图书简介:
目 录
第一章 AI-OPC时代背景与认知基础 1
第一节 智能经济新形态下的OPC定义 2
一、何为OPC:从传统概念到AI时代的演进 2
二、智能经济新形态的宏观背景 3
三、AI-OPC与传统自由职业者的本质区别 4
四、AI-OPC的核心价值主张:超级个体经济学 5
第二节 AI-OPC创业前期准备 5
一、自我认知:找准你的AI-OPC赛道 5
二、心态准备:AI-OPC创业的三种必备思维 6
三、资源盘点:创业启动的最低门槛 7
四、商业模式设计:AI-OPC的六种变现路径 8
五、竞争定位:差异化生存策略 8
六、心理准备:创业的孤独、不确定与成长 9
第三节 生产力原理:AI如何重构一人创业的产能边界 10
一、从“技能叠加”到“流程重构” 10
二、任务复杂度与产能边界 11
三、AI时代的边际成本与边际信任 12
第四节 学习与迁移原理:为什么真正重要的不是工具熟练度 13
一、工具会变,抽象层不会变 13
二、认知负荷与学习节奏设计 13
三、从知识消费到知识资产化 14
本章小结 15
思考题 15
实训题 16
第二章 必备工具库和硬技能 17
第一节 AI-OPC必备工具库:从入门到精通 18
一、AI工具生态全景:认识你的数字军火库 18
二、大语言模型(LLM):AI-OPC的核心生产力工具 19
三、图像与视觉创作工具 20
四、代码开发辅助工具 22
五、自动化与效率工具 23
六、音视频内容工具 26
七、知识变现与交付工具 28
八、AI-OPC工具栈成本规划 30
第二节 AI-OPC核心硬技能:不可替代的关键能力 31
一、提示词工程:与AI高效对话的艺术 31
二、AI内容质量控制:从输出到交付的质检体系 33
三、数据分析与洞察能力:从数字到决策 33
四、客户沟通与需求挖掘:AI-OPC的软技能王牌 35
五、个人品牌建设:在数字世界中让自己被看见 36
六、项目管理与交付能力:让客户满意的系统化执行 37
本章小结 38
思考题 39
实训题 39
第三章 商业定位、价值主张与产品化 40
第一节 商业定位的实操路径:如何找到真正值钱的定位 41
一、从“我会什么”到“客户为什么要现在找你”:定位的三步转换 41
二、价值主张的五问框架:写出能打动真实客户的一段话 43
三、客户细分地图:用一张表找到值得深耕的客户群体 43
第二节 产品化实操:把服务变成可报价的标准单元 44
一、为什么“接活”不等于“经营”:产品化的根本意义 44
二、轻产品化的四层结构:从零到一设计你的第一个服务包 45
三、三档产品设计:用阶梯式产品覆盖不同客户需求 45
四、产品说明书:用一份文档让客户自己做决定 47
第三节 定价与报价:结构决定价格 47
一、报价的本质:用结构替代感觉 47
二、三种报价模型的适用场景与操作要点 48
三、一份完整报价单应该包含什么 48
四、如何应对“能便宜一点吗” 49
第四节 财务基础:看懂利润,管住现金流 50
一、利润不是感觉,是四组数字 50
二、为什么“越忙越不赚钱”:四类结构性原因 50
三、三层现金流结构:让经营不再靠“感觉能撑” 51
四、税务意识与开票管理:从起步就要规范 52
本章小结 53
思考题 53
实训题 54
第四章 内容表达、课程研发与个人品牌 55
第一节 增长与品牌原理:从曝光到信任,再到转化 56
一、流量不再稀缺,清晰度才稀缺 56
二、内容的三层结构:吸引、证明、成交 57
三、品牌的复利来自一致性,而不是爆款 58
第二节 内容生产、写作与课程研发原理 58
一、为什么“能写”不等于“能做内容产品” 58
二、好内容的五个骨架 59
三、案例、图表与框架的协同 60
四、避免“AI味”写作的策略 60
第三节 课程研发:从知识传递到能力生成 62
一、课程研发的根本逻辑:从结果出发反向设计 62
二、课程研发的完整流程 63
三、AI在课程研发中的正确定位 64
四、课程定价与交付模式选择 64
第四节 个人品牌的内容基础:建立可识别的专业标签 65
一、内容矩阵设计:短、长、结构化三类内容的协同 65
二、平台选择与内容分发策略 66
三、内容标签化:让每一条内容都在强化同一个标签 66
本章小结 67
思考题 68
实训题 68
第五章 从0到1实操:注册、运营与交付 69
第一节 工商财税法相关流程与经验 70
一、AI-OPC的主体形式选择:三种路径的权衡比较 70
二、个体工商户注册全流程(2026年最新版) 70
三、税务基础:AI-OPC必须了解的核心税种 71
四、合同与知识产权:AI-OPC的法律护盾 73
第二节 运营落地:定价、获客与客户管理 73
一、定价策略:如何给自己的服务定一个合理的价格 73
二、获客方法论:AI-OPC客户开发策略 75
三、客户关系管理:从一次性合作到长期合伙 76
四、运营数据监控:用数字驱动业务决策 77
第三节 交付系统原理:质量、证据链与客户体验 77
一、客户买的是结果,更买过程中的确定性 77
二、质量控制的四层模型 79
三、证据链与可解释交付 83
本章小结 86
思考题 86
实训题 86
第六章 行业化落地与全国案例 87
第一节 行业化落地原理:四类场景的进入方式 88
一、教育培训场景:从信息供给到能力转化 88
二、企业服务场景:从工具演示到流程改造 90
三、本地生活与实体服务场景:为什么仍有大量机会 91
四、专业服务场景:高门槛与高信任的双重机会 92
第二节 区域AI-OPC生态案例 93
一、江苏省:政策先行与制度化发展 93
二、浙江省:数字经济生态与市场化驱动 94
三、广东省:湾区生态与多元化路径 94
四、北京:知识密集型AI-OPC的聚集地 95
五、武汉与成都:双创生态与高校资源 95
六、乡村与出海:打破地理限制的两条路径 96
第三节 方法工坊:十个高频经营方法 97
本章小结 103
思考题 103
实训题 103
第七章 AI-OPC经营系统与成长路径 104
第一节 从“一个人干活”到“一个人经营” 105
一、接项目 vs 经营系统:两种工作方式的本质差异 105
二、AI-OPC的五套基础系统 106
三、系统思维:把“我今天很忙”变成“哪个环节在发热” 107
第二节 注意力配置:时间管理的深层逻辑 107
一、为什么“把时间排满”是错误的优化目标 107
二、四类时间块:AI-OPC的注意力配置模型 108
三、AI工具如何服务于注意力保护 109
第三节 增长飞轮:让每个环节相互强化 110
一、什么是增长飞轮 110
二、AI-OPC增长飞轮的六个环节 110
三、飞轮的启动:如何推动第一圈 111
四、资产沉淀:飞轮运转的燃料 112
五、建立最简经营看板 113
第四节 三个成长阶段:不同阶段的核心任务与常见陷阱 114
一、起步期(0~6个月):验证可行性,完成第一次真实交付 114
二、成长期(6~24个月):稳定获客,提升客单价 116
三、成熟期(24个月以上):形成增长飞轮,考虑进阶路径 116
本章小结 118
思考题 118
实训题 118
第八章 进阶增长、组织系统与协同 120
第一节 AI-OPC进阶:协同与品牌化 121
一、从独立个体到协同网络:多AI-OPC协作模式 121
二、AI-OPC品牌化:从“接活的人”到“被寻找的品牌” 122
三、从AI-OPC到“OPC+”:产品化与规模化的进阶路径 122
第二节 AI-OPC常见风险管控与法律伦理 123
一、AI-OPC的五大核心风险及防范策略 123
二、AI使用的伦理边界:AI-OPC必须坚守的底线 123
三、常见纠纷处理:AI-OPC的维权与和解策略 124
第三节 组织与系统原理:从一个人干活到一个人经营 125
一、个人不等于无组织 125
二、时间管理的本质是注意力配置 125
三、数据最少化但关键化 126
第四节 未来展望 126
一、AI能力演进与AI-OPC机会变化 126
二、中国AI-OPC生态的未来图景 127
三、写给AI-OPC创业者的寄语 128
本章小结 128
思考题 128
实训题 129
第九章 风险、合规与职业伦理 130
第一节 风险与合规的系统框架:AI-OPC的边界与责任 131
一、能力扩张与责任失衡:AI-OPC的结构性风险 131
二、边界感与合规机制:从不确定性到可管理结构 131
第二节 关键风险场景与防控策略:从踩坑到机制设计 132
一、高频风险场景:AI-OPC的典型“踩坑点” 132
二、防控机制设计:从责任链到系统化风险控制 133
第三节 职业伦理与长期主义:AI-OPC的底层竞争力 134
一、职业伦理的操作化:从抽象原则到行为边界 134
二、长期主义的经济逻辑:从信任资本到复利增长 135
第四节 典型踩坑案例:一次违规,如何摧毁一个AI-OPC 136
本章小结 137
思考题 138
实训题 138
第十章 研究能力、训练体系与长期经营 139
第一节 案例研究方法 140
一、为什么AI-OPC需要研究能力 140
二、案例研究的最小方法框架 140
三、AI辅助研究的正确姿势 141
第二节 训练体系:把知识变成可执行行动 141
一、30天基础训练营设计 141
二、每周复盘的固定问题 142
三、项目复盘模板 142
四、常用清单 143
五、从训练到经营的转折点 144
本章小结 145
思考题 145
实训题 145
附录 工具附编 146
附录A AI工具速查清单(2026年3月版) 146
附录B 核心术语速查表 147
附录C AI-OPC服务合同模板(框架版) 149
附录D AI-OPC创业常见问题解答(FAQ) 151
附录E 常见陷阱与修正建议 152
附录F 创业准备度自测量表 153
附录G 经营原则、高频句型与决策工具 154
附录H 训练题库(精选15题) 156
参考文献 158
后记 159
展开
序 言
本书的写作出发点,不是写一本“教人如何使用AI(Artificial Intelligence,人工智能)工具”的常规手册。类似的内容已经很多,更新也很快,但真正稀缺的并不是“按钮”说明,而是一个问题:当人工智能开始接管部分认知劳动之后,个体究竟应当如何重新组织自己的能力、工作和经营方式?本书把这个问题放在中心位置,因此它关注的不是单点技巧,而是“一个人怎样借助AI建立一套可以长期运转的专业系统”。
本书的特色,首先在于它不是从工具出发,而是从经营出发。书中讨论提示词、工作流、内容生产、项目交付、案例研究与风险治理,但这些内容都不是孤立展开的,而是被放进同一条主线之中:一个AI-OPC[One Person Company(一人公司)或One Person Creator(独立创作者)]如何从发现问题、构造方案、形成产品、完成交付,再到沉淀资产、积累品牌与持续迭代。换句话说,这本书讲的不是“怎样更快完成一次任务”,而是“怎样建立一个人也能运转的经营闭环”。
本书的第二个特色,在于它试图把“会用AI”与“能做”统一起来。全书共10章,每章都配有学习目标、本章关键词、本章小结、思考题和实训题等环节,既适合课堂教学,也适合项目化训练和自学复盘。它既可以作为相关课程的主教材,也可以作为个体经营者的训练手册。读者如果只是通读,会得到结构化认知;如果按照题目操练,则更接近一次完整的能力建构过程。
本书的第三个特色,在于它强调“图示化、系统化、案例化”的表达方式。书中的图并非装饰,而是用于呈现价值链、工作流、收入引擎、风险矩阵和研究闭环等关键结构;案例也并非经验故事的堆叠,而是帮助读者识别场景条件、关键动作和复制边界;附录部分则被压缩为工具附编,承担索引、模板、清单和训练支持功能。整本书希望呈现出的,不是碎片信息,而是一种可学习、可训练、可迁移的知识形态。
如果说传统教育的逻辑是“先学知识,再找岗位”,那么本书更想训练的是另一种能力:在不确定环境中,借助AI把知识、技能和经验重新组织为可经营的专业服务。这既关乎技术理解,也关乎商业判断;既关乎生产效率,也关乎责任边界;既关乎短期项目,更关乎长期信誉。正因为如此,本书不是一部只讲增长的书,也不是一部只讲风险的书,而是一部试图把增长、交付、合规和长期主义放在一起讨论的书。
我们希望读者在翻开这本书时,把自己理解为“系统的建造者”,而不仅是“工具的使用者”。真正重要的,并不是你今天会不会使用某一个模型或某一个平台,而是你能否在持续变化的技术环境中保持判断力,能否把每一次项目转化为资产,能否把每一次学习转化为能力升级。若能做到这一点,AI对个体而言就不只是效率工具,而会成为重构职业路径与经营方式的支点。这正是本书想要讨论的核心。
作者
2026年5月
展开