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同行靠小红书赚钱，你怎么越投越亏？
流量越跑越多，预算越花越高，利润却越来越薄，问题往往不在账户操作，而在投放认知本身。内容才是底盘，投放只是放大器，若忽略用户心理与平台规则，再拼命加预算、堆计划，也只是在给平台打工，白白烧钱。
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其实，靠 AI 写内容，根本火不了。
为什么很多人用 AI 做出来的内容总是不温不火，甚至一眼就知道火不了？工具只是放大器，能把 1 放大成 10，前提是你得先有那个 1。真正的自动化工作流替代不了亲自体验，也替代不了你的网感与情绪，这一步没有捷径。
这一次，中国文化出海靠“送快递”
一部名为《我在1942送快递》的中国短剧登陆北美，把战争、穿越与一段被好莱坞遗忘八十年的历史讲给海外观众。除真人加AI的混合制作，更值得关注的是它背后文化出海的接力：从孔子学院、电影音乐，到短视频与游戏，再到网文与短剧。
高客单价保健品，别着急种草投放
产品品质不输大牌，却始终卖不动，这是不少高客单价保健品的共同困境。深山种植、顶配检测，卖点讲了一堆，可曝光解决不了用户的犹豫。对高客单价产品来说，一上来就猛做小红书种草往往无效，先讲清品牌根基与信任体系，投放才可能换来转化。
IT没有话语权？我用一个”0预算”项目，把话摆到了桌面上
企业IT常抱怨没有话语权，但更该问：降本增效降了什么、增了什么？作者拿自己一个“0预算”项目回答——生物集团一套新业务系统，外包报价10万元、要2到3个月，他带不到2个人用AI辅助，1.5个月交付5个核心功能，省下10万元。
6K字干货：从0到1手把手教你编写第一个Skill
很多人用AI只是在“问”，不是在“教”，每次都得把需求从头解释一遍。Skill 就像给 AI 的一本员工手册：Prompt 是点单，MCP 是厨房工具和食材，Skill 则是秘制菜谱加员工守则。它本质就是个标准文件夹。
给Codex装上这3个Skill，让它从理工男变成专属视觉设计师
十一假期把 Skill 库梳理了一遍，其中三个视觉 Skill 刚迭代完：配图助手基于 Codex 升级，支持28种风格；漫画助手能把抽象概念画成漫画讲清楚；PPT 助手支持11种风格，日常分享够用。三个都开源在 GitHub。
Muse、Dots 和WorkBuddy有什么区别？
AI Agent 热起来了，这次比的是能不能替你把事做完。Meta 的 Muse 像私人生活助理，用虚拟机跨应用替你办事；OpenAI 的 Dots 更像工作搭档，擅长复杂项目；腾讯的 WorkBuddy 则把文档、表格、PPT 交付成结果。
怎么用 DeepSeek Harness 插件，解决客户个性化需求？
客户的个性化需求，过去要么排期，要么忍着，现在有了第三条路：用 DeepSeek Harness 的插件模式，像写一个 Skill 一样写个插件。一个查假期余额的需求，本来要5个产研干3周，这次1个人3天交付，代码一行没动。
新型实体生意赚钱方法论：告别传统开店，靠IP内容循环做爆门店
传统开店坐等客户上门的老路早已行不通。如今做实体生意，拼的是老板的个人IP和信用资产：用短视频持续输出行业知识，把线上客户引到门店，再把客户好评拍成新素材，形成内容、流量、客源的正向循环，配合私域复购，门店才越做越稳。
“上下文层”里有什么？
企业AI的热词正从智能体转向上下文。手搓 Agent 配提示词和 RAG，做演示够用，业务一复杂就失灵；语义层用统一指标口径补上，却只管查询。要让智能体处理动态业务，还得把本体、知识图谱、上下文图谱叠成完整的上下文栈。
别再无脑填SWOT矩阵了：交叉分析、战略推导与比亚迪、问界、特斯拉案例拆解
SWOT 不是把优势、劣势、机会、威胁填进四个格子里就完事，而是要回答基于内外部环境接下来该怎么打。S 和 W 看自己，O 和 T 看环境，分别解决用什么牌打什么局的问题，没有结论的信息等于没说。
