8 月 15-16 日，运营研究社联合零一数科共同组织的首期《AI 运营实战课》顺利落地。
2 天时间，20 多位企业负责人和运营高管，都是带着各自业务里的真问题来参加实训的，比如：
有人希望能借助 AI 实现自动化管理矩阵；
有人想提高选题、文案的生成效率；
有人想知道短视频生成的 AI 工作流怎么搭建；
有人想全自动化做视频，日产 1000 条；
走的时候，每人手里都多了一样东西：一个自己搭的、回去能直接干活的企业 Agent。
当下，平台 Agent 的技术能力已经越来越完善，一个 Agent 到底能不能干活，主要取决于两点：
一是知识库，跟你喂给它的东西密切相关；
二是 Skill 的制作，也就是搭建的能力。
还有一件大家最关心的事：怎么让自己的员工也用起来。
这也是运营研究社联合零一数科共同组织这个《AI 运营实战课》，想帮大家解决的，包括知识库怎么搭建、Skill 和 Agent 怎么搭，以及做出来之后，怎么让团队真正用起来、且能够持续用下去。
01缺的不是报表，是一个会干活的“数字员工”
上个月，美国封禁了淘宝对敏感货的展示。没过几天，小红书上冒出来一个搜索词：“美国淘宝打不开”。
可能对多数人来说，这只是一个热搜词，刷到看两眼就结束了。但某国际集运品牌负责人@Roy 看到它，下意识思考了三点：竞品在这个词上花了多少钱？跑出了什么效果？他的搜索趋势是不是在上升？
放在以前，要搞清这三件事，得有人想起来去打开后台、导出数据、对着表格看半天。现在，他只需要打开现场做的小红书聚光-只读分析 Skill，就会马上得到答案。
Roy 的团队核心用户几乎都在小红书上，投流路径很直接：小红书投流→进企微 →拿线索。但团队里缺一个做信息流投放的同学（另外一个同事在兼职）。
聚光后台能导出大量指标，可真正深层的数据解析，需要有人花时间去理解、去做判断。只靠兼职是不行的，管理层拿到的，永远是一个很粗的结果：花了多少钱、带了多少客户、成本是多少。至于接下来该动哪条计划」，没人答得上来。
这不是工具问题，是判断力没法复制。Roy 在动手之前，已经把他的需求定义得很清楚，他说：
“我的需求其实不是「做一张报表」，而是它要告诉我一套可复用、可审计、且不会误操作的分析流程。”
有了 AI 之后，希望能把真正的问题找出来，还能给到下一步决策。
当他把小红书开放平台的 API 接进 Skill 之后，发现这个 Skill 实现了自动拉数据、自动分析。可以得到以下四个问题的答案：
① 哪些计划正在浪费预算？
② 哪些计划值得扩量或增加预算？
③ 核心用户在小红书上搜索了什么？
④ 竞品词是否出现有效信号？
最后一个问题，就是前面那个例子。一个事件，竞品把它变成了投放关键词。信号一出现，Skill 就能盯上：竞品在这个词上花了多少钱、效果如何、趋势是不是在上升，这种机会窗口，靠人盯是盯不住的。
为什么把用户搜了什么放进核心能力呢？Roy 的判断是：小红书跟抖音、视频号不一样，它是用户做行为决策的平台。除了主动投的种草广告，核心场景其实都在解决搜索流量的成交率，用户是带着目的来搜的，搜到谁就买谁的。
这个 Skill 刚做完他就发给了团队同事。当晚他们拿到了账户的完整分析，第二天早上开周会，直接拿它针对具体计划做调整。
02Skill凭什么能干活？三条规则、四道门槛、五步流程
Roy 分享的时候提到：他们以前做 Skill，没有严格按照标准流程，都是先从 0-1 把某件事跑通，跑通之后再让 AI 总结成一个 Skill，然后发给团队的其他同事。
这套流程跑得快，但漏了两件事：标准化和安全风险评估。它能让一个人用起来，却不一定能让整个团队放心用。
参加完实训后，他才了解了 Skill 怎么做得更标准化，现场还有导师给他发了一个评估 Skill 的治理包，帮他评估了搭建好的 Skill 里有没有安全风险，这是他们之前从来没考虑过的。
那一个真正能干活的 Skill，从规则到交付，中间到底要过哪几道关？
1）第一关：把判断写成规则，而不是每次重新问
Roy 给这个 Skill 立了三条规则：
第一，给出明确动作。每条计划必须落到具体选项：加预算、扩量、不加预算、收紧组合、观察，或者保持关闭。不接受「建议持续关注」这种等于没说的话。
第二，解释判断依据。不能只甩一句「加钱」，要说清为什么——去看成功的量、是否符合近期趋势、CPA 是不是够低。
第三，守住只读边界（最重要）。
三条里最硬的，是加预算的规则。成本低，不等于就该给它加钱，Roy 设了加微效率、用户需求匹配、关键词上升趋势和流量四道门槛。
这四道门槛不是 AI 自己想出来的，是他把自己脑子里的判断标准一条条写下来，交给 AI 每次照着执行。这才是“可复用”的意思。
2）第二关：五步固定流程，每一步都有产物
从离线数据到一张决策页，Skill 跑了五步：读取 → 校验 → 聚合 → 判断 → 呈现。
跑出来的页面自上而下是分层的：
先给整体：这个账户在所选时间段内消耗了多少、成功加了多少企微、获客成本多少、关键词覆盖如何，以及高意图搜索计划有哪些。
再给逐条：每条计划的详细评估——比如第一条计划，成功加到一个客户微信的成本是 70 块，一共加了 34 个；品牌防守计划、泛兴趣拓量计划也各有详细评估。
这正好补上了他原来的缺口：过去管理层拿到手的，只是花了多少钱、带了多少客户、成本是多少这种粗结果，深层的数据解析还得靠人花时间去理解。现在这些是分析完直接摆出来的。
3）第三关：守住边界，发出去之前先过评估
这个 Skill 后续还可以直接帮你建广告计划，也就是说它可以动你的“钱袋子”。但这个部分应该只让 Skill 做分析，不要让它碰你的广告账户。
所以 Roy 在 Skill 里加了一个标准：只读、只分析，绝不碰广告账户。
在把搭好的 Skill 交给团队之前，他还用导师现场给的安全治理包跑一遍，检查 Skill 里有没有安全风险，顺便按标准评估一遍它能不能稳定运行。（这是他过去流程里完全没有的一环）
从“自己跑通就发出去”，到“标准化封装 + 安全评估后再发”，差的这两步，就是一个 Skill 从个人工具变成团队资产的关键。
03如何做出一个真正能干活的Skill？
Roy 分享的时候还提到：“Skill 的价值，是把经验变成可重复的判断。”
这句话值得每个做运营的人琢磨一遍，你每天在重复做的那些判断，比如这条计划加不加钱、这个词值不值得投、竞品动了没有......有多少是真的需要你的经验做判断的，又有多少只是在按同一套标准反复执行？
后者，就是最适合做成 Skill 的那部分。
但看得懂不等于落得了地。零一数科创始人@鉴锋 给过一个很直接的定义：Skill 不能只是那种泛泛的回答工具，要能结合具体的业务场景、数据、资料，产出一个可以直接用的结果。
这也是为什么内容类的 Skill 容易通用，数据分析类的往往要定制。因为每家公司的 CRM、会员数据、后端链路都不一样；字段、判断标准也不同。
想让 AI 替你做判断、替你干活，就得先把你自己的数据和标准喂进去。
所以我们和零一数科共同合作做了这门课程《AI 运营实战》，目的只有一个：让你带着自己的业务问题进来，带着一套能干活的企业 Agent 搭建与应用方案走。
鉴锋团队从 2025 年开始做 AI 升级，在内部组织了十五场 Skill Workshop，沉淀了上百个运营团队真正在用的 Skill，在 WorkBuddy 平台累计下载超 20 万人次，月变现达到 5 位数。
1）课程内容
课程系统全面、实操性强，有利于帮助企业解决 AI 落地过程中的岗位 SOP 梳理、工作流拆解、Skill 制作与调优、AI 融入组织落地等问题。
与市面上其他讲 AI 的课程相比，这门课程主要从运营操盘手和业务负责人的视角出发，提炼出了 AI 运营场景梳理、Skill 和 Agent 搭建实操、企业 AI 组织落地 3 大核心模块。
上下滑动查看详细课程安排
2）课程特色
课程的核心特色在于：从真实工作流出发做 Skill。
以前做竞品分析要把视频转到别的工具里提取逐字稿，再复制到另一个工具里拆结构，来回倒腾，流程是断的。而 Skill 把视频号链接丢进来就能一键扒内容、拆脚本、拆框架，拆完还能引导二创，把原来好几步的事压成一步。
不是把马车装修得更快，而是重新搭流程。 把经验封装成能交付结果的 Skill。比如：
内容场景可以用行业打磨好的 Skill，输入知识库就能生成文案甚至视频；
数据分析场景则需要结合企业自己的 CRM、视频号数据、会员数据来定制。
3）哪些人适合学？
课程内容设置采取从大到小、从整体到细节的方式，既能让学习这门课程的伙伴了解到 AI 落地的顶层设计，又能知道具体的 Skill 搭建细节。
如果你符合以下人群中的任意一种，都希望你能不错过这门课程。尤其是有运营实战经验、希望用 AI 升级业务效率的企业和从业者，我们极力推荐学习这门课程。
运营操盘手/项目负责人，想让 AI 真正进入业务流程
中小企业老板/创业者，想推动团队 AI 转型
代运营/企服从业者，想把自己的经验封装成可复用的 Skill
有 AI 使用经验的业务负责人，想从“用工具”升级到“建系统”
如果你想要 AI 能按标准稳定产出；希望用 AI 重新梳理你的业务流程，打通完整链路；想让整个团队都用上 AI ，或者是想搭建知识库的，这门课都推荐你报名。
第 2 期名额有限，感兴趣的伙伴欢迎添加「大师姐」聊聊。
*今天报名，还能赶上这期的线下实训，错过就要再等一个月才能参加线下。
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