阿涛的柒号片场

AI打破想象边界，让更多曾经的想法变为现实

[阿涛的柒号片场 @BJ_CogniVision]

Hello，大家好，我是做GEO的阿涛。

刚从客户办公室出来，车还没启动，顺便跟大家聊聊刚才我们谈的一个问题。

这家客户是做工业设备的企业，主营工业除尘设备。他们不是不懂GEO，之前公司内部组建团队已经做了差不多三个月。

刚才老板把手机和项目报告一起放到我面前，问我：“我们文章也发了，报告里也有不少AI推荐我们的截图，但为什么我自己换个问法，在DeepSeek和豆包里就找不到我们了？这个GEO到底算做了，还是没做？”

我听完没有马上给他讲我们的业务，而是先问了他一句：“你们当初是怎么验收效果的？”

他说，主要看发了多少篇文章、收录了多少，再加上每周发过来的几张AI推荐截图。

我说，问题可能就出在这里。

因为真正准备采购设备的客户，通常不会直接问“某某公司怎么样”，他更可能问的是：“国内做工业除尘设备的厂家有哪些？”“化工厂的粉尘治理方案应该怎么选？”或者“哪家供应商有相关行业案例？”

如果测试的时候只问带有自己品牌名的问题，AI当然容易提到你，但这不代表客户在真实采购场景里也能看到你。

所以今天我们先确定了三件事：

第一，重新梳理客户真正会问的采购问题；

第二，检查企业公开信息、产品资料和项目案例是不是统一、完整；

第三，围绕这些真实问题补充有事实依据的内容，再持续观察不同AI里的回答变化，而不是只看一两张截图。

所以企业做过GEO但没有效果，不一定是文章发得不够多，也有可能是一开始就测错了、写错了，最后连验收标准也定错了。

如果你们企业也做过GEO，可以先回去看一眼项目报告：里面测试的，到底是不是客户真正会问的问题。

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试了一下OpenClaw，感觉Mac 本地部署要比云服务器部署好很多。

原因可能是本地部署能更好地调用系统能力——控制浏览器、读写文件、执行脚本，这些在云服务器上很多权限是受限的。

部署环境评价最好的应该还是 Mac mini。低功耗、静音、7x24 小时跑着也不心疼电费，天生适合当家用 AI 服务器。

有兴趣的同学，尤其是家里有落灰的 Mac 或者旧电脑的，可以试一试。但如果是为了这只胖胖龙虾专门买一台新机器——我尊重，但我肯定不会这么做。

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@Zesee DeepSeek最大的优势就是便宜，但有时候感觉训练数据量不够，一些细分领域的问题答得不如Claude深。Manus确实全程不用管，但贵啊，烧token就是在烧我的钱包。

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@dotey 提示词是告诉AI做什么，Skill是告诉AI怎么做以及做的时候要注意什么坑。一个好的Skill里面有流程、有模板、有边界条件、有错误处理，甚至能调用工具和文件。你写一句帮我做个PPT是提示词，但一个PPT Skill会告诉AI先看什么文档、用什么结构、配色怎么选、每页放多少字，还能自动套用你公司的模板。

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@GoSailGlobal 万一自己没控制好，投资失败了呢，那不得赔了夫人又折兵？

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豆包手机不就是这个逻辑吗，字节已经在干了。听起来很美好但你想过没有，这东西动的是谁的蛋糕。Meta、抖音、微信这些平台靠什么赚钱，广告啊。你搞一个Agent帮用户跳过广告直接抓内容，等于把人家的商业模式给废了。那人家会怎么做，封你的接口、禁你的爬虫、告你违反用户协议，反正有一百种方法让你活不下去。

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@XiaoNianTalk 现在投入AI不只是省当下的时间，而是在投资一种能力。你今天学会用AI处理文档，明天这个技能还在，后天还能迁移到别的场景，这是有复利的。很多人的思维还停留在一块钱买一块钱的东西，没有长尾思维。

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@binghe 大部分人把这种快感让给了刷短视频和吃垃圾食品，那是廉价多巴胺，来得快去得也快还有副作用。真正持久的快感来自攻克难题、掌握新技能、看懂以前看不懂的东西。我现在特别享受那种一开始完全不懂然后慢慢搞明白的过程，比刷两小时手机爽多了。

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@shadouyoua 还没到晚上呢，就开始做梦了

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@lxfater 都被禁言了

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一个完全不懂AI的朋友问我，agent、智能体、skill到底是啥，它们之间什么关系。

我从底层往上给他捋了一遍。

最底层是大模型。就是ChatGPT、Claude这些，本质是一个超级能聊天的AI。你问它答，一问一答，但它自己不会主动干活，也不会上网查东西，就是个很聪明的对话框。

往上一层是Agent，中文叫智能体。智能体就是agent，同一个东西，一个英文一个中文。它是在大模型基础上加了手和脚。大模型只能聊天，agent能行动。你说帮我订个机票，它会自己去查航班、比价格、填表单，一整套流程自己搞定。核心区别是，大模型等你指令，agent能自己拆解任务、做决策、执行动作。

再往上是Skill，技能。Skill是agent具体会干的事。能上网搜索是一个skill，能读PDF是一个skill，能写代码也是一个skill。你可以理解成，agent是一个员工，skill是他的技能证书。技能越多，能接的活越多。不同的agent装载不同的skill组合，就变成不同用途的智能体。

它们的关系是这样的。大模型是大脑，agent是大脑加上了手脚和主动性，skill是手脚具体会的动作。一层套一层，越往上越能干实事。

所以你看到各种AI产品，有的只是套了个大模型皮，有的是真的做了agent能帮你干活，区别就在这。

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AI什么都能聊，但干具体的活总差点意思。差在哪？它不懂你的业务标准、不懂你的行业规矩。
Skills解决的就是这个问题——把你的领域知识写成文件，Claude需要时自己去读。
我给自己做了个写稿助手：

主文件定义触发条件和流程
styles文件夹放各平台风格要求
examples放范文让它学语感

现在说"改成小红书笔记"，它自己读范文、读风格要求，按我的标准输出。不用每次重复解释。
两个坑：

description要写清楚触发词，不然Claude不知道什么时候用
指令要具体到文件路径，别说"参考styles目录"

放范文比放规则有用，Claude看例子比看说明学得快。
官方示例：https://t.co/vLqHdgdgaj

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https://t.co/9oh4qIq2RL

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@Jackywine 这是个双向筛选，你想靠近聪明人，聪明人也在筛选值得交流的人。所以核心不是找聪明人，是让自己变成聪明人愿意聊的人。真正的策略是先在自己领域扎深，有了独特的东西自然会吸引同频的人。与其到处找聪明人不如先把自己变聪明，你是什么水平就会吸引什么水平的人。