1000人做的事，他想用10个人重做一遍

内容来源：笔记侠团队专访。

分享嘉宾：零一数科董事长兼创始人，笔记侠PPE书院24级同学 鉴锋。

责编| 贾宁

第 9905篇深度好文：8287字 | 20 分钟阅读

今天分享一家专业服务公司的AI改造案例：零一数科。

这家公司从微信生态的代运营业务起家，现在是腾讯的官方认证服务商，微信公开课连续多年唯一提名服务商。

他们服务了5000多家客户，每年为客户创造数百亿营收，其中不乏是行业排名第一的大公司，比如屈臣氏、全棉时代、宝洁等等。

它面对的问题，也是许多“乙方”共同面对的问题：专业能力在人的脑子里，客户来了，要安排人交付；业务扩大了，往往还要继续招人。

它的创始人，也是笔记侠PPE书院24级同学鉴锋，想从两头改造这家公司。

一头是市场获客：不靠不断扩大销售团队，而是让AI参与内容生产，用专业内容吸引客户。

另一头是组织与交付：把个人经验变成团队可以调用的Skill，让一个人借助Agent承担更完整的工作，再逐步探索数字员工的交付方式。

他给自己提出了一个“Day1”问题：如果今天重新创业，能不能用10个人，重新设计一家过去需要1000多人才能运转的公司？

以下是鉴锋的实践心得，以他的第一人称展开，希望对你有所启发。

一、不靠销售团队，
让AI CMO带着内容团队获客

1.内容一直是我们的获客主力，难的是摆脱对关键人的依赖

很多B2B公司的创始人，是在一个行业工作多年，积累了人脉和客户，后来出来创业。

我们不是。

零一刚创业的时候，团队都是刚毕业1-2年的人，没有什么行业资源，也没有现成客户。我们靠写文章吸引客户，后来又靠拍短视频。业务和内容载体在变，但通过内容获客这件事，我们一直在做。

但过去，内容生产一直卡在少数关键人身上：ToB客户不是看到一篇自吹自擂的硬广就会把项目交给你，他需要看到你做过什么、怎样解决问题，你到底懂不懂他的业务，能不能解决他的问题。

我一直希望团队能够自己生产内容、自己运营账号，不要每次都等我写。

但这个内容负责人既要懂业务，也要懂传播，还要懂客户。业务部门特别想表达的东西，未必是市场想听的；市场上容易传播的话题，也未必能给公司带来合适的客户。

要把这几件事平衡好，不是会写稿、会剪视频就够了。

2026年6月1日，我们的内容负责人离职了。我又面试了几个人，还是不满意。我自己也没有更多时间，直接去管每一条脚本、每一次修改。

这时候，我开始换一个思路：既然我一直想复制自己的判断方法，为什么不先用AI试一试？

在我们自己的业务里，我感觉今年的AI开始跨过一个可以真正参与生产的门槛。它不只帮我写几段文案，还能结合我们的业务资料，参与审稿、复盘和团队协作。前提是，你得把它搭起来，把它放到真实工作里去磨。

于是我搭建了一个AI CMO，让Agent来做内容和市场工作的负责人。最开始在Codex里尝试，后来放到WorkBuddy上，再让它进入我们日常工作的企业微信群和飞书群。

AI CMO“上岗”后，我们的视频月播放量从原来纯人指挥的30万/月，到100万/月，9月达到200万/月播放量。选题、工具热度、内容质量都在起作用，团队开始有了一套能够持续生产、持续修正的工作方式。

以前，关键主编不在，很多事情就得重新来。现在，我想让那些判断和标准，尽可能留在团队的工作流程里。

2.AI CMO怎么搭？先有“灵魂”和身份，再把SOP接进工作现场

我把AI CMO的搭建分成三件事：灵魂、身份，以及具体干活的SOP。

第一件事，是给它“灵魂”。

我把这些年写过的公众号文章、沉淀在企业微信和飞书里的业务文档、工作复盘，以及和团队开会的记录整理给它。尤其是我怎么改稿、为什么这么改、一个选题为什么值得做，这些内容很重要。

它会帮我把资料归成几类SOP：我怎么看业务，我怎么做判断，我怎么带团队。

我想要的不是一个全网通用的“营销专家”，而是一个尽可能理解零一、理解我做事方式的Agent。

第二件事，是给它明确的身份。

我告诉它：你是零一负责内容宣传的AI CMO，要和我们的内容同事一起完成账号更新。你要参与方向判断、内容生产与审核、数据复盘，以及团队成员的成长。

它得知道自己的工作范围。只会写脚本，不够；只会做数据报告，也不够。它需要把这些工作联系起来，理解我们为什么做这个账号。

第三件事，是把岗位职责拆成可以执行的SOP（标准作业程序）和Skill（技能）。

比如选题有选题的标准，审稿有审稿的标准，审片又是另一套标准。我尽可能把每个环节做成一个Skill，让它在不同任务里调用对应的能力。

我们具体生产一条视频，大致是这样走的：

先选题。每天让“每日热点选题”Skill整理行业动态和热点，再结合账号定位、客户需求，由人判断值得做什么。热点只是原料，筛选以后，才是我们的选题。

再拆对标。把同类表现好的视频交给“爆款视频拆解”Skill，看它的开头怎么留人，内容如何推进，什么结构值得参考。

然后写脚本。把选题、我们的观点和拆解报告放到一起生成初稿，再做成双栏对照，逐段看内容和结构是否对应。

接下来，由AI CMO做第一轮审核。它看标题承诺、开头几秒、结构和证据，内容同事根据意见修改，也可以反驳。最后再做一次内容预检，检查表达问题，模拟观众可能提出的疑问。

文案定下来以后，我们用MiniMax生成口播音频，用剪映制作数字人口播；需要解释概念、展示流程的部分，把字幕交给Codex和Remotion，生成相应动画。

最后还是由内容同事把音频、画面、字幕和素材合在一起，检查节奏。

我们把脚本、成片、发布数据、日报和会议纪要不断放进工作群。员工提问，AI反馈，员工纠错，AI再调整。

慢慢地，它知道每个人过去做过什么、哪些意见改了、哪些没改、最后效果怎样。它也可以结合每个人的特点，提出不同的成长建议。

我希望它替我做的，就是盯方向、审内容、带团队。那些以前在会议里反复讲、讲完又容易忘的要求，现在有机会成为全组可以反复调用的标准。

这个AI CMO，是一轮一轮养出来的。

3.真正让客户信任我们的，是自己的实践

我们做内容的人经常讲一句话：爆款从爆款中来。

一个选题已经有人关注，一种表达已经证明能让人看下去，我们直接用AI拆解爆款，能让团队更快看明白：人家为什么这样开头，为什么在这里放结果，为什么观众愿意转发。

现在全网用户对“怎么用AI做视频、AI做图文、AI做流量变现”的内容很关注，同时再叠加WorkBuddy等工具在全网的热度也很大，如果我们短视频讲“怎么用WorkBuddy来做视频”，天然曝光就大，我们就容易被看见。

但这里要分清两件事：让更多人看到你，和让客户信任你，不是同一件事。

泛一些的工具话题、爆款拆解，能带来曝光。但去讲自己公司的实践复盘，才能进一步回答客户的问题：你自己到底做过没有？你讲的方法，在真实团队里能不能用？

所以我们会更新怎么搭AI CMO，会议录音怎么变成审稿Skill，同事不接受AI的建议时怎么办。这些细节来自我们自己独家踩的坑和深度思考。

同行当然可以用AI拆解我们的标题，模仿视频结构，甚至复刻表达形式。我们自己也用AI自己抄自己、放到矩阵账号上获得流量。

但在泛流量来了之后能否跟粉丝建立信任，靠的是自己持续的实践，也可以叫对业务的理解，但最后都得落实到你做过什么、碰到过什么、改过什么，我觉得这是最值钱的。

爆款公式是后面很多个“0”，你自己的实践是前面的那个“1”。

哪怕一个方法别人已经实践过，你自己再认真做一遍，也会得到自己的细节。把这些细节讲出来，和把别人的结论换一种说法，是两回事。

对我们来说，这两类内容都需要。传播型内容让别人认识我们，实践型内容让合适的客户继续了解我们，最后才有机会形成合作。

4.流量有没有变成生意？

有了百万播放，大家自然会问：最后带来了多少钱？

我觉得这个账要算，但不能把几件事混成一件事。

像我们做出1条过百万播放的AI主题视频，为账号带来了两万多新粉丝。后面，我们又专门拍了一条承接转化的视频，告诉大家：需要类似的AI内容工作流，可以私信留下需求。

这条承接视频带来了100多个留资，其中大约10个人进入询价环节。到10月14日这次采访时，已经成交了一个每月服务费3万元的客户。

这个客户做芯片相关的B2B业务。我们安排了一位兼顾编导和剪辑的同事，帮他运营专业内容账号。后来，账号也开始给他带来询单。

所以，这是一条连续的获客链路。前面的爆款带来关注，后面的内容把需求接住，再有人提供具体服务。不能把它说成一条视频直接、自动完成了所有成交。

专业服务公司做品牌营销最好的方式就是输出自己独家的内容。能品效合一当然最好；没有马上成交，也不能说内容就没有价值。很多内容有长尾，客户需要持续了解你，才会在合适的时候找你。

现在，AI生成内容带来的曝光让我们可以开展：新的AI业务，给客户提供几种AI服务。

一种是WorkBuddy的坐席和配套Skill。我们不只销售账号，也把自己实践过的工作流能力提供给客户。比如找零一购买workbuddy账号，给客户配套几个岗位的全链路Skill，帮助客户更容易开始使用。

另一种是企业的AI升级改造。现在行业里叫FDE（前端部署工程师），深入企业跟员工1v1聊业务SOP，判断哪些环节是可以直接用Agent执行、哪些是人+Agent协同：客户知道AI有用，但不知道自己的业务该怎么改，我们就手把手一起带着客户用起来。

还有一种是：我们用AI直接帮企业把内容和账号代运营了，例如前面举例的芯片客户购买的服务。客户未必想自己研究全部AI工具，他需要的是结果：自己公司的专业知识变成爆款内容进行传播、为公司带来源源不断的意向客户咨询。

我不希望客户买完workbuddy账号，还需要去上一门课或看一份说明书文档。我们自己先做出AI获客和AI组织提效的案例，再把这套能力拿去服务别人，这和单纯卖软件不一样。

二、“Day1”：
怎么用AI把1000人的团队重新做回10个人？

1. 公司做AI升级改造，谁第一个反对？

很多人以为，公司推AI，最大的阻力来自“不会用”。

我们内部复盘下来的结论可能反直觉：AI落地的失败，95%不是技术失败，而是人性失败。

我跟很多CEO交流“在公司内部推进AI落地，谁是第一个反对的？”

答案有很多，但最多的两个就是：CTO和一线员工；CTO反对是因为他最懂AI，了解AI的局限性和输出的不可控，所以当CEO和不懂技术的业务负责人们天天转发“AI又做成了哪些业务的魔法案例短视频”来询问CTO自己能不能实现的时候，CTO都是say no。

一线员工则担心两件事：一是自己被“蒸馏”了，辛苦积累的岗位经验被AI抽走，自己就没了价值；二是大家天天看到“AI降本增效”的新闻，总觉得公司推进AI，就是想裁员。

怎么破除企业“船大难掉头"”，激活全员积极参与AI改造浪潮？

我们验证下来，最有效的是三件事：

第一，AI先锋分享，和升职加薪直接挂钩，先进带动后进。

我们从25年1月份开始，就冻结了全公司升职加薪的权限，只有报名公司每周四的“AI实践案例分享”才能解锁升职加薪的名额。

分享者在会上要给大家分享：你用AI改造了自己岗位上的哪件事，原来怎么做，现在怎么做，具体提效了多少，不能只说自己学了某个模型，而要证明它怎样改善了工作。

没有员工不想升职加薪，让大家在私下偷偷用AI变成拿到明面上互相炫耀的谈资，员工“训练Agent的能力”被纳入晋升体系——会训练Agent的人，变成更值钱的人。

第二，Skill Workshop，从一线员工身上长出AI能力。

除了单次分享，我们每双周六会在公司开半天Skill制作培训Workshop（工作坊），已经办了20期，优秀员工还可以把自己岗位工作SOP整理成Skill，Skill做出来是属于员工自己的，上传到企业的Skill商店，其他同事引用还能获得积分、兑换现金或奖品。

谁做出来的Skill被公司更多人真正使用，谁就赢了月度榜单比赛。在这个过程中，员工经验就被沉淀成了组织资产了。

当员工一旦动起来把自己岗位上的工作流用SKill的时候，就能看到AI是能让自己工作提效30%～50%的，Agent接管脏活累活（取数、整理格式、写初稿），员工保留判断和创意。

第三，用新人破解存量团队的路径依赖。

最后才是把不愿意转变思路的老员工，直接招一批“Agent应用开发专业”的应届生甚至大二大三的实习生，成为“蓝军”开发Agent来做这些工作进行PK。

例如我们自己的财务、人事团队分别招了两个Agent开发实习生，把招聘——培训——试用期管理全流程做成Agent，替换掉了北森这些人资系统，让之前需要10个HR的工作量现在变成1个Agent开发负责持续迭代+5个Agent执行就能完成。

新人是一张白纸，天生就是“AI Native（AI原生）”的。

2. AI时代，员工的知识和经验，终于能变成公司的资产了

以前，员工的知识和经验长在自己身上：人离职了，经验就走了，对于乙方或专业服务型公司来说，甚至员工离职了客户关系也可能一起走了，公司只留下一堆没人看的文档。

AI改变的是这件事的本质：员工的经验第一次可以变成一条条可审计、可交易的Skill数字资产。

一个人的知识，过去只能写成文章、做成文档或培训课程；现在随着其他员工调用Skill、输入输出的数据越来越多，这个Skill会越来越厉害。

我强烈建议每个企业都应该建一个自己的"Skill商店"，像我们自己搭的零一Skill Hub：有员工、团队、公司三个空间：团队之间可以共享所有Skill，也可以部分共享、保持保密性。

企业空间设置了“Skill引用排行榜”和月度榜单奖金，每个员工自己的skill被引用次数是分子、公司skill总引用数是分母，让大家平分奖金；极大提升员工沉淀经验的积极性。

如果企业想要建立行业影响力，可以更进一步，把部分Skill开源出去，就像企业的专利授权——高通这些公司每年靠专利赚的钱也是上百亿美金。

我们把零一内部1000多人近10年的运营经验，对外输出了近百条运营工作全链路的爆款Skill，独家在WorkBuddy上架，未来也会在Codex、豆包工作、千问办公同步调用，2个月时间里有100多万用户下载使用。

“开源公司skill”的决策意外得成为了我们的第二增长曲线：吸引了很多公司、有多年行业积累的专家们来找我们合作“Skill出版服务”。

我们帮他们一起梳理用户需求、萃取工作SOP、开发和上架Skill，再做后续推广——把经验变成可以被成千上万人重复调用的AI产品，赚“睡后收入”。

3. AI最容易改造的是HR财务的对内部分

很多公司都会遇到一个问题：AI费用支出了，员工也说提效了，但是公司没啥变化。

单点提效完之后，我们就开始着手改造整个部门的工作流（降本增效），但遇到的阻力很大、因为没有人会主动革命自己让自己的地盘变小；业务负责人跟我的杀手锏就是：这个月时间用来落AI改造，业绩下降了算你的锅。

所以我干脆就先放弃从一线的业务部门入手，而是HR、财务、行政这类流程标准化程度高的职能先进行AI的改造。

这时候虽然HR负责人也跟我说要忙着给业务部门招聘、算薪发工资，我就说：业务那边可以不听指挥，肯定得客户需求第一，但在内部哪怕公司晚一个月发工资，公司也不会倒闭，我们就先猛猛把AI落下去。

HR首先改的是AI招聘和AI培训。

AI招聘我们已经跑通了全流程：基于招聘需求自动生成JD（1-2分钟），在BOSS等简历库自动匹配候选人、打招呼、索要简历，自动抓取飞书会议面试逐字稿、生成千人千面的面试QA和专属评估纪要，还能自动生成固定格式的offer、把面试待办推送到部门，所有决策确认节点仍然由人负责。

AI培训则是把岗位标准做成培训Agent，新人来了自己问、自己学。改造完，HR团队的人员数量也压缩超过50%。

至第二阶段，我给HR团队新招聘了2个Agent开发实习生，把招聘全链路的skill都集成在一个系统页面上，替换掉了一年要花几十万的几个HR协作系统。

这些HR工作的AI升级改造加起来，可能只占组织提效价值的两成。真正80%的价值，在于存量人才和存量项目的重新匹配：因为在专业服务型公司里，创造价值的是老客户的交付和骨干人才的培养管理、而不是新客户签约和人才招聘。

我们公司最大的资产，是员工身上已经积累的能力——会员运营、KOC运营、数据分析、项目管理……而公司同时在跑的每一个项目，各有各的能力需求。

过去一个项目匹配哪个人才来交付，靠HR一个个问、靠项目经理凭印象，经常出现项目需求和人才能力“超配”或“低配”：资深的人被安排在做简单项目的执行，人才成本高，那这个项目的利润率一定低；重要项目需求，匹配的人才能力不够那客户的满意度低长期一定会有解约风险。

AI能做的，是把一个个人才的能力标签化和数据化：搭一个人才能力库，员工的能力、绩效、项目经验都变成可查询的标签；再把每个项目的需求标签也结构化。

HRAgent基于全公司人才能力库与客户需求去重新做供需匹配：在不增加人力成本的前提下提升项目交付满意度与利润率。

项目有人空缺时，基于全公司人才能力库与客户需求做供需匹配，优先查内部是否有最合适标签的人员可以兼项，再到离职员工库匹配需求，最后才启动外部招聘。

这就是我们说的人才经营的第一性原理：供需匹配的效率。

效率背后，是薪酬和能力之间的时间差。这个动作做对了，不增加一分人力成本，项目交付满意度和利润率却能一起上来。

4. 乙方公司的未来形态：从“直营的出租车公司”变成“滴滴”

零一数科团队人最多的时候有1000多人，在做AI升级改造的两年时间里，项目组正在从用人交付到人+Agent交付的结构调整，人员数量降低了近四成。

但我们不是只有减人这一个动作：有些部门在缩减、例如设计师从之前100多人到现在30人就能完成所有设计需求，也有部门持续招人，例如使用AI能1人独立完成从脚本到AIGC视频成品的剪辑。

在团队从1000人提效到几百人的过程中，可以说还是在老建筑上翻新，现在已经提效到尾声了，撑死了能提效50%~100%。

有本书叫《10倍比2倍更容易》，激发了我在想怎么才能提效1000%呢？

我们能不能推倒重来，把公司重构回到创业第一天、10个人的 AI Native（AI原生）组织？我在内部经常用“出租车的商业模式”来比喻零一数科的变化。

过去我们像一家在深圳有1000个司机的直营出租车公司：客户来找我们，是为了确定性的、稳定的90分以上的交付。

为了保证交付质量，我们得自己购买车辆、招聘司机，把服务从头到尾完成。好处是可控，代价是每接更多客户，就需要更多全职人员，组织越来越重。

现在我正尝试用“Agent”把公司做成更像“滴滴”的模式：客户提出任务，AI系统先完成大量标准化部分；对于AI暂时做不好的判断和交付，再调度合适的专业人员来完成，同时AI也在监督专业人员每一次执行交付的质量，也省了中间的管理层成本。

那往远处想，这个专业员工是在公司坐班、还是在自己县城老家的被窝里交付都是可以的，甚至他不一定需要作为全职员工长期待在我们的一个固定项目里，但可以在多个项目的一个关键环节提供专业服务。

随着模型和Agent继续成熟，一些原来还需要人工把关审核的工作，也可能由数字员工独立完成。

到这个时候，我们可能就变成了像马斯克做的那种“无人出租车”公司；就跟现在只要技术成熟，滴滴就可以把上千万辆有司机的网约车替换成无人驾驶汽车一样。

当我们实现这个目标的时候，就相当于用10个人做出的“零一组织 Agent”给成千上万个运营专家在派单服务企业的运营需求。在思考把组织做回10个人的过程中发现，其实这条路可以把公司做到“1万人、10万人”。

三、结语：把你公司
的真实问题带到现场

从AI CMO，到Skill商店，再到“人加Agent”的交付，鉴锋把他正在做的事情和思考展开了。

但真要把它放进一家企业，还有许多细节需要讨论。

一个只有两三人的市场团队，第一条内容工作流到底怎么搭？需要多少投入，谁来负责，交付什么产出，最后按什么标准判断值不值？

员工担心被替代时，组织怎样处理人、岗位和利益分配的变化？哪一次AI改造真正节省了工时、降低了成本，又该怎样把这笔账算完整？

这些问题，比“公司有没有用AI”更接近经营本身。

10月29日，笔记侠AI十倍增长营03期，将在杭州开营，本文作者鉴锋老师，也将作为授课导师亲临现场，与大家当面分享AI转型落地与组织提效。

欢迎把你自己的业务、流程和具体问题带到现场，我们面对面交流。

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