这段时间，我有一个特别深的感受：

这一波 AI 真正的机会，不在于你会不会做工具，而在于你能不能把工具贴到真实业务里。

最近我正在做的方向，是AI + 跨境电商。也就是亦仁老板提到的超级标。

https://t.zsxq.com/uNfVs

我是一边学 OpenClaw、自动化、 Skill、MCP 这些东西，一边把自己 Learn in Public 的过程录成视频，发到视频号、小红书、B站这些平台。

快手和抖音我还没发。个人感觉能力不足，希望大家都指点，值得发么？

结果大概两周时间，发了十几个视频，就收到了 2 个合作机会。

其中一个老板我聊得比较深入。对方是深圳一家做跨境电商的公司，团队大概 20 人，年收入接近一个亿。

具体是利润还是流水我不确定，但至少说明一件事：这不是随便问问的小老板，真正在业务一线的人。

我后来复盘这件事，发现它背后其实不是“我运气好”，而是我踩中了一个点：

现在很多老板不是不愿意为 AI 付费，而是不愿意为“空泛的 AI”付费。

他们愿意买单的，是能直接嵌进业务流程、帮他们解决问题的东西。

把我最近这段经历拆开讲讲。希望给大家提供一个思路。

现在“会做技能”已经不是门槛，贴近业务才是门槛

我一开始学这些东西的时候，也会觉得：

• 会不会做 Agent 很重要

• 会不会写提示词很重要

• 会不会搭工作流很重要

• 会不会接 MCP、RAG、自动化很重要

…………

但真的开始跟业务方接触之后，我越来越觉得：

这些能力很重要，但它们不是最值钱的部分。

因为现在有了 AI 技术能力，已经在快速平权了。

像 OpenClaw、cladue code 这类工具，真的能把很多技能的落地门槛降得很低。

做一个能跑起来的小工具、小技能，没有以前那么难。

你会发现，真正拉开差距的，不是谁技术名词说得多，而是谁更懂业务。

说得再直接一点：

技能本身不是商品，帮客户解决问题才是商品。

客户根本不关心你后面接了多少框架、多少组件。

他只关心三件事：

1. 这个问题是不是我现在真的有
2. 这个方案能不能跑起来
3. 跑起来之后，能不能帮我省时间、省人力、提升效率，甚至直接多赚钱

所以我现在越来越相信一句话：

技术只是原材料，业务封装能力才是变现能力。

说个插曲，我误打误撞地加入了AI传术师的群里面。最开始进入传术师授师是有IP咨询的名额，我没有免费咨询七天老师，真的有点后悔。

我年前的时候，看到生财朋友圈的视频号，看到他们年入百万，看到他们，我真的很焦虑。但是我就在评论区问了一下，后来亦仁老师回复了，做IP。

做个人 IP。

IP分为几种，一种是流量性的，还有产品性的流量性的话，就是擦边博主，搞笑博主类似的，他们也有他们变现路径，但是这种变现路径可能不太适合现在这个AI+跨境电商，跨AI+其他类的。

第二种是产品性的，产品的就有针对性，你只是做这个垂直的内容，总有一部分会触达你相关的群体。还有你的甲方爸爸，财神了。

我的思路是Learn in Public，不只是涨粉，更是在低成本获客。

这次我能接到商单，最关键的一个动作，不是我去主动开发客户，而是我把自己学习和实践的过程持续发了出来。

而且我发的内容，不是那种“今天又学了一个 AI 新工具”的泛内容。

我尽量都往真实业务场景上靠。

比如我会讲：

• 电商平台价格监控怎么做

• 客服问答能不能通过 RAG 提效

• 竞品信息抓取怎么做

• 这些技能怎么真正嵌进跨境电商业务里

……

结果很有意思。

来找我的人，不是只看热闹的人，而是真的有需求的人。

目前我的商单线索，主要来自视频号和小红书。

也就是说，当你持续在外面讲一个足够垂直、足够贴业务的方向时，其实你是在做一件很重要的事：

你在让市场主动筛选客户。

不是你到处去找客户，说“我会 AI，你要不要试试”。

而是你持续输出之后，真正有需求的人会自己来找你。

而且这些主动找来的人，往往已经有了初步信任。

因为他们不是看你说一次，而是看你持续在做这件事。

所以我觉得 Learn in Public 最大的价值，不是“打造个人 IP”这么虚的词，

它是一种极低成本的获客方式，也是一种信任预售。

未来最值钱的人，不是最懂 AI 的人，而是最会把 AI 接进业务的人

我还有一个特别强烈的感受：

市场上不缺老板，不缺需求，缺的是桥梁。

很多跨境电商老板真的有很强的业务需求。

他们有订单、有团队、有客服、有运营、有选品、有调价、有利润压力。

他们不是没钱，也不是不愿意尝试新东西。……

但问题在于：

• 业务方不懂技术

• 技术人不懂业务

• 中间没人把两边接起来

而这恰恰是现在最有机会的位置。

如果你本身懂一点技术，知道自动化、爬虫、RAG、MCP、数据库这些东西怎么拼；

同时你又愿意去理解一个行业，愿意和客户聊流程、聊卡点、聊痛点——

那你就不是一个“学 AI 的人”了。

你是在做一个非常值钱的位置：

业务和技术之间的连接器。

尤其是跨境电商这种行业，本身就特别适合 AI 切进去。因为它有几个很明显的特点：

• 数据变化快

• 人工重复动作多

• 多语言场景多

• 对效率很敏感

• 对利润波动很敏感

……

这种行业天然适合用 AI + 自动化去做降本增效。

实战案例，

生财积累更多的 AI 技能专家。和企业老板们赋能。

场景一：价格监控

这是我目前觉得最容易落地，也最容易让老板立刻感知价值的一个点。

1）业务痛点到底是什么？

做 Ozon、亚马逊这类平台，价格是非常敏感的。

一个 SKU 能不能卖得动，很多时候不只是产品本身问题，而是：

• 竞品今天有没有降价

• 对方是不是参加平台活动了

• 货源有没有变化

• 自己的价格是不是已经没优势了

• 搜索排序会不会因为价格变化受到影响

…………

很多运营团队现在怎么做这个事？

还是很原始。

这个案例是朋友的电商网站，跨境电商，他们是做俄罗斯的，所以说我这个去了解了一下他们实际情况。

就是运营大概每周3~5次左右。自己上平台搜，盯几个重点 SKU，看竞品价格有没有变。

如果变了，再手动去调整自己这边的价格。

这个过程问题很多：

• 很费时间

• 很依赖人工

• 很容易漏看

• 反应速度慢

• 人只要忙起来，这件事就顾不上了

……

但偏偏这件事又非常重要。

因为在平台里，价格很多时候直接影响点击、转化和排名。

2）我怎么把这个需求封装成一个可卖的方案？

我后来发现，跟老板聊的时候，不能一上来就说：

• 我帮你做个采集系统

• 搭个数据库

• 再接个通知中台

• 后面还能加自动调价

……

这些当然都对，但老板未必有感觉。

我现在会把它讲成一句特别业务化的话：

帮你自动监控竞品 SKU 价格变化，每天提醒运营，不用再靠人工盯盘。

这句话一出来，客户立刻就听懂了。

所以这里有个很关键的点：

不要先卖技术，要先卖结果。

3）我的实际落地流程

我现在这个模块，大概是这样做的：

第一步：确定重点监控的 SKU

不会一上来就监控全店。

而是先从几个重点产品开始：大概就 10 来个。

• 热销 SKU

• 利润高的 SKU

• 竞争最激烈的 SKU

第二步：抓取竞品价格数据

我目前的做法，是通过 bb-browser这种浏览器+ 自动化方式，去抓取 电商 平台上相关 SKU 的价格数据。

这里的重点不是工具名本身，

而是你能不能稳定地拿到数据，定期更新。

第三步：把数据沉淀进数据库

这一步非常重要。

为价格监控不是看一次，而是看趋势。

你要知道：

• 今天多少

• 昨天多少

• 最近一周怎么变化

• 哪些 SKU 波动频繁

• 哪些竞品经常做活动

第四步：做每日通知

每天固定时间，把变动过的 SKU 整理出来，推送给运营团队。

这样运营看到后就知道：

• 哪些价格变了

• 变了多少

• 哪些今天需要优先处理

现在是飞书，QQ以及手机短信，或者是一个软件的推送都可以做到。

第五步：人工调价 or 自动调价

第一阶段我觉得没必要上来就全自动。

先让运营人工确认后调价，会更稳。

后面成熟了，再叠加 RPA 或规则引擎，就能逐步往自动调价走。

也可以随时收到触发。

这个最难的点就是爬虫爬取数据，而且是要稳定的。

场景二：客服问答辅助

这个场景，是目前老板反应最兴奋的一个点。

1）这个痛点为什么刚需？

做跨境电商，客服每天都会遇到大量重复问题，比如：

• 产品怎么安装

• 支持什么型号

• 规格尺寸是多少

• 是否适配某种场景

• 售后怎么处理

• 某类问题以前怎么回复过

如果是做俄罗斯市场、欧美市场，问题会更复杂，

因为还会涉及俄语、英语等多语言沟通。

而现实中新招进来的客福。很多客服并不是特别懂产品。

他们回复一个问题，经常得：

• 去翻说明书

• 查历史聊天记录

• 问运营

• 问产品经理

• 参考竞品页面的 QA

这个过程其实非常低效。

2）我怎么做这个方案？

我的思路是，把客服要用到的知识，先统一收回来。

主要包括：

• 产品说明书

• 历史客服问答

• 平台 FAQ

• 竞品页面下的 QA

• 公司内部的回复经验

然后把这些内容整理后放进数据库，做成一个 RAG 知识库。然后做成一个 MCP 服务。

这样的好处就是问的问题AI不会有幻觉，随便答，乱答。

这样当买家来提问时，客服只要把问题复制进去，系统就能快速给出一版相对专业的回答。

如果是不同市场，还可以直接输出不同语言版本，比如中文、俄语、英语。

客服只需要最后再看一眼：

• 有没有明显错误

• 有没有违禁词

• 语气是否合适

确认后就可以发出去了。几秒钟。轻松协议。

3）我怎么给客户演示？

说实话，我现在的演示方式挺朴素的。

我主要就是用手机录屏，把整个流程录下来。

让客户能直观看到：

• 原来以前这个步骤是怎么手工做的

• 现在问题怎么丢进去

• 系统怎么返回答案

• 最后解决了什么问题

我后来发现，这种演示方式反而特别好。

因为它不花哨，但很直观。

老板未必关心你后面的技术架构，

但他非常关心这个东西到底能不能用。

我演示完这个客服 RAG 自动化之后，老板当场的反馈就很直接：

这个可以，我们这个用得上。

这句话对我触动很大。得到了肯定。

真正打动客户的，从来不是“AI”这两个字，而是它能不能嵌进他的实际流程。

如果你只是展示一个很酷的技术，他可能会觉得“挺厉害”。

但如果你展示的是一个今天就能让他团队提效的东西，他会马上说“这个我要”。

这两者完全不是一回事。

案例 3：选品辅助

这个场景我现在还在调试，但我觉得它长期价值可能最大。

因为价格监控和客服问答，本质上还是在优化已有流程。

而选品，影响的是收入上限。

1）选品为什么难？

跨境电商里，选品不是简单地找个货上架。

我用 AI 给我总结了下。

背后其实涉及很多判断：

• 市场需求到底有没有

• 搜索关键词有没有量

• 竞争是不是太激烈

• 利润空间够不够

• 是否适合自己的供应链

• 是否符合店铺定位

…………

这件事最难的地方在于：

它既要靠经验，也要靠数据。

很多人要么太靠直觉，要么太靠表格。

而我现在在尝试的，是把两者结合起来。

2）我现在的思路

我现在主要在尝试两部分：

第一部分：先给 AI 一个稳定的“选品角色”， 比如 Anker 的 CEO。

比如让它扮演某类成熟品牌操盘手、选品负责人、行业专家。

重点不是提示词多复杂，

而是让它有一套清晰的判断标准：

• 这个产品适不适合做

• 是否符合目标用户

• 有没有差异化空间

• 是否符合平台趋势

第二部分：把关键词和需求数据接进来

光靠人设不够，选品最后还是要回到数据。

比如：

• 用户在平台上搜什么词

• 哪些词有搜索量

• 哪些词需求在增长

• 这些关键词背后对应什么产品机会

所以我后面会重点把关键词挖掘、搜索量分析、需求判断这一块接进来。

这一块工具我还在调试中，效果目前不是很明确，因为它验证的周期比较长。

我现在跟老板沟通时，经常会说一句很直接的话。

技术都不是问题，主要是帮你解决问题。

我觉得这句话很重要。

因为它把重心从“我多厉害”，转到了“我能不能帮你搞定”。

你不要只讲。你要让对方看到。

哪怕只是一个简单录屏 Demo，这个时候的录制的视频，就有效果了，是吧。自带 buff。

它带来的信任感，也远比你讲一堆概念强。

收费？

这一块我也实话实说：我还在摸索。

因为这也是我第一次正式去做这种 AI + 跨境电商的咨询和交付。

所以我现在的收费思路很朴素.

先跑起来，先验证价值，再慢慢调价。希望大家在这个方面多多指点。

目前我给自己定的价格比较低，差不多就是两三百先做起来。

坦白说，这个价格肯定不是最终价格，甚至更像是“种子用户试跑价”。

我现在是前后端都自己在做。

这也让我意识到，后面如果真要做成业务，可能要把前端的咨询、销售、培训，以及后端交付拆得更清楚。

所以如果圈友里有做过咨询交付、服务产品化、销售前端的人，也欢迎交流。

尤其是怎么把前端和后端分工做顺，这块我很想继续学习。

还有其他案例就不一一展示了……思路都差不多，不会的，问AI落实了，就到应用到业务中去不断迭代。

产出结果 & 可复制的赚钱方向

虽然我现在还处在比较早期的阶段，但段时间，已经看到了几个很明确的结果。

两周时间，十几个视频，带来了 2 个商单机会。

市场真的有需求。

不是没人要，而是很多人还没看到“AI 到底怎么用进自己的业务”。

老板愿意为落地方案买单

技术在快速贬值，贴业务的能力在升值。

有了 AI， 会做技能的人会越来越多。

但能把技能真正嵌进业务流程、并让客户觉得“这个我用得上”的人，还是很少。

这才是真正的稀缺点。

我和朋友现在已经在计划，往AI + 跨境电商咨询/交付这个方向继续走。

哪些是可以复制的，如果圈友里也有人想做 AI + 行业结合，我自己的建议是。

第一步：别上来做大而全，先找一个具体场景

比如：

• 价格监控

• 自动调价

• 客服问答

• 评论分析

• 选品辅助

• 关键词挖掘

这个有点像AI出海，你别上来就搞一些大模型，套个壳就完了，要结合具体的场景去落地。

先做一个最小可跑版本，让客户看到效果。

一边做，一边公开输出

内容不是副业动作，内容本身就是获客动作。

尤其是你如果还没有现成客户资源，Learn in Public 是一个非常适合普通人的起步方式。

未来最值钱的，未必是最懂模型的人，

而是最能把 AI 接进真实行业流程的人。

最后，

AI+跨境电商，我自己现在也还在学习的路上。

现在有了AI，基本上都是平权了。还在调试、还在学习、还在试着把这些模块做得更稳。

但这段时间我越来越坚定一件事：

对于我来说，程序员真正的新机会，不只是学 AI，

而是带着 AI，走进真实行业，帮真实业务赚钱。

尤其是跨境电商这种可以直接连接海外市场、赚海外钱的方向，我觉得空间真的很大。

这次借着超级标，我分享出来和大家一起交流，交流。

如果你也是迷茫，不知道做什么，可以试一试我这个思路。

我自己也还在摸索，希望能和更多圈友一起把这条路（AI+其他）跑出来。