我用来运营公司的 AI Stack（以及它为何有效）
Source: Dev.to
人们经常问我一个简单的问题：
“你到底用了哪些 AI 工具来运营公司？”
我的回答通常会让他们感到惊讶。
我并不是靠“工具”来运营公司。我是靠一个层叠的智能系统来运行。单个 AI 工具只能带来瞬时的生产力提升，而精心设计的 AI 栈则能产生复合杠杆效应。
下面是我 AI 栈背后的思考、它的结构以及它为何有效——这不是一堆应用的集合，而是一个为业务而生的活的操作系统。
我的核心理念：AI 不是工具层，而是操作层
大多数企业使用 AI 的方式是：
- 用于写作
- 用于编码
- 用于营销
- 用于分析
这些孤立的胜利并不会相互叠加。
我使用 AI 的方式是：
- 思考层
- 决策层
- 工作流层
- 记忆层
- 分发层
AI 并不是站在我的业务之上，而是运行在业务之下。
驱动一切的五层 AI 栈
我的整个业务运行在五个相互连接的层面上：
- 战略与思考层
- 执行与自动化层
- 记忆与知识层
- 分发与增长层
- 反馈与优化层
战略与思考层（所有智能的指向）
- 精炼想法
- 压力测试决策
- 模拟市场情景
- 架构内容策略
- 构建业务路线图
AI 充当策略师、挑战者、情景规划师和思考伙伴。我很少在没有先让这层 AI 进行检验的情况下做出重大决策。清晰度的提升比执行更快产生复合效应。
执行与自动化层（工作消失的地方）
- 内容生产与草稿创建
- 活动设置
- 基础开发
- 报告与内部文档
- 运营检查清单、SOP 与工作流
小时变成分钟，人工努力转化为自动化，重复劳动消失。我不再“亲自”做例行工作，而是编排让系统去完成。
记忆与知识层（业务学习的地方）
- 存储决策、提示、框架、品牌声音、产品逻辑、反馈、受众行为、成功与失败
这让 AI 从工具变成了长期的业务大脑。有了记忆，AI 成为战略层面的存在，而不仅仅是聪明。
分发与增长层（杠杆被创造的地方）
- 内容再利用
- 社交分发、新闻通讯、SEO 规划、社区策略
- 针对不同平台的适配（如 Dev.to、LinkedIn、X、Quora）
一个核心想法 → 多平台 → 多种格式 → 持续触达。系统化的放大取代了对病毒式运气的依赖。
反馈与优化层（真相进入系统的地方）
- 跟踪互动行为、转化信号、工作流瓶颈、流失点、绩效差距、信任问题、摩擦点
AI 监控这些数据并将洞察反馈到战略、执行、内容、产品和定位中。没有这一层，AI 栈会漂向幻想；有了它，系统始终扎根于现实。
为什么这套栈在单一工具失效时仍能奏效
典型做法：工具 → 任务 → 结果 → 忘记。
我的做法：洞察 → 系统 → 执行 → 记忆 → 分发 → 反馈 → 洞察。
这产生了复合的学习、效率、定位和杠杆。每一次循环都让下一次更聪明，使栈能够在不崩溃的情况下规模化。
真正的收益：聚焦两件事
有了这套栈，我每天只需要关注：
- 高层次思考
- 高影响决策
其他一切都通过系统流转。AI 的承诺不是便利，而是杠杆。
这套栈关注的是角色，而非具体工具
常见的错误是问：“我应该使用哪些 AI 工具？”
正确的问题是：“AI 在我的公司里应该扮演哪些角色？”
在我的系统中，AI 扮演的角色有：
- 策略师
- 研究员
- 规划者
- 操作者
- 分析师
- 记忆保存者
- 分发者
- 优化者
当角色明确时，具体工具就可以随时替换，从而让业务具备未来适应性。
结论
最强大的 AI 栈不是工具最多的那套，而是拥有：
- 最清晰的思考
- 最强大的记忆
- 最智能的编排
- 最深度的反馈
- 最一致的执行
AI 并不会取代创始人，它会放大那些构建系统而不是追逐技巧的创始人。这正是这套栈每天为我带来的价值。
下一篇文章： “我如何在多个品牌之间构建自己的 AI 生态系统。”