军工程序媛宝妈：通过垂直小号+AI航海家大课的方法实现工作流重塑，拿到正反馈和效率翻倍的实操复盘
杜稀饭原帖作者来源为作者自述，提到3个月成交700+人、GMV 6万+、私域2100+人等，但未提供统一收益口径和可核验凭证，不能当作利润或收入保证。
这篇文章讲了什么
作者杜稀饭以军工机器视觉从业者身份，从公众号写作切入，在垂直小号航海和线下分享中确定服务机器视觉、ISP、图像处理等细分人群，跑通公众号—贴图—私域社群闭环。随后用AI航海家大课方法，把飞书、Hermes、Codex、Obsidian串成内容生产系统：以知识库为上下文，把重复动作拆成公众号写作、标题、贴图正文、朋友圈、知识卡片等skill，再由Agent按选题生成初稿，先长文后短内容降低幻觉。文章复盘了定位、数据四象限、知识库选型与飞书-Codex联调问题。
值得读的实操细节
垂直细分定位：只服务机器视觉与嵌入式同行
作者从机器视觉、ISP调试、视频流和嵌入式软件等小众方向切入，放弃追求泛程序员阅读量，按公众号—贴图—私域社群路径承接需求。文中称私域拉满4个群、2100+人，并通过合作课程、知识星球分销与独立产品筹备变现。
内容数据四象限：按流量与获客复盘
贝拉线下分享提到发布48小时后记录阅读量、点赞、转发、加粉率、后续付费转化率，再按“流量”和“获客”两个维度分类。作者据此调整钩子，区分打开率、完读率、互动质量与加粉率，不只看单篇爆文，而是看是否带来精准咨询。
知识库+Skill+Agent：把重复动作拆开
作者把选题筛选、公众号长文、知识卡片正文、朋友圈、图片提示词、发布前检查拆成独立skill；用飞书触发Hermes、Codex读取Obsidian知识库，生成初稿并保存到待发布目录。关键顺序是先写长文再审，再从长文提炼贴图和朋友圈，减少AI从短内容扩写产生幻觉。
飞书+Codex联调：用前台、调度、工程师比喻排查
作者把飞书机器人、Hermes、Codex、飞书CLI分别比作前台、调度员、工程师、门禁卡和工具箱。遇到的问题包括机器人服务未启动、Hermes接入方式不匹配、飞书CLI未做用户身份登录、命令超时后重放等；解决方式是设置环境变量启动服务、改为本地Hermes CLI、扫码授权用户身份，并把看不懂的界面交给Codex用大白话解释。
你能从原帖了解哪些问题
- 01
垂直小号从0到1时，如何验证细分人群有付费需求而非只是同行围观？
- 02
把内容生产拆成skill和Agent后，哪些环节仍必须人工审核，如何防止事实幻觉和产品露出过度？
- 03
知识库最小结构如何从碎片记录生长出来，哪些内容应优先入库存？
- 04
飞书-Hermes-Codex-Obsidian链路中，哪些权限与文件保护边界需要先设定？
原作者的一句话
Agent 不是替我思考，而是替我执行已经想清楚、且重复发生的步骤。
—— 杜稀饭
行业认知 → 知识库 → SOP + AI 生产内容 → 发布看数据 → 数据反哺知识库
—— 杜稀饭
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AI 集市整理于 2026-09-11。项目结果为作者自述；本页为精选解读。
