AI正在催生新物种'超级个体'，一个人就能活成一支队伍。从Manus自动挖掘数百条客户线索，到NotebookLM 1小时输出总监级方案，本文拆解7步人机共驾SOP，让AI生成的方案从'正确的废话'变成能签单的利器。

大胆畅想一下，随着 AI 在应用层面的遍地开花，正在出现一种新物种——“超级个体”。

什么是超级个体？

就是一个人活成了一支队伍。

AI 极大地拓展了我们的能力边界，让原本需要协同完成的“市场调研-线索挖掘-方案制作-汇报演讲”全链路，现在一个人就能闭环。

不信？来看看我近期的两个“暴力提效”实操案例。

01 Manus：自动化的“暴力美学”

以前找客户线索，是销售新人的噩梦：百度搜索、查企查查、一个个复制粘贴到 Excel……一天干下来，眼都花了。

现在，我把这个任务交给 Manus。

• 任务指令： “请帮我搜索中国所有的搞笑信息化部门的电话及邮箱。”

• 结果： 半小时后，它自动遍历了数千个网页，给了我一张包含几百条精准线索的 Excel 表格。

不需要市场部协助，不需要实习生加班。 Manus 就像一个不知疲倦的数字员工，帮我完成了最枯燥的“基建”工作。

但拿到线索只是第一步，如何搞定客户？这就需要更强的大脑——NotebookLM。

02 NotebookLM：比你更懂产品的“方案专家”

这是我最近最震撼的体验。

为了拿下一个车企（广汽集团）和教育巨头（好未来）的大单，我需要在一周内写出两份完全不同的深度解决方案。

• 广汽痛点： 国企背景、数据安全红线、IPD 研发变革。

• 好未来痛点： 千万级并发、学员全生命周期管理、教学体验闭环。

放在以前，光是读完他们的财报和战略文件就要 3 天。

但这次，我用了 NotebookLM，1 小时内输出了总监级的方案。

它是怎么做到的？

我把广汽的“番禺行动”战略文件、好未来的财报，以及我们自己的《产品白皮书》一股脑“投喂”给它。

奇迹发生了： 它不仅仅是总结，它在**“思考”**。它发现广汽需要“混合云部署”来确数据不出域，同时建议用“AI 座谈会”来替代传统的线下调研，以适应 IPD 的快节奏。

AI 甚至比我更懂我的产品，因为它能瞬间把客户的“痛点”和我的“卖点”连接起来。

为了更精准地生成PPT方案，我让notebooklm帮我先生成PPT大纲及配图建议，这样输出的PPT就更精准了。

最后的PPT方案效果，我感觉基本上可以直接拿来用了。

注意：以上方案均为演示效果使用，非真实提供给客户的方案。

03 揭秘：7 步生成“靠谱”方案 SOP

很多人说 AI 生成的方案是“正确的废话”，AI会存在幻想，我想我们可能在提示词工程上出了一些问题。

基于这次广汽和好未来的实战，我总结了一套 “7 步人机共驾 SOP”。

只有经过这 7 步，AI 吐出来的才是能签单的方案。

• Step 1：咨询可行性（Consult） 先问 AI：“我想给[某客户]做方案，能不能行？”明确工具边界。

• Step 2：构建军火库（Feed Product） 投喂你自家的白皮书、案例集。这是 AI 的底层逻辑，确保它卖的是你的货。

• Step 3：锁定靶心（Feed Client） 投喂客户财报、高管访谈。让 AI 理解客户的“焦虑点”（如广汽的 IPD 变革）。

• Step 4：生成初稿（Generate） 关键点： 要求 AI 必须标注引用来源（Citation）。NotebookLM 最强的一点就是“有据可查”，每一句话都能跳转到原文，客户看了才放心。

• Step 5：专家校正（Correct） 这是人类的高光时刻。 比如 AI 建议用“预置模板”，但我知道产品不支持，必须手动修正为“自定义配置”。人负责商业分寸，AI 负责执行效率。

• Step 6：视觉化降维（Visualize） 让 AI 输出 PPT 大纲及配图建议。把文字变成画面。

• Step 7：终极交付（Deliver） 生成逐字汇报稿。

04 写在最后：一个真实的“槽点”

虽然 NotebookLM 的逻辑无敌，但作为“超级员工”，它也有“水土不服”的时候。

它目前对中文的支持还停留在“幼儿园水平”。 当我要求它直接生成 PPT 或中文长文档时，经常会出现**乱码（Tofu text）**的问题。

我的临时解决方案是：

1. 先让它生成英文结构，再用 AI 翻译。

2. 或者直接复制大纲到 PPT 软件中，手动美化。