一、背景：一个非技术人的AI探索起点
几个月前，一位在生财有术发帖的圈友分享了自己如何用AI写了一个抖店自动客服脚本——每月9.9元的成本替代了5000元的人工客服。那个脚本粗糙简陋，能跑就行。
发帖之后，不少圈友私信问能不能帮忙也做一个。当时没在意，因为觉得自己没有专业技术，在互联网上毫无竞争力。直到后来有圈友点醒：与其到处找项目，不如把这个当成一个项目先跑起来。
于是发了资源对接帖，真的有圈友找上来了——他在小红书开了两个店铺卖虚拟资料，每天客服消息回不过来，需要一个AI客服。
结果，从”自己写着玩的脚本”变成了一个真正有人付费的服务。圈友每月付200块，现在说”终于不用盯着手机回消息了”。
二、商业模式设计：从月入200到可持续复制
2.1 定价逻辑
定价是第一个头疼的问题。从来没有开发和售卖过这类软件，先找同行范式：外包客服大概30个咨询量定价300块，千牛、多多的AI客服按回复消息计费。
最终决定以对话量（会话数）计费。每个会话大概有10条以内的消息，核算了token费用后加上利润，定价为：
- 首月300元（100元配置费 + 200元月费）
- 后续每月200元，包含900个会话
- 超出部分每个会话0.25元
100元配置费是理解业务、梳理提示词、部署调试的人工成本。200元月费对用户来说相当于一顿饭钱，换来省下一个客服的工资和半夜爬起来回消息的痛苦。
2.2 商业模式的最初设想
最初想法很简单：做传统外包客服的AI版本。一家收200，十家2000，一百家20000。忙不过来就招人，一个人管20家店铺，招一个3000元工资的员工，每名员工带来20×200-3000=1000元利润。
但实际跑起来发现问题：AI会出错，需要时刻关注回复情况。根本没办法实现真正解放人力。
后来在AI亦仁的指点下跳出了这种思维：以AI客服为契机，让用户感受到业务理解能力和AI开发能力，再提供更高价值的AI工作流、AI定制类服务去产生利润。
三、技术实现：从抖店到小红书的跨平台适配
3.1 核心思路不变，工具要变
上篇帖子的方案是：Gemini写代码 + Coze做知识库 + Playwright操控浏览器 + 抖店网页后台。
圈友的店铺在小红书，用的是官方”千帆客服工作台”——一个独立的桌面软件，不是网页。Playwright只能操控网页，无法连接桌面软件。
解决思路：千帆虽然看起来是桌面程序，但底层是用网页技术做的（类似微信电脑版）。可以用”调试模式”连上去，然后像操控网页一样操控它。
经验：遇到问题不要死磕一个方向，把试过的所有失败方案都告诉AI，让它帮忙排除不可行的路径，找到新突破口。
3.2 工具升级：从复制粘贴到”你干活我等结果”
之前用Gemini写代码，流程是：描述需求 → Gemini给代码 → 复制粘贴到文件 → 运行报错 → 截图发给Gemini → 它再改 → 再粘贴……效率很低。
后来发现Claude Code。这东西彻底改变了开发方式——它不是聊天窗口里给代码让你复制，而是直接在你的电脑上读文件、改文件、跑命令。
对于不懂代码的人来说，最大的价值是：不需要当”代码搬运工”了。说”可以”它就干，说”不对”它就改，甩日志给它它就排查。整个过程就像你是老板，它是程序员。
3.3 分步迭代：饭要一口一口吃
用AI是一个很宏观的概念，很多人喜欢宣扬”一句话让AI做出XXX”，这是很标题党的说法。AI确实很聪明，但哪怕是人去买手机，也不能指望一句话店员就能推荐最满意的，还是要梳理和讲清自己的需求。一口气吃不了胖子。
实际开发时，先拿一个会话来测试功能是否正常，确定可以了，再扩展到全部会话。这样不仅方便排查错误，对于AI而言，拆成小步骤让它解决，效果反而更好。
四、提示词优化：从能跑到好用
技术问题解决之后，脚本能跑了。但”能跑”和”好用”之间，隔着一座大山，这座山叫提示词。
在业务初期，像全职客服一样盯着会话。当AI回错了内容，及时撤回更正，脚本会记录完整的会话记录。隔一段时间，就可以针对真实对话来优化提示词。
前后改了十几版提示词，每次都是看了真实对话记录之后才知道哪里需要改。提示词不是写一版就完事的，它需要”养”——根据真实对话不断发现问题、不断调整。
五、边界问题的发现与解决
在没有接触具体业务之前，理解客服大部分工作都是打字回复。但真正接触到店铺工作，就会发现回复只完成了60%的工作，剩下40%是各种”边界情况”的处理。
举一个实际例子：圈友的店铺卖电子版资料，客户下单后系统自动发货发的是百度网盘链接。但有些客户打不开网盘，会说”直接发给我吧”。真人客服要去电脑上打开对应文件夹发送，每个客户要发的都不一样。
交给AI来做：让AI识别客户意图，脚本自动去订单栏看客户买的是哪个商品，然后从本地图片文件夹里找到对应文件夹，把图片直接在聊天窗口发给客户。
换个思路：卖虚拟资料的商家不在少数，目前自动发货只能发送链接，但大多数人不喜欢用百度网盘。那么自动发文件、发图片，是不是一个新的机会？
六、核心经验：AI使用的七条军规
1. 先造独轮车，再改方程式赛车
第一版AI客服就是能回复消息，别的什么都没有。然后根据实际运行中发现的问题，一点一点加功能。如果一开始就想做一个完美的系统，大概率会卡死。
2. 测试、测试、再测试
每做完一个功能，立刻测试。不要攒一堆功能一起测，出了问题都不知道是哪个环节的锅。开发节奏：加一个小功能 → 测试 → 没问题 → 加下一个。
3. 把失败的方案也告诉AI
遇到问题不要只问AI”怎么解决”，要把试过的所有失败方案都列出来。AI能帮你排除不可行的路径，更快找到正确方向。
4. 让AI帮你打印中间过程
遇到搞不懂的BUG，不要猜，让AI在代码里加打印语句，把每一步的实际结果都输出来。
5. 提示词要用真实对话来”养”
不要闭门造车写提示词。先写一版能用的，跑起来，看真实对话记录，发现问题再改。
6. 稳定性永远排第一
功能可以慢慢加，但稳定性从第一天就要重视。断线重连、发送失败重试、异常情况通知……这些”看不见”的东西，才是服务的底线。
7. 遇到问题直接甩日志给AI
脚本出了问题，不用自己分析原因，直接把运行日志复制给AI。它会自己分析哪里出了问题、怎么改。
七、写在最后
从第一篇帖子到现在，大概过了五个月。技术上，从Gemini换到了Claude Code，从操控浏览器换到了直连千帆内核，从抖店换到了小红书千帆。几乎每个环节都重新折腾了一遍。
但最大的变化不是技术，而是开始意识到：AI时代”会用AI”不是核心竞争力，”用AI帮别人解决具体问题”才是。
代码是AI写的，到现在还是看不懂。但能看懂的是：客户的店铺卖什么、客户的客户常问什么、AI哪里回答得不好、怎么改能更好。这些东西才是真正值钱的。
如果也是不懂代码的小白，想用AI做点什么，建议：别纠结技术，先找一个具体的、熟悉的场景，让AI帮做一个最简单的版本，跑起来再说。跑起来之后，问题会自己找上门来。每解决一个问题，就比昨天强一点。