Planning AI content structure
I’m realizing that my previous approach doesn’t align with the requirements. Instead, I’ll aim for a text of 1200-1400 bytes, targeting about 900 characters, which means producing around 15 paragraphs. Each paragraph will have 2-3 sentences ranging from 20-40 characters per sentence. The topic will be “AI business knowledge,” discussing applications like SaaS, AI tools, and automation. To engage more, I’ll use a first-person perspective as if I’m someone in product management sharing my experiences.Gathering AI examples and data
I need to provide examples such as ChatGPT, Midjourney, AI customer service automation, and AIGC. It’s essential to reference the generative AI wave of 2023-2024 and include real-world numbers and valuations. While I don’t have to name sources like McKinsey or Sequoia, I’ll use their insights to highlight keywords like “AI,” “business models,” “monetization,” and “data efficiency.”
I’ll avoid common phrases like “please like and follow” and instead keep the tone direct and engaging, incorporating unique metaphors without coming off as generic. I’ll ensure all facts, like McKinsey’s predictions, are accurate for my knowledge cutoff of 2024.Formatting JSON and crafting content
I’ve got the interesting reference that generative AI could contribute $2.6 to $4.4 trillion annually, which helps lend credibility. Next, I’ll handle JSON formatting. I need to escape newlines manually by including \n, and I’ll only use ASCII double quotes for delimiting, while the Chinese book quotes remain as they are.
The structure will look like this:
{
“title”: “…”,
“content”: “### … ###\n\n第一段…”
}
I shouldn’t forget to avoid trailing commas and other unnecessary fields. For the content, I’ll start with:
“### 偷偷修一门《ai商业知识》：普通人也能用得上的赚钱底层逻辑 ###”
This will be followed by a personal anecdote about colleagues using AI for creating presentations, which leads into introducing the concept of AI business knowledge.Structuring content for AI business knowledge
For paragraph two, I’ll define what counts as AI business knowledge, emphasizing key points. Then, in paragraph three, I’ll highlight the difference between simply playing with tools vs. truly understanding business concepts. Paragraph four will introduce a simple formula for value, which is: increase revenue + lower costs + reduce risk with AI.
In paragraph five, I want to illustrate three scenarios: a freelancer using AI for content creation, a shop owner for copywriting, and an office worker implementing automation. I need to make these examples vivid!
For paragraph six, I’ll provide insights into global AI market valuations, quoting sources like McKinsey to emphasize the ongoing wave of AI. In paragraph seven, I’ll tackle the question of what ordinary people can do and examine specific patterns in data and productization.
Paragraph eight will break down common commercial paths—AI tools, services, and content—with brief examples. I’ll also touch on pitfalls in paragraph nine, such as the risk of chasing trends without understanding the underlying technology.
Finally, in paragraph ten, I’ll share my personal experiment of creating a Notion + AI workflow for small clients, and in paragraph eleven, I’ll summarize a small framework: 1) focus on the audience, 2) identify pain points, 3) amplify with AI, 4) clarify pricing, and 5) find ways to reuse solutions.Finalizing JSON formatting
I’ve made sure to use “自动化 + AI 接口” properly, with the plus sign and spaces being okay. I used Chinese curly quotes “”. I need to confirm there are no stray ASCII double quotes in my text, and a quick scan shows it looks good.
I’ve incorporated phrases like “省时间 + 省脑子” and several other examples with curly quotes, which keeps the JSON safe. I’m ready to present the final JSON now.
Here’s what the structure will be:
{
“title”: “…”,
“content”: “### … ###\n\n…”
}
I’ll ensure line breaks are escaped correctly and maintain clarity and emphasis on key terms like AI as required.
{
“title”: “偷偷修一门《ai商业知识》：普通人也能用得上的赚钱底层逻辑”,
“content”: “### 偷偷修一门《ai商业知识》：普通人也能用得上的赚钱底层逻辑 ###\n\n先坦白，我不是算法工程师，只是一个被会议和PPT追着跑的上班族。过去一年，公司里最明显的变化，就是身边越来越多人开始悄悄用 AI 做事：写方案、改邮件、翻资料，甚至连我老板的讲话稿，都是凌晨用模型一遍遍润色出来的。\n\n那段时间我突然意识到，真正要补的课，不是怎么写代码，而是一门很朴素的东西——《ai商业知识》。说白了，就是：懂一点 技术的边界，再懂一点 怎么用它赚钱、节省成本、提高效率 的门道。\n\n很多人对 AI 的误会挺有趣的：要么觉得它无所不能，仿佛是免费劳动力；要么觉得离自己太远，是大厂和科研人员的玩具。可现实更接地气——懂商业的人在学AI，懂AI的人在补商业，中间那个什么都不懂的人，只能在热闹里当观众。\n\n我后来给自己总结了一个很土但好用的公式： \nAI商业价值 ≈ 提升收入 + 降低成本 + 放大个人时间。 \n听着普通，但我真是按这个在观察身边的变化的。\n\n比如我认识一个自由撰稿人，以前一周最多接三四篇稿子。现在他用 AI 辅助写作，一篇稿子的打底框架半小时就有了，自己负责风格和事实核查。效率翻倍，关键是——他敢接更多活了，单位时间收入直接上去了。\n\n还有卖家做 电商 的。以前写详情页、广告文案，全靠感觉。现在他把爆款链接、评论、竞品特点丢进 AI 工具 里，让它先帮忙拆解，再生成十几版标题、卖点、图文脚本。他自己做的是筛选和改写。结果是：投放成本没变，转化率却涨了一截。\n\n再说普通上班族。一个做运营的朋友，把自己每天重复性的工作——整理日报、拉数据、做简单分析——全拆成小步骤，配合现成的 自动化 + AI 接口 串了起来。别人下班要带着电脑回家，他准点走人，晚上还能接点 副业咨询。这就是很朴素的 效率变现。\n\n我看过一些公开报告，有个数字挺扎眼：生成式AI 每年有望创造数万亿美元级别的新增价值。听上去特别宏大，其实就是一堆微小场景叠在一起——客服缩短响应时间、营销内容批量生产、个人创作者产能翻倍……\n\n所以，对普通人来说，真正实用的 ai商业知识，不是背概念，而是学会几个关键视角：\n\n第一：别从“我会用哪个工具”开始，而是从“谁在为结果付钱”开始。 \n是为点击量付钱？为线索付钱？为节省的人力付钱？搞清楚这个，AI 只是手段。\n\n第二：盯住具体场景，越窄越好。 \n“用AI做内容”太宽了，不好落地。 \n“帮中小培训机构用AI做家长回访话术模板”，这就具体多了。有人、有问题、有钱。\n\n第三：把 AI 当成“外挂的大脑”，而不是替身。 \n你提供的是：判断、品味、行业理解、信任背书。模型提供的是：草稿、速度、海量组合。两者捆在一起，才是能卖出去的东西。\n\n常见的几条 商业路径，也可以顺便拆给你看：\n\n一种是 工具型：基于现有大模型，做一个聚焦的小产品，比如只针对播客剪辑、合同审核、KPI 周报。用户为的是“省时间 + 省脑子”。\n\n一种是 服务型：你不一定自己写代码，但你懂流程，能帮别人把 AI 能力 嵌进原有工作里。收费按项目或按月顾问。很多小公司缺的就是这个“翻译官”。\n\n还有一种是 内容型：用 AI 放大个人表达能力。脚本、选题、封面、剪辑辅助……但内容本身的观点、态度、人格，是你自己给的。这类商业模式通常靠广告、课程、社群、IP 授权变现。\n\n说到这，也得泼点冷水。 \n我见过不少人，报了好几门课，收藏了一堆“爆火AI项目盘点”，真正动手的时候，发现一个都落不了地。症结其实很简单：只学了工具，不碰真实世界。没有行业场景、没有具体客户，所有方法都像在空气里挥拳。\n\n我自己刚开始也踩过坑。那会儿兴冲冲地想做一个“全自动写周报”的小产品，结果发现：不同公司周报格式完全不一样，数据口径乱七八糟，安全限制还一堆。最后项目黄了，但那次之后我反过来做——直接找几个熟悉的同事，一对一帮他们改写周报、搭提示词，顺手写成简单教程。等他们真用顺手了，再考虑能不能打包成收费方案给其他团队。\n\n所以，如果把这门 《ai商业知识》 再压缩成一个小框架，大概是这样： \n先定 人群，再找 高频痛点，用 AI 提升结果或效率，然后想清楚 收费方式（按次、按月、按项目），最后再考虑能不能 标准化 + 复用。前面几步没有跑通，别急着做大做复杂。\n\n至于该学什么，我现在更相信“窄而深”。与其把所有新模型都试一遍，不如在一两个擅长的方向上：把 提示词 玩透一点，把所在行业的流程啃细一点，顺带补点 数据、隐私、版权 的基本常识。这样，当别人还沉迷在“哇，这个AI好神奇”的时候，你已经能算清楚：这一单到底值不值、这个项目回报率怎么样。\n\n最后，想留个很现实的画面给你：也许半年后，公司里会多出一个角色——那个总是能想出“要不我们用AI改一下这块流程？”的人。也许不会有特别响亮的头衔，但加班少一点、话语权多一点、钱包鼓一点，大概率是会发生的。\n\n而这之间的差别，很多时候就来自：你有没有主动去修一门属于自己的 ai商业知识，哪怕，是从本周帮身边一个人，用 AI 解决一件小事开始。”
}
