自媒体培训阛阓的水有多深？从2W+的速成课程到AI器用的信息采集开云(中国)Kaiyun·体育官方网站-登录入口，这篇著述揭露了学问付费背后的割韭菜套路，并提供了用AI器用构建个性化学习体系的实战要领。从批量信息采集到学问体系化，三步教你怎样隐藏韭菜罗网，打造信得过有价值的学习旅途。

前段时候，一又友报名了一个“自媒体运营”的课程，1个月共四个周末的结合培训，糜费2W+，承诺”4周从0到1打造百万粉丝账号”，讲师有着闪亮的资格：某大厂运营总监、多个账号操盘手、年入百万千万。

关联词据她所说，”这2万块钱，打了水漂。”课程内容在小红书、抖音都能搜到，而且讲的学问点相称浅，点到即止，什么’内容创作黄金公式’、’流量密码三板斧’，听着唬东谈主，现实上等于’标题要诱导东谈主’、’起原3秒抓眼球’这种车轱辘话。

他们是怎样割韭菜？

掀开小红书、知乎，到处都是”xx天醒目xx”、”我靠这个要领月入5万”的帖子。点进去，前边讲两句虚的，关节内容一律”私私私”。这些博主醒主义不是他们声称的鸿沟，而是”包装IP、制造焦急、卖课变现”的活水线套路。

他们的逻辑很粗浅：

可问题是，为什么这套路还能一直见效？为什么那么多东谈主明知可能被割韭菜，还忍不住掏钱？

其实这类学员有2个中枢的短板：

信息征集能力不及

市面上信息碎屑化、访佛度高，很难体系化地学习；

当你搜索”怎样作念好自媒体运营”时：

但你不知谈哪些是灵验的，哪些是访佛的，更不知谈该按什么限定学。就像在藏书楼里找书，书架上堆满了汉典，但你连索书号都不知谈，只可一册本翻，终末面晕眼花，什么也没记着。

这时候，有东谈主告诉你：”别找了，我这里有一整套体系，拿去吧，只好22399。”你一想，与其我方大海捞针，不如平直买个现成的，于是就掏钱了。

要领论千里淀缺失

莫得千里淀出老到的要领论，无法进行能力的复制和转换。

即使你确凿学到了一些东西，比如”爆款标题怎样写”、”什么时候发布最好”，你也仅仅掌执了碎屑化的技巧，而不是可复用的要领论。

信得过有价值的不是“谜底”，而是“找到谜底的要领”。那些课程不会教你怎样念念考、怎样拆解问题、怎样设备我方的学问体系，因为一朝你学会了这些，你就不会再买他们的课了。

AI期间的破局之谈：我方入手，丰衣足食

好音尘是，2024年之后，这个游戏规矩变了。

有了AI器用，你皆备不错用免费或低资本的样式，构建出比那些万元课程更宏大、更个性化的学习体系。

中枢逻辑就三步：采集 → 归类 → 千里淀

第一步：AI批量信息采集

昔日，你要在海量信息里东谈主工筛选，费时吃力。面前，你不错让AI帮你干这个活儿，用一些AI爬虫器用，批量抓取小红书、知乎上的高赞内容。

以小红书为例：

AI器用：Trae（一个不错通过底层代码和限定台，用AI能力匡助用户贬约束题）

之前也写过一篇爬数据的著述，关联词阿谁操作起来就相对更复杂，而针对Trae，只需要粗浅姿色任务：

网址：***

Cookie：***

关节词：AI产物司理

任务：在现时网址已登录状况下，搜索关节词，并筛选点赞最多（或者挑剔最多、储藏最多、最新等条件）的500条图文札记，下载成Excel文档，保存至**文献夹下。

要求：

1.对每条札记的图片进行OCR识别，索取图片中的文本

2.Excel包含字段：标题、流畅、图片、信赖内容、图片识别后的文本信息

然后Trae就不错我方权略出表率，并实践，进程中只需要点喜悦他的操作即可（需要一些授权，例如土产货文档的新增改查，对限定台的操作等）。

Cookie获取样式：

网页版登录小红书-右键查验-Network-这时候不错左边点一下刷新页面-Fetch/XHR-config-Headers-Cookie。复制一起的Cookie内容即可。

终末即可得到一份类似这样的文献：

这里也追忆了一份程序化的Prompt，不错给其他AI器用使用，自取：

任务称呼：小红书「#需要批量抓取的信息主题#」图文抓取与图片OCR，输出Excel

标的：

– 在已登录状况下，抓取关节字“#需要批量抓取的信息主题#”（及同义膨胀）最新的 ≥500 条图文内容

– 对每条札记的图片进行OCR识别，索取图片中的文本

– 输出Excel，字段包含：id、title、user、likes、content、image_text、images（JSON数组），保存到#我方的文献夹旅途#/xhs_ai_interview_final.xlsx

输入参数（运行时提供，不写入代码或文献以幸免败露）：

– COOKIE：用户在PC端登录小红书后的完满Cookie字符串（运行时注入）

– KEYWORDS：[#需要批量抓取的信息关节词#，#需要批量抓取的信息关节词#，#需要批量抓取的信息关节词#]

– OUTPUT_DIR：#我方的文献夹旅途#

– ITEMS_TARGET：50

拘谨与要求：

– 遵从站点规矩与速度放胆，启用立地延时与失败重试，幸免封禁

– 中断可规复：悉数阶段均罢了增量保存（每处理N条即写盘）

– 去重：按札记id去重，团结同id的数据时以最新内容为准

– 健壮性：积存极端（联接重置/超时/503）重试3次并换UA；索取图俄顷既读API又读DOM

– 安全：不得将Cookie硬编码进仓库或日记；仅在运行时注入

变装设定（可独处或协同实践）：

1) 合作Agent（Orchestrator）

– 精良举座调理、参数下发、任务状况跟踪与间隔条件判定

– 启/停抓取Agent与处理Agent，汇总日记与生成最终叙述

2) 抓取Agent（Search+List）

– 使用Playwright或等效浏览器限定，注入COOKIE，探访PC端搜索页

– 对KEYWORDS逐一搜索，按“最新”排序，滚动加载，监听API或解析DOM，收罗字段：

id、xsec_token（如有）、title、user、likes、images（运转可为空）

– 去重并累计到 ≥ITEMS_TARGET，保存 xhs_ai_interview_list.xlsx 到 OUTPUT_DIR

3) 处理Agent（Detail+OCR）

– 遍历列表数据，探访每条札记信赖页，抓取正文content

– 图片索取：优先使用搜索复返的images；若为空，从DOM选拔器如“.note-slider-img， .note-content img， .swiper-slide img”索取src

– 下载图片并进行OCR（保举EasyOCR或Tesseract，谈话包 zh+en），团结成 image_text

– 分片并行：将数据按区间切片处理（示例：0-170、170-340、340-510），各分片保存 part_{i}.xlsx

4) 团结与验收Agent（Merge+Validate）

– 团结悉数分片到最终 xhs_ai_interview_final.xlsx，按id对皆并更新缺失字段

– 验收据件：行数 ≥ITEMS_TARGET；content 非空计数=行数；image_text 非空计数=有图行数

– 输出统计与问题清单（如无法识别的图片URL、失败重试次数）

责任流（协同实践建议）：

1. 合作Agent读取输入参数与COOKIE，启动抓取Agent

2. 抓取Agent对KEYWORDS实践搜索，滚动/分页，监听API或解析DOM，增量写盘，直到 ≥ITEMS_TARGET

3. 合作Agent启动处理Agent的并行分片（例如3-4个程度），将列表切片分拨

4. 处理Agent：探访信赖页→抓取content→索取图片→下载→OCR→增量写盘（part_i.xlsx）

5. 团结与验收Agent：汇总part文献→团结到最终Excel→实践验收→输出叙述

6. 若验收失败（不及、空字段过多），复返处理Agent补皆缺失项并重试

极端处理策略：

– 页面跳转失败：更换UA、立地恭候、最多重试3次；纪录失败id以便回填

– 图片下载失败：更换域名镜像（若可选）、镌汰并发、重试3次；失败图片入问题清单

– OCR失败或无翰墨：纪录图片URL与样例片断，标注为“未识别”并不竭

– Cookie落后：指示合作Agent苦求用户更新COOKIE后不竭

输出表率：

– Excel列：id | xsec_token | title | user | likes | images | content | image_text

– images为JSON数组字符串；content与image_text为UTF-8文本，保留段落换行

– 文献：

– #我方的文献夹旅途#/xhs_ai_interview_list.xlsx（抓取列表）

– #我方的文献夹旅途#/part_*.xlsx（分片处理后果）

– #我方的文献夹旅途#/xhs_ai_interview_final.xlsx（团结验收后最终）

并行与性能建议：

– 分片大小建议 150-200；并发程度数字据CPU/积存限流调理为2-4

– 每次苦求立地sleep(0.8~1.6s)；对同域名下载限速，幸免被迫限流

– OCR批处理：可将图片批量送入OCR以减少模子运改造支拨

间隔条件：

– 最终Excel满足考据程序；问题清单数目低于阈值（例如<3%图片未识别）

– 合作Agent出具实践选录（耗时、得胜率、重试次数、失败样例）

参考罢了（可复用或矫正）：

– 并行处理与OCR逻辑：参考 step2_parallel.py

– 团结与验收：参考 step3_merge_final.py

实践指示（示例，现实由Agent决定罢了样式）：

– 抓取阶段：Playwright注入COOKIE，滚动、监听API、解析DOM，存 list.xlsx

– 处理阶段：按索引区间启动多个程度进行信赖抓取与OCR，存 part_i.xlsx

– 团结阶段：读取 part_i.xlsx 团结更新到 final.xlsx 并进行统计校验

不错试多个关节词或者多个条件，多实践几次，得到愈加全面的信息采集，采集完汉典后，好多脏数据，访佛的、无谓的、不全的数据，淌若我方整理，只怕会头晕眼花。这个时候就需要对内容作念整理和归类。

第二步：学问归类与体系化（用YouMind等器用）

AI器用：Youmind（创举东谈主是之前语雀的精良东谈主，他确凿很懂札记和学问库，Youmind是一个很允洽学习和创作的平台，碎屑化的学问的千里淀，体系化学问的输出）

实战操作：从500条零乱札记到结构化学问体系

表率1：数据导入与初步清洗

将Excel内容导入YouMind，最初作念粗筛：

清洗规矩：

删除点赞数<10的内容(可能是低质地或告白)去重：信赖一样度>80%的，只保留点赞最高的一条过滤关节词：删除包含“私信”、“加v”、“付费”等引流词的内容

实操Prompt(给AI器用)：

请分析这500条小红书札记，实践以下清洗：

1. 识别并删除访佛内容(信赖一样度>80%)

2. 过滤告白性质内容(包含”私信”、”加微信”、”付费考虑”等)

3. 标注每条札记的中枢主题(例如：口试技巧、产物念念维、器用使用、案例输出)

4. 按主题进行初步分类

清洗后，500条札记可能只剩200条高质地内容，但这些才是信得过的”金子”。

表率2：归纳和整理

这里不错平直使用Youmind生成大纲，这个大纲会字据输入的过滤后的高质地帖子，生成一份学问大纲。

Role (变装设定): 你是一位领有10年经验的资深AI产物民众及栽培课程遐想师。你擅长通过分析阛阓最热点的AI话题，反向遐想出高含金量、以服务为导向的实战课程体系。

Context (布景): 我领有一份高价值的AI产物司理高频话题数据，其中包含了行业内（如小红书、字节等大厂）最着实的口试问题、面貌案例、贬责有考虑、实操行使等。 我的标的是字据这些“着实考题”，遐想一份名为《AI大模子行使产物司理课程大纲》的训诫有考虑。这份大纲必须能够隐匿题库中90%以上的学问点，匡助学员对AI从初学到醒目。

Task (任务): 请基于对上述数据的分析，生成一份《AI大模子行使产物司理课程大纲》。

Reasoning Steps (实践逻辑):

1. 需求聚类分析：遍历这个Excel文献，索取高频关节词（如：RAG、Agent、Coze、指示词工程、数据阴私、微调、生意化落地、考虑评估）。

2. 维度隔离：将识别出的能力需求详尽为几个中枢维度（建议涵盖：底层时间判辨层、器用与平台行使层、场景化产物遐想层、生意与策略层）。

3. 体系构建：基于上述维度，构建一个包含 8-10个傍边中枢模块 的课程架构。每个模块必须有明确的“训诫标的”和贬责的“口试中枢问题”。

Output Structure (输出要求):

输出谈话需专科、简练，相宜大厂P7+级别的判辨体系。

Tone (语调): 专科的、结构明晰的、实战导向的。

然后就能得到一份类似的学问大纲：

表率3：案例库的设备

仅有表面框架还不够，需要大宗案例维持，另外需要一些专科学问和逻辑的栽培。

专科栽培：让AI使用费曼学习法对表面学问进行补皆。

#变装：

你是一位见解费曼助手，能够用深切浅出的样式解答用户的狐疑给出建议等。

#妙技：深切浅出的栽培

当用户建议问题或需求时，按照底下神色输出。

##生涯化例子

提供一些更濒临生涯或喜闻乐见的例子，匡助用户更容易得相识这个见解或学问点。（淌若有多个见解，请分条件展示）

##见解栽培

用相对平庸的谈话对见解进行详备讲授。（淌若有多个见解，请分条件展示）

#要求

1. 请长期必须使用汉文（Chinese）进行回答。

2. 淌若需要提供长段信息，请尽可能尽量结构化，重心内容不错顺应加粗，以易于阅读。

3. 在讲授见解时，持重例如的一致性，淌若触及多个见解尽量接受一样的例子进行例如。

4. 淌若用户不竭追问，不错字据现实情况进行回应，不需要严格撤职上述神色。

案例库生成：

Role (变装设定): 你是一位 AI产物实战案例复盘民众。你擅长从碎屑化的口试问答和脱落的面貌经验姿色中，通过逻辑补全和专科润色，重构出具有训诫价值的 “完满生意实战案例（Business Cases）”。

Context (布景): 我领有一份数据：包含大宗着实的、碎屑化的用户面貌经验姿色和口试官口试细节。

Goal (标的): 请从上述文献中索取素材，通过“拼图”的样式，重构出 5-8个 完满的AI产物司理实战案例。这些案例将用于训诫演示，展示“一个着实的AI产物是怎样从需求到落地的”。

Processing Logic (重构逻辑

– 关节表率): 请实践以下**“观测式”**数据处理：

1. 陈迹捕捉：在资源中寻找包含具体场景的关节词（如“客服”、“法律助手”、“写稿器用”、“数字东谈主”、“电商保举”）。

2. 冲突干系：找到该场景下，口试官最常追问的“痛点”或“艰难”（例如：客服场景下常问“怎样贬责幻觉”；写稿场景下常问“怎样保持作风一致”）。

3. 有考虑合成：淌若资源顶用户的回答不完满，请调用你我方的专科学问，来补全该案例的“贬责有考虑”部分。

4. 叙事程序化：将上述碎屑信息，强制改造为 STAR模子 (Situation, Task, Action, Result) 的完满叙事结构。

Output Format (输出神色): 请严格按照以下神色输出每一个案例（内容需专科、具体，拒却空乏）：

【案例 N：[行业/场景]

– [中枢产物名]】(例如：【案例 1：电商私域

– 智能导购Agent】)

1. 场景布景 (Situation):

– 用户/业务痛点：(例如：东谈主工客服回应慢，夜间流失率高，且无法字据用户历史订单保举…)

– 产物标的：(例如：通过接入LLM罢了7×24小时自动导购，擢升改造率…)

2. 中枢挑战 (Key Challenge

– 来自口试高频追问):

– (在此处姿色口试中最顽恶的问题，例如：怎样保证保举的商品流畅是着实存在的？怎样幸免模子在大促高并发下回应延伸？)

3. 贬责有考虑 (Action

– 会通时间与产物策略):

– 架构遐想：(例如：接受 RAG + Function Call 架构，检索企业商品库…)

– 关节策略：(例如：通过CoT念念维链让模子先判断用户意图，再调用库存API；使用ReAct框架处理复杂任务…)

– 数据工程：(例如：对商品信赖页进行清洗和向量化处理…)

4. 后果与考虑 (Result & Metrics):

– 中枢考虑：(列出口试中常考的考虑，如：意图识别准确率、幻觉率、问题贬责率、GMV改造…)

– 复盘反念念：(索取资源2顶用户提到的“坑”或“劝诫”)

5. 口试官视角的深度追问 (Deep Dive):

– (基于此案例，列出2个高难度的口试追问，并简要给出回答念念路)

Constraint (拘谨):

– 着实感优先：案必然须看起来像是着实发生在大厂（如字节、小红书）的面貌，包含具体的时间名词（如 LangChain, VectorDB, Fine-tuning, RLHF）。

– 逻辑自洽：淌若原始数据缺失后果，请基于行业基准（Benchmark）合理臆想一个后果（如“准确率擢升至85%”）。

通过这样的整理，你不仅有了”学问舆图”，还有了”案例弹药库”，口试或实战都能随时调用。

第三步：要领论千里淀(最关节的能力跃迁)

前两步贬责的是”怎样作念”，第三步要贬责的是”为什么要这样作念”——这才是信得过的要领论。

第一阶段：设备全景图

在深切细节前，必须先看清“丛林”的全貌。不要一出手就读专著，先通过碎屑化信息设备直观。

这个时候就需要尽可能的去征集汉典，通过各式关节词找到尽可能多的内容。

除了一些碎裂的信息，还不错去找一些专科的著述，例如：行业叙述、头部公司的产物迭代、财报、招股书；领军东谈主物的专访、发言等，望望他们都在研究什么，怎样念念考的。

第二阶段：构建学问骨架

有了舆图后，需要通过中枢逻辑将信息串联起来。通过大纲将这些汉典串联起来，就能造成相对完善的学习旅途。

串联起来中枢旅途后，就能或者知谈，这个行业有哪些变装、怎样运转，壁垒是什么，面前处于什么阶段。

第三阶段：深度学习

转被迫为主动，将学习到的内容千里淀为我方的学问库，况兼提真金不怕火我方的想法。

第四阶段：实战反应

倒逼我方去写一些专科的著述，或者作念一些模拟分析，或者带着问题去请问行业内的东谈主，望望他们是怎样去念念考问题。

AI期间的学习新范式

上头讲的案例，都是要领论下实操行使辛勤，说到底，那些卖课的东谈主赢利，靠的是信息差和能力差：

他们比你更懂怎样征集信息他们比你更懂怎样体系化学问他们比你更懂怎样改造成要领论

但在AI期间，这些门槛正在被抹平。

不要再被“21天醒目xxx”、“月入10万秘籍”忽悠了。

信得过的成长，是设备我方的学问系统，造成我方的要领论，走出我方的路。

而这条路，从今天出手，你不错我方走。

本文由 @诸葛铁铁 原创发布于东谈主东谈主都是产物司理。未经作家许可，谢却转载

题图来自Pixabay开云(中国)Kaiyun·体育官方网站-登录入口，基于CC0契约