这话听着有点扎耳，但细想一下，是不是这么个理儿？很多人跟ChatGPT这些AI聊天，就跟跟朋友聊天一样，随心所欲。但人家AI，它其实不“理解”我们的语言，它是在“预测”！就像我们的大脑，听到“Humpty Dumpty sat on a…”，立马就能猜到是“wall”（墙），对吧？AI也是这么玩的，它分析你给的词（token），把它们变成数字，然后在一个巨大的数学空间里找最有可能的下一个词。
所以啊，跟AI沟通，得说“机器英语”。怎么说？视频里给了一个超赞的框架，叫 **AIM**：
* **A (Actor)**：告诉AI它扮演什么角色。比如，别只说“帮我改简历”，而是说“你是世界顶级的简历编辑和商业写手……”
* **I (Input)**：给它足够的信息和背景。把你的简历和目标职位的描述都发过去。
* **M (Mission)**：明确告诉它你想让它做什么。比如，“给我一个10条具体的改进建议，要能提升清晰度和可衡量影响，并且要符合这个职位要求。”
用这个AIM框架，你给AI的指令就变得又尖锐又精准。AI就能给出更靠谱、更符合你预期的“猜测”了。这感觉就像是，你给了它一张藏宝图，它就知道往哪儿挖了！
**02. 别贪多，选一个“乐器”深入弹！**
第二个让我醍醐灌顶的点是：**别像个“工具控”一样，什么AI工具都想试试！** 视频里说，这就像想学乐器，结果一下子买了钢琴、吉他、小提琴，然后每个都扒拉两下，最后啥也没学会。正确的做法是，**选一个“乐器”，深入去学！**
比如，你想学AI，就先选一个主流的模型，像ChatGPT、Gemini或者Claude，花时间去了解它的“性格”、它的“节奏”、它的“强项”和“弱项”。就像我当年学鼓一样，虽然不是直接学旋律，但练习打鼓让我学会了如何练习，大脑也习惯了去寻找结构和模式。你越是深入钻研一个基础模型，就越容易理解其他模型的“套路”。
**03. “上下文”是AI的“地图”！**
光知道怎么跟AI说话还不够，还得给它“地图”！视频里讲，AI再聪明，没有上下文也像个无头苍蝇。这个“上下文”就是 **MAP** 框架：
* **M (Memory)**：就是你们之前的聊天记录。别忘了把之前的对话内容粘过去，或者让AI帮你总结一下。这样它才能知道你们之前聊到哪儿了，保持连贯性。
* **A (Assets)**：就是你给它的文件、数据、资料。这些是让AI“接地气”的关键。
* **P (Prompt)**：当然就是你给它的指令了。
你给AI的上下文越丰富，它就越能“理解”你的意图，给出的答案也就越有深度。
**04. “调试”你的思维，AI才能真正为你所用！**
这可能是最需要花心思的一步了，也是我个人觉得最能区分“普通用户”和“AI高手”的地方。视频里管这叫“调试你的思维”。当你觉得AI给的答案不对劲时，别急着怪AI，**问题往往出在你自己！**
比如，你问AI一个问题，它给的答案很泛泛，那是因为你问得太泛泛了。这时候，你可以让AI“**一步一步地思考**”，让它展示推理过程。或者，你可以让AI“**反问你几个问题**”，帮你把意图弄清楚。甚至，你可以让AI帮你“**优化你的问题**”，看看有没有更尖锐、更精准的提问方式。
这就像是，你不是在跟AI“说话”，而是在跟它“对话”，在互相学习。你通过一次次的迭代、测试、微调，不仅训练了AI，更重要的是，**你训练了你自己！**
**05. 别只听“平均水平”的，去找“专家”！**
AI给出的答案，就像是从一个巨大的信息池里捞出来的，里面有好有坏，有真有假。如果你问的问题很模糊，AI就可能给你一个“平均水平”的、听起来很官方但没啥营养的答案。
怎么办？视频里说，要“**引导模型走向它大脑的尖端边缘**”。怎么做呢？**引入专家！**
比如，你想了解团队创新，别只问“怎么让团队更创新”。你可以说：“结合**皮克斯的‘大脑信任’小组、萨提亚·纳德拉的战略，以及哈佛大学的研究**，告诉我怎么让团队更具创新性。” 这样，你就把AI从平庸的海洋，引向了知识的深海。
就算你不知道谁是专家，也可以先问AI：“列出关于黑洞的顶级专家、研究论文和当前主流观点。” 然后再把这些信息喂给AI，让它基于这些专家观点进行合成。这样，AI就不会变成一个“回音室”，而是真正地帮你挖掘深度知识。
**06. 擦亮眼睛，别被AI的“自信”骗了！**
AI特别擅长“一本正经地胡说八道”。它给出的错误信息，听起来可能和你听到的正确信息一样自信。所以，**验证！验证！验证！**
视频里给出了五个验证的维度：
* **假设 (Assumptions)**：问AI它做了哪些假设，以及这些假设有多大把握。
* **来源 (Sources)**：让它为每个关键论点提供两个独立的、可信的来源，包括标题、URL和一句话引用。
* **反证 (Counter Evidence)**：让AI找一个和你答案相悖的、可信的来源，并解释原因。
* **审计 (Auditing)**：让AI重新计算数字、展示数学或代码。你会惊讶于放慢速度后，数字的变化。
* **跨模型验证 (Cross-model Verification)**：把同一个问题丢给不同的AI模型（比如ChatGPT、Gemini、Claude），然后让一个模型去评价另一个模型的输出，或者让一个模型去验证另一个模型的说法。
这就像是，你不是被动地接受信息，而是主动地去“审视”它。
**07. 培养你的“品味”，让AI输出“你”的味道！**
最后一步，也是最能让你脱颖而出的地方：**培养你的“品味”！** 别让AI的输出听起来像“流水线产品”。最好的AI输出，不是最“原创”的，而是最“像你”的。
视频里提出了 **OCEAN** 框架，来给你的AI输出注入“品味”：
* **O (Original)**：有没有别人没想到的点？提出一些非显而易见的观点。
* **C (Concrete)**：有没有具体的名字、例子、数字？让AI用真实案例来支撑每一个论点。
* **E (Evident)**：推理过程是否清晰可见？有没有足够的证据支撑？让AI展示它的逻辑。
* **A (Assertive)**：有没有明确的立场？AI敢不敢“选边站”，陈述并捍卫它的观点？
* **N (Narrative)**：有没有故事性？是否流畅？让AI把输出写成一个引人入胜的故事。
通过这七个步骤，你就能从一个AI的“新手”，蜕变成一个能驾驭AI的“高手”。AI不是来取代人类的，它是来“**恢复人类价值**”的。所以，别害怕，拥抱它，用对它，你就能站在浪潮之巅！
0 01
天气干燥加上接触化学试剂，本来就干性皮肤，进一步导致湿疹，一直不得启法，保湿霜，护手霜，甘油涂了好多，但还是不好使，后来无意中用了某种膏剂，那几天好点了；今晚又被手皮裂着受不了，全是肉，找到那膏剂才知道是凡士林，果然好使，真yyds
0 00
大家都在测gemini3和nono banana2，只有我在摆烂，在看新出的男性向影游互动游戏《江山北望》，虽然我是女孩子，但相比于《盛世天下》这种女性向的，更喜欢治国，平天下那种爽感
前面一度因为一些剧情细节上出入而浑身难受😣，后面是真的因为守城谋略军事分析以及打战动作上交互而欣喜若狂，看进去了，确实残酷；
还没看完，抽空发个动态是因为场景背景不一致，明显看出特效痕迹而强迫症犯了，虽然演员台词是真的好，男主越看越适合，演技好，但女性选角以及服化道也不太行，虽然是隐形守护者团队制作的，但看得出缺少资金，尽力了；
前面一度因为一些剧情细节上出入而浑身难受😣，后面是真的因为守城谋略军事分析以及打战动作上交互而欣喜若狂，看进去了，确实残酷；
还没看完，抽空发个动态是因为场景背景不一致，明显看出特效痕迹而强迫症犯了，虽然演员台词是真的好，男主越看越适合，演技好，但女性选角以及服化道也不太行，虽然是隐形守护者团队制作的，但看得出缺少资金，尽力了；
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AI社区类产品如何低成本获客？
现在 AI 圈的社区产品趋势也太明显了！尤其是 Sora 2 一发布，整个行业像被点燃的火药桶，彻底炸了锅，已经明显从单纯的工具属性，转向了内容社区和社交平台方向，毕竟有工具、有需求、有交流欲，社区不火都难，那么如何做社区类AI产品呢？
（这事儿得从我一个“鬼点子”说起——）
那天，我在某朋友AI社区平台用户日常水群，突然灵光一现：既然总有人在闲鱼上倒卖邀请码，那我们干嘛不自己上去“免费发”？条件很简单：来我们平台写几条真实评论就行。这不光能断了黄牛的路，还能近乎零成本地拉新引流！
没想到这个听起来有点“野”的想法，一下子在群里炸开了锅。有人觉得太激进，有人却说“增长不就是各显神通吗？”讨论来讨论去，逐渐摸到了做AI产品的三个关键：价值感、参与感、稀缺感——而这三点，恰恰是大多人AI产品低成本获客所不具备的。
01
价值感：你得先让用户“哇塞”✨
一个社区能不能活，首先得回答：“用户为啥要来？”
这事儿我感触特别深。从2023年我开始找AI相关工作以来，就发现：动画、游戏、影视类公司的“AIGC制作人”岗位，一直挂着，只增不减。最近AI漫剧火起来，武汉等地好多工作室都在抢这方面的人。这说明什么？市场极度渴望能用AI工具提升内容效率的人。
所以当像OiiOii这样的动画生成Agent出现时，它的邀请码被抢疯一点不奇怪——它切中的，正是“让制作方把精力从烧钱的内容制作转向投放和渠道”这个真痛点。用户觉得你值，才会迈进你的门。
02
参与感：不只是“我在”，而是“我一起玩”🎯
光有价值不够，还得让用户觉得：“这儿有我一份。”
我们群里聊到OiiOii的运营：它在社群里搞每日抽奖，中奖率不低，但偏偏是这个“抽奖”动作，让用户觉得邀请码不是白拿的，是“赢来”的。
你看，明明注册就送积分，但加一道“抽奖仪式”，获得感完全不同。就像你收到红包，钱数一样，但红封装的就是比转账更开心。仪式感，是参与感的催化剂。
03
稀缺感：越参与，越珍惜🔑
当价值打底、参与升温，稀缺就自然产生了。
OiiOii的邀请码能形成市场，正是因为先让足够多的人“想要”，再控制节奏发放——越参与，越想要；越想要，越稀缺。
而很多AI创业产品呢？之前花太多力气优化代码功能上，而非商业化低成本获客上，导致最后因为没有收入运营不下去。
后来我才意识到：资源应该投入到制造“价值-参与-稀缺”的闭环里，而不是耗在低价值环节。
04
低成本获客与引流
说回我的那个点子——在闲鱼免费“卖”邀请码，引流到社区平台做任务。虽然朋友觉得怪，但我觉得这正是低成本获客的典型案例。
你想啊，闲鱼这种流量池，大家本来就是来找资源的。你把邀请码挂上去，哪怕不卖，只是挂着，也能起到广告效果。只要有人来问，你就把人往社区引流，做任务、写评论，哪怕只留下一个注册，也比单纯烧钱买流量靠谱。
这其实就是“用户在哪里，我们就去哪里”的思路。社区产品不是等用户自己来，而是主动去找用户，给他们创造价值，让他们愿意参与，最后形成稀缺感。
05
结语：社区运营的底层逻辑
回头看这次群聊，大家其实都在围绕价值感、稀缺感、参与感这三点打转。产品要想活下来，首先得让用户觉得有价值，愿意参与；只有大量用户参与，才会慢慢形成稀缺性，最后大家才会争抢、才会有仪式感。
领导者的包容性、人格魅力很重要，但更重要的是产品本身能不能给用户带来实际收获。社区不是靠“圈地自萌”活下来的，必须不断吸纳新鲜血液，给用户创造新价值。
我的那个闲鱼引流点子也许很奇怪，但它背后的逻辑是对的：低成本获客、主动引流、创造价值、提升参与感，最后形成稀缺性。这才是AI社区产品运营的底层逻辑。
所以，想做社区产品，别只想着怎么“限制”，要多琢磨怎么让用户觉得有价值、有参与、愿意留下。稀缺感不是一开始就有的，是用户多了才自然形成的。产品、运营、领导者，缺一不可，但最重要的，还是你能不能真正帮用户解决问题，创造价值。
——以上，就是我的一点真实经验和奇怪想法，欢迎来喷。
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现在 AI 圈的社区产品趋势也太明显了！尤其是 Sora 2 一发布，整个行业像被点燃的火药桶，彻底炸了锅，已经明显从单纯的工具属性，转向了内容社区和社交平台方向，毕竟有工具、有需求、有交流欲，社区不火都难，那么如何做社区类AI产品呢？
（这事儿得从我一个“鬼点子”说起——）
那天，我在某朋友AI社区平台用户日常水群，突然灵光一现：既然总有人在闲鱼上倒卖邀请码，那我们干嘛不自己上去“免费发”？条件很简单：来我们平台写几条真实评论就行。这不光能断了黄牛的路，还能近乎零成本地拉新引流！
没想到这个听起来有点“野”的想法，一下子在群里炸开了锅。有人觉得太激进，有人却说“增长不就是各显神通吗？”讨论来讨论去，逐渐摸到了做AI产品的三个关键：价值感、参与感、稀缺感——而这三点，恰恰是大多人AI产品低成本获客所不具备的。
01
价值感：你得先让用户“哇塞”✨
一个社区能不能活，首先得回答：“用户为啥要来？”
这事儿我感触特别深。从2023年我开始找AI相关工作以来，就发现：动画、游戏、影视类公司的“AIGC制作人”岗位，一直挂着，只增不减。最近AI漫剧火起来，武汉等地好多工作室都在抢这方面的人。这说明什么？市场极度渴望能用AI工具提升内容效率的人。
所以当像OiiOii这样的动画生成Agent出现时，它的邀请码被抢疯一点不奇怪——它切中的，正是“让制作方把精力从烧钱的内容制作转向投放和渠道”这个真痛点。用户觉得你值，才会迈进你的门。
02
参与感：不只是“我在”，而是“我一起玩”🎯
光有价值不够，还得让用户觉得：“这儿有我一份。”
我们群里聊到OiiOii的运营：它在社群里搞每日抽奖，中奖率不低，但偏偏是这个“抽奖”动作，让用户觉得邀请码不是白拿的，是“赢来”的。
你看，明明注册就送积分，但加一道“抽奖仪式”，获得感完全不同。就像你收到红包，钱数一样，但红封装的就是比转账更开心。仪式感，是参与感的催化剂。
03
稀缺感：越参与，越珍惜🔑
当价值打底、参与升温，稀缺就自然产生了。
OiiOii的邀请码能形成市场，正是因为先让足够多的人“想要”，再控制节奏发放——越参与，越想要；越想要，越稀缺。
而很多AI创业产品呢？之前花太多力气优化代码功能上，而非商业化低成本获客上，导致最后因为没有收入运营不下去。
后来我才意识到：资源应该投入到制造“价值-参与-稀缺”的闭环里，而不是耗在低价值环节。
04
低成本获客与引流
说回我的那个点子——在闲鱼免费“卖”邀请码，引流到社区平台做任务。虽然朋友觉得怪，但我觉得这正是低成本获客的典型案例。
你想啊，闲鱼这种流量池，大家本来就是来找资源的。你把邀请码挂上去，哪怕不卖，只是挂着，也能起到广告效果。只要有人来问，你就把人往社区引流，做任务、写评论，哪怕只留下一个注册，也比单纯烧钱买流量靠谱。
这其实就是“用户在哪里，我们就去哪里”的思路。社区产品不是等用户自己来，而是主动去找用户，给他们创造价值，让他们愿意参与，最后形成稀缺感。
05
结语：社区运营的底层逻辑
回头看这次群聊，大家其实都在围绕价值感、稀缺感、参与感这三点打转。产品要想活下来，首先得让用户觉得有价值，愿意参与；只有大量用户参与，才会慢慢形成稀缺性，最后大家才会争抢、才会有仪式感。
领导者的包容性、人格魅力很重要，但更重要的是产品本身能不能给用户带来实际收获。社区不是靠“圈地自萌”活下来的，必须不断吸纳新鲜血液，给用户创造新价值。
我的那个闲鱼引流点子也许很奇怪，但它背后的逻辑是对的：低成本获客、主动引流、创造价值、提升参与感，最后形成稀缺性。这才是AI社区产品运营的底层逻辑。
所以，想做社区产品，别只想着怎么“限制”，要多琢磨怎么让用户觉得有价值、有参与、愿意留下。稀缺感不是一开始就有的，是用户多了才自然形成的。产品、运营、领导者，缺一不可，但最重要的，还是你能不能真正帮用户解决问题，创造价值。
——以上，就是我的一点真实经验和奇怪想法，欢迎来喷。
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