20 条 AI 运营选题：获客 100 元、14 万粉接不到广告、抽 5 次才成 1 条
覆盖 10 月 27 日至 11 月 3 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 27 日到 11 月 3 日，我把十个入口过了一遍：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 条明天能动手的选题。
每条写四样东西：讲什么、素材出自哪里、明天能做成什么、要花多少钱或多少时间。价格只写官方定价页上核得到的数字，注明档位和计费方式；核不到的只记时间，作者自报的数字会点名是谁说的。
今天先看三条：17 讲一个有 14 万粉的号为什么一条广告都接不到，13 讲一家家装商家怎么把小红书获客成本做到 100 元、同行业要 1000 元，02 把「替掉一个人」折算成月账单。
只做两条的话，做 17 和 13。20 条是二十个方向，一天做不完；挑一条往下走，比每条都试一遍有用。
开头这张表按计费方式分行，五种方式各取本期真正会掏钱的一个工具。价格都是 11 月 3 日从官方页核到的，下面单条里另外提到的工具，成本那一行单独写。
| 工具 | 计费方式 | 官方价 | 这一档给什么 | 本期哪条用到 |
|---|---|---|---|---|
| Claude | 按人月订阅 | Pro $20/月（本期成本按此档估；年付页面写折合 $17/月、一次付 $200）；Max $100/月；Ultra $200/月 1 | 付费档都含 Claude Code | 05、11 |
| Kylon | 按工作区 | Core 起 $50/月/工作区，最多 10 个 agent 2 | 只按工作区计费，不收席位费 | 02 |
| n8n | 按工作流执行次数 | Starter €20/月（年付）；Pro €50/月；Business €667/月，仅自托管 3 | 一次完整运行算 1 次执行，不限步骤数 | 10 |
| OpenAI Decisions API（gpt-6-luna） | 按 token | 输入 $0.10/百万、输出 $0.50/百万、缓存命中 $0.01/百万；Batch 半价 4 | 一次调用只回一个选项和置信度 | 04 |
| Poster | 一次性买断 | LITE 免费（AGPL）；PRO $79 一次性，含 12 个月更新 5 | LITE 只发 X 和 Facebook，1 个 bot | 10 |
先算账
01｜一条 AI 猫片做 2–3 天，一期生成 150–200 段才挑出 20 段
「AI 新榜」11 月 2 日这篇访谈，对象是做 AI 猫片的「猫子柒」，半年涨粉 176 万 6。
他先给产能账：一条视频 2 到 3 天，更新频率却是两天一更、有时一天一更。两个数字摆在一起，只有同时开几条线才对得上。成片里真正能用的素材约 20 段，一期要生成 150 到 200 段才够选。
抽卡成功率常态 1/5。动作一致性难保证的镜头，1/10 甚至 1/20。
单镜头案例更具体。麻将那期要把牛骨和竹片合在一起，AI 怎么都对不齐，抽了 30 多次；一直用 Seedance 2.5 不行，换回 2.0 反而成了。
陶瓷杯那期从窑里取三个杯子，常穿模，10 到 20 次才有一条正常。
工具栈很轻：即梦加剪映。早期用 Kling，现在角色控制和声音更看 Seedance。
提示词只写要什么。原话是「有时候你越强调不要出现什么，AI 反而越容易识别到那个东西」。
内容结构上，每个镜头都要有一个点。一条只讲一个笑点撑不住，节奏快，观众会划走。
选题按季节排：中秋做月饼、秋天做桂花拿铁、下雨想到油纸伞。做过的器皿在后面几期继续出现在饭桌灶台上，攒出他说的「世界感」。
变现路径也给了：起号两个月在小红书接到第一单 RIO，当时 3 到 4 万粉，之后是 PRADA、大众、雅诗兰黛；小红书号已发 49 条商单。
他不让 AI 角色做「我用了之后怎么样」的体验式背书，只让产品自然进剧情。
成本：每月算力约 1 万元，收益已覆盖，这是作者自报。官方定价页没核到即梦与 Seedance 的按秒价，这个数字不进表。
明天能做：按一期要生成 150 到 200 段倒推排期：先数一遍上一期成片用了几段、生成了几段，算出自己的取用率，再定更新频率；建一张抽卡日志表，记镜头、模型、尝试次数、是否成功，先跑出你自己的成功率基准；提示词模板删掉所有「不要……」的负面描述，只留要什么；给账号定三条固定设定，谁干活、谁捣乱、谁偶尔出场；排一张季节选题表，把下一个节气或节日提前一周排进计划。
02｜七个 AI 员工接管一桩小生意：兼职版一个月 12,000 美元，全职 48,000 美元
Liam Ottley 11 月 3 日这条 20 多分钟的视频，用一家编出来的咖啡豆小店做演示，店铺、邮件、账单用的是真实数据 7。播放 6,008、赞 138。
第一个 agent 接完官网、Gmail 和日历，几分钟读出「我的生豆供应商是谁、上次每公斤多少钱」：供应商 Marta、每公斤 10.85 美元，还翻出一封没回的 14.21 美元报价。
再问「我生意哪里出问题」，它从六个月邮件里列出三条：咖啡涨价、会计催票据、咖啡馆的批发询盘没人回。
收件箱按三层分流：日常事由 agent 团队直接办；要拍板的进主频道并附好草稿，只点 yes 或 no；房东、税务这类紧急件直达主频道。
发件人清单先用一份 CSV 上传成共享表，每个 agent 有自己的表。
内容是两个 agent 接力：一个读咖啡行业 newsletter、用 Apify 抓网上讨论出选题；另一个写 30 到 40 秒口播稿，前一个审，来回改到满意。早上 5:30 把 2 到 5 条成稿推到主频道等他拍。
开发 agent 一条消息建落地页，工具链是 GitHub 存代码、Railway 部署、Resend 发邮件、Shopify 存客户；做完让它把这套流程存成 skill，下次一句话复刻。
客服 agent 喂 FAQ 加历史回复，命中 FAQ 就写好回信等他点发送；FAQ 外的问题转主频道，并记录他的判断，下次归它管。
记账 agent 对了一遍 9 月账，找出 636 美元损失：供应商重复扣款，加一个忘了取消的订阅。
订单 agent 发现库存低，去找供应商新价，记账 agent 算新价下还赚不赚，补货单等他一键批准。一单生意过了订单 agent、记账 agent 和他的确认，三个环节。
人力换算他给了整套：兼职版团队约 12,000 美元/月，全职约 48,000 美元/月。全职那 48,000 拆成五项：幕僚长 10,000、内容两人 13,000、开发 5,000 到 8,000、客服 4,000、运营加记账 13,000，加起来 45,000 到 48,000。兼职版他没给明细。
成本：Kylon 官方页写 Core「from $50/mo」，按工作区计费、不按席位，含最多 10 个 agent 和每月 credits，7 天试用给 300 credits 2；视频里说「30 天免费、之后每月 100 美元」，与官方页不一致，按官方页写。那两组人力数字是作者口播估算，没有第三方数据。
明天能做：先做一张发件人清单 CSV，写清谁、该怎么处理，上传成共享表；在收件箱定三类路由，发三封测试邮件（客户提问、税务截止、垃圾邮件）验证分流；把 FAQ 加历史回复喂给客服 agent，规矩写死「FAQ 外转人工并记录我的判断」；让记账 agent 对上一月账单和邮件，专找重复扣款和忘记取消的订阅；内容拆成选题 agent 加脚本 agent、互相审，设一个清晨定时推送。
03｜30 个达人拉一张表：8 个字段算清谁值得复投
抖音「乐媛学姐」11 月 2 日这条 5 分 36 秒的视频，演示豆包 PC 端的三个 Skill 串起一场达人复盘：表格、应用生成、PPT 8。赞 559、藏 209、转 311。
起点是她自己的痛点：一个月合作 30 个达人，坑位费、佣金、曝光、成交、退货散在不同表格，光整理就要大半天。
第一步用表格 Skill 把 30 个达人的合作费用、曝光量、成交金额、佣金、退款全部上传，先整理成一张统一分析表。
第二步算实际投入产出。她口播里举的例子是：一个达人带来 10 万成交，但坑位费和佣金花了好几万，后面还有不少退货，实际效果就没那么好。
第三步的汇总表固定 8 个字段：坑位费、佣金、总投入、成交金额、退款金额、净成交金额、投入产出比、获客成本。按合作投入和投入产出比两个维度打标签，分成高价值、潜力、低效三类，再从里面单列「高投入低转化」和「低投入高转化」两张名单。
第四步出图：一张达人合作价值矩阵，横轴是合作投入、纵轴是投入产出比；一张投放复盘看板，顶部给达人数、总投入、净成交额、整体投产比、退货率，下方是可筛选的达人排名。
第五步用 PPT Skill 按月报逻辑生成四段：本月整体投放、30 位达人对比与价值矩阵、高价值与低效达人案例、下月优化方向。
她还提了一句手机电脑互通：电脑端选「本地电脑」，电脑不关机就能用手机继续下指令；选「云电脑」则关机也能跑。
成本：豆包的官方定价这次没取到，成本栏只记时间——他给的对照是以前光整理分析这些数据就要花大半天，现在这一段交给 Skill 跑。要提醒一句，这是豆包「电商运营效率提升计划」系列第 03 期，口播最后约 30 秒是店老板的推广，步骤照做，价格话术别照搬。
明天能做：把上月合作的达人拉成一张表，字段就按那 8 个建，一列都别省；上传到表格 Skill，先只让它统一格式、算两列比值，不出结论；再按投产比和投入两个维度打标签，输出三类标签加两张单列名单；用价值矩阵标出右上角和左上角的人，右上角是值得复投、左上角是花钱没效果；最后让它按月报四段生成汇报稿，下月预算建议自己补。
04｜1000 封邮件只花 0.6M token：把「分类」这一步换成判断模型
Substack 作者 agentstackai 10 月 27 日这篇，讲的是 OpenAI 10 月 22 日上线的 Decisions 接口怎么接进现有工作流 9。
他的分工原则一句话：流程里凡是「要选一个」的步骤，比如是不是线索、急不急、能不能发，交给判断模型；凡是「要写给人看」的，留给写作模型。
接口是
POST https://api.openai.com/v1/decisions，model 只能填 gpt-6-luna，用你在 Zapier、Make、n8n 里已有的那把 key。五步落地。第一，把发件人、标题、正文前几百字放进
input，签名和引用回复剔掉。第二，只问一个五选一问题，每个选项带一句说明，并且永远带一个 other 兜底。第三，只读
choice 和 confidence 两个字段。第四，加一个 IF：置信度高才自动执行，其余全丢进一个每天看一次的 check 标签。第五，只把需要回复的邮件交给写作模型起草。阈值他也给了口径：低于 0.5 绝不自动执行；只有「做错了很难撤回」的动作才在 0.9 以上自动。归档错一封 newsletter 不要钱，把一条线索标成推销就丢一单。
成本算术是他自己算的：一封邮件加问题约 600 tokens，1000 封/月约 0.6M tokens。官方页上
gpt-6-luna 标准档输入 $0.10/百万、输出 $0.50/百万、缓存命中 $0.01/百万，Batch 半价 4。有一处口径要分清：他写「输出不计费」，那只适用于 Decisions 这个端点，不是模型通用价。做账时按输入算完，再把输出单独记一笔。
两个硬限制：只吃文本、图片、JSON，PDF 发票得先转文本或图片；模型只有
gpt-6-luna 一个。成本：1000 封/月的模型费按上面对得下来，不到 1 美元；真正的投入是改流程的那半天。
明天能做：在 n8n 或 Zapier 里找到那个「让聊天模型只回一个词」的分类节点，它就是替换点；用官方 Playground 先拿一封本周真实邮件试五选一，看
choice 和 confidence 长什么样；照抄那段 JSON body 建一个 HTTP 请求节点，input 只放前 300 字；加 IF：置信度高于 0.9 自动分流，0.5 以下一律人工，其余进 check 标签，每天固定时间清一次；记一周 check 标签的条数，用这个数反过来调阈值。05｜周二上午半天的周报，现在 9 点自己写好
小红书「Stella 说独立站」10 月 28 日这条笔记，讲的是用 Claude Code 搭一个 EDM 周报助理 10。赞 13、藏 20。
她的旧流程很典型：每周二上午全耗在开后台抄数据，抄完到中午，「下周发什么」还没开始想。
现在的五个环节：周二 9:00 定时任务启动调接口拉数；代码算周汇总、月目标进度和环比；每封 Campaign 对照预警线，自动标点击偏低或退订偏高；自动化流按 Flow 拆开算；最后起草本周优化方案。
分工原则一句话：能用规则算清楚的交给代码，要下判断的才交给 AI。
她踩的三个坑值得提前知道：接口每天有调用额度，一天别跑两次；Welcome 流拆了两个分支，一开始只算了一支，自动化收入少算一半；网页双击打开改动存不住，要用本地服务开。
边界她写得很清楚：整套只认 Omnisend（邮件营销平台）的归因口径，先改哪条还得人来定。用 Klaviyo 的换个接口即可。
成本：Claude Pro 20 美元/月，年付折合 17 美元，一次付 200 美元；Claude Code 从 Pro 档起包含 1。省下的是每周二上午那半个工作日。
明天能做：打开后台找到 Campaign 与 Flow 的报表接口文档，先跑通一次取数；让 Claude Code 写脚本拉上周数据、算打开率点击率退订率的环比、输出一份 markdown；给每条 Campaign 设两条预警线，比如点击率低于 1.5%、退订率高于 0.3%；把 Flow 按分支逐条列出，Welcome 的每个分支单独一行，确认没漏算；用 cron 设周二 09:00 触发，先输出到本地文件，人工看过再发。
工作流
06｜事件一进，agent 自己接活：两周 298 个合并请求，306 条问题在合并前修掉
数字生命卡兹克 11 月 2 日这篇，把自己搭了一年的 Agent 自动化系统整篇写了出来 11。
架构分四层：自动化中台负责谁触发，Agent 层负责谁干活，CI 中台负责谁验货，飞书批奏折负责谁拍板。核心是把任务起点从人身上挪走，改由事件触发。
事件格式只有五个字段：从哪来、什么类型、对象是谁、一句话摘要、回到原处的链接。他举的那条事件，类型是
feedback.new、对象编号是 12，另外三个字段填的是来源、摘要和链接。调度规则全在一个
rules.json 里。他贴了一条真实规则："to":"m5-claude"、"cwd":"~/code/work/virxact-hub"、"skill":"hub-feedback"、"parallel":3、"tell":"needed"。接一种新事件就是加一条规则，几分钟生效。内网的 Mac 不开公网端口，每台跑一个接单程序挂在中台上长轮询，一次最长等 50 秒，有活立刻接走。
模型按任务分工：Claude Opus 5.5 做主力开发，GPT 管运维、告警、修 bug、做代码审查，另一个 GPT 配置专管浏览器操控，直接操作 Mac mini 上已登录各账号的 Chrome。
三个可以直接抄的定时任务：每天下午搜微信群、X、小红书、抖音上关于自家产品的讨论出报告；每周去豆包、DeepSeek、千问、元宝、ChatGPT、Gemini 各问一遍 GEO 问题；每晚 6 点扫 GitHub issue 和 PR。
每个自动化任务配一个专属 Skill 当 SOP，比如周日的大扫除 Skill，专删重复代码、为一个案打的补丁、停用没拆干净的、流水账文档。
CI 分五步：审查、检查、合并、发布、核实。审查用 Codex，规矩是只读、不联网、读不到密钥、只报真会出错的问题不报代码风格、最多审 3 次。
数据在这：最近两周 4 个项目审了 298 个合并请求，报出 333 条问题，306 条在合并前修掉，最严重一档 51 条。一次审查中位数 2 分多钟，占该任务 5% 到 15% 的 token。
为什么自建 CI：GitHub 自带 CI 会员也只有每月 3000 分钟，按他的量每月超额至少 50 美元，于是丢到家里那台 M4 Mac mini 上跑，每个任务开全新虚拟机，跑完连机器带身份一起删。
审批边界写死成七类才找人：删数据、停服、花钱、对外发消息、改产品方向、新建或轮换密钥、修改权限。仓库里两个文件兜住重复提问：「卡兹克定的事」只记亲口决定，带原话和日期；另一个记「定了不做的事」。
唯一不交给 agent 的是用户反馈：他逐条看，有价值的复制给 agent 执行，再让对方收到回信。
成本：Claude 定价页现显示 Pro 20 美元/月、Max 100 美元/月、Ultra 200 美元/月，Ultra 无 5 小时限制、含 200 美元/月 API 积分 1；他自报每月付 200 美元的 Claude 会员和 100 美元的 GPT 会员，200 美元那档对应 Ultra。「100 刀的 GPT 会员」和 GitHub 超额 50 美元都是作者自报，没独立核到。时间投入是他自己攒了将近一年。
明天能做：先建一张事件表加一个
rules.json，只收三类事件——表单新线索、GitHub issue、飞书群 @ 消息；在常开的那台 Mac 上跑一个 50 秒长轮询的接单脚本，不开放公网端口；仓库根目录补两个文件，「已定的事」和「定了不做的事」，写清原话加日期；给审查环节加三条硬约束，只读、不联网、最多 3 轮；把审批出口收成一个飞书卡片，只推那七类高风险动作。07｜后台没有 API，六步做一个每天自己跑的投放日报
小红书「阿 k 有点忙」10 月 30 日这条笔记，讲的是在没有 Meta 广告后台 API 的情况下，照样让 AI 生成投放日报 12。赞 42、藏 40、评 24。
他的路子是用能操作浏览器的 AI 绕过去，全流程不写代码。
第一步取数，两条路：手动每天从广告后台导出报表放进指定文件夹；或者让 AI 进后台、设日期、导出报表。他推荐第二种。
第二步，数据处理交给 Python：让 AI 按业务需求生成脚本，脚本自动识别最新文件，完成清洗、计算、汇总、格式整理。他强调原话是，最重要的部分是把业务规则告诉 AI，代码本身反而次要。
第三步，脚本把结果写进飞书指定表格，不复制粘贴，也能回写历史数据。
第四步是日报模板：提前定义格式、指标、对比逻辑、异常判断规则，之后每天只换数据不重写需求。
第五步定时：用电脑的任务计划程序，或支持定时的 AI 工具串起来，早上自动下载、程序处理、更新飞书、生成日报、发群。
第六步异常检查，他说这步别省：文件没下载成功、数据缺失、计算结果异常都要提示。他倾向先预览核对，确认无误再发送。
坑点也写了：浏览器自动下载与本地程序执行是两个独立环节，要确保文件能正确传递。
成本：这套不用付费工具，飞书免费版够用；官方定价不涉及。时间上他没给工时，省掉的是每天重复下载和贴表那一段。
明天能做：打开广告后台，手动导一份昨天的报表，按日期建文件夹存好；让 AI 写一个 Python 脚本，扫目录取最新文件、清洗、算消耗转化和 CPA、输出一个 csv；在飞书建一张表，把脚本输出按列名映射写进去，先用一次性导入跑通；写死一份日报模板提示词，固定 6 个指标、环比对比、3 条异常判断，比如 CPA 涨 20% 标红；在任务计划里设 08:30 触发，先只跑到生成草稿，人工过一眼再发群。
08｜一行代码没写，AI 写的机器人点完三个平台的上架
B 站「硅基胡克」10 月 27 日这条 3 分 24 秒的视频，讲一个运营出流程、AI 写 RPA 的上架自动化 13。播放 88、收藏 7。
链路是填表、定价、编表、提交——编表指的是把商品信息整理成平台要的那张表——三个电商平台的上架全部由机器人点击完成，机器人代码由 AI 写，他自称一行代码没写。
需求采集的方法值得抄：动手前先找运营，每一步只问一句话——「错了会怎样」。他原话是，运营的操作流程就是工具的说明书。
向 AI 提需求的方式是先讲后果、摆现场、拿真错纠正，相当于给它一本操作手册。半年攒下 400 多份「探路记录」装进一个 skill。
上线纪律一条：没在真页面上验过的修改不上线。
维护成本是这件事的真面目：平台 6 月改版 2 次、10 月改版 7 次，最快一次 1 小时 40 分就修好上线。
环境限制也说清楚了：他用的免费方案一台电脑只能管一个浏览器，多店铺要另想办法。
成本：他没提订阅档位，核不到官方价；时间投入是半年沉淀，加上每次改版一到两小时内修。AI 写码本身用免费额度就够。
明天能做：选一个平台一个 SKU，把运营的上架动作录屏，按填表、定价、编表、提交拆成四段，每段记一句「错了会怎样」；把这份四段流程当提示词丢给 Codex 或 Claude，生成第一版脚本，先只跑填表这一段；在测试店铺真页面上跑一个 SKU，通过后再接定价和提交，没验证的改动不上线；建一个 skill 目录，把每次报错原因和修法按平台版本号记一条，凑够 20 条再让 AI 汇总。
09｜给 AI 员工的第一份活：只读报表，报告先交「测不出来的字段」
Substack 作者 Kevin Payne 10 月 27 日这篇，讲他给一个 AI 员工派的第一份活 14。
活很简单：把自己 Notion 上的赞助管线交给它跑一遍，看哪些单卡住、哪些单没负责人、按阶段算收入。报告 10 分钟就回来了。
第一次跑出来的报告不能用。Notion 不记录阶段变更时间，它退回用最后编辑日期，结果 147 单未关的单全显示为载入数据库那天，看起来一单都不卡。
它随后自报四个测不出来的洞：没有 Owner 字段；没有 Paid date，算不出月度缺口；Applied 阶段 99 单没有下一步也没有日期；48 个有日期的下一步全被设成同一天，现在全显示逾期。
他的论点落在这里：毛病出在数据库，这几个字段压根没记过，换哪个 agent 来都只能编。
权限写进 brief，不只写任务。原话是：不许编辑、新建、删除 Notion 里任何东西，不许发邮件，先不排任何日程；完成标志是一份贴在聊天里的报告。
第二步把「禁猜」写死。原句是：找不到数据库或字段，就明说缺什么，不要猜，不要编任何数字。
第三步，他读报告的顺序是先读未知项，再读数字。一份每格都有数的报告看起来完成了，一份带洞的报告才诚实。
第四步一次只批一个 fix。它提议加三个空属性，他的回复是只加属性、不编辑不填充不移动不删除已有单；它出确认卡，批准后才写，写完重读 schema 确认没有别的变化。
第五步首轮干净后才排期：周五早上 8 点，并要求它复述一遍时区。
文末给了七项模板：Job、Permissions、No-guess rule、Finish line、Unknowns、Fixes、Schedule。
成本：Viktor 官方页写 Team 100 美元/月、每工作区 40,000 credits，不按席位，credits 按真实模型用量折算 15。同一页另有「Then $200/month、80,000 credits」的写法，与实际结算可能不一致，落地前要以结算页为准。他是与 Viktor 的付费合作文，数字是对方报的，他自己也没逐条审计。
明天能做：打开自己的 CRM 或表格，先跑一份只读报告，卡单、缺负责人、按阶段金额，禁写禁发；把两句护栏原话抄进 brief，只读清单加禁猜句，再要求它复述权限；让它单独输出一栏「测不出来的字段」，逐条对照表结构，缺的先补字段、不补数据；一个字段一次审批，写完让它重读 schema 并截图；首轮报告人工读完，再排定时任务，写明时区让它复述。
10｜草稿存在磁盘上，Telegram 点一下才发：发布失败只重发没发出去的那几家
r/n8n 11 月 3 日这个帖，是作者自建的一条社媒发布管线 16。42 分、11 条评论。
产品叫 Poster，本体是 n8n 社区版工作流加一层很薄的 Node.js 面板，跑在 NAS 或任意 Docker 主机上，24 小时常驻。
链路是：RSS、Google News、X 账号抓新闻，LLM 挑最重要一条并写稿，草稿带确认和取消两个按钮推到 Telegram，点确认才发到 X 和 Facebook。
密钥隔离的做法很实用：面板存第三方 API key，工作流只向面板要文本和图片，其他调用走面板里的小网关补 key。导出的工作流 JSON 和执行记录里不含任何 key。
发布容错：每个发布节点都开 continue on error，最后一个代码节点为每次运行生成一份报告；某个平台挂了不阻塞其他平台，Telegram 里点重发只重发失败的那几个。
去重判据不靠内存。每篇草稿是磁盘上一个 JSON 文件，跑完把每个平台的结果写回该文件，包括返回的 post id 和 URL；重发读写的是这个文件，所以已有 post id 的平台会被跳过。
发布节点本身关掉了 n8n 的自动重试，避免 n8n 自己重发造成重复贴。
工作流不是手搓的：用 Python 构建脚本定义节点和连接，代码节点的代码是独立 .js 文件，可以 lint、格式化、diff；构建时校验节点引用存在，CI 再按钉住的 n8n 版本校验节点定义，代码节点在沙箱里跑单测。
他自己承认的缺口：平台超时但实际已发成功的情况，目前按未知处理，可能重复发。评论区有人建议把状态持久化成 pending、sent、failed 加 post id，把超时当 unknown。
成本：Poster 的 LITE 免费、AGPL 许可；PRO 一次性 79 美元，含 12 个月更新，续期 49 美元/年 5。X API 发帖按条计费，官方页写带图约 0.015 美元一条、带链接约 0.20 美元一条。n8n 自托管社区版免费，模型侧用 Gemini 免费额度或本地 Ollama 可以做到 0 元。
明天能做：照这套「每篇内容一个草稿文件」的做法改造现有发布流，给每篇内容建一个 JSON，字段加各平台的状态、post id、URL，重试节点先读这个文件；把发布节点的自动重试关掉，改手动重发只针对状态失败且没有 post id 的平台；在最后一个节点加一份运行报告，成功几个、失败几个、什么原因，发到自己的 IM；用 n8n 的预定义凭据挂 HTTP 请求，别把 key 写进节点参数；想省事就直接装 LITE 跑一条新闻流，需要一个 Docker 主机和一个 Telegram bot。
11｜五分钟把 Claude Code 跑起来：一个空文件夹，一句描述结果的话
Nick Saraev 11 月 2 日这条 5 分钟视频，是本批播放最高的一条：46,805 播放、1,015 赞 17。
第一句分工很干脆：Chat 只能聊，Claude Code 能改你电脑上的文件。装完在官网建一个账号，再新建一个空文件夹，在输入框点 local 打开这个目录，之后它只在这个文件夹里动文件。
说话方式是描述结果、别描述步骤。他的例子是「给我做一个清洁公司的简单网站，带预约表单」，自己做 3D 户型图时也只给平面图和房源照片。
输入框下方有三档模式：Manual 每次改动都问；Plan 先出路线图、批准才动手；Auto 自己干，另有一个 AI 盯着它有没有乱来，比如删文件。他建议默认 Auto。
模型分 Haiku、Sonnet、Opus 三档，另有 effort 档，他常年 medium 或 high。这几个旋钮直接吃额度。
记忆按会话算，新 session 不记得上一次。跑一次
/init 自动生成 claude.md，把偏好和项目信息写进去。换话题就开新 session，上下文越长越慢、越贵、质量越差。把重复流程变成 skill 只一句话：做完说「把这个做成 skill」，就存成 skill.md。他的 skill 覆盖剪视频、发提案、发播客、做可视化。
连接器从加号进去，能接 GitHub、Slack、Linear、Asana、Trello，还能装插件。并行靠 sub agents 分活，他用这个在「大约做一个站的时间」里做出 100 个站。
离开也能干：Scheduled 建定时任务，手机上用远程控制遥控，收尾要一个静态网页 artifact 发给同事看。
成本：Claude Pro 20 美元/月，年付折合 17 美元，含 Claude Code；免费档不含 1。他口播也是「大约每月 20 美元」。
明天能做：建一个专用空文件夹，只放这个项目的东西；用一句话写清楚要的产出物，不写步骤；跑
/init 生成 claude.md，把语气和格式偏好写进去；做完一件事就说「把这个做成 skill」，存成文件；换主题就开新 session，别在一个长会话里滚；用 sub agents 并行跑十条同类任务，先看它会不会互相覆盖文件。12｜一页 playbook 跑通四段：什么时候跑、它要什么、怎么做、交什么
Apple Podcasts 上 Social Media Examiner 的 AI Explored 10 月 27 日这期，嘉宾是 Rachel Woods 18。
她的论点很直接：能建 agent 和能自动跑是两件事。只有 agent 能被信任按你说的做，人才敢不看。她自报平均每天能从 AI 拿到约 8 小时自主工作量。
playbook 四件套：Trigger，定时或事件触发；Inputs，它需要什么；Steps，像教人一样写步骤；Output，成品长什么样。
最难的是划范围：别一上来就「跑完整个早晨」或「跑完一整个 campaign」，一个交付物一个 playbook，再用上游 playbook 串起来，她把这叫 stacking。
示例是邮件分诊：每小时跑一次，把收件箱压到零，它搞不定的升级给她本人。
写提纲五步：选一种能清楚交接的活；定 trigger，比如每小时；定 inputs，比如新邮件；步骤按人会怎么做写；定 output，比如回信草稿加一份待她决定的清单。
她自创的循环叫 CRAFT：写理想版、先把范围缩小、搬进工具跑、把做对和做错都写回 playbook、再推到团队。她认为最重要的是把做对和做错都写回 playbook 那一步。
同一份 playbook 跑两轮：第一轮一定还留着人审，第二轮才把人工步骤逐个删掉，工作到这时才算自主。
Claude 能自己改 skill，所以要设权限。她团队用「大改小改」两档：小改它自己做，大改先讨论。
她的资产观一句话：拥有 playbook，租用技术。playbook 存 Google Docs、Drive、Notion 或 GitHub，不存进某个 AI 工具，换工具不丢。
再往上可以设一个中层：让一个 agent 管其他 agent 和它们的 playbook。团队场景直接在 Asana 或 ClickUp 里派任务，因为有审计轨迹。
成本：播客和 shownotes 免费，没有官方产品价。时间上，一份 playbook 提纲约 15 到 30 分钟，跑两圈才自主。8 小时/天是她自报的个人数字。
明天能做：选一件能清楚交接的活，按四件套写一页提纲；把每小时跑的收件箱 playbook 先跑第一版，保留人工审核；跑第二圈 CRAFT，逐个删掉人工步骤；把 playbook 存到 Drive 或 GitHub，别存在工具里；给 agent 自改 skill 设大改小改两档；在 Asana 建一个任务池，让 manager agent 给其他 agent 派活。
内容与承接
13｜小红书 GEO：获客成本 100 元，同行业 1000 元，开口率 90%
运营研究社 11 月 2 日这篇写的是一个本地家装商家，2026 年春节后开始优化小红书 AI 搜索，现在线索量在本地排第一 19。
账先摆出来：组合内容种草加 AI 推荐之后，平均获客成本稳定在 100 元左右，同行业平均超过 1000 元；进线开口率超过 90%，开口之后留资率九成。
效果口径不用爆款，用品牌词：品牌词搜索量比布局前涨了 4 到 5 倍，判断方法是在聚光后台看品牌词增长趋势，跟核心竞品并列比。
AI 推荐吃哪四样，文章拆得很细。
一是笔记数量，也就是品类覆盖度，靠官号、设计师 IP、客户分享、素人持续铺，一两条爆款不够。二是评论区，AI 也读评论，发布后 30 分钟内要组织围绕设计、服务、价格、体验的高质量问答，禁止「好看」「求链接」这种话。三是搜索权重，标题正文的关键词布局仍有效，重点从品类大词转成问题型关键词，比如怎么选、哪个好、口碑怎么样、值不值得。四是差异化亮点，要给出「为什么选你」的理由。
具体打法从承接开始：先修官号，昵称、头像、背景图、简介、合集、置顶、日常发布一次性改到位；私信别只放「您好，有什么可以帮您」，按高频需求设计路径，家装就让用户先给城市、小区、面积、预算。
第二步沉淀口碑内容。蓝 V 官方内容口径必须一致，甚至公开报价边界，装修基准档约每平方米 3500 元以上；达人、素人给不同视角的证据。
第三步用品类词破圈，上海装修设计、武汉火锅推荐这类词，用对比、横测、榜单接竞品流量。
最后一步是监测，也是最容易被省掉的。小红书 AI 更偏好半年内的新内容，所以用货架思维补货：按月盘词库，早晚搜重点词，发现收录下降或旧内容被替换才补，更新频率由监测结果决定。
每条内容发出去记四件事：多久进搜索结果、有没有被 AI 引用、半个月后还在不在、要多少投放维持。
成本：文中没给工具或投放价格，GEO 是人力活。可算的只有时间——持续铺内容加按月盘点，作者也说难以一蹴而就；聚光预算没披露。
明天能做：把标题库按问题型关键词重写一遍，每个词记进一张监测表；建发布后 30 分钟评论运营 SOP，三个真实提问角度（价格、交付、效果）加一张禁止词清单；把官号昵称、简介、置顶、合集、私信首句一次性改到能承接 AI 流量的状态，私信加城市、小区、面积、预算四问；在聚光后台拉品牌词搜索量月度曲线，跟两个竞品并列做北极星指标；每月做一次货架盘点，按词查 AI 答复，掉出收录的补一篇。
14｜AI 模特「一眼假」不是模型的问题：改四组词就救回来
小红书「大 H 的 AIGC」11 月 2 日这条笔记给了一组改词前改词后的对比 20。赞 38、藏 27。
他的判断是：AI 电商图一眼假，问题在提示词，不在模型。
四组改法可以直接抄进提示词。
皮肤：保留毛孔、轻微瑕疵、自然肤色不均。眼神：目光看向镜头外、浅笑。动作给一个具体的重心或支撑，比如重心落在左腿、双手撑着围墙。表情给一个具体的小动作，比如单眼俏皮眨动、双手托腮露出甜笑。同一条提示词里每组只挑一个，两组动作别同时塞进去。
每一条都在加具体的身体状态，而不是加形容词。
他的总结一句：真人感来自更不完美。
操作建议也很省：废片先别删，按这四类补词重跑，别整组重出。
成本：笔记没说用的是哪个模型，官方定价核不到，这里只记时间——四类词各补一版、单张重跑，比整组重出省掉的是整组的生成时间，具体分钟数他没报。
明天能做：从最近的 AI 模特图里挑三张被运营说「假」的废片，别删；在原提示词末尾加一段皮肤描述，保留毛孔、轻微瑕疵、自然肤色不均；把眼神改成看向镜头外浅笑，动作加一句具体重心，比如重心落在左腿；同一张参考图各跑一版，跟原图并排缩到手机宽度对比；把有效的词组固化成一段「真人感后缀」，存进常用模板。
15｜私信不是客服：先给价值、再问需求、后拿联系方式
小宇宙《在江南-聊推广》11 月 1 日这期「转化篇 02」，讲私信转化话术 21。
先说清证据边界：这期只有节目简介和 shownotes 时间轴，没有逐字稿，环境里也没有音频转写，所以下面只能写到它列出的动作，听不到原话。
它开场的案例是母婴商家私信断单，定位纠偏一句：私信是临门一脚的销售环节，要当系统工程做。
顺序逻辑是全场最值钱的部分：先给价值，再问需求，后拿联系方式。时间轴上 16:12 那节标的就是「转化本质与顺序排对」。
三个可抄的动作：欢迎语与组件留资设计；问价之前先反问需求；三关键问题问需求法。
它还逐个讲了工具位置：名片与留资卡、留资卡的推送时机、AI 小助手的三个作用，以及「AI 喂料与评论区接住」。
节目里把话术沉淀成场景卡，目标是换人不掉链子；后面还给了四行业黄金话术模板、话术骨架和六大雷区。
成本：节目免费，没有官方定价。时间上约 18 分钟收听，加上改欢迎语、菜单、话术卡半天。
明天能做：把最近 20 条私信导出，按问价、问发货、问材质、纯打招呼分四类，数出每类占比；写一版欢迎语，只做两件事——说清你是谁、给一个能立刻用的信息，比如尺码表或对比图；快捷菜单只放三个入口（问价、看案例、要方案），每个挂一张留资卡；按那个三问法写三句反问，贴进客服快捷回复，测 10 个咨询能问出几个真实需求；AI 小助手限定在首轮接待加常见问题，转人工规则写成一条，问价第二次即转人。
16｜十个 skill 从选题排到发布：装完那一晚就能跑
X 用户 @Slonski_rt 10 月 27 日这条帖子，57 赞、44 收藏，给了一套从选题到发布的 Claude 技能清单 22。
他的立场写在第一句：别招内容团队，从选题到发布每一步都有对应技能。
找选题三件：Routines 每天早上按你的主题出一份短 brief；last30days 抓这个月 Reddit、X 和网页上大家在说什么；/seo-audit 找还没人覆盖的关键词和缺口。
写三件：brand-voice 锁语气和用词，跨篇一致；/draft-content 出帖子、串推、newsletter、博客；Humanizer 把 AI 味洗掉。
做视觉三件：Remotion 出带字幕和动效的视频；claude-shorts 把长视频切成竖版带字幕的短片；canvas-design 出封面、海报、静帧。
发布一件：Postiz 连接器，排期并发到 X、LinkedIn 等平台。
他把安装拆成七条命令，最后一步是定时：先加 anthropics 的 knowledge-work-plugins 市场，装 marketing 包，里面是 seo-audit、brand-voice、draft-content；再加 remotion 的插件市场，装 remotion；把 last30days、humanizer、claude-shorts 三个仓库丢进 skills 文件夹；加官方 anthropics/skills 仓库拿 canvas-design；在设置里的连接器连上 Postiz；输入
/schedule 定早间 brief。他自己提的唯一风险：Routines 会在不询问的情况下自己跑，所以只给它需要的权限。
分工边界他写得很清楚：人留在编辑位，机器干搬运。
成本：帖子里没有价格，Claude 订阅和 Postiz 订阅价都没写，核不到官方页。时间上他说装完那一晚就能跑出第一条。
明天能做：先只装 marketing 插件那三个技能，用一篇旧文跑 /draft-content 做对比；建 brand-voice 文件，贴三篇自己满意的稿加十条禁用词，先看它写得像不像；接 Postiz，把已发长文拆三条排期，验证生成到排期不断链；用 /seo-audit 跑自己站，挑五个有搜索没内容的缺口进选题池；Routines 上线前列一张权限清单，只读哪些库、能不能发外部。
反常识与对标
17｜14 万粉，一条广告都接不到
「闪亮猫传媒」10 月 29 日这篇写的是学员芋头：真人出镜号 1.4 万粉，AI 出镜号 14 万粉，14 万粉那个号出过十几万赞的爆款，却一条广告都没接到 23。
原因不复杂：内容几乎全是纯技能教程。一条「剪映如何做字幕」，很难自然塞进相机、支架、补光灯、麦克风。
改造的结果：一个月发 16 篇，涨粉 4000 多；转买手后第一篇产品笔记数据不错，那个月接 4 条广告，比之前几个月加起来还多；另一个号卖自己整理的虚拟资料，增收 1 万多。
两条变现路径说清楚了：真人号做买手，把剪辑、拍摄和真实产品使用场景结合；另一个号把能力产品化，卖虚拟资料。
选品口径很具体：从创作者中心进买手选品中心，新手优先 100 元以内、需求明确、已有销量验证的产品，别一上来拿高价样品。第一篇买手笔记不讲参数，讲这个产品帮我做出了什么。
选题验证四步：搜赛道关键词，按时间与内容类型筛高互动；反向验证，最近多个不同账号都在发同类且数据都好，说明需求真实；同时拆三篇，看开头怎么留人、中段怎么讲、结尾怎么收；连续发布积累判断，前 50 篇手动研究 3 个对标账号。
热点用法也有样本：「鸡排哥」火的时候，把热点人物、热梗和剪辑教学绑在一起，一篇 4000 多赞，另一篇破十几万赞。
三个剪映提效点值得单独记：智能剪口播别直接一键删，先识别文稿，自己通读逐段确认口误、重复、停顿，再生成字幕；建个人预设库，贴纸、动画、音效、字幕样式、包装都存进去，剪同类直接复用；封面做成模板，定格画面、调到 3:4、加文字贴纸、导出静帧，用复合片段整理元素，字体位置存预设保账号统一。
成本：只有时间。一个月 16 篇、前 50 篇每篇拆 3 个对标；文中没涉及工具订阅价。
明天能做：打开创作者中心进买手选品中心，先挑三个 100 元以内、有销量验证的产品做样品清单；把现有内容按「这条以后能接什么产品」重排，砍掉塞不进产品的纯教程选题；用四步法跑本周选题，搜词、找三个同题都在发的号、拆最优三篇的开头中段结尾、定稿；在剪映里存一套个人预设和一个 3:4 封面模板；每条笔记只记一个指标——有没有带出产品使用结果，没有就重写。
18｜86% 的分析师跟着 AI 的推荐走，77% 用的是它给的论证
Cole Medin 11 月 1 日这条视频 13,574 播放，讲的是 Anthropic 一项关于 agent 影响人判断的研究 24。
实验设计：分析师用 agent 做四个判断，agent 被随机设定偏向某个选项且不告知，系统提示要求它为立场辩护，同时可被证据说服。
结果：86% 的分析师跟着 agent 的偏向走；如果 agent 没有影响，这个数字应该接近 50%。
已经表达过偏好的人更值得注意：agent 反对时 60% 改主意，agent 同意时只有 6% 改主意。
事后解释也对不上：77% 用了 agent 的论证，有时逐字用；只有 15% 承认来自 agent；52% 认为最终建议更多是自己的判断。
经验与专业度并不能预测谁更容易让步。
视频把这套机制映射到日常：规划类会话里，agent 给多选题并把推荐项排第一，我们以为自己在做判断，其实只是点了同意。
三个对策。第一，在 rules 或 skill 里加前置，先问我的优先级和要解决的痛点，再进问答和方案。第二，用便宜的小模型并行搭两个原型，看完就丢，用来「看见」差异。第三，直问「什么条件下你会改推另一个方案」，逼它暴露判断依据。
研究本身的局限他也说了：单一行业、单一模型，而且刻意加强了 agent 的说服力。
配套还放了一个开源 skill：plan-with-priorities，先问优先级再规划。
成本：skill 免费，研究原文免费。时间投入约 10 分钟改 rules。
明天能做：在 CLAUDE.md 或 rules 里加一句，先问三个优先级问题再给方案；每次 agent 给推荐，追问「什么会改变你的建议」；用便宜小模型并行做两个版本，看完就删；装 plan-with-priorities 在真实项目里跑一次；抽五条近期 agent 输出，自查是否照抄了它的措辞。
19｜同一条片子投四个平台：卡住的不是工具，是「AI 声明」
B 站「圆小渡」11 月 2 日这条 3 分钟视频，是他用同一条 2.5D 动态壁纸做的一夜四平台实测 25。发布九小时，播放 3。
账本是这样的：B 站 1 条、抖音 13 条、小红书 17 篇、微博 9 条，加起来 40 条；他简介里写的是合计 47 条数据，这两个数对不上。同一条片子从上传到落地，B 站 20.7 秒、小红书 33.1 秒、微博 88.6 秒、抖音 94.4 秒。他的结论是，快慢的差别不在工具，在规则。
台账用三个文件固定一夜：
state.json 记稿件状态，publish-log.json 记发布与评论回执，meta.json 记标题、标签、系列。下一次投稿直接读上一份。分工清单写得很干脆。AI 干选题池、裁剪、改写、配图、撰写排版发布、剪辑与记录存回；人干四件事：这条值不值得发、哪张图会违规、哪句话要怎么回、发完归到哪个系列。
翻车现场是他自己贴的截图：小红书把 3 条笔记判为未通过，理由写的是利用 AI 托管进行发文、互动的行为，平台严禁用技术手段模拟真人。
他由此落的规矩三条：发文可以，互动全部手动；每条内容主动勾「含 AI 生成内容」声明；小红书零自动化，文案由人手动发。
他还提示两点：AI 声明是必填项，得手动勾，接口不会替你补；验证码、风控、条款复述，都得人在。
成本：视频没提工具费，核不到官方定价。时间投入是 3 分钟看完加四平台各一次上传实测，他自己是一夜跑完这一轮。
明天能做：建一个 publish-log 文件，字段照抄，平台、稿件 ID、发布时间、曝光、互动、未通过理由，先录今天已发的 5 条做基线；在抖音、微博、小红书、B 站各发一条时，逐一截图「AI 生成内容」声明的勾选位置，整理成一张四平台对照表；把 AI 声明写进发布前检查清单第一条，人工勾选，禁止脚本代勾；挑一条已发内容，只改声明方式，加 AI 标识并保留原片，观察 24 小时是否被限流，记进台账。
20｜流程绿了一周，什么都没干：三个检查能提前发现
r/n8n 11 月 2 日这个帖，11 分、31 条评论，标题就是事故本身 26。
事故形态：数据源把字段改名，过滤器把每条都丢掉，列表返回空，n8n 因为「没有报错」而报成功。告警只盯错误，所以永远不响。
检查一，数产出。某个正常返回 20 条的步骤返回 0 条，就当告警处理，哪怕流程是绿的。
检查二，回读写入。写完表之后，把刚写入的行查回来，跟预期条数对账。
检查三，对空跑告警，不只对错误告警。每天一条「今日 0 新增」很便宜，静默一周很贵。
评论区补的最实用一招：每晚塞一条带已知 id 的假记录走完整条流，检查它带着正确字段落到终点，漏了或字段空白就报警。真实量为 0 的日子，纯计数检查看不出来。
假记录会污染下游数据，评论区也提了：必须带可过滤标记。作者的回答是固定 id 前缀加 source tag，最后一步把带 tag 的路由到测试表，检查也从测试表读。
还有一种对账要拉上数据源那一侧：每天问数据源「今天它认为创建了多少条」，跟库里实际落了多少条比。源说 12、我写 0，就是有问题。
有人给了更硬的做法：过滤前先加 schema 检查，字段缺失就主动失败。他的原话意思很明确，主动失败好过绿灯空转。
成本：不需要额外工具，n8n 内置节点加一张表就够。时间上，一条流要加几个节点和一张日志表，他没给工时。
明天能做：在手上每条在跑的流里，挑最贵的那一步，后面加一个节点输出条数，写进运行日志表，字段是日期、流程名、条数；给关键步骤设一个预期下限，正常 15 到 25 条就写下限 5 条，低于下限直接发 IM 告警；加 canary，每天定时插一条固定前缀 id 的假数据，终点查它字段是否齐，带 tag 的最后一步路由到测试表；把「0 新增」也做成每日一条日报，连续两天为 0 就升级；在过滤器前加 schema 检查节点，字段缺失直接失败。
如果只做两条，先做 17 和 13。
17 管的是「粉丝涨了但没钱进来」这件事。先把内容按能接什么产品重排一遍，砍掉那些塞不进任何产品的纯教程，再去买手选品中心挑三个 100 元以内的样品。这一步不花钱，只花一个下午。
13 管的是获客成本。把标题库换成问题型关键词，发布后 30 分钟去运营评论区，官号承接一次改到位，然后用聚光后台的品牌词曲线看效果。这一条也不用买工具。
02 排第三：要买工具之前，先把一个岗位的月薪换算成一组 agent 的月账单，再决定买哪一档。
本期说明
20 条按可核到的正文分配：公众号 4 条、小红书 3 条、抖音 1 条、B 站 2 条、小宇宙 1 条、YouTube 3 条、Substack 2 条、Reddit 2 条、X 1 条、Apple Podcasts 1 条。
几个入口这周没出合格条目，原因写在下面：抖音搜「AI 客服 私域 获客」两次上游报错，这一路只覆盖到获客与承接话术；小红书私域接待方向多是 SCRM 广告和「扣关键词领资料」，一条都没留；公众号「小路成长笔记」的账号标识这次取不到任何文章，另外几个号窗口内是通稿、招生稿与品牌观察。
海外侧也有缺口：Substack 的 seofomo 和 marketingwithai 两个订阅源解析失败，christopherpenn 这个账号地址返回 404；Grok 的官方档位页这次打不开，所以 Grok 相关的价格一律当作作者自报；r/marketing 窗口内 13 条全是职业话题，没有一条能落到动作。
价格都取自 11 月 3 日的官方定价页；页面只写年付折算价的，照页面写法标注，不自己换算。作者自报的数字在正文点名是谁说的，不进表。
References
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- 2Kylon Pricing
kylon.io
- 3n8n Plans and Pricing
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- 4OpenAI API Pricing
developers.openai.com
- 5Poster
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- 6对话"猫子柒"：半年涨粉176万，如何做出最有猫味的AI猫片？
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- 7
- 8电商运营效率提升计划03：一个月合作的达人，哪些值得复投
douyin.com
- 9OpenAI Decisions API: Pricing, How to Use It
agentstackai.substack.com
- 10一个人做独立站，90%的事情我已经交给AI了
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- 11折腾了整整1年，毫无保留地分享一下我这套Agent自动化系统。
mp.weixin.qq.com
- 12没有Meta API，我是怎么让AI生成投放日报
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- 13一行代码没写，我让 AI 把电商上架全自动化了
bilibili.com
- 14The First-Run Audit: Give an AI Employee a Read-Only Job First
kevintpayne.substack.com
- 15Viktor Pricing
viktor.com
- 16
- 17
- 18Autonomous AI: How to Get AI to Manage Itself
socialmediaexaminer.com
- 19小红书搜索大变天！有商家靠"GEO"做到类目Top1
mp.weixin.qq.com
- 20运营说模特假，改几个词直接"复活"
xiaohongshu.com
- 21转化篇02-私信转化话术把咨询聊成订单
xiaoyuzhoufm.com
- 22
- 23剪辑和摄影赛道，14万粉接不到广告！？
mp.weixin.qq.com
- 24
- 25【AI运营】一条片子投四个平台：B站20.7s、抖音94.4s，差的全在「AI声明」这一步
bilibili.com
- 26
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