20 条 AI 运营选题：一个合格任务 7.87 元、50 块换 4 个粉、2.3 分钱切 6 条
覆盖 10 月 28 日至 11 月 4 日的 20 条 AI 运营选题，每条带原始出处、明天就能做的动作，以及官方定价页核到的成本。
10 月 28 日到 11 月 4 日，十个入口各过了一遍：公众号、小红书、抖音、B 站、小宇宙，以及 YouTube、Substack、Reddit、X、Apple Podcasts。
筛完留下 20 条明天能动手的。
这周能核到的成本，几乎都卡在同一个地方：分母算错了。一条切片、一个粉、一次合格交付，分母一换，结论就反过来。所以开头那张表的第二列不讲月费高低，只讲这一档到底给多少；条目里凡是作者自己算的账，都写明他假设了什么。
先看三条：12 讲一个前记者怎么把选题库做成流水线，30 个题里 3 个能直接排期；01 讲把「AI 比人便宜」按合格任务重算之后，474 倍的价差怎么缩到 1.18 倍；06 讲一个人把 25 条 n8n 流程架在家里，用 8.5 万条关键词消息替掉了 ManyChat。
只做两条的话，做 12 和 01。两条都不用花钱，一天时间够。
开头这张表只放本期真会掏钱的五个口子。价格都是 11 月 4 日从官方定价页核到的；页面写的是年付折算价，就照页面写，不自己换算。
| 工具 | 月费（官方页，11 月 4 日） | 这一档包含什么 | 本期哪条 | 什么情况下不该买这一档 |
|---|---|---|---|---|
| n8n | Starter €20/月（年付）；Pro €50/月；Business €667/月，仅自托管 1 | 2,500 次工作流执行，步数不限；5 个并发；1 个共享项目 | 06、07 | 社区版自托管免费，一个月跑不到 2,500 次执行就先别买 |
| ChatGPT | Go $8/月；Plus $20/月；Pro 从 $100/月起 2 | Plus 含扩容后的 Codex 用量 | 13 | 只做分类、抽取这类短任务，按 token 计费的接口更便宜 |
| ElevenLabs | Free $0/月（10k credits）；Starter 首月 $1，之后 $6/月（30k credits）3 | 30k credits/月，带商用许可 | 07 | 只是给电话前台挂一个 webhook，用现成的那家就行，别为它换平台 |
| Firecrawl | Free $0/月；Hobby $16/月（年付，月付 $19）；Standard 年付 $83、月付 $99，10 万 credits 4 | 按 credits 扣，抓取量决定档位 | 19 | 一个月只抓几十个页面，免费档或手工导出够用 |
| 火山方舟 | 视频按秒：Seedance 2.5 480p ¥0.67/秒、720p ¥1.51/秒、1080p ¥3.74/秒；图片 Seedream 5.0 pro ¥0.30/张起 5 | 按调用量计费，没有订阅档 | 09 | 只在网页端拼分镜、不接接口，买平台会员更省事 |
先算账
01｜「AI 比人便宜 474 倍」的价差，加一道专家复核就只剩 1.18 倍
B 站「明日折页」11 月 3 日这条 17 分钟视频，把市面上几种「AI 比人便宜」的说法拆开重算了一遍 6。播放 21。
他先统一分母。Fin（Intercom 的客服 agent）按「可计费结果」收费，常见价 0.99 美元一次；AgentForce 按积分，官网示例 20 积分等于 0.10 美元一个动作，而一项业务往往要跑好几个动作；Copilot Studio 容量包 200 美元/月含 25,000 积分；Freddy（Freshworks）是 49 美元买 100 个对话窗口，按聊天开始后 24 小时算一个。
第二笔是失败成本，大多数人算账时会漏掉。某份公开的银行任务测评里，Claude Opus 4.7 平均每次尝试约 9.01 美元、单次通过率约 40.2%，把失败尝试摊到通过次数上，一次合格约 22.42 美元；另两个配置分别约 23.67 和 27.35 美元。把失败尝试的钱算进总额，失败部分分别占各自 agent 费用的 72%、72%、61%。
第三笔是人工复核。同一批职业任务（GDPval，44 类职业、公开 220 项）里只算生成，人工成本约为模型的 474 倍、时间约 90 倍；加上「一次专家复核 + 不合格重做」之后，成本比约 1.18 倍、时间比约 1.12 倍。
最能直接抄的是他最后那组月结推演，假设全写明了：人工 60 元/小时、每个任务 10 分钟、正确率 98%，一个合格任务约 10.20 元。换成 agent 工作流——软件 1 元/任务、复核 2 分钟、接管 12 分钟、固定费摊 2,000 元/月——月做 1,000 单时每单约 7.87 元；月做 100 单时升到约 26.14 元。系统没变，规模变了，结论就反过来。
真实企业也在同一张账上。Klarna 称 2025 年 AI 处理了 80% 的客服聊天，估算省下约 5,900 万美元、相当于 850 名全职客服。同一份披露里，它的客服与运营费用从 2024 年的 2.03 亿美元变成 2025 年的 2.07 亿美元。
成本：视频免费，方法本身不花钱。上面这些数字是视频引用的公开测评与企业披露，作者没有自己复测；推演里的 60 元时薪、2 分钟复核、12 分钟接管都是他设的假设，换成你自己的数字要重算一遍。
明天能做：挑团队里最重复的一项任务，把上个月的量、失败重试次数、人工接管分钟数、固定软件费四项填进一张表，按「每个合格任务」算出成本，再和现在的人工单价对照。
02｜7.8 亿个 token 花 30.91 美元：21 个 bot 干活，另有一个 bot 每天给它们体检
Leveling Up with Eric Siu 11 月 3 日这条 27 分钟视频，直接把后台数字放了出来 7。
784,518,975 个 token、467,459 次请求，合计 30.91 美元。另有一个分类器跑了近 40 万次请求、约 6 亿 token，花费约 35 美元。
他给营销团队挂了 21 个 Grok Bot「岗位」，原文逐条列了名字，这里举出其中十一个：AEO/SEO、AI 搜索可见度、站点体检、广告花费盯盘、投放报告台、招聘协调、短视频扩产、文案去 AI 味、线索秒回电话、通话前情报、外联。
核心机制是「bot improver」：每天跑一次，把当天所有 bot 出的问题过一遍，还装了 Claude CLI 与 Codex CLI 做对抗式评审，专门抓 bot 的漂移。
AEO/SEO 那条链写得最完整：先扒买家在问什么、自己已发什么、别人怎么说，产出内容，用 MCP 写回 WordPress，再分发到 X 和 YouTube，跑得好的转成付费素材，每周出一次数字。
所有 bot 共享一份上下文（他叫 Single Brain Gateway），网关后面接 Search Console、GA、Google Ads、HubSpot、Slack、Gong；笔记用 Markdown 存，越新的权重越高。
省钱靠分层：先用便宜的分类器筛一遍 ICP 和内容质量，再让贵的 bot 花额度。他算过 AI 可见度审计约 18 美分一次，一个月跑 10,000 次是 1,800 美元，只要能出 3 个有效线索就折 600 美元一条，值。
成本：30.91 美元、467,459 次请求、784,518,975 个 token 都是他屏幕上的后台数字；分类器那 35 美元、审计 18 美分一次也是他自报，没有第三方账单。
明天能做：把团队最耗时的一项重复判断（比如线索筛选或内容过审）拆出来，先用最便宜的模型做分类，只把通过的那部分交给贵模型，记一周两者的调用量。
03｜50 块薯条换 4 个粉：点击率 20%，涨粉贵到 12.5 元一个
小红书「森森老师下班啦」11 月 1 日这条，把自己的后台摊开了 8。这条笔记的互动数是赞 63、藏 36、评论 105。
她贴的后台截图里，这次投放带来曝光 1,342、阅读 269、赞 16、藏 4、涨粉 4。点击率 20%，她说行业均值 11%；互动率 7.4%，均值 3%。两个率都高于她说的行业均值，只有涨粉崩了：50 元除以 4，12.5 元一个粉。
她自己的归因是投错了目标。这次投的是「阅读量」，系统只负责让人点进来，269 个人看完就走，没有关注动作。
第一条改法是选品：只投自然流量已经跑到 500 以上、互动率 5% 以上的笔记。她的原话是，这 50 块「更像是买了 269 个人来考试，而不是给好学生颁发奖学金」。
第二条改时段：别盲目投晚 8 点高峰，同场竞价多、完播率反而低；按自己账号流量高的时段投，时长选 12 小时。
第三条改人群：定向从「智能推荐」换成自定义精准人群。
成本：投放 50 元，折 12.5 元一个粉，都是她自述并带后台截图；平台没有公开薯条单价，这一条只能按她的实投算。
明天能做：从已发笔记里挑一条自然流量 500 以上、互动率 5% 以上的，用自定义人群 + 12 小时时长重投 50 元，一周后对比两次的单位涨粉成本。
04｜43 分钟访谈切 6 条：模型费 2.3 分钱，时间 9 分半
抖音「AI 小八」10 月 29 日这条全程录屏，作者明说不卖课 9。播放 1,069。
输入是一条 43 分钟的餐饮老板访谈，输出 6 条竖屏短视频。
流水线四段：本地语音转文字 → 模型挑出 6 段高光并写清「为什么选这段」 → 自动竖屏裁切 → 加字幕和标题。
时间给了实测值：总用时约 9 分半，570 秒。
费用也拆开了：DeepSeek 调用 2 次、16,804 个 token，模型费 2.3 分钱，作者注明是空闲时段价。
省钱的位置很清楚：token 只花在「挑段」和「写选段理由」两步，裁切与字幕走本地脚本，不进模型。
他保留了一道人工闸门：字幕偶尔有错字，「发之前我会人工再看一遍」。素材用的是设计宇宙《宇宙電波》第 67 期，CC BY 授权。
成本：2.3 分钱是模型费，没算本地机器和人工复核的时间。要按全成本算，得把那 9 分半和复核的几分钟折成人力。
明天能做：拿一条 40 分钟以上的直播回放，按「本地转写 → 模型挑 6 段并写理由 → 脚本裁切」跑一次，先只信选段理由，字幕自己过一遍。
工作流
05｜4 个广告账户交给一个 AI 员工：一条计划一天 300 元，25 条规矩，10 天调了 180 笔预算
B 站「水平线上的银色子弹」11 月 1 日这条 4 分 40 秒视频，讲的是他给一个京东卖家落地的过程 10。
客户在京东卖厨房用品。6 月底第一次通话时，老板「也不知道这个 AI 到底能帮我哪一块」；4 个月后，4 个广告账户的投放计划全归 AI 管，新建计划也自动交过去。
起步比他预想的慢：头一个多月不碰广告后台，只看数据、先把每天的报表理顺。
8 月初客户提「预算按时段花」，才接下第 1 条计划：一天 300 元预算，不一次放满，分 7 个时间点逐笔加钱。
客户方运营花约 1 天，把自己投广告的 25 条规矩填进一张确认表发回。之后又给了 4 条不重要的计划，仍然只动日预算这一个变量。
8 月正式合作的范围卡得很小：1 个广告账户、20 条现有计划；钱分 4 次给，1 笔启动款、2 笔验收款、1 笔尾款当质保，哪块没达标先免费改。
AI 的形态是接进广告后台、在钉钉上跟运营说话。10 月 8 日 9 点它推了 2 条调预算建议，运营 11 分钟后批准，当天改好；9 月底到 10 月初的 10 天里，它按规矩一共调了 180 多笔预算，每笔改完自己回后台核对。
效果是老板估的：用得最好的一位，每天盯广告从约 2 小时降到约 0.5 小时，多数人省一半，也有人仍要一个多小时。
成本：单条计划测试预算 300 元/天；合同金额原文没给。他的报价逻辑是一句原话：「一年帮你省十万，我收你五万，我觉得是合理的」；新客户先做 7 到 14 天的付费小试点。
明天能做：挑一件「每天都要做、做完对不对一眼能看出来」的活，比如按时段分日预算，按一天 300 元、只动一个变量跑 7 天，再谈扩大。
06｜自建 n8n 跑 25 条流程：8.5 万条关键词消息替掉 ManyChat，视频发布走本地模型
r/n8n 11 月 3 日这个帖，作者 u/EryumT 把自己 homelab 里的 n8n 摊开讲 11。27 个 upvote、18 条评论。
他在自建 n8n 上跑 25 条活跃工作流，最直接的「替人力」一条是 Instagram 与 Facebook 的关键词回复：用户评论关键词，它公开回复并私信发资源。
这条从 7 月跑到现在，公开回复加私信累计约 8.5 万条，记录落在 n8n 的 Data Tables 里。作者说它替掉了 ManyChat。
用得最多的是视频发布：n8n 表单上传竖版视频，迷你主机上的本地模型（Ornith 1.5 35B）为每个平台改写文案，推送到 Telegram 等审批，批准后由 n8n 原生上传到 YouTube Shorts、LinkedIn、Instagram、Facebook。
上传这段的工程细节值得记：不需要公开可访问的地址，也不开 tunnel，走平台原生上传，他自己处理了 LinkedIn 的分块上传和 IG/FB 的断点续传。
两条纪律：任何对外的动作都等他在 Telegram 上按按钮；每个节点的错误输出统一汇到一个告警里。
成本：原文没给。自建迷你主机加本地模型，日常没有按次计费的账单；真正的成本是那台常开的机器和搭流程的时间。n8n 云版 Starter 是 €20/月（年付），社区版自托管免费。
明天能做：把「评论关键词 → 公开回复 + 私信」这段从 ManyChat 迁到 n8n，先用 Data Tables 当消息台账，跑一周和旧后台对账。
07｜AI 电话前台最容易翻车的是「通话之后」：30 分钟内同号合并，返回三种状态
r/n8n 11 月 4 日这个免费模板，作者 u/Aristeidisp 给一个（虚构的）宠物诊所搭 AI 电话前台 12。
测试之后他发现，翻车点落在通话结束之后的三件事上：号码没拿到，agent 也说「已保存」；同一个人 10 分钟内打 3 次，记成 3 条；紧急来电躺在表里等人看见。
他的模板只干这一段：先校验有没有电话号码，没有就让 agent 回头追问；有就往 Google Sheet 的回电清单里追加一行。
判重规则写得具体：同一号码在 30 分钟内、且那条记录还没关闭，就只把 Calls 加 1、补一条带时间的备注，不新增行。
只有紧急来电立刻发邮件给团队，其余全走清单，避免告警疲劳。
返回值改成三态：saved、not saved、ask for a phone number。这样 agent 不会在没存上的时候告诉来电者「done」。
任何能调 webhook 的语音 agent 都能接，ElevenLabs、Vapi、Retell 都行，webhook 加了 header 鉴权；作者说照着搭约 20 分钟。
成本：模板免费，作者自述搭建约 20 分钟。语音平台本身的费用这一条没给，按各自官方页算。
明天能做：把现有 AI 接待里「写完再报成功」那一步改成「先查号 → 写行 → 30 分钟内合并」，返回值改成三种状态。
08｜10 万字网文一次拆 100 集：剧本医生直接指到第几集第几个事件
公众号「卡尔的 AI 沃茨」11 月 2 日这篇，讲即梦上线的短剧工作室，以及他自己迭代了三年的视频工作流 13。
剧本模型 DreamScript 的训练数据是全网上千部真正播出去的爆款短剧；除了它，还能随时切另外 6 个文本大模型。手里有写好的网文，可以一次扔 10 万字进去，自动拆成 100 集大纲与分集。
剧本页的顺序是固定的：选题菜单（受众、故事背景、人设、核心关系逐项选）→ 故事梗概 → 人物小传 → 分集大纲 → 完整剧本。分集大纲里每集要标出冲突、期待点、结尾钩子。
新增的「剧本医生」值得单独试：它诊断已写剧本并评分，分「必须修」和「建议修」两档，报告落到具体集数与事件。作者举的例子是第二集晚宴的伏笔没回收、第十集校长突然出现在吸血鬼庄园、四到六集缺大爽点。
资产这块：前两集自动拆出 7 个角色、8 个场景；主角形象用 AnyCook 生成，内置 7,000 多个 AI 演员、100 多种画风。改一次角色服装，后面所有用到该角色的镜头自动跟着变，改错能回退历史版本。
分镜有个坑要提前知道：生成脚本时先选单片段 15 秒还是 30 秒上限，「选完之后这一项就锁死不能改了」；单个镜头可设 2、5、10 秒。故事板助手里他自己常用「分镜打分 skill」挑问题。
成本：原文自报「双十一的 SD2.5 年卡能压到每秒 0.16 元」；整片总花费和单集积分没给，这个 0.16 元是他自报的促销口径，落地前按自己的套餐页核对。
明天能做：进即梦的短剧工作室，把手上 1 万字左右的旧稿粘进去看能不能拆成分集，再用剧本医生出一份诊断报告，先只看它点出的集数与事件。
09｜破亿短片的画布被公开了：三种导演模式、一个角色造型室、一条画出来的运镜轨迹
公众号「卡尔的 AI 沃茨」10 月 29 日这篇拆的是 LibTV 公开的画布 14。
《非妖哉》这类破亿播放、百万赞的短片，完整工程画布在 liblib.tv 上能打开，提示词、分镜怎么串、角色一致性怎么保，都能看到。限制是不能直接在别人的画布上跑自己的作品，只能学结构后新建。
新画布里唤醒 TV Director，三个模式按自己的状态选：只有模糊脑洞，用剧本创编扩剧情台词；有故事但不会分镜，用导演执导拆景别与运镜；全交出去，用全能创作。
全能创作实际会做四件事：自动联网搜参考画风并加载色彩质感规范；反问三个问题（剧情骨架、小妖怪长什么样、投放平台与画幅）；出总规划与逐镜撰写；批量产角色图、场景图、道具图，每张的提示词都能手改。
角色一致性靠「角色造型室」：单独生成角色卡，多角度、全身、各种表情，可以手动捏脸（作者加了眼影和一颗泪痣），再让 TV Director 把角色卡应用到后续分镜节点。
文字描述不出的运镜，用 3D-BOX：上传图生成 3D 场景，画一条向右急转的横摇轨迹，把 3D 预演喂给模型。
改片的主力模型是 Seedance 2.5，「片段重拍」只改中间几秒，其余画面不动。作者对比后认为 Wan 3.0 与 Seedance 2.5 的成片质感差距不大，但 Wan 3.0 在算力消耗上友好很多。
成本：原文没给金额，只写 Wan 3.0 算力消耗友好。按接口价算单条成本，可以照火山方舟那页的按秒单价推（表里第五行）。
明天能做：进 liblib.tv 新建一张空白画布，先打开《非妖哉》那张抄分镜结构，再用 TV Director 的全能创作跑一条 30 到 45 秒的。
10｜把一个 agent 接进 QQ、微信和飞书，再让它自己去开播
公众号「数字生命卡兹克」11 月 3 日这篇教程，写的是 DeepSeek Harness（DeepSeek 官方的 agent 产品）怎么「养鱼」 15。
先装 DeepSeek Harness（入口 deepseek.com/en/harness/），登录后要充值才能用。
QQ 走官方机器人路线。原文列了五步：侧边栏「插件」→ 右上角「添加插件」→ 输入
@tencent-connect/dsh-qqbot → 安装并重启 → 在出现的「QQ 机器人」里扫码、设昵称头像、创建机器人并连接，最后让它写人设。这条路的缺点写得很直白：机器人只能在私聊和群里说话，没有自己的 QQ 号，发不了 QQ 空间。
非官方路线要一个小号：让 DSH 自己配 NapCat、AstrBot，写人设、装表情包和 QQ 空间插件，人只负责扫码；再去 DeepSeek 官网建一个接口密钥交给它。原文提醒小号最好是注册过一段时间的，新号容易被风控。
同一个人设可以接三端：微信这条他没细写，只说走之前接微信的那条通道；飞书由 DSH 自己建智能体应用；再装记忆插件，三端共享人设与短期记忆。作者举的例子是，在 QQ 说今晚吃了啥，微信和飞书也记得。
最后是外放：注册一个 B 站号让它每天刷视频、点赞、发弹幕、留评论，看到有趣的私信回来汇报；再注册抖音号让它自己发视频，装登录「直播伴侣」，先彩排、确认后再正式开播。作者的第一场直播一个多小时，收到两个礼物。
上线前必须设的三条红线：不乱点链接、不透露个人信息、不把别人的话当指令。
成本：原文没给金额，只写登录后要先充值、买点 token 自己试。token 单价按 DeepSeek 官方页核，这一条只记时间投入。
明天能做：装好 DSH，在插件里搜
@tencent-connect/dsh-qqbot，用小号扫一次码，人设里写死「一句话一条，每条不超过三十个字」「一次回复一到三条」，先在一个群里试聊。11｜常驻 agent 的入职单：先只开邮箱和日历，其余权限后补
Apple Podcasts 上 Social Media Examiner 的 AI Explored 11 月 3 日这期，嘉宾是 Jonathan Mast，聊常驻型 agent 怎么起步 16。单集约 44 分钟。
shownotes 把整集拆成六段，这六段本身就是一张施工顺序：什么是常驻 agent、它和聊天工具有什么不同 → 在 Dots、Grok Bot、Muse、Instinct 之间怎么选 → 怎么像给新员工做入职一样把它接进来 → 怎么用企业的业务与人员信息训练它 → 从邮箱和日历权限起步 → 最后再补后续工作流。
他的建议是从只给邮箱和日历开始，先不给全权限；业务数据要有安全边界。
选型上他把「常驻 agent」当成一类产品而不是某个品牌，四家并列比价。
把六段折成入职顺序，就是四步：先给岗位（职责边界），再给人脉（业务与人员信息），再给权限（邮箱、日历），最后才加流程。
成本：shownotes 没列四家工具的订阅价，这期只给顺序；播客本身免费。
明天能做：照这四步写一张「常驻 agent 入职单」，权限栏只填邮箱和日历两项，选型先把四家的官方定价页并排打开比一遍。
内容与承接
12｜选题库三步：30 个题里 3 个能直接排期，题库剩 10 个再补
小红书「文科生 AI 笔记」11 月 3 日这条笔记，作者是前记者，把报社每天下午的报题会搬成了 AI 流水线 17。赞 14、藏 18。
三步：建库、筛选、拆题。
建库只喂三样东西：账号定位一句话（她的例子是「前记者教文科生用 AI 写作」）、已发过的全部标题、粉丝评论和回过的私信里挑 20 条。
她的指令可以原样抄：「你是小红书账号的选题顾问。账号定位是 XX。已发过的选题附在后面。读者评论里反复出现的问题是 XX。请列出 30 个新选题，每个给出笔记标题、一句话说明这篇写什么、读者看完能得到什么。不要跟已发过的重复。」
产出率她自己给了：「三十个题里，大概十个能看，三个能直接排进下周。」
筛选是三个是非问：跟人设有关吗、接得上已发内容吗、能拆成系列吗。三个都过，再套她自己的四条爆款标准，四条全过才标星。
拆题按「一件事三条」：给家里茶庄整理客户档案这一件事，拆成干货（具体做法）、故事（我爸的反应）、观点（AI 接走什么活），等于三周的量。
补库有个阈值：题库剩 10 个题就喂 AI 补，不用等到空了再想。
成本：原文只写「AI 把攒题的成本降到了一个下午」，没有金额。
明天能做：把自家已发标题和 20 条评论或私信喂进去，原样跑那条 30 题指令，数一下有几条能直接排进下周。
13｜让 Codex 读自己 21 篇笔记：393 条评论里 91% 挤在一篇
小红书「zz」11 月 3 日这条，作者自述是后端工程师，他让 Codex 通过 MCP 读了自己主页返回的 21 篇历史笔记 18。
执行是三段：先让 Codex 通过 MCP 读取主页数据，再让它归纳内容与评论需求，最后人工核对结论。这次只做了读取和分析，没有自动发布。
数据是可核的：21 篇合计 170 赞、78 收藏、393 条评论；单篇「周末找爬山搭子」占 359 条，约 91%。
把那一篇的评论归完类，得到的是四个可直接排产的方向：同城集合、周末排期、怎么加入、结伴安全。
他自己先给结论降了温：评论多不等于最涨粉，因为评论数里含作者回复，也没有单篇新增关注和阅读量。
还有一个反面样本他没急着下判断：一篇 AI 方向的定位宣言只有 1 赞 3 藏，但宣言和教程是两种内容，案例还没持续做。
他留的验收标准值得抄：AI 给建议时必须说清依据是哪条数据、哪些只是推测、下一篇怎么验证。
成本：原文没给，Codex 的用量按 ChatGPT 订阅算（表里第二行）。
明天能做：先只跑「读 + 归纳」两段，把 20 篇以上历史笔记的评论需求归类，自己再核一遍那篇最挤的到底是哪一类问题。
14｜12 个板块的长图怎么不跑偏：结构和视觉先定死，再按板块生成
小红书「研学设计笔记」11 月 2 日这条，分享的是她在商业项目里反复用的流程 19。赞 32、藏 49，是这一批里收藏最高的。
流程固定成六步：拆需求 → 定结构 → 锁风格 → 分素材生成 → 组合页面 → PS 精修。
案例是阳朔的研学项目，12 个内容板块，涉及山水、森林、溶洞、人物和各种道具。
她的关键做法是先把「内容结构 + 视觉方向」定死再生成，后面画面延展才省事；一上来一张张抽卡，最后容易整张推翻重做。
分工写得很清楚：AI 承担大量前期工作，人负责把控方向、关键节点和最终效果。
她的原话是从「无休止的盲目抽卡」里解脱出来，比反复抽图、整张推翻舒服多了。
成本：原文没给工具名、生成张数和单张耗时，这一条只记流程。
明天能做：拿一个 10 屏以上的长图需求，先把结构与视觉基调写成两段文字，再按板块分素材生成，最后只在 PS 里精修。
15｜把投放优化目标从「留资量」换成「有效留资量」：有效线索率 +20%，成本 -25%
小宇宙《在江南-聊推广》11 月 4 日 07:00 上线的「转化篇 05」，讲高客单长决策周期的客户怎么跟 20。单集约 14 分钟。
前提判断是：低客单是冲动消费，高客单是决策工程。客户在兴趣期、选购期、决策期反复搜、反复比、反复收藏，「谁的内容他看得最多，最后大概率就找谁」。
账号矩阵铺四层：KOS（企业员工号，比如金牌销售、资深设计师）、KOB（区域门店号）、KOL（行业达人）、UGC（真实用户口碑）。一汽大众按选购周期分别用不同号发内容，留资量增长 600% 以上、留资成本降 17%。
真正的改动在优化目标：从「留资」升级成「有效留资量」。私信链路以「加企微后首次开口」计一次；表单链路要回传电话接通、身份认证、付费、到店这些后续动作。同等消耗下，有效线索率提升 20% 以上、有效留资成本降 25% 以上。
回传要「及时、准确、全量」，空号和非目标用户这类负向样本也要回传。正式投放前，最好先跑 7 到 14 天的深度数据回传，让模型先学。
响应速度有硬指标：平台咨询分满分 5 分，TA100 商家平均 15 秒内首响、首响率 94%、30 秒回复率 80%、1 分钟回复率 85%，咨询分 4.2。
AI 客服补的是人接不到的时段：私信通里的 AI 小助手顶半夜和午休；某摄影品牌让它识别偏好后主动发留资卡，留资率比纯人工高 27%，夜间 1 分钟回复率提升 74%。
客资管理在私信桶里直接打标签（跟进中、留客资、高意向、成交、无意向），自动汇进聚光线索管理，能看清客资来自哪条笔记、哪个广告。
成本：节目给的全是比例和指数，绝对金额与投放预算没给。加速工具另有两组数：留资加速包让某 MBA 教育客户的跑量涨 500%、成本达成比 0.96；一个叫「私信深转」的工具让某文媒客户的私信留资效率涨到 6 倍、成本降 31%。她的前提是「没量先跑基量」。
明天能做：把投放优化目标从「留资量」改成「有效留资量」，把电话接通、到店、付费三个事件接成回传，先跑 7 到 14 天再调出价。
16｜140 个 skill 只常用 30 个：真正管用的是把 skill 串成会打回的流水线
Substack《Marketing with AI》11 月 1 日这期，整理的是 Winston Digital Marketing 的 John Morabito 的做法 21。
他一年建了 140 个 Claude skill，日常在用的约 30 个。
第一步是喂料：把现有 SOP、过往的金标准样本、给新员工看的培训视频，三样一起给模型建 skill。他的关键词研究 skill 吃 Ahrefs、Semrush 的导出加客户一方数据，能做完 80% 到 90%。
第二步是把 skill 串起来。他的原话是：「We're not really aiming to build skills here. We're aiming to build workflows that are powered by skills.」单个 skill 替不掉一次完整的技术 SEO 审计，几个接力才行。
第三步把「你每次审稿都会说的那几句话」做成 guardrail skill，挂在每个交付物最后自动检查；每个产出再过一遍 humanizer skill。
最能抄的是他那条内容流水线：brief（取前几名结果、entities、People Also Ask）→ draft → 内链（用客户站点训练）→ 品牌语气 → humanizer → 按 Google quality rater guidelines 打分的 scorecard。分数不达标就打回重写，一直到过线。
数据侧他改用 MCP 接 Apify、DataForSEO、SEOGets，把取数放在外部工具里。
成本：关键词研究从 8 小时压到 2 小时，是他自己在播客里的原话；SEOGets 那条工具是 29 美元的多站点 Search Console 看板，它的定价页没有独立核过。Claude 的订阅价按官方页取：Pro 年付折合 $17/月、一次付 $200，月付 $20 22。
明天能做：把团队最常返工的那份交付物拆成六段，先只上 scorecard 打回这一环，看打回率有多高。
反常识与对标
17｜同一套落地页：2,000 美元只出 6 单，500 美元就追平
YouTube 上 Dara Denney 11 月 2 日这条，讲她用 AI 重建落地页的过程 23。
第一轮 Facebook 广告花了不到 2,000 美元，只换来 6 单。她把这一轮留着当验证：有人愿意买，说明产品成立。
第二轮她只改落地页：用 Lovable 重建，接上 Shopify 结账（第一版是用她个人的 Stripe 收款）。投放约 500 美元时，拿到的购买量和第一轮差不多。
页面功能其实没大改，改的是「主推哪一个 SKU」和整页的说服顺序。
她用语音口述代替打字，第一句提示词是先让 AI 反问：「I want to build a landing page for a product that I really want to bring to market… What things do you need from me so that we can quickly build a landing page together?」
参考页面不让 AI 凭空想：她指定 Grunons、Crown Affair、Caraway 这类已经反复做过转化优化的品牌，用 Claude Design 生成、导出 HTML，再交给 Lovable 落到 Shopify 上。
改版方式是截图加一句话：截下比例不对的图，回 Lovable 说「the aspect ratio on this image isn't quite right…」，不写代码。
她还用 Lovable 的增长工具生成了一份「从 10 个客户到 50 个客户」的计划，按建议把 duo 套装放到首屏；实际订单里 duo 占多数，她据此怀疑单件定价压得太低，买家宁可一次买两件。
成本：第一轮不到 2,000 美元换 6 单，第二轮约 500 美元，都是她自述；单次获客成本她没给。Lovable 是这条视频的合作方。
明天能做：把现在的落地页首屏截一张图，只改「主推哪个 SKU」这一件事，用同样预算再跑一轮，两轮按同一口径比。
18｜签到 30 天拿 8800 分，比一个月的套餐还多，但有效期也只有 30 天
公众号「秋叶大叔」11 月 2 日这篇，讲的是豆包的免费额度怎么领 24。
每日签到累计 30 天，能拿 8,800 分，原文说这比买一个月标准套餐给的额度还多；新用户还能直接领一个月免费订阅。
入口有两个：打开豆包电脑版或豆包工作电脑版，左下角会弹签到窗；没弹就点头像，在侧边栏找「免费用豆包」，那里还有几个积分任务。
两条硬限制：额度只有电脑端能领；8,800 分的有效期只有 30 天，必须在这一个月里用完。
同篇列了豆包工作的六项能力，能对上运营动作：自主任务执行加「工作伙伴」；本地和云双环境（读本地文件夹、跑代码、处理大 Excel，也能自己点鼠标开浏览器填网页）；目标模式（先定验收标准，交付前逐项自查、不达标返工）与计划模式（长任务先出计划）；技能、项目、企业知识；飞书、巨量引擎、手机打通；定时任务加多任务并行。
成本：原文没给现金价格，也没给积分和人民币的换算，只说「比买一个月标准套餐给的额度还多」。同一篇在 11 月 1 日 07:35 已推过一次，本条是 11 月 2 日的重发改写版，两篇数字一致。
明天能做：打开豆包工作电脑版，左下角签到，再进「免费用豆包」把积分任务领一遍，顺手把 30 天到期日记进日历。
19｜中小公司开始重搭 GTM 栈：数据补全那一格，有人从 Clay 换成了 Firecrawl
X 用户 @anitakirkovska 11 月 3 日这条帖子，268 赞、500 收藏、3.17 万浏览 25。她是 Vellum 的增长负责人。
她的观察对象是 AI 化的中小公司：这些公司正在整体重搭 GTM 栈；大公司因为有长约和变更管理，慢一步。
建站这块，Webflow 和 Framer 没把工具做成 AI 原生，公司开始转向 headless 加 Sanity，或者用 Ploy 这类 agentic 站点。她自家年初弃了 Webflow，之后跑 PLG 实验、程序化 SEO 页、agent 实验都快了很多。
数据补全是最明显的一格：Clay 从今年 1 月起就一直被讨论要不要换掉，第一波冲击来自 Claude Code，现在是 Firecrawl 这类原生 agent 工具——同一套 waterfall、数据源够、价格明显更低。
工作流层，n8n 和 Gumloop 还在用，但也有团队直接靠 personal agent 或 coding agent 里写好的 skills.md 干活；更激进的公司直接跟 agent 说「这个月多拿 30% 销售额」，让它自己拆。
SEO 和 GEO 这块，她说网站文案现在更多是写给 agent 看的，公司开始堆 benchmark 和社会证明让 agent 建立信心；她的判断是 GEO 策略比工具重要，Gauge、AirOps、Profound 做得都差不多。
成本：被引的 Firecrawl 原帖写「250M+ 人、26M+ 公司可查，每月 1,000 credits 免费，规模上比 Clay 便宜 88%」；Firecrawl 官方定价页 11 月 4 日显示 Free $0/月、Hobby $16/月（年付，月付 $19），免费额度页面上没写具体 credits 数。「便宜 88%」是 Firecrawl 自己的说法，没有独立核过。
明天能做：按她的栈画一张「现在用 / 可替换」两列表，把数据补全那一格从 Clay 换成 Firecrawl，先跑一条最小的 waterfall 看结果差多少。
20｜给 AI 员工的三列授权表：能自己做、要一个明确的 yes、绝不可以
Substack 作者 Elliot Fuhr 10 月 31 日这篇，讲的是把 agent 的权限切细 26。
他把「清空收件箱」拆成四件事：Read、Decide、Act、Record。agent 只拥有 Read 和 Record，Decide 留给人，规则全部压在 Act 这一步；任何单一步骤都不能独自完成整件事。
授权表就三列，形状照抄 CFO 的授权书。
「能自己做」：读所有邮箱与聊天、把邮件分拣成待办/记录/噪音/系统信、写早间简报、起草回复但只落到草稿箱、往日历加事项、只向本人发报告。
「要一个明确的 yes」：删除、归档、照口述改内容。
「绝不可以」：发给本人以外的任何人、没有凭证就关单、超时后不核查就重试、动共享归档柜。
他把规则当政策手册管：每条写生效日期、被替代的上一版版本号、原因，以及一个用真实工具跑通的测试。日志里，同一条「怎么把报告送达」的规则，73 天改了 9 版，其中 3 版是同一天改的。
两个真实事故：一是发送超时后重试成功，但正确顺序应该是先查已发送和台账再决定重不重试，他的结论是「A timeout is not a no. It is a maybe.」；二是他用两个单词回复批准了 16 条更新，实际全部只变成草稿、没进台账，agent 连着三个早晨提示他，他没看。
文末给了可复制的系统提示骨架：CONTEXT（能触达哪些系统、不能触达哪些、版本号、生效日、替代哪一版、冲突以本页为准）→ ROLE → 三列授权 → INTERVIEW → TASK（每次结束给三行：我批准了什么、实际落地了什么、两者差在哪）。
成本：原文没给金额。时间上他自报，把文章装进 Substack 这一步由 agent 完成，省了 25 分钟。
明天能做：今天先写一页三列表，把「绝不可以」那一列填满（对外发送、无凭证关单、超时不查就重试），再让 agent 碰真实收件箱。
如果只做两条，先做 12 和 01。
12 管的是「明天发什么」。把已发标题和 20 条评论喂进去，跑那条 30 题指令，你会拿到一批能排期的题，也会第一次看清自己账号反复被问的是哪几个问题。这一步不花钱，一个上午够。
01 管的是「要不要买」。把一项重复任务的量、失败次数、人工接管分钟数、固定软件费填进一张表，按每个合格任务算成本，再和现在的人工单价对照。这一步也不花钱，一个下午够，但它决定的钱比任何一条都多。
06 排第三：它要一台常开的机器和几天搭流程，换上之后能直接替掉 ManyChat 那笔订阅，8.5 万条私信是现成的验证。
本期说明
20 条按入口分摊：公众号 4 条、小红书 4 条、抖音 1 条、B 站 2 条、小宇宙 1 条、YouTube 2 条、Substack 2 条、Reddit 2 条、X 1 条、Apple Podcasts 1 条。
十个入口这周都出了合格条目，但每个入口的内部覆盖不均，说明一下。
抖音这周只留了一条。口播内容取不到的情况下，文案里没有步骤的条目一律没进；播放最高的一条（18.9 万）文案只有一句话，只能舍。
小宇宙这周能落到动作的仍然少。营销人 AI 茶水间、一人公司、小猪的 AI 实践日记三个节目，窗口内都没有新单集或已在前几期用过；留的这条「转化篇 05」是凌晨 7 点刚上线的。
B 站这周的口播能读了，所以金额和步骤都能落到实处；留的两条都是讲自己客户或自己生意的，不是讲工具功能。
Substack 有两条：一条是内容流水线的做法，一条是授权表。这两条都来自免费可读的部分，付费半篇的内容没有引用。
价格都取自 11 月 4 日的官方定价页。页面只给年付折算价的（n8n、Firecrawl），照页面写法标注，不自己换算；页面用欧元的（n8n），照原币种写。作者自报的数字在正文点名是谁说的，单独注明没有进表。
References
- 1n8n Plans and Pricing
n8n.io
- 2ChatGPT Pricing
chatgpt.com
- 3ElevenLabs Pricing
elevenlabs.io
- 4Firecrawl Pricing
firecrawl.dev
- 5火山方舟模型价格
volcengine.com
- 6AI员工真比人便宜？
bilibili.com
- 7
- 8博主Day13 花50投薯条，值不值，帮你试过了
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- 943分钟访谈，AI 9分半切出6条短视频
douyin.com
- 10京东老板把广告计划交给AI员工的四个月｜AI为啥半年没落地
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- 12
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- 20转化篇05-高客单转化长决策周期客户怎么跟
xiaoyuzhoufm.com
- 21
- 22Claude Pricing
claude.com
- 23How I Build Landing Pages With AI (No Code)
youtube.com
- 24豆包签到免费到手 8800 分，会员白嫖 30 天！
mp.weixin.qq.com
- 25
- 26The Never List
thefinancefrontierai.substack.com
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