先说个事。
2024 年底，我开始认真用 AI。当时我的想法很简单：主要是电商行业越来越难做了，越来越卷了 利润越来越低 赚的钱都发工资了 打算关了公司 寻找新的出路，刚好我在生财有术上面看到了AI，我觉得AI 是未来的方向 加上 我做了十年电商 ，手里全是经验，我就想着怎么样把电商行业结合AI 来赋能 。
最早我只是拿 AI 当聊天工具：问它怎么优化标题、怎么写详情页。那个时候还是用上下文的模式 拼命研究提示词 我现在还有很多当时学习提示词的资料 ，
但用了一阵我发现不对劲——它今天给的答案，明天就忘了；我换了话题，它又得从头认识我。AI 很聪明，但它是散的。
后来我想明白一件事：我不缺 AI，我缺一套把经验固定下来、让 AI 能按岗位干活的系统。
于是我开始自己搭。怎么搭的，我一步步讲给你听。
第一步：我把十年经验，写进了一个知识库
我用的工具是 Obsidian，一个本地知识库软件。但我不是拿它来收藏资料的——我把它当成一个"问题场景库" 。
关于这方面的内容可以看下我之前的文章
Obsidian 搭建电商运营私有知识库系列（1） 我是如何把电商运营经验整理成了一套 AI 能调用的工作系统
怎么做？很简单：把做电商这些年，我遇到过的所有问题，一个个列出来，每个问题下面，写上我自己的判断流程。
比如我写的最早的一条，是"新品上架后没流量"：
问题：新品上架后没流量
判断流程：
1. 先看是不是机会判断错了——市场体量够不够、利润空间行不行、竞品强不强
2. 再查关键词有没有踩对——标题词是不是用户真在搜的词
3. 再看主图点击——点击率低，流量进来了也留不住
4. 最后看详情页转化——转化不行，前面的流量全浪费
看到没有，这不是资料，这是我的判断流程。以前它在我脑子里，只有我自己能用，忙起来还会跳步。现在它白纸黑字躺在知识库里，AI 能读，新人能学，我自己也不会漏。
后来我越写越多：详情页转化率低怎么办、直通车花钱没效果怎么看、竞品怎么拆、评价怎么分析……一条条按问题场景分好类，知识库就慢慢长成了一棵完整的树。
这一步我干了什么事？把"我会做"，变成"AI 也能照着做"。
第二步：我把方法，打成了一个个能执行的 Skill
知识库有了，但光有知识库，AI 只能"读"，不能"干"。它还得有一双会干活的手。这个我们在知识库里面有有知识有 但是知识库里面内容比较多 ，有时候单一的问题可以直接调用对于的skill 会快一点 这里面有我们收集和自己写skill
于是我开始做 Skill——把知识库里的方法，打包成一个能直接执行的技能包。
拿我最熟的"详情页诊断"来说。我做了十年培训，看详情页是有标准动作的：先看主图逻辑、再看卖点结构、再查评价里用户真实在说什么，最后按维度给结论。我把这套动作拆成流程，写成一个 Skill，然后交给 Codex（一个能读本地文件、能跑流程的 AI 工具）去执行。
结果是什么？
以前我给学员看详情页，一张一张翻，讲半小时。现在我把详情页丢给这个 Skill，它按我的标准跑一遍，几分钟出一份诊断报告：问题在哪、优先改什么、怎么改。我再过一眼，确认没错，就能直接发给学员。附报告如下
后来我做的 Skill 越来越多：新品上架判断、竞品拆解、主图诊断、标题优化、评价分析、利润测算……装了一整套。
这一步我干了什么事？把"花两三个小时干活"，变成"让 AI 按我的标准先跑一遍"。
第三步：我给每个岗位，配了一个智能体
到了这一步，知识库有了，Skill 有了。但我发现还是有问题：东西太多，乱。
我得跟 AI 解释"今天这个任务，去读知识库哪个文件、用哪个 Skill、跑完给我看还是直接发出去"。每个任务都交代一遍，跟带新人一样累。
于是我上了 Hermes——一个本地运行的 AI 调度系统。它能读我的知识库，能调用 Skill，能按权限干活，还能接飞书，让我在手机上就能派活。
按岗位配置智能体。
举几个例子现在我的公司里，跑着好几个 AI 岗位：
① 比如内容总编
我每天早上在飞书给它派活："今天写一篇 Obsidian 相关的内容。"
它会去读知识库里的写作工作流、我的表达规则，再查一下以前发过什么避免重复，然后写正文，发到飞书给我看。
我只做一件事：看，然后说"改"或"用"。
它不管开发，不碰产品，权限就这么多。
② Skill 开发总管
我说："把详情页诊断方法，做成一个能交付的 Skill。"
它负责立项、写代码、测试、打包、写教程，最后把成品交付给我确认。
它不写文章，只管技能交付。
③ 知识库采集判断总管
我丢一篇外部资料给它，它负责清洗、查重、判断有没有价值，然后等我说"确认入库"才写进去。
它不产出内容，只负责让进库的东西干净可信，权限卡得很死。
每个岗位什么德行？同一个知识库、同一套 Skill，但配了不同的职责、不同的权限、不同的 Skill 清单。内容总编永远碰不到开发目录，采集员没有我的确认一个字都不写，什么东西该等我来拍板，都是规定死的。
调度系统就是那个懂业务的中层：派活、调记忆、把关、确认。
这一步我干了什么事？把"我带一堆 AI 工具"，变成"我管一套 AI 岗位"。
现在，我是怎么过一天的
早上起来，打开手机飞书。
内容总编已经把今天的内容草稿发过来了，是昨晚我派的活；我扫一眼，回一句"改第二段"，继续吃早饭。
十点，Skill 开发总管报了个进度：详情页 Skill 测试通过，等我验收。我看了一眼测试记录，回了个"OK"。
下午，知识库采集员送来几篇新资料的价值判断，问我哪几篇入库。我勾了两篇，回给它。
一天下来，我干的活是：派活、看结果、做判断、拍板。 没有再花大块时间从头做那些重复的活了。
一个人开公司最累的，不是事情多，是每件事都要你从零开始。这套系统的价值，不是 AI 替我干活，是它把我的判断流程固定下来、按岗位分工、把整理信息的时间省掉，让我把精力花在真正需要我的判断上。
最后很多人会问那做电商，是不是一样的逻辑
你可能觉得：这是你自己搞的极客玩法，跟我做电商有什么关系？
关系很大。你把"内容总编"换成"运营岗位"，逻辑一模一样。
以前你想雇一个运营助理，要招人、培训、交代背景、给权限，干不好还得辞退重来。
现在你可以反过来：先看你的店里，最费时间、最常出错的岗位是哪个——选品？主图？详情页？标题？数据复盘？然后给这个岗位配一个智能体：
- 选品分析智能体
给它配置市场数据判断的 Skill，让它先跑一遍品类数据，告诉你值不值得做； - 主图优化智能体
给它配置主图诊断的 Skill，让它按维度拆图、给修改建议； - 数据复盘智能体
每天定时读店铺数据，按你的复盘流程出报告，早上送到你手机上。
每个智能体独立配置：用什么 Skill、能读哪些知识库、跑完的结果要不要你确认、什么情况必须停下来问你。
你不需要成为技术专家，你只需要做一件你本来就会的事：想清楚这个岗位，该干什么、不该干什么。
这不就是做管理吗？你以前带团队会做的事，现在对着 AI 再做一遍而已。
最后说一句
这套逻辑，就是我一直在做的 AI 电商运营大脑：把运营经验沉淀成知识库（记忆），把方法封装成 Skill（双手），再按你的岗位需求配成智能体（调度）。
它不是帮你一键爆单的神器，它是把你过去积累的判断力，变成一套能按岗位运转的 AI 工作系统。你依然要做决策，但花在整理信息、重复执行上的时间，会少一大半。
我是小白，专门研究怎么用 AI 提升电商运营效率。