hi,我是漫芸
一个Ai深度使用者和持续学习者
今天聊聊Ai系统的话题
一家巴黎眼镜店里，
验光师皮埃尔正用自己开发
的AI系统为顾客进行视力检测，
这套系统不仅服务他的诊所，
还正被法国数百家同行付费使用
——而他完全不会写一行代码。
今年，
我设计的“AI变现系统”
被公司内更多同事认可，
它让我相信真正的AI赋能
不仅仅是使用工具，而是构建系统。
最近看到一个案例更印证了这一想法：
法国一位普通的验光师皮埃尔，
利用AI和零代码工具，
将他的专业经验封装成SaaS系统，
月收入达到25万美元。
01 个体革命：当专业知识遇上AI系统化
未来公司会越来越小，
但超级个体会越来越多。
这已不是预测，
而是正在发生的现实。
我们公司从去年开始尝试用AI销售机器人替代部分销售工作，却卡在了技术对接的细节上。这件事让我深刻认识到：比“使用工具”更重要的，是“设计系统”的能力。
法国验光师皮埃尔的故事
展现了这种能力的惊人价值。
面对每天重复的验光流程、
顾客数据管理和处方记录，
他没有满足于“更快地完成工作”，
而是开始思考：
“如何让我的专业知识像软件一样运行？”
最初，
他用基础的自动化工具简化预约流程，
随后逐步将整个验光流程数字化。
当积累足够数据后，
他开始训练AI模型识别常见的
视力问题模式，
最终打造出一套
完整的视力健康管理系统。
一位普通眼镜店老板布丽吉特
是早期用户之一：
“皮埃尔的系统让我的小店也能提供大诊所的专业服务，客户满意度提升了40%。”
02 拆解案例：从经验到产品的四步跃迁
皮埃尔并非技术专家，
他的成功遵循着可复制的路径。
这一路径可以概括为四个关键阶段。
第一阶段：流程数字化。
皮埃尔没有从零开始编写复杂代码，
而是选择使用Bubble、Glide等零代码平台。他首先将自己验光过程中的每一个步骤拆解、记录下来：客户登记、视力检测、数据分析、处方生成、随访安排。
第二阶段：数据驱动优化。
当系统积累足够的客户数据后，
皮埃尔开始发现其中的规律。
他发现某些类型的视力问题
常常同时出现，
特定年龄段客户往往
有相似的视力变化趋势。
第三阶段：AI模型训练。
基于这些发现，
皮埃尔使用简单的AI工具训练模型。
系统能够根据初步检测结果，
预测客户可能存在的其他视力问题，
并推荐进一步的检查项目。
第四阶段：产品化与推广。
当系统在自己的诊所稳定运行一年后，
皮埃尔开始将这套系统产品化。
他保留了核心的验光逻辑，
但设计了可自定义的模块，
允许其他验光师
根据自己的偏好调整界面和工作流程。
03 系统思维：超越工具的核心竞争力
皮埃尔的故事印证了我一直以来的判断：在AI普及的时代，真正的护城河不是你会使用多少工具，而是你能用系统思维解决多大问题。
我们往往陷入“工具思维”的误区，
追求最新、最强的AI模型，
却忽略了如何将这些工具
整合到一个流畅的业务闭环中。
就像我最近设计的“AI变现系统”，
它不只是解决某个单点问题，
比如自动生成海报或者写写话术，
而是基于个体特点构建完整的商业系统。
AI在这里的角色，
不是替代专家，
而是让专家的经验得以标准化、规模化。
皮埃尔不需要成为编程专家，
他只需专注于自己最擅长的领域——验光，而让AI和零代码工具负责“复制”他的专业知识。
04 从概念到现实：你的专业如何变现？
许多人问：“我没有皮埃尔那样的专业经验，也能做到吗？”答案是肯定的。
任何有结构化经验或知识的领域，
都有被系统化的潜力。
一位健身教练将训练计划转化为AI个性化系统；一位资深HR将招聘面试经验封装成自动化评估工具；甚至一位优秀的中餐厨师，也将烹饪火候与调味的经验数据化，开发出智能烹饪辅助系统。
关键不在于经验的“高深程度”，
而在于你是否有意识地将这些经验拆解、结构化、并找到合适的工具将其产品化。
这个过程本身，就是一种可迁移的“元能力”——系统设计能力。无论你是销售、设计师、教师还是咨询顾问，这种能力都能帮助你放大自身价值。
就像皮埃尔在接受采访时说的：“我不是在卖软件，我是在帮同行复制我的成功经验。
今天，皮埃尔的系统已经服务着法国及周边国家超过500家眼镜店，而他仍然每周在自己的诊所工作三天。 他说：“保持一线经验，我才能不断优化系统，让它真正理解验光师的需求。”
零代码平台Glide的创始人表示：“未来十年，我们将看到专业人士开发的应用数量超过专业程序员。”
在巴黎，皮埃尔开始培训其他专业人士如何将他们的经验转化为数字产品。
而在世界的另一边，
越来越多的“超级个体”正在用AI系统将自己的专业知识放大百倍、千倍。
当所有工具都接入了AI，
设计系统的能力，
就是未来最稀缺的竞争力。
欢迎你和我一起，探索Ai变现系统的奥秘
今天是日更的第（8/100）天
