編者按：本文來自微信公眾號人人都是產品經理（ID：woshipm），作者：張佳，微新創想經授權轉載。

OpenAI發布了企業版 ChatGPT 時用了一個數據：他們發現 80%的世界 500 強公司的團隊已經在使用 ChatGPT 了。

這個數據是根據注冊 ChatGPT 使用的郵箱來統計判斷的。雖然我沒在 500 強，但也試著復盤了一下自己從注冊 ChatGPT 開始到今天，9 月以來和 AI 協作的全路徑。

太長不看系列，本文提綱：

• 把 AI 接入到微信里，聊天

• 把 AI 接入到企微里，聊天

• 用 AI 來寫新聞稿、起標題、想名字，打雜

• 用 AI 實驗做私域相關內容的撰寫和活動策劃，打雜

• 用 AI 協助我設計課程、寫私域白皮書，打雜

• 用 AI 幫我寫數據清洗的腳本、做分享 PPT、列對談大綱、優化宣傳稿、活躍社群，干實事

PS.本文只有使用 ChatGPT、Claude 這類文字生成類 AI 的使用實踐，MidJourney、Stable Diffution 等圖片生成類工具幾乎沒有被用到具體工作中。

01 初級階段，純聊

查了一下我的付款記錄，2022年12月7日凌晨 00:52 花 ￥3.64 在sms-active上買了一個印度尼西亞的短信驗證碼，注冊了我的第一個 ChatGPT 賬號。

因為當時正好在做私域工具，對給“微信加功能”這件事非常上心。所以連夜把 ChatGPT 接入到了一個微信號上。

一個有意思的小八卦，當時我們拉的那個群里有個大佬，問 ChatGPT 認不認識自己，ChatGPT 說作為一個人工智能，不認識他；然后他又問認不認識自己的公司，ChatGPT 說自己是個語言模型沒聽過 XX ；然后他又問知不知道競品公司的老板，ChatGPT 說 XX 是競品公司的創始人，是一名著名的企業家和技術領軍人物……

這個大佬現在在做自己的大模型了。

這算是第一波跟 AI 的密切互動，談不上實踐，因為除了聊天沒有產出任何實質性的價值。

第二波再密切接觸就是 2 個月以后了：我們又把 ChatGPT 接入到了企微上。

賬號在一個周日的晚上被“泄露”后，在第二天就被加到需要擴容（5000+人）。之后不到兩天的時間，就下沉到有人問“男朋友不理自己怎么辦，是自己太粘人了么”……

然后就是無止盡的風控處理，從賬號安全到對話內容的限制。這個階段“見識”到了用戶在面對這個更聰明的聊天機器人時的瘋狂：當他們發現這個機器人可以回答所有問題的時候，就開始問你完全想象不到的問題……

這里可以跟大家分享的經驗是：如果你正在或者想要做一個給其他人提供 AI 對話或者內容生成能力的工具，一定要做好內容的風控；但我不建議你搞這東西，你最多能管得住用戶發的違規內容不響應，你管不住他們往你的工具里發這些詞……

02 有點意思了，但只能干雜活

到 3 月份的時候，我已經開始試著讓 ChatGPT 幫我做一些具體的工作了，最常用的是寫稿。那段時間老板瘋狂在外面參加活動，對應的就是瘋狂的宣傳稿要求。

這種宣傳稿存在的唯一意義，就是讓人看了標題知道“你牛逼了一下”，正文幾乎不被打開，即便打開也是看看配圖。

這是天然適合讓 AI 來做的工作，提示詞都不用動腦子：結合下面的資料，撰寫一篇 500 字以內的新聞稿，給出 5 個備選標題。

以前怎么也要花半小時把資料整理成句子和段落的活，現在把邀請函、活動海報、議程表里的文字復制下來一通發給 AI，1 分鐘就可以粘貼到公眾號發布了。

然后就是各種頭腦風暴起名、想標題、想開頭這類費腦子又不討“人”喜歡的雜活，大部分時候 AI 都能給出一些眼前一亮的回復。

03 是那么回事，開始貢獻價值

有一天我突然想，讓 AI “照貓畫虎”行不行？

于是總結了一些歡迎語的特點，讓它按要求連續給我生成了 10 條各種風格的歡迎語

顯然，效果非常不錯。

于是一發不可收拾，讓它給我寫了 10 條群規、設計了一個社群游戲、一場裂變活動和一個低轉高的觸達 SOP。

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如果你想看我 3 月用 ChatGPT 做的一系列私域內容生產實驗，可以看發布在見實上的推文。

有了這些與實際工作交叉的實驗后，AI 開始越來越多的參與到我的日常工作中。我在設計《ChatGPT小白到大神》的科普課程時，讓 ChatGPT 用“反問”的方式幫我思考如何更好的設計課程的結構，感興趣可以看這篇對話實錄。

那套課程的主體內容“ChatGPT 可以幫人干哪些事”，也不是我的原創，而是它自己“告訴”我的，這是當時的對話實錄。

4 月份我開始寫《私域運營知識體系白皮書》，整個寫作過程中，關于私域的概念定義、如何設置白皮書的結構、如何描述、各個關鍵環節用什么通俗易懂的案例引入，都是 ChatGPT 幫我完成的。

對了，白皮書每個頁面前面的 Emoji，也是 ChatGPT 幫我挑的（這種事真不是人干的，騰訊文檔應該自動適配）

除了我自己的日常工作，ChatGPT 也幫同樣從事文字類工作的我的老婆提供了非常大的支持。之前要絞盡腦汁想的采訪大綱，給 AI 投喂采訪對象所在的行業和人物介紹/履歷后，它可以輕松且不厭其煩的列出采訪提綱。

04 可以真正解決具體問題了

4 月初，微信開始內測問一問，我預感它會是一個非常棒的流量入口（后來證明確實如此）所以研究了一番。當時用抓包的方式采集了 2000 多個推薦給我的問題，導出來之后是 200 多個json格式的文件。

他們里面的數據結構都是一樣的，于是我想都沒想，就把文檔里面的JSON 代碼復制粘貼給 ChatGPT，告訴它：我有 20 個這樣結構的文件，你寫個Python 腳本，幫我把里面的數據提取出來放在 Excel 里。

以前需要看至少要搗鼓半天抄幾十個別人寫的代碼才能搞完的數據清洗工作，這一次連半小時都沒用，就搞定了。如果你對當時的數據分析結果感興趣，可以去看這篇關于問一問的分析文章。

6 月份給某房地產公司的物業部門做“怎么搞私域”的培訓分享，因為時間比較急，我一咬牙把分享提綱和對應章節的內容概要扔給 Gamma，大概用了半小時就把 PPT 調試到 8 成可用了。

做 PPT 嘛，最糾結的是怎么開頭、怎么做配色。當你開始調 PPT 的時候，就一點都不覺得痛苦了，甚至會享受做 PPT 的過程。

于是，類似 Gamma 這樣的產品遇到我，價值就被放大到最大了。

7 月份，我的《AI+私域提效行動營》開始宣傳的時候，AI 給我干的活就更多了。

3 場對談公開課的提綱，全是ChatGPT幫我列的，我小修以后再返回給它，讓它幫我生成了對應話題可展開討論的內容以及參考答案

課程的宣傳稿，雖然是我自己寫的但也不放心，都會拿給 Claude 幫忙挑挑刺兒，每次都被它批的體無完膚（但也硬著頭皮發了）……

雖然整個 7 月課程宣傳忙到腦仁兒疼，但也抽時間在 Claude 的指導下調了調的助理機器人，讓它終于可以保存群聊消息到本地了。

之前一直頭疼讀和學習 Wechaty 的英文 README 文檔，再加上本身技術就很渣，屬于是“男上加男”了。現在直接把那個文檔直接傳給 Claude 就可以問問題了。關于使用 AI 的讀文檔能力幫你做事的更多玩法，可以閱讀這篇文章：5 個白撿的高端技能，全托了 AI 會閱讀的福。

保存聊天記錄的目的是為了讓 AI 幫忙做當日群話題的總結，又是時間有限，還沒寫完。不過 Clone 了一個開源項目，人肉弄了兩次，效果還不錯！

另外前兩天，我給助理賬號接上了 GPT 的對話能力，讓它在群里“捧哏”：當有群成員問問題的時候，它會跳出來對問題進行拆解，然后假模假式的拋磚引玉引導其他成員參與討論。

還有一點弱智，擔心大家把它玩兒壞就關掉了沒再繼續調試。但從它承擔的角色和表現來看，加了一點 AI 能力后，已經比那些只會發固定話術的生硬機器人舒服了很多。

我確實也在用《私域白皮書》的內容來做向量知識庫，但實在是時間有限，否則這個小助理會成為一個有問必答的「私域全知道」……

它現在還只能在 FastGPT 的體驗服務器上，我爭取盡快讓它出來為大家服務……

05 嘗試升維讓 AI 做更多

5 月份看到 Auto-GPT 這個項目的時候大受震撼！

AI 還能這么玩！

然后 7 月又看到 Mr. Ranedeer 那種寫提示詞的方式，緊接著又看到 YZFly 和李繼剛兩位大佬搞得結構化提示詞，讓我堅信 AI 這個東西可以非常實在的幫我們干活了，而不只是“啟發”或者節省時間。

下面是一個可以用來做早報內容排版的格式化提示詞：

我用這種結構化的提示詞重新做了一遍3月份放在私域運營工作中的實驗，產出的內容已經基本上質量可控且可量化了。

我最近除了交付行動營以外，剩下的大部分時間都被用來搜集、學習大量現成的營銷和心理學理論、知識框架，然后把它們放進結構化提示詞里。有了“理論武裝”后，結合結構化提示詞的約束，AI 產出的內容質量一定是可預見的非常高。

如果你對更強大的插件式提示詞玩法感興趣，可以看這篇文章。

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