# AI

YouTube 官方 Test & Compare 要跑 7 天。我和创作者客户在用的 48 小时快速迭代循环——包括什么时候该信数据、什么时候不该信，以及真正能压缩这个循环的 AI 工具。

围绕用户情绪曲线（而非功能介绍）设计的 7 封欢迎序列邮件。每封邮件都有目标、发送时间、文案思路与对应的 AI 提示词，可直接复制使用。

一个还在一线干活的营销人写 TikTok 前 3 秒的工作流:钩子要同时完成的 3 个任务、我真正会用的 5 种命名模式,以及我用 AI 在 15 分钟内起草 20 条钩子(然后砍掉 16 条)的工作流。

一套可直接复用的 4 封邮件、21 天沉睡用户唤醒流程，附发送时机、文案、以及大多数团队会跳过的「末尾屏蔽」步骤。AI 在哪一步能帮上忙、哪一步必须自己写，文章里都讲清楚了。

一个真实的内容审计案例：1200 个 URL、340 个被标记、280 个被删除、流量回升 23%。我用来给页面打分的 7 个信号、两周跑完的 AI 工作流，以及没人愿意讲的艰难分诊决策。

一套零代码 Zapier 流程:接住 Shopify 弃单、用 AI 写挽回邮件、自动经 Gmail 或 Klaviyo 发出并自动跟进。客户首月靠免费版 Zapier 挽回 14,000 美元,这是真实可复用的版本。

忘掉 30 页品牌手册吧。读者真正听到的声音，藏在你已经发布的稿子里。这是完整的 prompt、我用的 12 个维度，以及把整个归档变成 AI 真的能照着写的一页式风格指南的流程。

把 Google 的 NotebookLM 当真正的竞品研究分析师用：上传竞品白皮书、G2 评测 PDF、Forrester/Gartner 报告，再像同事一样追问它。附完整搭建流程、6 个真正能跑出可用研究的提示词、Audio Overview 神技，以及 3 个真实踩过的坑。

Seventh Sense、Klaviyo Smart Send 这些 AI 发送时间工具，都要几千活跃用户才能跑出稳定结果。在那之前该怎么办？5 个真实可用的土办法，附我的 Excel 公式和 ChatGPT 提示词——亲测在 2000 人以下的列表上有效。

用 n8n 搭一条生产级 4 Agent 内容流水线。每个 Agent 职责单一、输出结构化、失败可重试。文末附可直接导入 n8n 的完整工作流 JSON、每个 Agent 的提示词、Agent 之间流转的状态结构，以及那些真实踩过坑的失败模式。

一个可直接跑起来的 Claude Computer Use Agent:像人一样浏览 Google、爬取 PAA 和前 5 名结果,4 分钟产出一份 1200 字的内容简报。附实际使用的系统提示词和 Docker 配置。

实战分享:用 OpenAI Operator 抓取 20 个竞品落地页,提炼定位模式,把零散截图变成可用的定位图谱——无需写代码,无需解析 JSON,一个浏览器 Agent 加上一段写好的 Prompt 即可。