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分享一个 skill：如何把 YouTube 链接变成下图这种可分享的知识卡片
下载后可以直接生成“知识卡 + 文字总结”并分享
大家最近一定要多试用 Gemini 3.7 Flash；毕竟是谷歌旗下的，它在 YouTube 视频识别方面真的非常强，速度非常快
是所有 AI 大模型里回答最快的
如果你也有类似需求，可以这样操作：
1. 下载谷歌的 Antigravity
2. 把需求发给它：帮我做一个 skill——当我分享任何 YouTube 链接时，自动帮我生成一个 HTML 网页文件，把内容拆分成 6–10 张不等的卡片.顺序是拿到链接之后，先给我输出文字内容结构，确认后开始生成 HTML
3. 卡片
- 首图：截取 YouTube 视频封面作为首图，加上标题
- 内页：内容结构用可视化方式呈现
4. 支持一键打包下载图片
5. 每个视频再帮我总结 600–800 字，口吻是“我自己看完后总结分享”的角度
把这些需求发给它之后，它马上就能帮你生成一个 skill。至于图片的色彩和配色，你也可以按自己的需求调整，非常方便。我目前已经爱不释手了
github.com
下载后可以直接生成“知识卡 + 文字总结”并分享
大家最近一定要多试用 Gemini 3.7 Flash；毕竟是谷歌旗下的，它在 YouTube 视频识别方面真的非常强，速度非常快
是所有 AI 大模型里回答最快的
如果你也有类似需求，可以这样操作：
1. 下载谷歌的 Antigravity
2. 把需求发给它：帮我做一个 skill——当我分享任何 YouTube 链接时，自动帮我生成一个 HTML 网页文件，把内容拆分成 6–10 张不等的卡片.顺序是拿到链接之后，先给我输出文字内容结构，确认后开始生成 HTML
3. 卡片
- 首图：截取 YouTube 视频封面作为首图，加上标题
- 内页：内容结构用可视化方式呈现
4. 支持一键打包下载图片
5. 每个视频再帮我总结 600–800 字，口吻是“我自己看完后总结分享”的角度
把这些需求发给它之后，它马上就能帮你生成一个 skill。至于图片的色彩和配色，你也可以按自己的需求调整，非常方便。我目前已经爱不释手了
github.com
2 01
建议所有打工的人一定要建立一个自己的 AI 工作库。
这样你在和 Agent 协同的时候，Agent 会越来越懂你，输出的方案也会越来越接地气，真的能在工作上帮你大忙。
同时，它还能把你和职业相关的复盘经验、项目等全部沉淀下来。以后当你和 A 端打通之后，你可以随时随地和它沟通，它会越来越懂你。
最近小红书上很火的是做 AI 工作台。我自己也做了一个：Obsidian + Agent。
Obsidian 里其实就是为自己的个人职业生涯建了一个库，并且针对 Agent 设定了一套阅读规则。我还做了一个前台，可以每周更新以个人职业目标为导向的动态，比如核心项目进度、当前所在公司、每周的小成就、小复盘、小踩坑等。
但这还不是最重要的。
最重要的是，Obsidian 相当于你个人职业生涯的上下文，或者说“第二大脑”。然后你再接入 Agent，比如 Codex。Obsidian + Codex 主要有三个作用
1. 存储：把关于你个人职业目标、个人身份、个人工作相关的信息都存进去。这个“存”不是简单放个 PPT、放一张图片，而是你所有发给 Agent 的文章，它都会做语义和词源的拆分，放到对应的文件夹下面。
2. 联想与提取：它相当于你职业/工作上的一个“大脑”，会记得你所有信息。信息存进去之后，它会进行联想，并放入对应的位置；当你在做项目或工作、开启新项目需要了解背景时，每次跟它聊都可以调取库里的内容。因为它知道你过去所有关于职业目标、公司等信息，所以输出的方案会更符合你的要求。
3. 周度总结与同步呈现：每周工作结束后，你也可以让 Agent 总结这一周工作相关的进度和进展，做复盘思考；它会自动同步到 Obsidian，Obsidian 再把信息同步到你的工作前台，做成可视化呈现。
我把它叫做“AI 工作库”。我觉得它最核心的价值是：这是你个人工作的一个可沉淀、可复制的经验库。只要这个库在，你换任何 A 型的 Agent，它都能快速了解你过往所有工作沉淀的信息。而且这些信息不是随便“复制粘贴换个文件夹”，而是能做语义资源的切割，放到对应内容里；提取的时候也会有规律地提取。
这样你在和 Agent 协同的时候，Agent 会越来越懂你，输出的方案也会越来越接地气，真的能在工作上帮你大忙。
同时，它还能把你和职业相关的复盘经验、项目等全部沉淀下来。以后当你和 A 端打通之后，你可以随时随地和它沟通，它会越来越懂你。
最近小红书上很火的是做 AI 工作台。我自己也做了一个：Obsidian + Agent。
Obsidian 里其实就是为自己的个人职业生涯建了一个库，并且针对 Agent 设定了一套阅读规则。我还做了一个前台，可以每周更新以个人职业目标为导向的动态，比如核心项目进度、当前所在公司、每周的小成就、小复盘、小踩坑等。
但这还不是最重要的。
最重要的是，Obsidian 相当于你个人职业生涯的上下文，或者说“第二大脑”。然后你再接入 Agent，比如 Codex。Obsidian + Codex 主要有三个作用
1. 存储：把关于你个人职业目标、个人身份、个人工作相关的信息都存进去。这个“存”不是简单放个 PPT、放一张图片，而是你所有发给 Agent 的文章，它都会做语义和词源的拆分，放到对应的文件夹下面。
2. 联想与提取：它相当于你职业/工作上的一个“大脑”，会记得你所有信息。信息存进去之后，它会进行联想，并放入对应的位置；当你在做项目或工作、开启新项目需要了解背景时，每次跟它聊都可以调取库里的内容。因为它知道你过去所有关于职业目标、公司等信息，所以输出的方案会更符合你的要求。
3. 周度总结与同步呈现：每周工作结束后，你也可以让 Agent 总结这一周工作相关的进度和进展，做复盘思考；它会自动同步到 Obsidian，Obsidian 再把信息同步到你的工作前台，做成可视化呈现。
我把它叫做“AI 工作库”。我觉得它最核心的价值是：这是你个人工作的一个可沉淀、可复制的经验库。只要这个库在，你换任何 A 型的 Agent，它都能快速了解你过往所有工作沉淀的信息。而且这些信息不是随便“复制粘贴换个文件夹”，而是能做语义资源的切割，放到对应内容里；提取的时候也会有规律地提取。
9 12
2万字公开分享：品牌人如何搭建属于自己的 AI 工作知识库
很多品牌人已经在用 Agent 工作，但用久了会发现两个问题：
要么方案和公司、品牌的大方向对不上：
要么看起来不错，实际执行不了
不是 AI 不够聪明，而是它不知道你的公司目标、项目背景、工作规则和过往经验。
每次开新对话，都要重新解释一遍。
我消耗了 5 亿 Token，测试了几十轮，做了一套 Obsidian + Agent 个人 AI 工作库：把公司资料、项目上下文和个人经验沉淀下来
再通过三个 Skill 完成资料录入、工作调取和日常维护，让 Agent 越用越懂你的工作。
如果不想自己搭，想直接下载导入Obsidian+skill；拿来就用的
私聊我
很多品牌人已经在用 Agent 工作，但用久了会发现两个问题：
要么方案和公司、品牌的大方向对不上：
要么看起来不错，实际执行不了
不是 AI 不够聪明，而是它不知道你的公司目标、项目背景、工作规则和过往经验。
每次开新对话，都要重新解释一遍。
我消耗了 5 亿 Token，测试了几十轮，做了一套 Obsidian + Agent 个人 AI 工作库：把公司资料、项目上下文和个人经验沉淀下来
再通过三个 Skill 完成资料录入、工作调取和日常维护，让 Agent 越用越懂你的工作。
如果不想自己搭，想直接下载导入Obsidian+skill；拿来就用的
私聊我
如何搭建一套真正能工作的个人 AI 知识库
4 00
最近很多人在聊 FDE（Forward Deployed Engineer），说是 AI 时代最火的新职业，但到底是什么、为什么突然爆发，一直没人讲清楚。
我顺着最近刚上线的 Ode 挖了下——就是 Claude 背后的 Anthropic 参与支持的那家 FDE 公司，把他们官网的一手资料全部读完了：10 个真实生产案例、7 份白皮书、创始人访谈，还有国外正反两方的争论。
整理成了一张中文阅读地图，53 份资料，不懂 FDE 的人照着 30 分钟路线走一遍就明白了
我顺着最近刚上线的 Ode 挖了下——就是 Claude 背后的 Anthropic 参与支持的那家 FDE 公司，把他们官网的一手资料全部读完了：10 个真实生产案例、7 份白皮书、创始人访谈，还有国外正反两方的争论。
整理成了一张中文阅读地图，53 份资料，不懂 FDE 的人照着 30 分钟路线走一遍就明白了
FDE 前沿阅读地图
2 01
workbuddy 的升级版付费方案来了：月付 99、199、999。
肯定会有人说：“一个月 199，我还不如用 Codex 或者 Claude Code。”
这个问题用一个营销概念可以解释：JTBD
“我们买的不是产品，而是完成某个任务、解决某个问题、获得某种进步”
我一直觉得，能帮自己解决工作生活赚钱问题的工具，就是好工具，能解决自己多大多重要的问题，就值得付多少钱。
话说回来，国内绝大部分（甚至全球）真正使用Codex、ClaudeCode也是极少数（没记错Codex全球用户也才500多万 、用户数领先Claude Code）
我现在是Codex+workbuddy结合使用；工作问题找workbuddy、内容创作、编程、作图找Codex。
肯定会有人说：“一个月 199，我还不如用 Codex 或者 Claude Code。”
这个问题用一个营销概念可以解释：JTBD
“我们买的不是产品，而是完成某个任务、解决某个问题、获得某种进步”
我一直觉得，能帮自己解决工作生活赚钱问题的工具，就是好工具，能解决自己多大多重要的问题，就值得付多少钱。
话说回来，国内绝大部分（甚至全球）真正使用Codex、ClaudeCode也是极少数（没记错Codex全球用户也才500多万 、用户数领先Claude Code）
我现在是Codex+workbuddy结合使用；工作问题找workbuddy、内容创作、编程、作图找Codex。
0 00
如果你正在用 Vibe Coding 做产品，或者想做一人公司，我觉得 TrustMRR 这个网站挺适合拿来做 idea 判断。
它的价值不是给你一个“灵感大全”，而是让你看到：全球各地真的有人把哪些小产品做出来了，这些产品有没有收入，大概卖给谁，收入规模到什么程度。
现在很多人做产品的顺序有点反了。
先打开工具，先让 AI 写代码，先把页面和功能做出来。做完以后才发现，自己其实还没想清楚：这个东西到底有没有人买单？
TrustMRR 可以放在动手之前看。
这个网站大概可以分三层看。
第一层是项目数据库。
首页和分类页里有很多 startup，每个卡片会显示产品名称、简介、收入、MRR、总收入、品类。有些项目还会标出来正在出售，能看到售价和收入倍数。
点进项目详情页以后，信息会更完整。比如我点了 Synta，它会显示 30 天收入、MRR、活跃订阅数、创始人、成立时间、收入验证方式，还会写清楚 value proposition、problem solved、目标受众、定价、营销渠道、技术栈。
这个信息对做产品的人很有用。因为你不只是看“别人做了什么”，你还能看它卖给谁、怎么收费、靠什么渠道增长、技术上复杂不复杂。
第二层是国家和地区视角。
它有按国家看的页面，比如 United States、Vietnam、India、Singapore 等。你点进去以后，可以看到这个国家有哪些创作者或小团队做出来的产品，每个产品对应的收入情况。
我看 Vietnam 页面时，里面就有 ClaudeKit、Compresto、EverLearns 这类项目。页面会列出 30 天收入、MRR、总收入。这个视角挺有意思，因为它让你意识到，小产品创业不是只发生在硅谷。不同国家的人都在用很小的产品切入市场。
下面还有一个 Startup Olympics 类似全球榜单 / 地图化探索的入口。它会按国家展示 startup 数量和累计收入。这个交互方式我觉得做得好，因为它不是让你只在线性列表里刷产品，而是让你从国家、创作者、项目之间来回跳。
对一人公司来说，这种浏览方式很容易激发判断：原来某个国家、某个小团队，也能靠一个很具体的工具赚到钱。
#### 第三层才是使用方法。
我不会建议你看到一个赚钱项目就直接复制。
更好的用法是先选一个你熟悉的方向，比如 AI 工具、营销工具、内容创作、开发者工具、效率工具、电商工具。然后连续看 20 个项目，只记录几个问题：
它解决什么问题？
目标用户是谁？
收入大概多少？
它是订阅制还是一次性收费？
功能看起来重不重？
可能靠什么渠道获客？
看完以后，不要抄产品，要拆需求。
比如你看到一个海外创作者工具有收入，重点不是照着做一个同款。重点是看它背后的需求：素材整理、自动发布、内容生成、数据分析，还是获客转化。
然后再问：这个需求能不能迁移到我熟悉的人群里？比如跨境电商、品牌团队、TikTok 运营、小红书博主、独立站卖家、设计师、课程创作者。
这才是 TrustMRR 对 Vibe Coding 的价值。
AI 已经让“做出来”变快了，但赚钱这件事，还是要回到需求、用户和渠道。
TrustMRR 给你的不是答案，而是一堆真实付款信号。你可以用它减少自嗨，少做没人买的产品。
我的建议是：
先看 TrustMRR 找市场信号。
再判断自己有没有触达用户的渠道。
最后才用 Vibe Coding 做最小版本。
不要一上来就写代码。
先看市场里谁已经为类似需求付过钱。
它的价值不是给你一个“灵感大全”，而是让你看到：全球各地真的有人把哪些小产品做出来了，这些产品有没有收入，大概卖给谁，收入规模到什么程度。
现在很多人做产品的顺序有点反了。
先打开工具，先让 AI 写代码，先把页面和功能做出来。做完以后才发现，自己其实还没想清楚：这个东西到底有没有人买单？
TrustMRR 可以放在动手之前看。
这个网站大概可以分三层看。
第一层是项目数据库。
首页和分类页里有很多 startup，每个卡片会显示产品名称、简介、收入、MRR、总收入、品类。有些项目还会标出来正在出售，能看到售价和收入倍数。
点进项目详情页以后，信息会更完整。比如我点了 Synta，它会显示 30 天收入、MRR、活跃订阅数、创始人、成立时间、收入验证方式，还会写清楚 value proposition、problem solved、目标受众、定价、营销渠道、技术栈。
这个信息对做产品的人很有用。因为你不只是看“别人做了什么”，你还能看它卖给谁、怎么收费、靠什么渠道增长、技术上复杂不复杂。
第二层是国家和地区视角。
它有按国家看的页面，比如 United States、Vietnam、India、Singapore 等。你点进去以后，可以看到这个国家有哪些创作者或小团队做出来的产品，每个产品对应的收入情况。
我看 Vietnam 页面时，里面就有 ClaudeKit、Compresto、EverLearns 这类项目。页面会列出 30 天收入、MRR、总收入。这个视角挺有意思，因为它让你意识到，小产品创业不是只发生在硅谷。不同国家的人都在用很小的产品切入市场。
下面还有一个 Startup Olympics 类似全球榜单 / 地图化探索的入口。它会按国家展示 startup 数量和累计收入。这个交互方式我觉得做得好，因为它不是让你只在线性列表里刷产品，而是让你从国家、创作者、项目之间来回跳。
对一人公司来说，这种浏览方式很容易激发判断：原来某个国家、某个小团队，也能靠一个很具体的工具赚到钱。
#### 第三层才是使用方法。
我不会建议你看到一个赚钱项目就直接复制。
更好的用法是先选一个你熟悉的方向，比如 AI 工具、营销工具、内容创作、开发者工具、效率工具、电商工具。然后连续看 20 个项目，只记录几个问题：
它解决什么问题？
目标用户是谁？
收入大概多少？
它是订阅制还是一次性收费？
功能看起来重不重？
可能靠什么渠道获客？
看完以后，不要抄产品，要拆需求。
比如你看到一个海外创作者工具有收入，重点不是照着做一个同款。重点是看它背后的需求：素材整理、自动发布、内容生成、数据分析，还是获客转化。
然后再问：这个需求能不能迁移到我熟悉的人群里？比如跨境电商、品牌团队、TikTok 运营、小红书博主、独立站卖家、设计师、课程创作者。
这才是 TrustMRR 对 Vibe Coding 的价值。
AI 已经让“做出来”变快了，但赚钱这件事，还是要回到需求、用户和渠道。
TrustMRR 给你的不是答案，而是一堆真实付款信号。你可以用它减少自嗨，少做没人买的产品。
我的建议是：
先看 TrustMRR 找市场信号。
再判断自己有没有触达用户的渠道。
最后才用 Vibe Coding 做最小版本。
不要一上来就写代码。
先看市场里谁已经为类似需求付过钱。
TrustMRR
3 01
我高频使用了一周腾讯出的 workbuddy这个 AI Agent，我觉得它对很多国内用户来说，完全可以作为办公 AI 的首选工具。
我平常也高频使用 Codex 和 Claude（一直是付费的）。但这两天看到腾讯推出的 workbuddy有免费积分就试了一下。我觉得对很多无法使用国外工具的人来说，目前用国内这个也非常好。
1.最好的大模型不一定是最适合自己的
对我们这种普通打工人来说，除非你要做非常复杂的程序开发或编程，否则顶尖模型的优势没那么必要。像日常处理工作、做财务、写文章、做一些简单的网页开发，我觉得国内很多大模型已经够用了。
Agent 始终是个工具，它能够帮自己解决问题，我觉得就是好工具。
2. 接入了国内主流大模型，而且有免费额度
workbuddy把国内主流大模型基本都接入了，而且一个月相当于送 2000 积分，可以免费使用。
3. Skill 生态和常用办公工具打通 workbuddy
在 Codex 或 Claude 里能用到的那些 skill、各种链接能力，它基本都能接通。比如我们常用的飞书、金山文档，包括各种写作类能力；GitHub 里大部分 skill 也都可以安装、可以使用。用来办公，解决日常的数据分析、文档创作，包括工作任务的整理。完全够用。
4. 搜索体验很强，甚至比 ChatGPT 更全
我体验下来，DeepSeek 加上一些专用搜索 skill 的组合，搜索结果比 ChatGPT 还要好、还要全。
5. 办公场景覆盖面很大，能解决我 99% 的问题
我在里面高频用它做电商数据分析，然后直接生成飞书文档，内部开会也能跟飞书打通。对大部分人来说，用 workbuddy加上飞书或金山文档，在办公方面基本能解决我 99% 的问题；用它来工作、创作，都已经非常好了。
而且还能够跟小程序包括腾讯元宝打通，接收信息非常方便，移动办公也很好。
唯一的缺点是：国内确实还缺一个生图能力，类似 ChatGPT Image 2
我平常也高频使用 Codex 和 Claude（一直是付费的）。但这两天看到腾讯推出的 workbuddy有免费积分就试了一下。我觉得对很多无法使用国外工具的人来说，目前用国内这个也非常好。
1.最好的大模型不一定是最适合自己的
对我们这种普通打工人来说，除非你要做非常复杂的程序开发或编程，否则顶尖模型的优势没那么必要。像日常处理工作、做财务、写文章、做一些简单的网页开发，我觉得国内很多大模型已经够用了。
Agent 始终是个工具，它能够帮自己解决问题，我觉得就是好工具。
2. 接入了国内主流大模型，而且有免费额度
workbuddy把国内主流大模型基本都接入了，而且一个月相当于送 2000 积分，可以免费使用。
3. Skill 生态和常用办公工具打通 workbuddy
在 Codex 或 Claude 里能用到的那些 skill、各种链接能力，它基本都能接通。比如我们常用的飞书、金山文档，包括各种写作类能力；GitHub 里大部分 skill 也都可以安装、可以使用。用来办公，解决日常的数据分析、文档创作，包括工作任务的整理。完全够用。
4. 搜索体验很强，甚至比 ChatGPT 更全
我体验下来，DeepSeek 加上一些专用搜索 skill 的组合，搜索结果比 ChatGPT 还要好、还要全。
5. 办公场景覆盖面很大，能解决我 99% 的问题
我在里面高频用它做电商数据分析，然后直接生成飞书文档，内部开会也能跟飞书打通。对大部分人来说，用 workbuddy加上飞书或金山文档，在办公方面基本能解决我 99% 的问题；用它来工作、创作，都已经非常好了。
而且还能够跟小程序包括腾讯元宝打通，接收信息非常方便，移动办公也很好。
唯一的缺点是：国内确实还缺一个生图能力，类似 ChatGPT Image 2
3 11
出海一年，我发现畅销东南亚零食品牌的特点
去年开始一直在看泰国、越南、印尼三个市场，也在跟当地团队、同行、本地人聊零食生意。
同聊聊观察
横向看下来，泰国、越南、印尼其实是三套经营系统。
泰国适合做健康感、体验感和品牌质感。
越南适合做大众价位、低门槛、高周转。
印尼适合做清真合规、低单价、强分销。
先说泰国
我在泰国做了一年。自己的观察是，泰国做零食大概有两条线。
一条是健康线。尤其在曼谷这类大城市，消费者会越来越在意糖、脂肪、钠、过敏原这些东西。便利店、现代渠道对包装和营养标签也会越来越严格。你做低糖、低钠、烘焙、非油炸、天然原料，会有空间。
另一条线是刺激和上瘾感。泰国人还是很吃强口味，酸、辣、海鲜味、甜辣味、多层口感，这些东西很重要。你光做健康，产品不够好吃，复购也很难起来。
我们最近也在泰国测试新品，就是那种偏辣味的竹笋、辣条、肉干，都非常好卖，很有市场
泰国比较适合做“低负担 + 强体验”。看起来没那么有负罪感，吃起来又要有记忆点。包装也要更有质感一点，因为泰国的便利店、商超、内容场景都比较成熟，产品拿出来要有点品牌样子。
再说越南
我目前接触的三个国家里，越南可能是增长感最明显的。市场还在往上走，年轻人多，消费场景也在变多。
但越南现在整体还是偏初级阶段，至少零食这块，我觉得更适合做低门槛、大流通、高周转的产品。
你如果一上来就做很高端、很窄众、很精致的零食，未必跑得快。越南更现实的机会，可能还是饼干、膨化、海苔、豆制品、辣味小食、果干、坚果混合这类大众品类。
最后是印尼
印尼市场大，但做零食最大的挑战，我觉得首先是规则。
清真认证、BPOM、标签、糖盐脂，这些都不能放到后面再说。尤其清真，对很多品类来说已经接近准入条件了。你产品再好吃，如果合规没想清楚，后面会很麻烦。
印尼还有一个很现实的问题：本土品牌逐步强大
Mayora、GarudaFood、Indofood、Nabati 这些企业在分销、价格、产品组合上都很成熟。外来品牌如果只是拿中国卖得好的东西过去，很难直接打穿。
印尼更适合先做大众价位、小规格、高复购、强风味的产品。品牌表达可以年轻，但不要太外来。你要让消费者觉得这个东西可信、划算、适合日常买。
去年开始一直在看泰国、越南、印尼三个市场，也在跟当地团队、同行、本地人聊零食生意。
同聊聊观察
横向看下来，泰国、越南、印尼其实是三套经营系统。
泰国适合做健康感、体验感和品牌质感。
越南适合做大众价位、低门槛、高周转。
印尼适合做清真合规、低单价、强分销。
先说泰国
我在泰国做了一年。自己的观察是，泰国做零食大概有两条线。
一条是健康线。尤其在曼谷这类大城市，消费者会越来越在意糖、脂肪、钠、过敏原这些东西。便利店、现代渠道对包装和营养标签也会越来越严格。你做低糖、低钠、烘焙、非油炸、天然原料，会有空间。
另一条线是刺激和上瘾感。泰国人还是很吃强口味，酸、辣、海鲜味、甜辣味、多层口感，这些东西很重要。你光做健康，产品不够好吃，复购也很难起来。
我们最近也在泰国测试新品，就是那种偏辣味的竹笋、辣条、肉干，都非常好卖，很有市场
泰国比较适合做“低负担 + 强体验”。看起来没那么有负罪感，吃起来又要有记忆点。包装也要更有质感一点，因为泰国的便利店、商超、内容场景都比较成熟，产品拿出来要有点品牌样子。
再说越南
我目前接触的三个国家里，越南可能是增长感最明显的。市场还在往上走，年轻人多，消费场景也在变多。
但越南现在整体还是偏初级阶段，至少零食这块，我觉得更适合做低门槛、大流通、高周转的产品。
你如果一上来就做很高端、很窄众、很精致的零食，未必跑得快。越南更现实的机会，可能还是饼干、膨化、海苔、豆制品、辣味小食、果干、坚果混合这类大众品类。
最后是印尼
印尼市场大，但做零食最大的挑战，我觉得首先是规则。
清真认证、BPOM、标签、糖盐脂，这些都不能放到后面再说。尤其清真，对很多品类来说已经接近准入条件了。你产品再好吃，如果合规没想清楚，后面会很麻烦。
印尼还有一个很现实的问题：本土品牌逐步强大
Mayora、GarudaFood、Indofood、Nabati 这些企业在分销、价格、产品组合上都很成熟。外来品牌如果只是拿中国卖得好的东西过去，很难直接打穿。
印尼更适合先做大众价位、小规格、高复购、强风味的产品。品牌表达可以年轻，但不要太外来。你要让消费者觉得这个东西可信、划算、适合日常买。
4 00
在小红书放了一套 AI Skill，600 多人收藏转发。
没想到这么多人在找这个东西——一套真正能用的、专门为品牌经营做的的 skill
所以我把完整的课程逻辑也整理出来了
每节一个判断框架，配一套 AI Skill，从定位到营销闭环，全部打通。
不是教你"怎么用 AI"，是教你用 AI 把品牌判断真正落到自己的生意上。
网站链接在这里，可以先看看内容
brandfirst.netlify.app
没想到这么多人在找这个东西——一套真正能用的、专门为品牌经营做的的 skill
所以我把完整的课程逻辑也整理出来了
每节一个判断框架，配一套 AI Skill，从定位到营销闭环，全部打通。
不是教你"怎么用 AI"，是教你用 AI 把品牌判断真正落到自己的生意上。
网站链接在这里，可以先看看内容
brandfirst.netlify.app
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