吕老板更新公众号的第 705 天。
7 月风云变幻，本文记录吕之君本月的实战复盘。内容详实，全程无焦虑，仅聚焦于 AI 技术在企业落地的真实路径与思考。
01 高频往返深圳：亲历 AI 进入企业的轰鸣时刻
本月四次飞往深圳，足见其重要性。作为信息与资源的高地，深圳让我深刻感受到时代的脉搏。AI 已不再停留在概念阶段，而是轰轰烈烈地进入了企业核心业务。
7 月初，设计部门率先完成 AI 重塑。制图效率从“周”级缩短至“天”级，PS 人工操作占比从 90% 降至 10%。这种颠覆性的效率提升令人震惊，也促使我亲自下场探索。
面对 Fable5、5.6 Sol 等模型的快速迭代，初期曾因错过提示词红利而感到迷茫。但技术的浪潮不容等待，唯有躬身入局。
02 破局关键：SKILL 与 Agent 的本地化部署
转机源于 SKILL 的出现。通过 GitHub 开源的 SKILL，Agent 可直接接入本地环境，处理复杂任务并交付量化结论。随着模型具备物理模态（操纵键鼠、视觉阅读网页），理论上所有计算机操作均可被替代。
恰逢 SaaS 厂商纷纷推出 MCP 服务接口，支持 Agent 直接调用数据，使其从通用模型进化为可训练、个性化的智能体。在极目数据负责人的对接下，我接手了利用其数据构建产品开发 Agent 的任务。
挑战在于将人类模糊的“经验感觉”转化为机器可执行的量化规则。如何在成千上万的数据指标中确立经营的“绿线”，是将方法论转化为机器语言的最大难点。
03 方法论重构：将业务经验转化为机器规则
7 月上半月，通过与产品开发部门的深度复盘，我们将成功的开发方案梳理为一套基于规则的市场发现与产品开发全流程。当这套规则注入 Agent 后，产品发现速度显著提升。
实践证明，通用大模型商业价值有限，真正产生巨大影响的是结合公司核心业务流的定制化 Agent。这些流程与规则以 Markdown 文件格式存在，即所谓的 SKILL。
此次探索未依赖任何 Agent 专业知识，完全依靠实战试错。这再次印证：执行力是最高效的学习方式。不理解时靠执行去理解，理解后按逻辑去执行。
04 商业化验证：AI 决策碾压人工运营
7 月 29 日迎来真正的商业化验证节点。在跑通产品开发全流程后，我们构建了涵盖图片制作、卖点提炼、关键词分析及广告运营的 Agent 矩阵。
在一次新品上市任务中，运营团队需 3 天完成竞品调研、卖点分析及文案策划。而使用 AI 跑通同一流程仅耗时 1 小时。对比结果显示：
- 一致性：AI 产出内容与人工运营 80% 一致，仅因缺乏具体产品触感丢失 20% 准确性。
- 逻辑性：在逻辑梳理与营销转化层面，AI 完全碾压人工。它能构建清晰的消费者阅读与转化逻辑，而人工往往只能做到“不出错但平庸”。
更重要的是，AI 提供了前置的决策标准。管理者可凭借行业经验结合 Agent 分析，大幅减少试错成本，让决策更加精准。
05 认知颠覆：从质疑恐惧到拥抱红利
短短一个月，经历了从质疑、迷茫到惊喜、恐惧的全过程。曾以为 Agent 是缓慢的辅助工具，实则它已成主导，人类仅需负责决策审核；曾以为这是泡沫，如今看来转型只需一月而非数年。
时代浪潮来临时轰轰烈烈，无论是否准备好都被裹挟前行。只有当亲自梳理出业务流并完成赋能时，才会意识到这是时代的礼物。
06 代际机遇：90 后的 AI 黄金时代
回顾过往，90 后常感叹错过了互联网与房地产的红利。但 2026 年 7 月，AI 商业化浪潮真正眷顾了这一代人。
70 后囤房，80 后做用户增长，而 90 后迎来了创建规则的时代。00 后虽新却缺乏对业务流的深刻理解，难以编写核心规则。90 后凭借对业务的深入洞察与对时代机遇的渴望，完全有能力吃透这波红利。
这是属于 90 后的第一次必胜之战。愿我们顺势而为，共创未来。
-End