下单即自动交付,小店跑出12K+GMV
作者成绩原作者自述
小店跑出的累计GMV12K+
知识服务卖出份数600多份
系统自动交付的报告500份
收益因人而异。
他的故事
作者写了十多年代码,也做过直播带货和跨境电商,如今一边做自己的口语练习产品,一边帮人做改造。他常年泡在项目里,一天里大半时间都在跟模型打交道,用掉的量早已是个吓人的数字。
他先是从云端对话起步,遇到问题就问一句,问完等它回答。后来项目进了本地目录,他不再复制粘贴代码,而是让模型自己读文件、跑测试、看报错,一个需求背后往往要跑十几轮。
坑出在跑的地方。他在线下活动里帮一位组员做的视频工具,代码逻辑没问题,点运行却一直没有产出,原来是素材读取权限和运行环境根本没跟上。需求没调研就开工,返工比想象中快得多。
真正的转机发生在他把生意接进系统之后。用户下单、填问卷、生成报告、推送回去,整条链路不再需要人守在旁边。直到有一天他发现,消耗量不再取决于自己一天发起多少次任务,而是跟着真实订单走——那套东西具体怎么接的,他没在此处展开。
结果摆在数字上:这套服务卖出600多份,成交额做到12K+,系统稳定交付了500份报告,每来一笔新订单就自动触发一次生成。他到底怎么把这条链路跑通的,答案在原帖。
他先踩了这些坑
都是原作者花真金白银试出来的弯路,做法在原帖,这里只说发生了什么。
- 代码逻辑没问题,点运行却一直没有产出,问题出在项目跑错了地方
- 需求没调研就开工,方向错了之后的返工比想象中快得多
- 对话一长就触发上下文压缩,换窗口后项目背景要重新解释一遍
这篇帖子解决了什么问题
- AI 放在工作流程的哪个位置,才会真正拉开差距?
- 为什么同样的模型,有人用着好用有人觉得降智?
- 项目跑在云端还是本地,差别到底出在哪?
- 一个功能做到什么程度,才算真正接进了业务?
- 跑通之后,怎么让交付量自己涨上去?
原作者原话
不要拿到需求就让 AI 开始写代码。
AI 回复“已经完成”,不代表任务真的结束了。
Token 排名只是结果。更值得关心的是,这些 Token 有没有帮你省下时间、做出产品,以及带来真实收入。
说明
- 解读不含原帖的解法,成绩为原作者自述,收益因人而异。
- 原作者希望撤下内容,联系站长即删。
