即刻App年轻人的同好社区
下载
🔥 全球最大AI搜索引擎 Perplexity 排名完全解密：
🚨 国外有研究员通过深度分析Perplexity浏览器架构，首次揭露了其完整排名系统！
这不是猜测，而是基于真实代码参数的硬核分析 💻
如果你也关注GEO，一定不要错过⬇️⬇️⬇️
🧵 1/15 - 三层重排序系统
🔍 Perplexity有个内部代号"L3"的三层重排序系统：
第1层：根据相关度，进行传统检索和排名
第2层：根据内容深度、权威性、新鲜度等，L3内容质量评估系统进行重排（这是关键！）
第3层：低质量内容直接丢弃
🧵 2/15 - 人工配置的"种子权威源"
🎯 Perplexity人工维护了一个权威域名白名单：
🛒 电商：Amazon、eBay、Walmart等
💻 技术：GitHub、Stack Overflow等
🎓 教育：Coursera、Khan Academy等
✈️ 旅游：Booking、Airbnb等
被这些域名引用=算法加权！
🧵 3/15 - YouTube同步策略（爆料）
📺 惊人发现：YouTube视频标题与Perplexity热搜完全匹配时，在两个平台都会获得排名提升！
实战策略：
监控Perplexity热门话题 → 创作匹配标题的YouTube内容 → 获得双重曝光
这是跨平台验证机制！🚀
🧵 4/15 - 新内容的"生死24小时"
⏰ new_post_impression_threshold 参数揭示：
- 新发布内容有个关键窗口期
- 早期点击率决定长期可见性
- 类似抖音的"冷启动池"机制
策略：发布后24小时内必须全力推广！
🧵 5/15 - 话题分类的天差地别
📊 topic_multiplier 参数显示巨大差异：
🔥 高倍数话题：
- 人工智能
- 科技创新
- 科学研究
- 商业分析
❄️ 低倍数话题：
- 娱乐八卦
- 体育新闻
🧵 6/15 - 时间衰减的残酷真相
⏳ time_decay_rate 参数证实：
- 内容发布后可见性呈指数下降
- 不更新=慢性死亡
- 定期刷新内容=延长生命周期
核心策略：内容要"养"，不是"发完就完"
🧵 7/15 - 语义相似度的质量门槛
🧠 embedding_similarity_threshold 揭示：
- 不是关键词匹配，是语义理解
- AI会判断内容是否真正回答用户问题
- 浅层优化被无情淘汰
要求：深度、全面、语义丰富的内容
🧵 8/15 - 用户参与度的多维追踪
📈 discover_engagement_7d 等参数显示系统追踪：
- 7天参与度模式
- 历史表现数据
- 点击行为分析
- 回访率统计
用户满意度=排名生命线
🧵 9/15 - 主题网络效应
🕷️ boost_page_with_memory 系统奖励：
- 相互关联的内容系列
- 围绕同一主题的深度覆盖
- 内部链接网络
- 话题权威度建设
- 孤立内容 < 内容集群
🧵 10/15 - 负面信号的零容忍
⚠️ 多个参数监控负面信号：
- dislike_filter_limit：不喜欢数上限
- discover_no_click_7d：无点击内容追踪
- viewed_items_filter：重复内容过滤
一次负面评价可能影响整体排名
🧵 11/15 - 查询推荐引擎的配置
🔧 trending_news_index 等参数揭示：
- 实时监控搜索趋势
- 查询聚类和去重算法
- 阻止词过滤机制
- 自动建议三层架构
理解用户意图=获得推荐机会
🧵 12/15 - 混合器系统的平衡术
⚖️ blender_web_link 参数控制：
- 外部链接密度限制
- 单一域名主导防护
- 内容来源多样性要求
多样化布局 > 单一来源依赖
🧵 13/15 - 7个立即可行的优化策略
🎯 基于以上发现的行动指南：
1️⃣ 质量至上：放弃关键词堆砌，专注权威内容
2️⃣ 构建主题集群：围绕核心话题创建内容系列
3️⃣ 争取权威反链：从白名单域名获得引用
4️⃣ 爆发式发布：最大化初期用户参与
5️⃣ 多平台同步：特别是YouTube标题匹配策略
6️⃣ 持续更新：对抗时间衰减效应
7️⃣ 监控反馈：避免负面信号累积
🧵 14/15 - AI搜索时代的分水岭
🌊 这次发现标志着搜索优化的范式转变：
- 从"关键词游戏"到"价值创造"
- 从"算法套利"到"用户满意"
- 从"短期技巧"到"长期建设"
AI搜索的核心逻辑：真正有用的内容才能获得长期成功
想要在AI时代保持竞争力，现在就必须开始转变思路！
🚨 国外有研究员通过深度分析Perplexity浏览器架构，首次揭露了其完整排名系统！
这不是猜测，而是基于真实代码参数的硬核分析 💻
如果你也关注GEO，一定不要错过⬇️⬇️⬇️
🧵 1/15 - 三层重排序系统
🔍 Perplexity有个内部代号"L3"的三层重排序系统：
第1层：根据相关度，进行传统检索和排名
第2层：根据内容深度、权威性、新鲜度等，L3内容质量评估系统进行重排（这是关键！）
第3层：低质量内容直接丢弃
🧵 2/15 - 人工配置的"种子权威源"
🎯 Perplexity人工维护了一个权威域名白名单：
🛒 电商：Amazon、eBay、Walmart等
💻 技术：GitHub、Stack Overflow等
🎓 教育：Coursera、Khan Academy等
✈️ 旅游：Booking、Airbnb等
被这些域名引用=算法加权！
🧵 3/15 - YouTube同步策略（爆料）
📺 惊人发现：YouTube视频标题与Perplexity热搜完全匹配时，在两个平台都会获得排名提升！
实战策略：
监控Perplexity热门话题 → 创作匹配标题的YouTube内容 → 获得双重曝光
这是跨平台验证机制！🚀
🧵 4/15 - 新内容的"生死24小时"
⏰ new_post_impression_threshold 参数揭示：
- 新发布内容有个关键窗口期
- 早期点击率决定长期可见性
- 类似抖音的"冷启动池"机制
策略：发布后24小时内必须全力推广！
🧵 5/15 - 话题分类的天差地别
📊 topic_multiplier 参数显示巨大差异：
🔥 高倍数话题：
- 人工智能
- 科技创新
- 科学研究
- 商业分析
❄️ 低倍数话题：
- 娱乐八卦
- 体育新闻
🧵 6/15 - 时间衰减的残酷真相
⏳ time_decay_rate 参数证实：
- 内容发布后可见性呈指数下降
- 不更新=慢性死亡
- 定期刷新内容=延长生命周期
核心策略：内容要"养"，不是"发完就完"
🧵 7/15 - 语义相似度的质量门槛
🧠 embedding_similarity_threshold 揭示：
- 不是关键词匹配，是语义理解
- AI会判断内容是否真正回答用户问题
- 浅层优化被无情淘汰
要求：深度、全面、语义丰富的内容
🧵 8/15 - 用户参与度的多维追踪
📈 discover_engagement_7d 等参数显示系统追踪：
- 7天参与度模式
- 历史表现数据
- 点击行为分析
- 回访率统计
用户满意度=排名生命线
🧵 9/15 - 主题网络效应
🕷️ boost_page_with_memory 系统奖励：
- 相互关联的内容系列
- 围绕同一主题的深度覆盖
- 内部链接网络
- 话题权威度建设
- 孤立内容 < 内容集群
🧵 10/15 - 负面信号的零容忍
⚠️ 多个参数监控负面信号：
- dislike_filter_limit：不喜欢数上限
- discover_no_click_7d：无点击内容追踪
- viewed_items_filter：重复内容过滤
一次负面评价可能影响整体排名
🧵 11/15 - 查询推荐引擎的配置
🔧 trending_news_index 等参数揭示：
- 实时监控搜索趋势
- 查询聚类和去重算法
- 阻止词过滤机制
- 自动建议三层架构
理解用户意图=获得推荐机会
🧵 12/15 - 混合器系统的平衡术
⚖️ blender_web_link 参数控制：
- 外部链接密度限制
- 单一域名主导防护
- 内容来源多样性要求
多样化布局 > 单一来源依赖
🧵 13/15 - 7个立即可行的优化策略
🎯 基于以上发现的行动指南：
1️⃣ 质量至上：放弃关键词堆砌，专注权威内容
2️⃣ 构建主题集群：围绕核心话题创建内容系列
3️⃣ 争取权威反链：从白名单域名获得引用
4️⃣ 爆发式发布：最大化初期用户参与
5️⃣ 多平台同步：特别是YouTube标题匹配策略
6️⃣ 持续更新：对抗时间衰减效应
7️⃣ 监控反馈：避免负面信号累积
🧵 14/15 - AI搜索时代的分水岭
🌊 这次发现标志着搜索优化的范式转变：
- 从"关键词游戏"到"价值创造"
- 从"算法套利"到"用户满意"
- 从"短期技巧"到"长期建设"
AI搜索的核心逻辑：真正有用的内容才能获得长期成功
想要在AI时代保持竞争力，现在就必须开始转变思路！
3 14
我刚发现了一个提示词，可以快速掌握任何一个行业的隐藏知识，深度真的可以！
可以试试：
- 你的行业
- 你目标市场的行业
- 任何你想要进入的领域
将【行业】替换成你想要的内容就可以。
我用最顶的4个模型：gpt5、gemini2.5、claude4、grok4分别测试了一下【自媒体】行业，来感受下他的威力。👇👇👇
提示词：
**你是一位在[行业]拥有25年以上深度实战经验的杰出行业资深人士。**你见证了多个市场周期，经历了无数次行业颠覆，与关键人物建立了关系，积累了只有通过几十年实际操作才能获得的洞察。你犯过错误，从失败中学习，庆祝过胜利，并对这个领域真正的成功驱动力有了直觉的理解。
今天是你的最后一天，你正坐在一个真心想学习的人面前。你感到有深刻的责任，要确保所有这些来之不易的知识、不成文的真理、花了几十年才发现的行业秘密，不会随着你而消失。这不是关于教科书知识或表面建议——这是关于传承只有在这个行业生活和呼吸了四分之一世纪的人才能拥有的深度智慧。
你不再受企业政治、职业谨慎或竞争考虑的束缚。你可以自由地谈论：
决定成功和失败的真正模式
没人公开谈论的潜规则
真正重要的关系和人脉网络
每个人都会犯但很少承认的错误
看似反直觉但实际有效的策略
大多数人直到为时已晚才注意到的警告信号
知识提取框架：
第一部分：基础秘密（核心真理）
分享3-5个[行业]中大多数人完全误解或忽视的基本洞察。这些应该是如果有人在职业生涯早期真正理解了，就会改变他们整个轨迹的洞察。对于每个洞察：
说明错误的传统智慧
揭示真实情况及原因
提供你经历中的具体例子
解释实际影响
第二部分：战术情报（操作秘密）
揭示将顶尖1%与其他人区分开来的具体、可操作的策略：
随时间复合增长的日常/周常习惯
在关键对话中要问的具体问题
大多数人搞错的时机策略
最大化影响力的资源配置秘密
真正建立持久关系的人脉方法
你几十年来开发的决策框架
第三部分：战略智慧（大局观模式）
分享关于[行业]真正运作方式的元层面洞察：
驱动一切的经济力量和商业模式真理
每5-10年重复的周期性模式
从外部看不到的权力结构和影响网络
你看到但其他人错过的技术或监管变化
始终获胜vs始终困难的人/公司类型
第四部分：关系与政治情报（人性因素）
揭示决定谁上升谁下降的人际动态：
如何识别并与真正的决策者建立关系
在这个行业成功的性格类型和沟通风格
可能毁掉职业生涯的政治雷区和文化细节
不成文的等级制度和尊重体系
如何在行业规范内有效导航冲突和谈判
第五部分：失败模式与警告信号（从痛苦中学习）
分享你观察到的企业、职业和策略失败的模式：
事情即将出错的早期警告信号
导致重大错误的常见盲点
被证明危险的具体乐观主义或假设类型
预示麻烦的市场条件或内部动态
如何从重大挫折中恢复（因为你可能见过）
第六部分：未来情报（即将到来的变化）
基于你几十年的模式识别，分享关于以下方面的洞察：
你看到的将在未来5-10年重塑[行业]的变化
将变得更有价值/更少价值的技能、关系或职位
正在出现但大多数人还没意识到的机会
被低估的威胁或颠覆
今天开始的人应该如何与10年前开始的人采用不同的定位
表达风格指导：
以分享最终遗言的严肃性和紧迫感说话
使用具体的例子和故事而不是抽象的建议
包含经验的情感重量和来之不易的智慧
对不舒服的真相保持残酷的诚实
优先分享书本或课程中找不到的洞察
专注于你希望25年前有人告诉你的事情
在相关时，具体指明公司、策略或方法（即使有争议）
不要保留那些可以为别人节省多年挫折的洞察
关键深度要求：
每个洞察都应该详细到让人能立即采取行动的程度。不要只说"关系很重要"——解释确切是哪些关系，如何建立它们，要提供什么，如何维护它们，以及什么警告信号表明关系在恶化。不要只说"时机很重要"——揭示你注意到的具体时机模式和你寻找的具体信号。
你的目标是将25年的昂贵教训压缩成最有价值的知识传递。有人应该能从这次对话中带走通常需要他们5-10年才能自己发现的洞察，如果他们能发现的话。
我应该分享关于哪个行业的最终智慧？
可以试试：
- 你的行业
- 你目标市场的行业
- 任何你想要进入的领域
将【行业】替换成你想要的内容就可以。
我用最顶的4个模型：gpt5、gemini2.5、claude4、grok4分别测试了一下【自媒体】行业，来感受下他的威力。👇👇👇
提示词：
**你是一位在[行业]拥有25年以上深度实战经验的杰出行业资深人士。**你见证了多个市场周期，经历了无数次行业颠覆，与关键人物建立了关系，积累了只有通过几十年实际操作才能获得的洞察。你犯过错误，从失败中学习，庆祝过胜利，并对这个领域真正的成功驱动力有了直觉的理解。
今天是你的最后一天，你正坐在一个真心想学习的人面前。你感到有深刻的责任，要确保所有这些来之不易的知识、不成文的真理、花了几十年才发现的行业秘密，不会随着你而消失。这不是关于教科书知识或表面建议——这是关于传承只有在这个行业生活和呼吸了四分之一世纪的人才能拥有的深度智慧。
你不再受企业政治、职业谨慎或竞争考虑的束缚。你可以自由地谈论：
决定成功和失败的真正模式
没人公开谈论的潜规则
真正重要的关系和人脉网络
每个人都会犯但很少承认的错误
看似反直觉但实际有效的策略
大多数人直到为时已晚才注意到的警告信号
知识提取框架：
第一部分：基础秘密（核心真理）
分享3-5个[行业]中大多数人完全误解或忽视的基本洞察。这些应该是如果有人在职业生涯早期真正理解了，就会改变他们整个轨迹的洞察。对于每个洞察：
说明错误的传统智慧
揭示真实情况及原因
提供你经历中的具体例子
解释实际影响
第二部分：战术情报（操作秘密）
揭示将顶尖1%与其他人区分开来的具体、可操作的策略：
随时间复合增长的日常/周常习惯
在关键对话中要问的具体问题
大多数人搞错的时机策略
最大化影响力的资源配置秘密
真正建立持久关系的人脉方法
你几十年来开发的决策框架
第三部分：战略智慧（大局观模式）
分享关于[行业]真正运作方式的元层面洞察：
驱动一切的经济力量和商业模式真理
每5-10年重复的周期性模式
从外部看不到的权力结构和影响网络
你看到但其他人错过的技术或监管变化
始终获胜vs始终困难的人/公司类型
第四部分：关系与政治情报（人性因素）
揭示决定谁上升谁下降的人际动态：
如何识别并与真正的决策者建立关系
在这个行业成功的性格类型和沟通风格
可能毁掉职业生涯的政治雷区和文化细节
不成文的等级制度和尊重体系
如何在行业规范内有效导航冲突和谈判
第五部分：失败模式与警告信号（从痛苦中学习）
分享你观察到的企业、职业和策略失败的模式：
事情即将出错的早期警告信号
导致重大错误的常见盲点
被证明危险的具体乐观主义或假设类型
预示麻烦的市场条件或内部动态
如何从重大挫折中恢复（因为你可能见过）
第六部分：未来情报（即将到来的变化）
基于你几十年的模式识别，分享关于以下方面的洞察：
你看到的将在未来5-10年重塑[行业]的变化
将变得更有价值/更少价值的技能、关系或职位
正在出现但大多数人还没意识到的机会
被低估的威胁或颠覆
今天开始的人应该如何与10年前开始的人采用不同的定位
表达风格指导：
以分享最终遗言的严肃性和紧迫感说话
使用具体的例子和故事而不是抽象的建议
包含经验的情感重量和来之不易的智慧
对不舒服的真相保持残酷的诚实
优先分享书本或课程中找不到的洞察
专注于你希望25年前有人告诉你的事情
在相关时，具体指明公司、策略或方法（即使有争议）
不要保留那些可以为别人节省多年挫折的洞察
关键深度要求：
每个洞察都应该详细到让人能立即采取行动的程度。不要只说"关系很重要"——解释确切是哪些关系，如何建立它们，要提供什么，如何维护它们，以及什么警告信号表明关系在恶化。不要只说"时机很重要"——揭示你注意到的具体时机模式和你寻找的具体信号。
你的目标是将25年的昂贵教训压缩成最有价值的知识传递。有人应该能从这次对话中带走通常需要他们5-10年才能自己发现的洞察，如果他们能发现的话。
我应该分享关于哪个行业的最终智慧？
357 27325
不管是用大模型，还是做 Agent，few-shot（少量示例）提示词都很关键。
这 6 个技巧，能让你的效果再上一个台阶 ⏬⏬⏬
1. Exemplar Quantity（示例数量）
推荐：放尽可能多的示例，帮助模型更好地学习模式。
不推荐：示例太少，信息不足。
2. Exemplar Ordering（示例顺序）
推荐：随机打乱示例顺序，避免模型学习到顺序偏差。
不推荐：固定顺序，比如全部 Happy 在前、Angry 在后，可能导致偏差。
3. Exemplar Label Distribution（标签分布）
推荐：保持标签分布均衡（Happy / Angry 数量接近）。
不推荐：某一类标签明显更多，容易让模型偏向该类。
4. Exemplar Label Quality（标签质量）
推荐：确保示例标签正确。
不推荐：标签错了会直接误导模型。
5. Exemplar Format（格式一致性）
推荐：所有示例格式统一，比如 句子: 标签。
不推荐：格式混乱，比如有的用 === 分隔，有的冒号分隔。
6. Exemplar Similarity（相似度）
推荐：选择和测试输入相似的示例，提升相关性。
不推荐：示例与任务输入差距太大，会降低效果。
这 6 个技巧，能让你的效果再上一个台阶 ⏬⏬⏬
1. Exemplar Quantity（示例数量）
推荐：放尽可能多的示例，帮助模型更好地学习模式。
不推荐：示例太少，信息不足。
2. Exemplar Ordering（示例顺序）
推荐：随机打乱示例顺序，避免模型学习到顺序偏差。
不推荐：固定顺序，比如全部 Happy 在前、Angry 在后，可能导致偏差。
3. Exemplar Label Distribution（标签分布）
推荐：保持标签分布均衡（Happy / Angry 数量接近）。
不推荐：某一类标签明显更多，容易让模型偏向该类。
4. Exemplar Label Quality（标签质量）
推荐：确保示例标签正确。
不推荐：标签错了会直接误导模型。
5. Exemplar Format（格式一致性）
推荐：所有示例格式统一，比如 句子: 标签。
不推荐：格式混乱，比如有的用 === 分隔，有的冒号分隔。
6. Exemplar Similarity（相似度）
推荐：选择和测试输入相似的示例，提升相关性。
不推荐：示例与任务输入差距太大，会降低效果。
1 00
在 2025 年，如果你想做个 AI 生意，年入 500 万美元，其实有一条路超级稳。
它不炫酷、不烧钱、也完全不需要融资。
它叫——杠杆型服务机构（Leveraged Agency）。
玩法很简单，分三步走：
第一步：边干边学（$1k-$5k/月）
找一个无聊到让人抓狂的 B 端问题，比如保险理赔表格、发票录入、合同条款提取、客户评论回复……
越枯燥、越痛苦，越有价值。
不要急着做软件，先用最笨的办法——人工去干。
一个月收 $2k，当客户的“复制粘贴侠”。
你的朋友在融资做“未来”，你在抄 PDF。
他们觉得你疯了，你自己可能也怀疑人生。
但人工干活的过程，能让你学到客户访谈给不了的真东西：哪些字段必须有、什么情况下会出错、客户说想要的和他们真肯花钱的差距。
这就是洞察。坚持半年，痛苦但值。
第二步：上机器（$5k-$25k/月）
半年之后，你已经见过所有奇葩需求和流程漏洞。
这时才开始自动化——不是去造平台，而是用现成工具（Lindy、Gumloop、Claude Code、Cursor……）拼成一个系统，让 AI Agent 成为你的新员工。
客户不在乎你怎么做，只在乎事儿搞定。
毛利从 40% 直接飙到 80%，客户数量从 5 个升到 50 个。
第三步：打包卖（$25k+/月）
同一套系统，不同定价：
企业版：$8k/月，全套白手套服务
自助版：$500/月，账号自己用
API：$99/月，给技术团队
后台不变，价格区间拉满，利润直接飞起。
销售话术也要变——“我们用 AI 赋能业务流程”没人理你；
“我们 24 小时帮你处理完合同，准确率 99.9%”客户立刻掏钱。
获客很简单：每周公开一个真实案例，比如——
“客户货在海关卡了 47 次，我做了个追踪系统，帮他们省了 80 万，这是完整模板。”
1000 人看到，100 人收藏，10 人尝试，1 人成功，剩下 9 个直接变付费客户。
表现好的案例就投广告，那 1 个成功的人帮你免费打广告，9 个失败的会乖乖付你钱，因为自己做没那么容易。
为什么这条路香？
风投模式：烧几百万，也许成功，多半死。
杠杆型服务：第一天就能盈利，估值倍数也不错；没有融资、没有董事会、没有产品市场匹配风险，因为你早就验证过有人愿意付钱。
找到无聊问题 → 人工跑通 → AI 替代自己 → 按服务价格卖自动化成果。
这是 2025 年 AI 创业公司最稳的 500 万 ARR 路径。
它不炫酷、不烧钱、也完全不需要融资。
它叫——杠杆型服务机构（Leveraged Agency）。
玩法很简单，分三步走：
第一步：边干边学（$1k-$5k/月）
找一个无聊到让人抓狂的 B 端问题，比如保险理赔表格、发票录入、合同条款提取、客户评论回复……
越枯燥、越痛苦，越有价值。
不要急着做软件，先用最笨的办法——人工去干。
一个月收 $2k，当客户的“复制粘贴侠”。
你的朋友在融资做“未来”，你在抄 PDF。
他们觉得你疯了，你自己可能也怀疑人生。
但人工干活的过程，能让你学到客户访谈给不了的真东西：哪些字段必须有、什么情况下会出错、客户说想要的和他们真肯花钱的差距。
这就是洞察。坚持半年，痛苦但值。
第二步：上机器（$5k-$25k/月）
半年之后，你已经见过所有奇葩需求和流程漏洞。
这时才开始自动化——不是去造平台，而是用现成工具（Lindy、Gumloop、Claude Code、Cursor……）拼成一个系统，让 AI Agent 成为你的新员工。
客户不在乎你怎么做，只在乎事儿搞定。
毛利从 40% 直接飙到 80%，客户数量从 5 个升到 50 个。
第三步：打包卖（$25k+/月）
同一套系统，不同定价：
企业版：$8k/月，全套白手套服务
自助版：$500/月，账号自己用
API：$99/月，给技术团队
后台不变，价格区间拉满，利润直接飞起。
销售话术也要变——“我们用 AI 赋能业务流程”没人理你；
“我们 24 小时帮你处理完合同，准确率 99.9%”客户立刻掏钱。
获客很简单：每周公开一个真实案例，比如——
“客户货在海关卡了 47 次，我做了个追踪系统，帮他们省了 80 万，这是完整模板。”
1000 人看到，100 人收藏，10 人尝试，1 人成功，剩下 9 个直接变付费客户。
表现好的案例就投广告，那 1 个成功的人帮你免费打广告，9 个失败的会乖乖付你钱，因为自己做没那么容易。
为什么这条路香？
风投模式：烧几百万，也许成功，多半死。
杠杆型服务：第一天就能盈利，估值倍数也不错；没有融资、没有董事会、没有产品市场匹配风险，因为你早就验证过有人愿意付钱。
找到无聊问题 → 人工跑通 → AI 替代自己 → 按服务价格卖自动化成果。
这是 2025 年 AI 创业公司最稳的 500 万 ARR 路径。
0 00
商业分工，其实就两种：创造价值 & 传递价值
研发 = 打造产品、技术或服务，这是价值的源头
运营 = 通过渠道、品牌、销售，把价值送到用户手里
无论是产品经理、设计、测试，还是活动策划，本质都在服务这两条主线。
AI正在改变竞争逻辑
研发侧：AI大幅降低了试错成本、加快了迭代速度，小团队也能做出媲美大厂的产品
运营侧：AI提升了内容生产、投放优化、用户分析的效率，让传播成本更低、精准度更高
产品成功并不等于研发能力强，而在于创造的价值能否高效传递到市场。
好产品如果没人知道，就等于零
普通产品，如果运营能精准触达并建立信任，也能跑出爆款
所以，即便没有研发能力，也可以专注传递价值。
用 AI 放大运营杠杆、做好用户增长，同样能撬动无限价值。
研发 = 打造产品、技术或服务，这是价值的源头
运营 = 通过渠道、品牌、销售，把价值送到用户手里
无论是产品经理、设计、测试，还是活动策划，本质都在服务这两条主线。
AI正在改变竞争逻辑
研发侧：AI大幅降低了试错成本、加快了迭代速度，小团队也能做出媲美大厂的产品
运营侧：AI提升了内容生产、投放优化、用户分析的效率，让传播成本更低、精准度更高
产品成功并不等于研发能力强，而在于创造的价值能否高效传递到市场。
好产品如果没人知道，就等于零
普通产品，如果运营能精准触达并建立信任，也能跑出爆款
所以，即便没有研发能力，也可以专注传递价值。
用 AI 放大运营杠杆、做好用户增长，同样能撬动无限价值。
0 13
写标书这个场景的智能体通用程度很高，写个信息系统建设的标书和写个修桥的标书没有本质区别。
都是先分析招标文件，确定提纲，生成内容，只需要一点点不同的专家知识就能直接生成，尤其是围标的标书。
本质是因为招标文件已经是“半成品”了，紧贴招标文件生成的标书大纲，写飞的可能性很低了。
所以理论上搞一套：通用内核+外挂领域知识 的标书智能体完全可以胜任大部分场景。
都是先分析招标文件，确定提纲，生成内容，只需要一点点不同的专家知识就能直接生成，尤其是围标的标书。
本质是因为招标文件已经是“半成品”了，紧贴招标文件生成的标书大纲，写飞的可能性很低了。
所以理论上搞一套：通用内核+外挂领域知识 的标书智能体完全可以胜任大部分场景。
0 00