脱口秀演员呼兰的AI自救：从月亏12万到打平，小微企业转型的四个关键
💬 AI无法创作段子，但能切实为俱乐部节省开支。💬 若缺乏优质产品，即便拥有顶尖的AI管理策略也于事无补。💬 AI并非为你代劳决策，而是致力于削减执行层面的开销。💬 与其陷入焦虑，不如投身于具体的事务之中。2026年5月，脱口秀演员呼兰接手了一家濒临破产的俱乐部。这家名为"开花"的脱口秀剧场由徐志胜和小块在深圳南山联合创办。300个座位的场馆，开放麦往往只有寥寥十名观众。跨平台售票数据需人工"手搓"统计，查一次耗时5至10分钟。月均亏损高达12万，账目混乱，票务系统甚至出现同一座位重复售票400余次的乌龙
AI帮你优雅跟进客户，不打扰却常在
客人报完名，付款，拉个群，然后……就没了。出行前偶尔问一句"机票好了吗"，回来后发个"玩得开心"，之后就再也没动静。不是不想维护，是不知道"维护"到底该说什么。发朋友圈怕刷屏，私信怕打扰，不打扰又怕被忘。今天这篇，给你一套分层跟进话术系统——新客破冰、出行前提醒、回来后回访、沉睡客户激活，每个阶段该说什么、不该说什么，AI帮你写好，你挑一句顺眼的发就行。建议收藏。文末有完整话术模板合集。先讲一个故事——我有个客户，去年11月走了我的日本线路。回来后我发了条&
如何正确认识AI时代的工具变革
看到一个关于AI的认知框架，类似于拖拉机时代的锄头哲学。拖拉机发明是为了提升效率的，不应该抱着锄头担心自己会被取代，而是要主动学习驾驭拖拉机的方法，以此提升自己的效能。拖拉机和锄头本质上都是耕作工具，关键在于明确最终目标——把庄稼种好，无论是用拖拉机还是锄头，都只是实现目标的手段罢了。这个比喻同样揭示了一个重要问题：在AI时代，是否还需要深入学习技术？答案是肯定的。即使有了拖拉机这样的高效工具，仍然需要掌握播种时机、施肥方法和合理的种植间距。拖拉机在播种环节提效，无人机在施肥打药上发挥作用，但最终确保丰收
人工智能浪潮下的职业生存指南
AI 模型会在任何你能为其写出损失函数的事情上变得更强，而学校里大多数事情本质上都是损失函数：定义清晰的问题，并根据已知答案来评分。因此，未来十年真正有价值的工作，是那些无法在模型训练周期内被评分的事情。在我 6 年的工作经历中，我很幸运与来自各种规模公司的优秀人才合作过：从我自己的创业公司，到 Helm AI（15→50 名全职员工）、Scale AI（500→1500 名全职员工）、OpenAI（1500→3000 名全职员工）和 Google（10 万+名全职员工）。作为创始人，我会花很多时间思考，
AI驱动商业闭环：一人公司的核心逻辑
如今人人都在谈 AI。会写提示词。会做图。会剪视频。会搭智能体。会把重复动作压缩成几分钟。看似效率已被 AI 撑到极限。但一人公司真正匮乏的，从来不是动作。是闭环。你可快速产出。也可迅速发布。甚至能即时服务客户。可若无闭环，这些只是加速消耗自己。AI 不是生意。AI 只是让生意运转的引擎。而引擎能否发力，取决于你有没有方向盘、油门、刹车和路线。许多人把 AI 当成单一技能。会写文案。会出图。会自动回复。会整理资料。这当然有用。但它们仍是点。点再多，也不等于线。线再长，也不等于面。一人公司真正该做的，是把点
AI时代,头衔和经验正在失效
6月中旬，Anthropic发布了一份研究报告。说实话最初我并没有太在意，因为近期这家公司的消息实在太密集了，一会儿是实名认证，一会儿是顶级模型受限，一会儿又是与美国政府的摩擦。现在看到它的名字都快产生疲劳感了，心里不禁在想"怎么又是你"。然而当我仔细阅读了这份报告的详细内容后，看法完全改变了——不是某个具体数字触动了我，而是它基于40万次真实对话的数据，首次验证了我一直在关注但难以表述的现象：**在AI面前，资历和头衔真的变得毫无意义了。**研究团队分析了约40万次真实的Claude Code交互记录，
AI效率飙升背后,技术leader最忧虑的隐患
站在AI爆发的风口浪尖，我常常在思考一个核心问题：在这场全新的技术变革中，我们究竟该如何实现持续成长、创造更多的可能性？当前几乎所有团队都在积极拥抱AI技术。编程速度显著加快、原型开发变得轻而易举、重复性劳动大幅降低。AI极大地提高了研发的执行效率，但与此同时，一个不容忽视的现实问题摆在了所有企业面前：编码效率肉眼可见地提升，但Token消耗成本不断攀升，企业的整体研发支出，实际上并未真正实现下降。那为何众多企业、众多技术团队，依然毫不犹豫地全力投入AI？答案很明确：AI带来的从来不是“成本节省”，而是“
人工智能时代的技能鸿沟
一、核心矛盾 • 表象分析：AI技术普及带来能力均衡的假象 • 真实情况：能力差异呈爆炸式增长，专家级人员与新手的成果落差从2倍跃升至10倍以上。现实案例：大型科技公司如Meta等裁员数千员工同时高薪聘请顶尖人才，印证了这一趋势。二、能力分化的四个层面 1. 经验驱动的倍增效应： • AI把专业积累转化为效率杠杆 • 核心因素： 行业历练沉淀（10-20年资历）、 挫折经验宝库、产业洞察力。 因此，我们专注于原有专长领域，借助AI技术强化自身并服务客户。2. 语境信息浓度悬殊： 输入品质左右产出水准。&#
浩剑律所探讨AI Agent技术应用新趋势
点击蓝字丨关注我们浩剑律所举办AI Agent应用专题分享会当前，人工智能技术正深刻重塑法律服务行业的工作范式与竞争格局。为积极拥抱技术变革、提升律所智能化应用水平，近日，我所游祺律师赴重庆参加由重庆市律师协会、海南省律师协会、西藏自治区律师协会联合举办的“AI赋能·智领未来”重庆青年律师训练营（第四期），并于回所后举办内部专题分享会，围绕“律师如何正确对待AI Agent”这一主题，与全所同仁进行了深入交流与实操演示。分享会上，游祺律师重点传达了培训的核心洞见——“执行层工作正被压缩为基础设施，策略层能
AI浪潮下，传统护城河的脆弱真相
这次出境前，我在深圳参加了一场创业者交流会，从交谈中发现了几个大家普遍担忧的问题：工程技术优势难以形成差距。在AI编程工具出现后，执行效率大幅提升。复制与落地成本骤降。AI能够访问开源社区，把许多已经实现的方案，通过整合与借鉴快速复现。用户黏性持续走低。因为AI的出现，用户的数据可以迅速转移到更低价或体验更佳的平台，所以对产品缺乏真正的黏性。巨头们的生态竞争。当前众多巨头都在布局智能体，竞争的本质在于：为了打造更完善的产品，巨头们会基于开源技术不断进行商业化封装。这种模式将原本基于开源的服务层直接吞噬，导