ONE-PERSON COMPANY

OPC · 个体 AI

把 AI 从临时助手,变成一个人可以持续经营的工作系统。

适合谁独立工作者、创业者与专业服务者

希望把 AI 应用到研究、经营、客户服务和日常交付。

01

个人 AI 工作分工

先识别任务、责任与工具形态,再谈提示词和自动化。

  1. 01先做七天任务日志,再决定哪些工作交给 AI
  2. 02一项任务该用对话、长期项目、自动化还是智能体?
  3. 03AI 输出不稳定:按指令、背景、工具和验收排查
  4. 04个人模型路由:按数据、失败成本和等待时间分工
  5. 05AI 任务合同:把输入、验收和停止条件写清楚
02

上下文与知识资产

让背景、资料、规则和长任务状态可以跨工具持续复用。

  1. 06个人业务上下文包:把事实、术语和写作规则分开维护
  2. 07提示词库分层:规则、模板、样例和临时材料各归其位
  3. 08AI 资料库整理:先理清版本、来源、日期和权限
  4. 09个人知识库检索:全文、目录、长上下文还是 RAG
  5. 10跨窗口长任务交接:让决策、进度和产物从同一状态续跑
03

研究、分析与决策

建立从问题到证据、从比较到决策的可核验过程。

  1. 11从模糊问题到证据表:把研究变成可核验的决策任务
  2. 12链接真实不等于结论正确:逐句检查来源是否支持主张
  3. 13产品比较不能只看综合分:证据、权重与切换条件
  4. 14客户访谈分析:把原始证据变成可验证行动
  5. 15AI 决策红队:用基准概率和失败预演缩小承诺
04

内容、市场与客户

把客户语言转成内容、销售和服务流程,避免批量腔。

  1. 16AI 内容生产线:把客户原话变成多渠道内容资产
  2. 17品牌声音系统:用正反例和测试替代抽象形容词
  3. 18研究长文复用:按读者任务拆成多渠道资产
  4. 19AI 获客不是个性化群发:线索核验与联系边界
  5. 20单人客服系统:从多渠道收件到风险升级
05

文档、数据与交付

把 AI 输出变成可以检查、维护和交付的真实工作成果。

  1. 21AI 表格分析前置检查:先校准口径、关联和复算
  2. 22AI 合同预审:从文件版本到责任事件与金额复算
  3. 23会议纪要不是摘要:把讨论转成决定与责任
  4. 24AI 开发工具:从“能运行”到可维护发布
  5. 25一套事实,四种交付:报告、表格、演示与配图
06

Agent 与自动化

理解工具连接、运行状态、重试审批和长任务恢复。

  1. 26第一个 AI 智能体:先选多步、可验证、可退出的任务
  2. 27可靠自动化:状态、幂等、审批、超时与回滚
  3. 28AI 连接外部系统:最小权限与只读试运行
  4. 29MCP 是什么:AI 应用怎样连接资源与工具
  5. 30AI 长任务恢复:检查点、产物状态与重做边界
07

质量、安全与成本

用评估、权限、数据边界和总成本约束 AI 使用。

  1. 31个人 AI 评估集:用 20 个真实任务替代主观验收
  2. 32AI 幻觉控制:证据链、不确定性与独立复核
  3. 33提示注入防护:把不可信内容与真实权限隔开
  4. 34客户数据进入 AI 前:敏感度、授权、账户与留存
  5. 35AI 真实成本:模型费、重试、人工与失败返工
08

OPC 经营系统

把个人能力沉淀成可重复服务、知识产品和运营资产。

  1. 36个人 AI 角色分工:一个人怎样管住四条业务线
  2. 37AI 服务产品化:从一次成功交付到可重复服务
  3. 38知识产品选型:咨询、课程、模板还是软件
  4. 39多客户并发运营:AI 怎样放大质量失控
  5. 40OPC 90 天 AI 改造计划

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