上線前 0-100 評分卡：E-E-A-T、深度、新鮮度、結構（每項 25 分），用一段 Claude Prompt 一次跑完四個維度並產出整改清單。75/100 分且任一維度不低於 16 的發布門檻、10 篇一批的審計流程，以及當你手上 200+ 文章、人員又有流動時，評分卡為什麼比「靠感覺」更靠譜。

在本地 M 系列 Mac 上用 Ollama + Llama 3.3 70B 每小时生成 100 条付费社媒广告变体，再用一轮 prompt 给每条按 hook / 价值清晰度 / CTA 具体度打 0-100 分。完整的两段 prompt、Python 脚本、以及让 $0 边际成本在任何团队规模下都跑赢 GPT-4o 的算账。

一条生产级流水线:一封 demo 请求邮件进来,按 ICP 评分卡资格判定,从 LinkedIn 增强,按潜在客户时区在 Cal.com 上约好时段,通话前 24h 发出个性化预备文档 —— 全程没人碰。完整 Make 场景、真实 Operator 指令集、ICP 评分卡、预备文档 prompt,以及真实踩过的三种失败模式。⚠️ Operator UI 可能变化,框架不变。

大部分营销团队发现 CAC 翻倍,是在下周一打开上周末的仪表盘。能 24 小时内抓出来的方案:把 GA4 + Meta + Google Ads 过去 90 天的日级 KPI 拉进 Google Sheet,每天跑一次 Gemini,提示词要 14 天基线 + 标准差 + 命名原因,按红黄等级推 Slack。文里直接给可用的提示词、n8n JSON,以及一次真实告警案例。

绝大多数 LinkedIn 投票是互动诱饵——票数涨了,权威没涨。修法:跨 4 个类别的 20 条投票,挖买家信号、验证定位、给下个月选题当燃料。价格锚点、栈位调研、痛点排序、立场测试——外加 Claude 提示词和我从不超过的“两周规则”。

大部分线索评分项目死在第三周。能上线的 30 分钟版本:5 个维度、一段评分标准、Google Sheet 里一条 =AI() 公式(Gemini 驱动)。销售只看绿色,每周重新打分。

一套 6 小时时分块工作流,一天内产出 75 条完整 Meta 广告——3 个 hook、5 个视觉、5 个 CTA——打包成一条 Advantage+ 广告系列上传,让 Meta 算法在 72 小时内自动 kill 掉其中 60-65 条,一周就能读出赢家,而不是一个季度。

全网有几百个站点已经提了你的品牌名,但几乎没人给你加链接。我每周从 Ahrefs Content Explorer 拉 200 条未加链接的提及,让 Claude 一次完成情感判断 + 个性化 3 句话外联邮件,一个月稳出 40 条新外链,一篇新内容都不用写。

所有人都在用的 "X vs Y" 模板是坏的——两个产品都给 4.5 分、每句话都打太极、没人信、没人点。一套五个 section 的有立场对比格式，转化率是"平衡版"的 6.4 倍，外加一张暴露立场的加权表和一段自白。

在 Apple Silicon (M 系列芯片) 上用 Ollama + Mistral 7B / Llama 3.1 8B 搭建本地邮件分流层:6 周、8,400 封邮件实测,4 桶分类,准确率 92%,每周省 2.3 小时,邮件全程不出本机。

一个盯单 subreddit 的 Claude agent：读完 r/YourNiche 的每条新帖，用 DM 价值 rubric 打分（intent 轴权重 x2、阈值 24），每天发 1-3 条邮件提醒值得私信的人。附 rubric、workflow、不被封号的私信礼仪，以及案例：一位 SEO 顾问跑了 90 天，发了 180 条私信，回复率 38%，成单 6 笔 $4k-$12k，总计 $46k 流水线，$14/月的基础设施成本。

把 100 篇爆款帖子交给 NotebookLM，拿回一份针对你领域的钩子分类法。10% 频率下限规则和可直接复用的提示词，附 8 个从 B2B AI 工具语料里抽出的真实模式。