一位14年经验的营销操盘手如何用Anthropic的Codex打造个人AI分身？从VI设计到服务器运维，15个真实业务场景的完整闭环实践，彻底颠覆了我们对AI落地方式的认知。这不仅是一次技术应用展示，更揭示了从问答助手到数字员工的关键跃迁路径。
上周，我们在内部做了一次深度复盘。
研究对象是一位14年经验的营销操盘手，他同时是三家公司的创始人。
他用Codex——Anthropic推出的终端AI编程工具——做出了15个可落地的业务场景。
设计、开发、财务分析、视频制作、线上运维，全是一个人搞定的。
看完他的完整分享，我们团队讨论了很久。
有一些原本模糊的判断被验证了，也有一些之前信誓旦旦的假设被打破了。
整理出来，算是对自己思路的一次梳理，也供同路人参考。
他做了什么15个案例，不全是炫技，很多是日常业务里实实在在的活：
茶叶品牌的VI和LOGO设计。
门头、包装、展会海报。
电商主图，批量做，做出来直接上架，素材是真实的调料产品。
水果促销海报，一条提示词出图，出来的效果可以直接用。
外贸网站，一天之内从零到上线，WordPress搭的，SEO也一并做了。
Excel扔进去，自动出BI看板。
投放数据拉出来，自动出分析建议。
活动图片，成批筛选、分组、美化，最后生成一份完整的处理报告。
视频粗剪，语音自动转字幕，字幕清洗干净，输出剪映能打开的草稿文件。
服务器运维、API对接、飞书群机器人自动汇总周报、积分管理。
还有代码化视频生产、技能包沉淀，以及两条压箱底的心得——一条关于Codex的本质，一条关于组织怎么落地AI。
他的总结很干脆：Codex最厉害的不是回答问题，是交付东西。组织推AI，从最耗人力的流程开始，别搞花架子。
他给这整套打法起了个名字：从一次性问答，到个人AI分身与业务操作系统。
方法是三步走：先有应用案例，再把生成过程留下来，最后沉淀成可复用的技能。
哪些判断被验证了我们自己一直在琢磨“入口加技能”这套逻辑。看完他的实践，有几个点是吻合的：
第一，入口加技能这条路能走通。
他的飞书机器人，私信能接任务，群消息能监听业务动态，CLI能执行复杂交付。三个口子各有各的用处，合在一起就是一个完整的操作系统雏形。
这不是我们瞎想出来的方向，是有人已经跑通了。
第二，技能确实是能沉淀、能复用的。
他的原话是：最值得做成技能的任务，是那些高频、重复、有明确验收标准、对业务结果有直接影响的。
这话很实在，直接帮我们把优先级理清楚了。
第三，飞书作为组织级入口可行。
群消息自动汇总周报、群运营监管、积分管理——这些不是聊天，是把AI嵌进了协作流程里。API、机器人、CLI，三个东西配合着用，入口才真正变成了组织的神经中枢。
第四，场景驱动比技术驱动靠谱得多。
15个案例，全是具体业务问题，没有一个是“AI能做什么”的空泛展示。这也印证了我们一直以来的判断：客户不为技术买单，为的是解决眼下的问题。技术只是工具，业务价值才是理由。
哪些判断被挑战了有几个我们之前深信不疑的假设，这次被结结实实地动摇了。
第一，平台不是不重要，是有明显的优劣。
他选的是Codex，不是我们熟悉的那些轻量级工作流平台。
Codex的CLI能直接读文件、写文件、跑脚本、连服务器。这些东西，轻量级平台做不到，或者说做起来很别扭。
我们之前觉得平台不重要，技能可以跨平台用。现在回头看，这个想法太乐观了。平台的能力边界，就是你交付能力的上限。底下撑不住，上面再好的设计也是空中楼阁。
第二，技能的形态并没有统一标准。
他的技能文件是Codex内部格式，Markdown加脚本，导不出来，也没法直接套到别的平台上。
这逼着我们想清楚一个问题：如果以后要做跨平台的技能复用，要么我们自己定一套格式标准，要么老老实实先在一个平台上把闭环跑通，再谈迁移。
第三，用户要的可能不是我们以为的那样。
他的案例跨度太大了，设计、财务、视频、投放、开发，不是某一个垂直领域，是横跨好几个。
这让我们重新审视自己的定位。
我们之前聚焦在单一场景的查询和问答上，觉得把这件事做好就够了。但客户真正想要的，可能根本不是一个更聪明的问答助手，而是一个能从头到尾把活干完的人。
不是“帮我查一下”，是“帮我把这个做了”。
这个差异，比我们想象的要大得多。
差在哪我们拉了一张表，把自己的现状和他的做法放在一起看：
在终端能力上，他能让AI直接和系统底层打交道，我们还得靠平台API，能力受限于平台给不给开口。
入口上，他飞书加CLI双入口配合着用，我们的微信入口还在规划阶段。
技能包上，他有一套自建的标准文件体系，我们还在用参考文档加零散脚本。
交付类型上，他输出的是设计图、网站、报告、视频、运维结果；我们输出的主要还是文字查询和问答。
组织级入口上，他的飞书机器人已经嵌进群里干活了，我们还没有。
他的核心优势，用几句话就能说清楚：把AI当操作系统用，不只是对话工具；每次交付都沉淀成技能，形成复利；一个人跨多个领域；AI嵌进了组织流程。
我们的差距，也很直接：入口生态没搭起来；技能标准化流程没建立；产品形态停留在查询上，没进化到能交付结果的数字员工。
接下来怎么做我们给自己定了三个优先级的动作。
P0：把入口补上。
微信入口从Demo推到实际可用。飞书入口，如果有客户用飞书，直接复刻“机器人加CLI加群监听”这套打法。
用户在哪，AI的能力就该到哪。这个道理不复杂，但做没做到，差距很大。
P1：从回答问题变成交付成果。
用户心里的需求不是“帮我查一下产品参数”，而是：
“帮我做成一张能发的海报。”
“帮我写一份能直接交的报价方案。”
“帮我在群里自动回那20个常见问题，别让我每天复制粘贴。”
“每周五自动出一份投放分析报告，发到群里。”
每次交付，必须是用户能直接拿来用的东西——文件、报告、图片，不是一段需要再加工的回复。
P2：把技能沉淀的流程固定下来。
每次成功交付之后，强制做一件事：写一份交付记录，把关键参数和步骤拆出来。
参考他那套结构——执行策略、脚本、模板——建我们自己的标准模板。
目标就一句话：今天做过的活，明天能自动跑。
我们内部定了一条原则，写在了白板上：先让一个人变强，再把他的流程沉淀成团队都能调用的AI操作系统。
一个有意思的参照整理这份复盘的时候，我们还注意到另一个案例。
OpenClaw技能市场上，有人做了一个WordPress网站的SEO优化技能包。
标题标签优化、网站地图生成、结构化数据、页面速度优化——这些专业能力被打包成一个即插即用的模块，里面包含了执行策略、实现代码和检查清单。
这意味着，只要有人需要建站，这个技能包就能直接调用。
这也给了我们一个不同的思路：把一项专业技能产品化，本身就是一种高价值的AI落地方式。不一定非得追求全能，把一个点打透，照样能站住脚。
最后整轮复盘做下来，最深的感受其实很朴素：
AI落地这件事，关键从来不在技术本身，在于能不能把能力嵌进真实业务流程，能不能让每次交付都变成下一次自动化的起点。
这条路方向是对的。
接下来要做的，是一步一步走通它。
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