一、课程内容简介
《AI 市场部增长飞轮实战课》是一套围绕**AI内容生产、竞品分析、爆款拆解、用户需求洞察、视觉生成、自动化工作流与AI智能体**打造的电商内容增长课程，并持续更新至2026年9月。课程从AI工具选择、沟通方法和提示词基础开始，逐步搭建“**内容工厂+AI市场部**”：利用飞书与AI建立优质语料库，通过豆包、Claude等工具批量提取并分析**200—300篇竞品笔记**，拆解爆款内容、封面、关键词及视频结构，辅助判断内容趋势、寻找用户直接需求与品类长尾词。在规模化生产阶段，学习通过飞书多维表自动化生成**1000+视觉素材**，并掌握AI转化型内容写作、换装换景、杂志风视觉、直播切片等实操方法。进阶部分进一步覆盖**智能体搭建、Claude Code、Codex Skill、Claude浏览器自动化、Manus网站制作以及24小时AI员工**等应用，把内容研究、策划、生产、分析与协作串联起来，最终建立“**趋势预判→语料沉淀→竞品分析→需求洞察→爆款拆解→批量创作→视觉生产→AI员工→数据迭代**”的电商内容增长飞轮。
二、适合学习人群
1. 电商运营及操盘手
2. 新媒体内容运营人员
3. 小红书短视频创作者
4. 品牌市场营销团队
5. 想搭建AI工作流的人
三、学习后的收获
1. 搭建AI内容生产体系
2. 掌握批量竞品分析方法
3. 学会爆款内容拆解创作
4. 掌握AI视觉批量生产
5. 搭建智能体与AI员工
四、课程目录：
01.如何用AI工作流预判未来笔记热度趋势.mp4
02.AI市场部嘉宾分享直播：AI如何赋能短视频创作+直播运营.mp4
03.AI超前加餐课：AI实操原理-工具选取-沟通技巧-提示词分享-落地方法.mp4
04.AI市场部闭门直播：内容工厂1.0搭建课.mp4
05.第一课：如何用飞书配方＋ai搭建优质语料库.mp4
06.第二课：AI×内容创作与竞品分析（上）.mp4
07.第二课：AI×内容创作与竞品分析（下）.mp4
08.第三课：高阶AI使用的说明书（必看）认知篇（上）.mp4
09.第三课：高阶AI使用的说明书（必看）认知篇（下）.mp4
10.第四课：AI会议智囊团24h营业的战略军师.mp4
11.AI加餐课：内容链接提取工具提效篇-批量提取主页笔记.mp4
12.AI加餐课：竞品分析-爆款元素拆解10k以下内容策划编导彻底失业.mp4
13.AI加餐课：新手小白上手-dia如何成为日常最强小助理（随身的电商+内容分析.mp4
14.AI加餐课：如何批量提取笔记xAI分析.mp4
15.AI加餐课：AI如何自动化拆解爆款封面及如何拉片工作流.mp4
16.如何使用豆包-Claude进行200篇笔记提取+竞品分析.mp4
17.解放生产力：飞书多维表实现自动化1000+AI生成图.mp4
18.如何基于AI工具找到用户直接需求和内容模版（品类长尾词）.mp4
19.AI读书：如何打开上帝之眼-靠近高手帮助自己落地.mp4
20.AI视觉专栏-ai多维表插件vsGemininanobanana(1).mp4
21.如何使用ai帮助自己做出转化型爆文.mp4
22.AI写内容：如何使用ai帮助自己做出转化型爆文.mp4
23.AI生图：换装+换景+换头.mp4
24.ai60分水平vs90分（包括manus如何自动化管理.mp4
25.manus如何做网站（包含如何编辑修改设计.mp4
26.如何让AI做图（美学杂志风图 操作sop.mp4
27如何搭建智能体（上）
28如何搭建智能体（下）
29Claude code安装教程.mp4
30claude code到底有没有安装成功.mp4
31如何用claude code完成直播切片剪辑.mp4
32Al市场部加餐:如何通过爆款词让素材roi和gmv快速提升300-500%.mp4
33如何搭建一个24小时营业ai员工嵌入飞书.mp4
2月14更飞书AI
34、如何批量提取小红书300篇笔记做竞品分析(1).mp4
35、如何批量提取笔记xai分析(1).mp4
36、如何使用豆包claudex200篇笔记提取xai竞品分析(1).mp4
37、竟品分析-爆款元素拆解10k以下内容策划编导彻底失业(1).mp4
38、Al市场部分部·打造24h不下班的50k员工的视频会议(1).mp4
39、ai如何自动化拆解爆款封面_如何拉片工作流拆解(1).mp4
40、2026.03.14如何通过爆款词.mp4
41、2026.03.26 claude浏览器插件自动化使用教程和工作流参考.mp4
42、2026.04.29飞书生态下不一样AI产品教程和如何使用.mp4
43、2026.06.24 codex skill追踪笔记.mp4
44、2026.08.19AI时代的经营主动权.mp4
课程下载：
SEO 编辑导读：以下内容依据原文公开信息重新整理，用于补充主题说明、阅读路线和常见问题。
内容简介与核心价值
《AI 市场部增长飞轮实战课》是智圣商学院持续更新至 2026 年 9 月的核心课程，旨在帮助电商团队搭建“内容工厂 +AI 市场部”。课程从提示词基础与工具选型入手，利用飞书多维表自动化处理海量数据。学员将学习批量提取并分析 200-300 篇竞品笔记，精准拆解爆款封面、关键词及视频结构，洞察用户长尾需求。进阶模块涵盖换装换景、杂志风视觉生成、直播切片剪辑及 Manus 网站制作。通过搭建 24 小时 AI 员工与智能体，将内容策划、生产、分析与协作串联，最终形成“趋势预判→语料沉淀→竞品分析→需求洞察→爆款拆解→批量创作→视觉生产→AI 员工→数据迭代”的闭环增长体系，大幅提升人效与 ROI。
本文重点内容
- 电商运营面临内容产出效率低、人工成本高昂的瓶颈
- 难以快速从海量竞品中提炼爆款逻辑与趋势预判
- 缺乏自动化工作流，无法实现视觉素材的规模化批量生成
- 传统内容创作模式滞后，无法适应 AI 时代的流量变化
- 团队缺乏智能体应用经验，难以释放 AI 员工的全天候价值
适合什么人
- 电商运营及项目操盘手
- 新媒体内容与短视频创作者
- 品牌市场营销与策划团队
- 小红书等平台的博主与机构
- 希望转型搭建 AI 自动化工作流的企业
- 寻求提升内容转化率与 GMV 的实战派
哪些情况暂时不适合
- 完全拒绝使用 AI 工具的保守型从业者
- 仅需基础理论而无实操落地需求的初学者
- 期望通过课程直接获得免费软件破解码的用户
- 无法接受系统化工作流搭建的临时兼职人员
建议阅读、学习或使用路线
- 第一步：掌握 AI 工具选型、沟通技巧与提示词基础，建立认知框架
- 第二步：利用飞书配方搭建优质语料库，完成 200+ 篇竞品笔记的批量提取与分析
- 第三步：学习爆款内容拆解方法，洞察用户需求与品类长尾词，策划转化型内容
- 第四步：掌握 AI 视觉生成 SOP，实现换装换景及 1000+ 素材的自动化生产
- 第五步：进阶搭建智能体、Claude Code 及 Manus 网站，组建 24 小时 AI 员工团队
- 第六步：整合全流程工作流，建立从趋势预判到数据迭代的电商内容增长飞轮
内容结构与重点解析
课程目录共 44 节，结构清晰且层层递进。开篇通过嘉宾直播与原理课建立认知，随后进入核心的“内容工厂”搭建环节，重点讲解如何利用飞书配方和 AI 工具构建语料库。中段聚焦实战，涵盖竞品分析、爆款拆解、用户洞察及转化型写作等关键技能。视觉生产部分详细演示了换装、换景及杂志风生成的自动化流程。进阶模块则深入智能体搭建、Claude Code 编程辅助剪辑、Manus 网站制作及 24 小时 AI 员工部署，最终将所有环节串联成完整的电商增长飞轮体系，确保学员从入门到精通。
阅读后可以重点获得什么
- 成功搭建属于自己的 AI 内容生产体系与自动化工作流
- 掌握批量竞品分析方法，能独立拆解 10k+ 内容并提炼爆款元素
- 学会利用 AI 进行转化型爆文创作与视觉素材的规模化生成
- 具备搭建智能体与 AI 员工的能力，实现团队效率质的飞跃
- 能够预判未来笔记热度趋势，制定精准的内容营销策略
- 获得可落地的 SOP 文档，将内容策划、生产与分析串联成闭环
实用提示与注意事项
- 区别于普通工具教程，本课程强调“飞书生态”下的自动化工作流整合，而非单一软件操作。
- 不仅教授 AI 使用，更侧重通过竞品分析反向推导用户需求与长尾词，解决“写什么”的问题。
- 视觉生产部分涵盖从换装换景到杂志风生成的完整 SOP，直接对标商业变现需求。
- 课程包含 Manus 网站制作与 Claude Code 等前沿应用，区别于仅停留在聊天机器人层面的基础课。
- 注重实战落地，提供从语料库搭建到 AI 员工嵌入飞书的具体操作路径，拒绝空谈理论。
阅读与使用建议
建议学习者先完成基础认知与工具选取课程，再立即动手搭建语料库进行实战演练。对于视觉生产部分，需预留时间测试不同插件（如 Gemini vs Banana）的效果。进阶的智能体与编程模块适合有一定技术基础的团队先行尝试。课程持续更新至 2026 年，建议关注官方发布的最新生态变化，灵活调整工作流策略，切勿生搬硬套旧版 SOP。
原文发布日期：2026年09月14日 原文分类：智圣商学
常见问题
课程是否包含具体的软件破解码或付费工具购买链接？
不包含。课程旨在教授使用正版 AI 工具（如豆包、Claude、飞书等）的方法论与工作流，不提供任何破解资源或隐藏支付代码。
学习本课程需要具备一定的编程基础吗？
不需要。课程从提示词基础开始，逐步引入 Claude Code 等工具，提供详细的安装与操作教程，小白也能通过自动化工作流实现高效产出。
课程中的 AI 员工能否完全替代人类运营？
不能完全替代。AI 员工负责数据提取、素材生成、初稿撰写及趋势分析等重复性工作，人类运营则专注于策略制定、创意把控与最终审核，两者协同效率最高。
导读最近更新时间：2026年09月14日
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