竞品调研新范式:从大半天到 30 分钟的 AI 提效工作流
本文介绍了如何利用 AI 将竞品调研时间从大半天缩短至 30 分钟。作者强调 AI 应承担截图、粘贴等行政工作,而人应专注于竞品选择和商业价值判断。工作流程分为三层:Mobbin 负责取材,Claude 负责综合结构化,人负责决策。文章明确指出这属于二手观察性调研,不能替代真实的用户访谈。
本文介绍了如何利用 AI 将竞品调研时间从大半天缩短至 30 分钟。作者强调 AI 应承担截图、粘贴等行政工作,而人应专注于竞品选择和商业价值判断。工作流程分为三层:Mobbin 负责取材,Claude 负责综合结构化,人负责决策。文章明确指出这属于二手观察性调研,不能替代真实的用户访谈。
文章系统讲解如何编写 AI Skill:从用一句话加 SOP 封装出第一个 60 分的 skill,到通过把目标改写为动作、补充约束、设计自由度和提高词表颗粒度来提升到 90 分。作者拆解了摄影 skill 和封面 skill 两个开源案例,指出高手的秘诀在于将模糊概念拆成可执行的词表和明确的「不要」清单。还介绍了如何让 AI 递出陌生领域的行话词表,并澄清了 skill 与提示词、智能体的区别。全文强调约束和颗粒度决定 skill 的专业程度。
作者基于在高盛商业智能部门的职业经验,总结出使用AI的五步框架VAULT:验证(Verify)输入与输出的正确性,数据质量决定AI质量;增强(Augment)而非替代,已知流程用确定性自动化,需要判断力的工作才用AI;理解(Understand)问题本质,先明确目标再选工具;人类介入(Loop)关键决策环节,监督程度应与行动后果匹配;保持系统透明(Transparent),便于审查和交接。文章强调AI不是万能药,用错数据只会更快地得出错误答案。
文章详细介绍了如何通过 MCP(Model Context Protocol)服务器将 Claude 从孤立的大脑转变为能执行实际任务的智能体。内容涵盖了 MCP 的核心概念、5 个必装服务器(如 Tavily 搜索、Google Drive 集成等)、具体的安装配置步骤、多服务器串联的自动化工作流构建,以及使用 Python (FastMCP) 开发自定义服务器的方法。作者强调,MCP 能消除手动数据搬运,是利用 AI 获得竞争优势的关键。
本文深入浅出地解析了 Claude Skills 的概念与价值,构建了从「编程函数」到「函数调用」再到「Skills」的三层认知框架。文章指出,Skills 不仅是工具的集合,更是包含指令、脚本和资源的完整解决方案,使 AI 能处理复杂工作流。通过实战案例(如自动排版发布)展示了其如何提升生产力,并介绍了如何使用和创建 Skills,强调非程序员也能通过定义工作流将专业知识转化为 AI 能力。