AI 航海家线下大会《2026 AI航海家 FDE 大会》精华实时更新
查看作者原帖今天，400多位圈友相聚在2026 AI航海家FDE大会的现场，大家奔着同一个问题来了：FDE 这么火，到底怎么把它做成一门生意？
第一单怎么拿？客户的需求怎么判断？项目怎么交付，不仅能赚到钱，还能拿到下一单？今天请来的嘉宾，都在一线实打实做过企业AI服务，有耀眼的成绩，也交过高额的学费（具体介绍见（知识星球 | 深度连接铁杆粉丝，运营高品质社群，知识变现的工具）。咱们一起听听，他们是怎么一步步跑出来的。
本帖会持续更新现场精华，在场的圈友欢迎来评论区集合！没到现场的朋友，也欢迎一起蹲更新。
第一位出场的嘉宾是云飞，也是咱们多年的圈友、航海家，是中科盈腾创始人、蒙牛集团AI落地顾问。他的起点和很多圈友一样，没有大厂品牌，也没有庞大的销售团队，从2023年从0开始一路做到今天，在蒙牛累计做到了5300万，而且还在不断的增长。
那凭什么是他？这次我们给云飞留了全场最长的1小时40分钟，就是想让他把小团队拿第一单、把小单做大的过程讲透。这里面也有不少值得带回自己业务里琢磨的细节。
1.云飞的第一单，是2023年西北一家头部地接旅行社。老板想让26个部门全上AI，预算400万以内都可以，但他没全接，而是选了一个场景，打包价31万。
放下低频的、跨部门协调复杂的、不能容许出错的场景，云飞先锁定了旅游平台派单后的出方案环节。我们第一刀要砍得非常准，就是让客户通过第一个场景，明确对你的AI的信心。
这个选择真的非常值得琢磨。客户愿意给预算，小团队更要想清楚，第一步到底接得住什么。先把一个问题做出结果，才有后面继续合作的信任。
2.那为什么选旅游方案作为切入点？因为这个场景很痛，又很轻、高频使用需求、结果容易衡量。同一条线索会派给几家旅行社，原来跟客人打完电话，工作人员还要花半小时整理路线、食宿和报价等方案发过去，客人可能已经在另一家下单了。那改造后，业务员通话时填写需求，系统调用企业过去的线路和资料，生成方案，人工检查后发出。据项目记录，首次发方案从30分钟压缩到1分钟内，派单转化率提升33.7%。快出来的这段时间，让业务员有机会继续谈需求、谈价格，把订单留住。
3.蒙牛那单，也是从小切口长起来的，销售部门19万的小试点，两周跑出结果，再扩到其他部门、报到集团、签框架协议，逐步做到累计5300万。
云飞讲，这个数不是靠商务喝酒喝出来的，大单是在客户内部被重复卖了很多次。他们帮业务负责人准备使用视频、效果测算和推广建议，让一线的成果能被集团看见，也能被其他部门理解。
第一单靠外部信任，大单靠内部信任。客户内部那个真正用出结果的人，也会成为推动下一步合作的人。
4.工具做好之后，怎么让员工用起来呢？蒙牛广州事业部80多人的销售团队，原来人均每天产出约2.5条内容，改造后达到15条。具体怎么做？他们先找3位新人打样，让其他人看见效果；再用20元红包，鼓励员工截图反馈AI生成内容里的错误。云飞概括得很直接：跟老板算产能翻六倍，跟员工只谈准点下班。老板关心业务结果，员工关心工作能不能更轻松。两边的诉求都照顾到，系统才更容易持续用起来。
5.云飞的做法我们可以记成一句话：需求可以定制，能力必须复用。
客户的业务各不相同，但数据清洗工具、错误测试集、AI处理不了时转人工的这些机制，都可以逐步沉淀下来。他同样强调，如果第十个客户做起来还和第一个一样累的话，就要重新审视这套模式。每一单都给团队留下一点积累，下一单才有机会做得更稳、更轻。
6.对刚起步的圈友，他给的建议也很具体：从熟悉的行业入手，找已有信任关系的客户，聊清一个高频问题，做出一个可见原型，再完成一次付费验证。
过去如果在电商、客服、财务等岗位里有积累的经验，这些可以帮助你判断客户真正的卡点在哪里。先把这份理解用起来，找到一个自己能交付、客户也能看见变化的场景。先别改造整家企业，先让一个岗位真正改变。
飞书 × 豆包工作是本次大会的官方赞助，这次来分享的飞书业务伙伴 @思桐 带来了在一线看到的中小企业需求。没有天花乱坠，他的切入点很小，但是条条都很实用。
1.我们的中小客户需要什么，不是漂亮的工作台，而是马上上手能用的工具。
2.豆包工作擅长的是什么？是让 AI 深度融入，是员工协作链路，打通最后一公里。
豆包工作能够实现业务流程自动化，提供一个开箱即用的行业产品，老员工零门槛就能接入 AI 工作流。
3.豆包工作伙伴——国内首个团队智能体，数字员工，立即上岗。数字员工，嵌入飞书，团队共享，@一下就开工！能够像真人一样，边干活边积累业务经验；主动干活，跨群协作；身兼多职也不串台。
4.豆包工作怎么去做交付
·一家暖通设备厂，有11道工序。车间主任要盯进度，在微信群里反复催；部分老师傅连纸单都填不利索，让他们打开电脑报工，就更难了。怎么办？
豆包的做法很具体、很简单：对着手机说一句完成情况，AI整理成报工数据，再接上异常提醒和老板日报。
·另一家融资财务顾问公司，团队成员都是AI高手，但投资人偏好、项目判断，仍然存在个人脑子里。于是他们把项目档案、投资人画像和沟通记录接起来，辅助匹配、跟进，还把历史案例做成新人路演对练。那这一个人积累的经验，终于有机会被更多同事用上了，新人也能少摸索一段路。
·香氛电商的案例也很有意思。老板做出过爆款，新人写文案却总需要他逐句改，效率很低。
豆包团队把产品卖点、文案经验和红线配置给团队共用的AI伙伴，再把脚本、成片和投放数据关联起来。哪条内容有效，为什么有效，都可以继续回到下一轮创作里。
5.豆包工作想做的，是让AI成为整个团队的工作伙伴：帮员工整理资料、写内容、做分析，也接住同事之间的信息、分工和待办，让事情有人跟、进度看得见。把一个人用AI的经验，变成团队每天都能用上的工作方法。
第三位出场嘉宾是袁欣老师，老师过去做新媒体培训，完全不是技术出身，今年3月才正儿八经开始深度用AI。但就是短短几个月，两个人的小团队，服务了18家企业，营收快60万，而且几乎全是转介绍。
1.老师做的产品叫「CEO外脑」，主要帮一些专家型老板，比如跨境财税顾问、律所合伙人。提取客户隐性专业判断、帮AI精准调用海量专业信息，让AI可沿用客户经验，去承接高精度工作。
2.CEO外脑产品有六种能力，主动发现、调出经验，懂人、会分工，AI之间的协作，把事安排好，越用越懂；普通 AI 等你吩咐；接上外脑的 AI 会自己往下推进，人只做决定。
外脑如何交付？
3.先把老板脑子里的判断问出来，再让AI跟上每天变化的业务，最后做成老板打开就能用的专属工作台。第一步，从真实案例里采判断。客户说不清自己的标准，就让AI配合深聊，追问当时怎么选、为什么选、哪些做法不能接受。把这些隐性经验整理成AI能执行的依据，再交给客户确认。
比如你觉得AI写得不对味，却讲不清标准，就让它写几个开头，你来选、来淘汰，再追问为什么。也可以拿同行的爆款来聊：这篇有流量，你愿不愿意这么写？具体选几次，你的审美、取舍和底线，就慢慢出来了。这个办法，做内容的圈友可以试试。
4.第二步，让新信息有地方进、有地方放。接入业务信息，设一个“收发室”自动分类，整理成信息卡，区分待处理和已处理内容，把重要信息沉淀进外脑。每层建好目录，让AI需要时能找到当前适用的依据。
5.第三步，把使用过程中发现的问题，修改沉淀下来。AI做得不对，老板指出问题，确认后的新判断再写回外脑，AI也能跟上业务变化，越用越懂老板。之前袁欣让AI帮忙写长帖，AI总喜欢突出做的有多厉害，但这不是她想要的表达方式。她就纠正AI：写之前先想清楚读者能获得什么，而不是一上来介绍自己有多强。更重要的是，她会把这个要求继续补充进外脑里。这样以后再写类似内容，就不需要每次重新解释。其实我们平时用AI也是这样，经常花不少时间修改结果，但改完就结束了。下次遇到同样的问题，又得重新教一遍。
6.服务中的一些经验判断
成交前，先让老板看见价值：既能帮他更快、更稳地做判断，也能让日常工作少些重复、推进得更顺。
签约时，把服务范围、资料用途和保密边界讲清楚，老板才放心交资料。
服务中，及时回应、呈现进展，让老板感受到反馈有用，才更愿意配合，交付也更容易做好。
7.三句值得记下的判断
最终交付靠结果，过程中的情绪价值能促进配合。
好模型带来的惊喜，也会加深客户对你的认可。
流程可以标准化，老板的判断要逐位定制。
第四位出场嘉宾是曲率出逃，他带来的主题是《FDE如何通过10倍获客》，曲率是这半年咱们圈子里长起来的 OPC，在流量这块直接拿捏。FDE如何实现获客，他给到了一个判断：获客=流量+信任+产品。
1.精准流量从哪里来？先去跟客户聊。曲率的爆款选题，来自客户的框架；客户反复遇到的困境，就是高频选题。当两三个客户都在问同一个问题，就值得拿出来讲。对做企业AI服务的圈友来说，选题可能就藏在最近几次客户沟通的需求里。曲率也提到，要适当借助行业风口。当大家的注意力都集中在一个方向上，你的内容比同行多讲明白一点，就更容易被看见，也更容易建立初步信任。
2.怎么起号，他早期借着龙虾的风口热度发自媒体，结合有讨论度的评论做成封面，带来了接近5万阅读。装龙虾的又不止他一个，但是他先讲安装和安全上的难度，再讲自己怎么帮客户调试到凌晨3点。客户看到这里，才更容易理解，这些服务费到底花在了哪里。
3.怎么让你的用户继续看、愿意来找你？曲率把这个过程拆得很细：封面先吸引注意，正文回应客户最大的顾虑，再让他看到你有能力处理专业、复杂的问题。接着补充买单理由，比如使用工具的爽感、社交货币，以及你的行业判断。最后还要帮客户算清楚，这笔钱能帮他省下多少时间和折腾。你看，内容其实是在陪客户走一遍决策过程。
4.有了注意力，还要继续积累信任。优质案例、用户好评、媒体报道等背书，都能帮助客户判断。曲率拆解自己的视频时，会展示过往播放量、客户合作，以及行业前辈和网友的真实评价。但这些都有一个前提：你得有真手艺。人设把期待拉高了，交付却跟不上，口碑也会反过来反噬你。
5.信任之后，要有产品接住需求。曲率提到PMF，也就是产品与市场需求足够匹配。SaaS是产品，服务也是产品。对FDE服务来说，产品力包括聪明、有责任心的团队，标准化、可复制的流程，有说服力的案例，以及能持续迭代的标准化系统。客户愿意付钱，最终还是因为你能解决他的问题。
6.落到内容安排上，曲率把选题分为流量型、信任型、转化型，建议前期按50%、40%、10%搭配，中后期调整为30%、60%、10%，把更多篇幅放在信任积累上。这是他的内容搭配建议。单条视频则沿着三步展开：提出问题、解释原理、给出具体方案，再通过小笔、多次投流测试和调整。
7.你以为获客是做自媒体，其实获客是一整套经营系统。从内容吸引人，到专业能力建立信任，再到产品完成交付，每一个环节都要接得上，内容才有机会成为下一位客户认识你的入口。
今天的第五位老师，临风，给大家带来了AI时代下，FDE工程师越用越值钱的四项能力：认知带宽、内驱力、观察力和表达力。他用本体论把这四项能力串起来，最后搭成一套属于自己的用户级Harness，也就是帮助自己与AI持续协作的个人系统。
1.关于FDE的当下，临风有一个判断：今天市场唯一的共识，就是不存在共识。模型和工具不断更新，过去花很多时间搭出来的工作流，可能被新模型直接覆盖。那我们到底该积累什么？他给出的方向是：FDE之前，先FD自己。先把自己理解业务、推进任务、发现问题和表达判断的能力建立起来。
2.这里先理解一个贯穿全场的概念：本体论。按照这次分享的逻辑，它是把业务世界组织成一个可以行动的模型。先整理数据，弄清业务里有哪些对象、属性和关系；再建立逻辑，明确依据什么规则和方法作判断；最后连接行动，让判断能够落实成具体操作。比如一笔订单，先看商品、库存和付款状态，再按发货规则判断，符合条件就安排发货，并更新订单状态。实际结果继续回流，成为下一次判断的依据。整个过程中，谁能看、谁能判断、谁能执行，也都有明确的权限。
3.有了这个框架，再来看认知带宽就容易理解了。进入一家企业，老板、销售、运营各有各的说法，资料也散在不同地方，怎么才能把业务看完整？西苔的业务涉及抖音、天猫、小红书等多个渠道，临风就围绕“商品”往下整理：数据从哪来，依据什么判断，接下来做什么。结构化，让混乱变得可用。把这些信息组织清楚，人和AI才能在同一套业务背景下继续工作。
4.但看明白之后，事情还得推得动啊，这就到了内驱力。临风借蔡格尼克效应谈到，未完成的事情容易一直占着我们的注意力，悬置的信息也会持续消耗心力。那怎么办？光记下来还不够，要建立基于AI的任务系统，留下当前重点、下一步和依赖，让工作被打断之后还能接上。同时用记忆系统记录经历、形成的共识和沉淀下来的习惯。这样，任务有进展，经验有去处，下一次行动也有依据。
5.到了真实业务里，还需要观察力。你以为的痛点，和实际工作中卡住的地方，可能完全不同。比如一个新品方案，看着很漂亮，往下交接时却可能发现材质没说清、包装要求没对齐。临风把寻找真实痛点、关键节点、隐含假设和业务卡点的方法，整理成可重复调用的Skill，辅助分析，再回到业务中验证。做过一次的观察，也就有机会成为下一次的积累。
6.发现了问题，接下来还得表达清楚。临风把表达力称为对齐能力：让人和人、人和AI，对目标、依据、约束和完成标准形成共同理解。他用三份文档补足协作背景：SOUL.md说明AI是谁、怎样行事，USER.md说明用户的背景、目标与偏好，RELATIONSHIP.md记录相关人物及沟通背景。AI知道自己该怎样协作，也更容易理解你为什么这样做判断。
7.最后，再把闭环反馈、PARA模型、费曼学习法、双向链接知识管理等方法融进来，这套个人Harness就逐渐完整了。目标怎么确定，任务怎么推进，成果怎么交付，知识和记忆怎么留下，再怎样支持下一次工作，都有了连接。它既可以用来组织自己的工作，也可以用于理解和推进企业业务。
第六位出场嘉宾是诗奥，我的老朋友，过去在大公司做业务，管过近600人的销售团队。最近4个月，他服务了40多家中小企业，变现超过百万。这次请他来，想聊一个很多做企业AI服务的圈友都会遇到的问题：单子看着挺大，怎么忙完没赚到钱？换个客户，怎么又得从头来？如何把 FDE 做成标准化生意
1.一家工业领域的头部企业找他，询价一百多万，诗奥没接。为什么呢？本地部署、对接老系统、整理专家经验、长期售后，每一项背后都是人和时间。他拿100万订单算了一笔示例账：扣掉获客、销售和交付成本，只剩15万到20万，固定成本还没算。团队忙半年，做出来的东西下一家还用不上。你看，接单时高兴，真正做起来才发现，这笔钱没那么好赚。
2.后来，一个做AI环评报告的朋友给了他一个启发：优先做输入和输出都标准的事。什么意思呢？要什么资料，能列清单；报告怎么写，有规范；最后做得好不好，也有验收标准。双方都清楚要交付什么，就少了很多来回拉扯。结果能验收，才收得到钱，下一位客户才能复用。这个判断，也帮他慢慢找到了自己的交付方向。
3.那什么样的交付适合自己呢？诗奥过去管过近600人的销售团队，对销售业务熟，所以最后选了2.98万的AI陪跑。怎么陪？他用了16个字：我做你看，我说你听，你做我看，你说我听。先做给客户看，再带着客户搭，关键节点一起检查、调整。这么一来，客户的情况虽然不同，交付的方法却能慢慢积累下来。
4.具体到AI销售，他先抓了一个老板们很有体感的问题：销冠一走，业绩就掉。那能不能把销冠的经验留下来呢？他的做法是，先把客户从报名到续课的流程画出来，挑出关键环节，再看销冠怎么聊、怎么跟进。比如客户说“我问问孩子爸爸”，就得意识到，眼前这个人可能拍不了板。你看，这些判断，光让销冠口头教，新人未必学得会。现在从实际沟通里整理出来，再让AI辅助新人，经验才更容易用起来。人的领悟力，决定了上限；AI销售，提高的是整体的下限。”
5.还有个细节，收2.98万做陪跑，如果每个客户都要反复开会，成本很快就上来了。怎么办呢？他们把访谈提示词发给客户，让客户先跟自己的AI聊，把需求梳理成报告，再由他们加入业务经验、给出方案。这样省下来的沟通时间，才是实实在在的交付成本。回到开头那笔大单，接之前不妨先问问自己：这一单能剩多少？要占住团队多久？做完之后，下一家还能不能用？
最后一位嘉宾，花花，正心AI合伙人，陪跑过200多家企业。这次他先讲了一笔学费：6个月，亏了200万，还消耗了一位合作三年的客户的信任。
1.怎么亏的？当时他们想帮一家十亿级企业全面用上AI，于是组建技术团队、搭平台、开发工具。事情做了不少，业务结果却迟迟没出来。花花后来总结：“老板的愿景可以拿来成交，但不能直接拿来交付。”说要降本增效，得继续问：先解决哪件事，做到什么程度才算有效？
2.所以，后来进入年销50亿的海尼集团，他开始从具体业务找机会。但问题又来了：老板支持，下面的人未必愿意动啊。负责人有经营任务，员工有自己的工作习惯，也有人觉得AI自己就会用。要让工具真正用起来，先得有人愿意配合。另外又如何翻译老板的核心诉求？老板嘴里说的 vs 实际想要的；要找到老板隐藏没有说出来的话。
3.那怎么找这些人？他们先深访老板，再访谈各事业部负责人、拆业务流程，接着给六七十名管理者做内训。访谈、内训、填表，也是在逐层筛选：谁真有痛点，谁愿意提供人员和资料，谁能安排员工试用。先找到这样的部门，项目才推得动。
4.有人配合了，再一起确定具体场景、约好验证指标。比如新媒体素材，生成只是一步，后面还要投放测试，看前几秒的完播率、素材投放表现，再根据反馈调整。做得有没有用，业务里得看得见。
5.等一个场景跑通，再把有效的标准、样例和工具留下来，复制到其他岗位。企业逐渐积累自己的能力，花花团队也有了能带来转介绍、帮助成交的真实案例。这笔200万的学费，最后落在了做事顺序上：先找问题、找愿意推进的人，做出一个结果，再往下走。
第一单怎么拿？客户的需求怎么判断？项目怎么交付，不仅能赚到钱，还能拿到下一单？今天请来的嘉宾，都在一线实打实做过企业AI服务，有耀眼的成绩，也交过高额的学费（具体介绍见（知识星球 | 深度连接铁杆粉丝，运营高品质社群，知识变现的工具）。咱们一起听听，他们是怎么一步步跑出来的。
本帖会持续更新现场精华，在场的圈友欢迎来评论区集合！没到现场的朋友，也欢迎一起蹲更新。
一、云飞：《从第一单到5300万：小团队的大单之路》
第一位出场的嘉宾是云飞，也是咱们多年的圈友、航海家，是中科盈腾创始人、蒙牛集团AI落地顾问。他的起点和很多圈友一样，没有大厂品牌，也没有庞大的销售团队，从2023年从0开始一路做到今天，在蒙牛累计做到了5300万，而且还在不断的增长。
那凭什么是他？这次我们给云飞留了全场最长的1小时40分钟，就是想让他把小团队拿第一单、把小单做大的过程讲透。这里面也有不少值得带回自己业务里琢磨的细节。
1.云飞的第一单，是2023年西北一家头部地接旅行社。老板想让26个部门全上AI，预算400万以内都可以，但他没全接，而是选了一个场景，打包价31万。
放下低频的、跨部门协调复杂的、不能容许出错的场景，云飞先锁定了旅游平台派单后的出方案环节。我们第一刀要砍得非常准，就是让客户通过第一个场景，明确对你的AI的信心。
这个选择真的非常值得琢磨。客户愿意给预算，小团队更要想清楚，第一步到底接得住什么。先把一个问题做出结果，才有后面继续合作的信任。
2.那为什么选旅游方案作为切入点？因为这个场景很痛，又很轻、高频使用需求、结果容易衡量。同一条线索会派给几家旅行社，原来跟客人打完电话，工作人员还要花半小时整理路线、食宿和报价等方案发过去，客人可能已经在另一家下单了。那改造后，业务员通话时填写需求，系统调用企业过去的线路和资料，生成方案，人工检查后发出。据项目记录，首次发方案从30分钟压缩到1分钟内，派单转化率提升33.7%。快出来的这段时间，让业务员有机会继续谈需求、谈价格，把订单留住。
3.蒙牛那单，也是从小切口长起来的，销售部门19万的小试点，两周跑出结果，再扩到其他部门、报到集团、签框架协议，逐步做到累计5300万。
云飞讲，这个数不是靠商务喝酒喝出来的，大单是在客户内部被重复卖了很多次。他们帮业务负责人准备使用视频、效果测算和推广建议，让一线的成果能被集团看见，也能被其他部门理解。
第一单靠外部信任，大单靠内部信任。客户内部那个真正用出结果的人，也会成为推动下一步合作的人。
4.工具做好之后，怎么让员工用起来呢？蒙牛广州事业部80多人的销售团队，原来人均每天产出约2.5条内容，改造后达到15条。具体怎么做？他们先找3位新人打样，让其他人看见效果；再用20元红包，鼓励员工截图反馈AI生成内容里的错误。云飞概括得很直接：跟老板算产能翻六倍，跟员工只谈准点下班。老板关心业务结果，员工关心工作能不能更轻松。两边的诉求都照顾到，系统才更容易持续用起来。
5.云飞的做法我们可以记成一句话：需求可以定制，能力必须复用。
客户的业务各不相同，但数据清洗工具、错误测试集、AI处理不了时转人工的这些机制，都可以逐步沉淀下来。他同样强调，如果第十个客户做起来还和第一个一样累的话，就要重新审视这套模式。每一单都给团队留下一点积累，下一单才有机会做得更稳、更轻。
6.对刚起步的圈友，他给的建议也很具体：从熟悉的行业入手，找已有信任关系的客户，聊清一个高频问题，做出一个可见原型，再完成一次付费验证。
过去如果在电商、客服、财务等岗位里有积累的经验，这些可以帮助你判断客户真正的卡点在哪里。先把这份理解用起来，找到一个自己能交付、客户也能看见变化的场景。先别改造整家企业，先让一个岗位真正改变。
二、伊思桐：《中小企业的AI落地需求与实现》
飞书 × 豆包工作是本次大会的官方赞助，这次来分享的飞书业务伙伴 @思桐 带来了在一线看到的中小企业需求。没有天花乱坠，他的切入点很小，但是条条都很实用。
1.我们的中小客户需要什么，不是漂亮的工作台，而是马上上手能用的工具。
2.豆包工作擅长的是什么？是让 AI 深度融入，是员工协作链路，打通最后一公里。
豆包工作能够实现业务流程自动化，提供一个开箱即用的行业产品，老员工零门槛就能接入 AI 工作流。
3.豆包工作伙伴——国内首个团队智能体，数字员工，立即上岗。数字员工，嵌入飞书，团队共享，@一下就开工！能够像真人一样，边干活边积累业务经验；主动干活，跨群协作；身兼多职也不串台。
4.豆包工作怎么去做交付
·一家暖通设备厂，有11道工序。车间主任要盯进度，在微信群里反复催；部分老师傅连纸单都填不利索，让他们打开电脑报工，就更难了。怎么办？
豆包的做法很具体、很简单：对着手机说一句完成情况，AI整理成报工数据，再接上异常提醒和老板日报。
·另一家融资财务顾问公司，团队成员都是AI高手，但投资人偏好、项目判断，仍然存在个人脑子里。于是他们把项目档案、投资人画像和沟通记录接起来，辅助匹配、跟进，还把历史案例做成新人路演对练。那这一个人积累的经验，终于有机会被更多同事用上了，新人也能少摸索一段路。
·香氛电商的案例也很有意思。老板做出过爆款，新人写文案却总需要他逐句改，效率很低。
豆包团队把产品卖点、文案经验和红线配置给团队共用的AI伙伴，再把脚本、成片和投放数据关联起来。哪条内容有效，为什么有效，都可以继续回到下一轮创作里。
5.豆包工作想做的，是让AI成为整个团队的工作伙伴：帮员工整理资料、写内容、做分析，也接住同事之间的信息、分工和待办，让事情有人跟、进度看得见。把一个人用AI的经验，变成团队每天都能用上的工作方法。
袁欣：《CEO外脑：让AI接住专家型客户手中的高精度工作》。
第三位出场嘉宾是袁欣老师，老师过去做新媒体培训，完全不是技术出身，今年3月才正儿八经开始深度用AI。但就是短短几个月，两个人的小团队，服务了18家企业，营收快60万，而且几乎全是转介绍。
1.老师做的产品叫「CEO外脑」，主要帮一些专家型老板，比如跨境财税顾问、律所合伙人。提取客户隐性专业判断、帮AI精准调用海量专业信息，让AI可沿用客户经验，去承接高精度工作。
2.CEO外脑产品有六种能力，主动发现、调出经验，懂人、会分工，AI之间的协作，把事安排好，越用越懂；普通 AI 等你吩咐；接上外脑的 AI 会自己往下推进，人只做决定。
外脑如何交付？
3.先把老板脑子里的判断问出来，再让AI跟上每天变化的业务，最后做成老板打开就能用的专属工作台。第一步，从真实案例里采判断。客户说不清自己的标准，就让AI配合深聊，追问当时怎么选、为什么选、哪些做法不能接受。把这些隐性经验整理成AI能执行的依据，再交给客户确认。
比如你觉得AI写得不对味，却讲不清标准，就让它写几个开头，你来选、来淘汰，再追问为什么。也可以拿同行的爆款来聊：这篇有流量，你愿不愿意这么写？具体选几次，你的审美、取舍和底线，就慢慢出来了。这个办法，做内容的圈友可以试试。
4.第二步，让新信息有地方进、有地方放。接入业务信息，设一个“收发室”自动分类，整理成信息卡，区分待处理和已处理内容，把重要信息沉淀进外脑。每层建好目录，让AI需要时能找到当前适用的依据。
5.第三步，把使用过程中发现的问题，修改沉淀下来。AI做得不对，老板指出问题，确认后的新判断再写回外脑，AI也能跟上业务变化，越用越懂老板。之前袁欣让AI帮忙写长帖，AI总喜欢突出做的有多厉害，但这不是她想要的表达方式。她就纠正AI：写之前先想清楚读者能获得什么，而不是一上来介绍自己有多强。更重要的是，她会把这个要求继续补充进外脑里。这样以后再写类似内容，就不需要每次重新解释。其实我们平时用AI也是这样，经常花不少时间修改结果，但改完就结束了。下次遇到同样的问题，又得重新教一遍。
6.服务中的一些经验判断
成交前，先让老板看见价值：既能帮他更快、更稳地做判断，也能让日常工作少些重复、推进得更顺。
签约时，把服务范围、资料用途和保密边界讲清楚，老板才放心交资料。
服务中，及时回应、呈现进展，让老板感受到反馈有用，才更愿意配合，交付也更容易做好。
7.三句值得记下的判断
最终交付靠结果，过程中的情绪价值能促进配合。
好模型带来的惊喜，也会加深客户对你的认可。
流程可以标准化，老板的判断要逐位定制。
三、曲率《FDE如何通过10倍获客》
第四位出场嘉宾是曲率出逃，他带来的主题是《FDE如何通过10倍获客》，曲率是这半年咱们圈子里长起来的 OPC，在流量这块直接拿捏。FDE如何实现获客，他给到了一个判断：获客=流量+信任+产品。
1.精准流量从哪里来？先去跟客户聊。曲率的爆款选题，来自客户的框架；客户反复遇到的困境，就是高频选题。当两三个客户都在问同一个问题，就值得拿出来讲。对做企业AI服务的圈友来说，选题可能就藏在最近几次客户沟通的需求里。曲率也提到，要适当借助行业风口。当大家的注意力都集中在一个方向上，你的内容比同行多讲明白一点，就更容易被看见，也更容易建立初步信任。
2.怎么起号，他早期借着龙虾的风口热度发自媒体，结合有讨论度的评论做成封面，带来了接近5万阅读。装龙虾的又不止他一个，但是他先讲安装和安全上的难度，再讲自己怎么帮客户调试到凌晨3点。客户看到这里，才更容易理解，这些服务费到底花在了哪里。
3.怎么让你的用户继续看、愿意来找你？曲率把这个过程拆得很细：封面先吸引注意，正文回应客户最大的顾虑，再让他看到你有能力处理专业、复杂的问题。接着补充买单理由，比如使用工具的爽感、社交货币，以及你的行业判断。最后还要帮客户算清楚，这笔钱能帮他省下多少时间和折腾。你看，内容其实是在陪客户走一遍决策过程。
4.有了注意力，还要继续积累信任。优质案例、用户好评、媒体报道等背书，都能帮助客户判断。曲率拆解自己的视频时，会展示过往播放量、客户合作，以及行业前辈和网友的真实评价。但这些都有一个前提：你得有真手艺。人设把期待拉高了，交付却跟不上，口碑也会反过来反噬你。
5.信任之后，要有产品接住需求。曲率提到PMF，也就是产品与市场需求足够匹配。SaaS是产品，服务也是产品。对FDE服务来说，产品力包括聪明、有责任心的团队，标准化、可复制的流程，有说服力的案例，以及能持续迭代的标准化系统。客户愿意付钱，最终还是因为你能解决他的问题。
6.落到内容安排上，曲率把选题分为流量型、信任型、转化型，建议前期按50%、40%、10%搭配，中后期调整为30%、60%、10%，把更多篇幅放在信任积累上。这是他的内容搭配建议。单条视频则沿着三步展开：提出问题、解释原理、给出具体方案，再通过小笔、多次投流测试和调整。
7.你以为获客是做自媒体，其实获客是一整套经营系统。从内容吸引人，到专业能力建立信任，再到产品完成交付，每一个环节都要接得上，内容才有机会成为下一位客户认识你的入口。
五、临风《FDE 之前，先 FD 自己——FDE 工程师越做越值钱的 4 项能力》
今天的第五位老师，临风，给大家带来了AI时代下，FDE工程师越用越值钱的四项能力：认知带宽、内驱力、观察力和表达力。他用本体论把这四项能力串起来，最后搭成一套属于自己的用户级Harness，也就是帮助自己与AI持续协作的个人系统。
1.关于FDE的当下，临风有一个判断：今天市场唯一的共识，就是不存在共识。模型和工具不断更新，过去花很多时间搭出来的工作流，可能被新模型直接覆盖。那我们到底该积累什么？他给出的方向是：FDE之前，先FD自己。先把自己理解业务、推进任务、发现问题和表达判断的能力建立起来。
2.这里先理解一个贯穿全场的概念：本体论。按照这次分享的逻辑，它是把业务世界组织成一个可以行动的模型。先整理数据，弄清业务里有哪些对象、属性和关系；再建立逻辑，明确依据什么规则和方法作判断；最后连接行动，让判断能够落实成具体操作。比如一笔订单，先看商品、库存和付款状态，再按发货规则判断，符合条件就安排发货，并更新订单状态。实际结果继续回流，成为下一次判断的依据。整个过程中，谁能看、谁能判断、谁能执行，也都有明确的权限。
3.有了这个框架，再来看认知带宽就容易理解了。进入一家企业，老板、销售、运营各有各的说法，资料也散在不同地方，怎么才能把业务看完整？西苔的业务涉及抖音、天猫、小红书等多个渠道，临风就围绕“商品”往下整理：数据从哪来，依据什么判断，接下来做什么。结构化，让混乱变得可用。把这些信息组织清楚，人和AI才能在同一套业务背景下继续工作。
4.但看明白之后，事情还得推得动啊，这就到了内驱力。临风借蔡格尼克效应谈到，未完成的事情容易一直占着我们的注意力，悬置的信息也会持续消耗心力。那怎么办？光记下来还不够，要建立基于AI的任务系统，留下当前重点、下一步和依赖，让工作被打断之后还能接上。同时用记忆系统记录经历、形成的共识和沉淀下来的习惯。这样，任务有进展，经验有去处，下一次行动也有依据。
5.到了真实业务里，还需要观察力。你以为的痛点，和实际工作中卡住的地方，可能完全不同。比如一个新品方案，看着很漂亮，往下交接时却可能发现材质没说清、包装要求没对齐。临风把寻找真实痛点、关键节点、隐含假设和业务卡点的方法，整理成可重复调用的Skill，辅助分析，再回到业务中验证。做过一次的观察，也就有机会成为下一次的积累。
6.发现了问题，接下来还得表达清楚。临风把表达力称为对齐能力：让人和人、人和AI，对目标、依据、约束和完成标准形成共同理解。他用三份文档补足协作背景：SOUL.md说明AI是谁、怎样行事，USER.md说明用户的背景、目标与偏好，RELATIONSHIP.md记录相关人物及沟通背景。AI知道自己该怎样协作，也更容易理解你为什么这样做判断。
7.最后，再把闭环反馈、PARA模型、费曼学习法、双向链接知识管理等方法融进来，这套个人Harness就逐渐完整了。目标怎么确定，任务怎么推进，成果怎么交付，知识和记忆怎么留下，再怎样支持下一次工作，都有了连接。它既可以用来组织自己的工作，也可以用于理解和推进企业业务。
六、诗奥：《4 个月 7 位数，如何把 FDE 做成标准化生意》
第六位出场嘉宾是诗奥，我的老朋友，过去在大公司做业务，管过近600人的销售团队。最近4个月，他服务了40多家中小企业，变现超过百万。这次请他来，想聊一个很多做企业AI服务的圈友都会遇到的问题：单子看着挺大，怎么忙完没赚到钱？换个客户，怎么又得从头来？如何把 FDE 做成标准化生意
1.一家工业领域的头部企业找他，询价一百多万，诗奥没接。为什么呢？本地部署、对接老系统、整理专家经验、长期售后，每一项背后都是人和时间。他拿100万订单算了一笔示例账：扣掉获客、销售和交付成本，只剩15万到20万，固定成本还没算。团队忙半年，做出来的东西下一家还用不上。你看，接单时高兴，真正做起来才发现，这笔钱没那么好赚。
2.后来，一个做AI环评报告的朋友给了他一个启发：优先做输入和输出都标准的事。什么意思呢？要什么资料，能列清单；报告怎么写，有规范；最后做得好不好，也有验收标准。双方都清楚要交付什么，就少了很多来回拉扯。结果能验收，才收得到钱，下一位客户才能复用。这个判断，也帮他慢慢找到了自己的交付方向。
3.那什么样的交付适合自己呢？诗奥过去管过近600人的销售团队，对销售业务熟，所以最后选了2.98万的AI陪跑。怎么陪？他用了16个字：我做你看，我说你听，你做我看，你说我听。先做给客户看，再带着客户搭，关键节点一起检查、调整。这么一来，客户的情况虽然不同，交付的方法却能慢慢积累下来。
4.具体到AI销售，他先抓了一个老板们很有体感的问题：销冠一走，业绩就掉。那能不能把销冠的经验留下来呢？他的做法是，先把客户从报名到续课的流程画出来，挑出关键环节，再看销冠怎么聊、怎么跟进。比如客户说“我问问孩子爸爸”，就得意识到，眼前这个人可能拍不了板。你看，这些判断，光让销冠口头教，新人未必学得会。现在从实际沟通里整理出来，再让AI辅助新人，经验才更容易用起来。人的领悟力，决定了上限；AI销售，提高的是整体的下限。”
5.还有个细节，收2.98万做陪跑，如果每个客户都要反复开会，成本很快就上来了。怎么办呢？他们把访谈提示词发给客户，让客户先跟自己的AI聊，把需求梳理成报告，再由他们加入业务经验、给出方案。这样省下来的沟通时间，才是实实在在的交付成本。回到开头那笔大单，接之前不妨先问问自己：这一单能剩多少？要占住团队多久？做完之后，下一家还能不能用？
七、花花：《从亏损200万到AI陪跑200家企业》
最后一位嘉宾，花花，正心AI合伙人，陪跑过200多家企业。这次他先讲了一笔学费：6个月，亏了200万，还消耗了一位合作三年的客户的信任。
1.怎么亏的？当时他们想帮一家十亿级企业全面用上AI，于是组建技术团队、搭平台、开发工具。事情做了不少，业务结果却迟迟没出来。花花后来总结：“老板的愿景可以拿来成交，但不能直接拿来交付。”说要降本增效，得继续问：先解决哪件事，做到什么程度才算有效？
2.所以，后来进入年销50亿的海尼集团，他开始从具体业务找机会。但问题又来了：老板支持，下面的人未必愿意动啊。负责人有经营任务，员工有自己的工作习惯，也有人觉得AI自己就会用。要让工具真正用起来，先得有人愿意配合。另外又如何翻译老板的核心诉求？老板嘴里说的 vs 实际想要的；要找到老板隐藏没有说出来的话。
3.那怎么找这些人？他们先深访老板，再访谈各事业部负责人、拆业务流程，接着给六七十名管理者做内训。访谈、内训、填表，也是在逐层筛选：谁真有痛点，谁愿意提供人员和资料，谁能安排员工试用。先找到这样的部门，项目才推得动。
4.有人配合了，再一起确定具体场景、约好验证指标。比如新媒体素材，生成只是一步，后面还要投放测试，看前几秒的完播率、素材投放表现，再根据反馈调整。做得有没有用，业务里得看得见。
5.等一个场景跑通，再把有效的标准、样例和工具留下来，复制到其他岗位。企业逐渐积累自己的能力，花花团队也有了能带来转介绍、帮助成交的真实案例。这笔200万的学费，最后落在了做事顺序上：先找问题、找愿意推进的人，做出一个结果，再往下走。
