redchamber

@zealotxxxx 我们的解决方案是业务向的，直接开箱即用的一个 AI 的营销员工，dify 按我的理解，还只是一个技术平台，如果要在 dify 上搭建一个营销的智能员工，还是要不少的开发工作的。

工作流的搭建是一部分，数据，知识库的构建，逐步的优化这些，也都是要耗费很多的经历，对于改善 AI 员工的绩效和用户体验，也是非常必要的。

@dayeye2006199 嗯，所以我想象的主战场是出海

@montaro2017 我们有个低代码平台 LCDP.ai 现在是先在这个低代码平台上开撸，可以快点出 MVP

@zealotxxxx 还没到这一块，还在早期的开发阶段，不过我的一个观点是，AI 的成本一定会以一个可以预期的速度降低的，AI 的能力也一定会进一步增强的。基于这两个判断，我觉得这个路子靠谱

@levelworm 没办法，其实我也有点不舒服，但是不拥抱未来，就要被未来淘汰啊……

@zjh7890 直接 AI 自己一条龙啊

* 捕捉热点 --> 直接网上各种方法找各类 trend
* 创造内容 --> 优化 prompt ，增加一些规则，让 AI 来写
* 发布内容 --> 直接调用 tweet 或者其他社媒 API
* 获取反馈 --> 直接调用 tweet 或者其他社媒 API ，
* 优化策略 --> AI 自己可以比较自己之前的发布的绩效，或者和行业 benchmark 进行对比，或者甚至可以做 A/B 测试，控制变量，不同时间，或者同一时间发送不同内容，然后收集互动数据，来进行优化政策的评估和确定
* 使用优化的方案进行迭代 --> 闭环

了解了，确实这些自动化工具也用过一些，不过我想做的是一个不需要人类接入的，自举的员工，可以自发的捕捉热点，创造内容，发布内容，获取反馈，优化策略，再次自发捕捉热点，形成一个全部 AI 驱动的闭环。然后还可以定期的对自己的工作进行绩效考评，补齐短板

@GeekGao 谢谢啦~

@GeekGao 请问下，你知道这方面，有包装成面向终端业务用户的产品没？我知道 agent 是用来干这个的，但是 agent 是面对技术用户，还需要进行不少的开发吧？

@dmitsc 用的这个 https://supastarter.dev/docs/nextjs 一个德国小弟写的