启用X
受向阳的邀请和推荐，正式启用了 X（Twitter）
他在X上做了一轮推荐，给了很大的背书，随后不少朋友转发、支持，心里很感恩，也有些受宠若惊
在这个过程中，感触最大的，其实是来自不少网友的这些正反馈，我截了不少留言，回看时很有感触：
这里面不少反馈，是跟《姚金刚认知随笔》有关，这个文档，每周更新一次，已经更新快3年了，不知不觉已经写了42万多字，其实就是各种零碎的记录、思考、观察的合集
一个好的习惯，往往有两个价值：一边是连接自我成长，一边是影响他人给人启发
当一个习惯既能持续赋能自己，也能持续照亮别人，它大概就是命运送来的一份珍贵礼物
AI Native团队的样子
给运营团队，建了一个GitHub组织，方便大家一起管理和迭代公司的skills
于是，团队的AI业务协作工具逻辑，就变成了：飞书（CLI） + GitHub + Claude code（codex） + 相关AI小工具矩阵
我对团队分享，我希望的每一位运营同事，需要既懂运营，又需要懂AI，还需要懂技术
懂运营，是最基本的前提，懂AI和技术，会成为每个人的杠杆，也会决定一个人未来成长的上限
我们不需要会代码，但可以通过学习软件工程提升自己的技术思维
而这种思维上、能力模型上的转变，在我看来，是可以通过工作习惯、协作方式的变化，而产生极大的变化，尤其是思维上的转变，选择什么样的协作工具本身就代表了不同的思维方式
在去年和前年，我和向阳经常会推崇的一个理念，是：AI First思维，但今年，大家越来越意识到AI Native团队的意义和价值，而这样的团队应该具备的思维，目前看起来，应该是：Agent First思维
理解起来就是，每个人，应该有优先借助AI及相关的底层工具能力，构建自己的skill或agent，以实现自己生产效率的持续提升
除了GitHub，这周的飞书CLI，也给我们带来了不小的惊喜
比如，给团队每一位成员发送个性化的推送、内部调研、项目数据分析与总结等等，体验非常赞
飞书CLI相当于把飞书的所有权限通过CLI的方式，深度融入到了AI的能力中，这样在与GitHub的协作、迭代及资产管理，也就变成了一个指令的事情了
还有一个让我感受很深的场景，是团队沟通，现在可以通过飞书CLI去给不同同事发起更个性化的沟通，无论是同步信息、发起调研，还是根据对方反馈继续追问，整个过程都可以更细、更稳
AI把同事们的反馈收集回来之后，快速整理成结果，再一键发给我，以前这种事情很容易卡在精力分配上，现在会轻松很多
更有意思的是，这里面还有一个细微的心理变化
无论是集体沟通，还是一对一沟通，中间多了一个Agent之后，很多事情好像多了一层缓冲，很多原本需要自己硬着头皮推进的沟通，现在更容易开始，也更容易持续
尤其对于远程协作团队来说，这种变化很明显，沟通门槛一旦下降，信息流动就会更顺，团队反馈也会更及时
这些变化，还只是一个小小的开始
生成Skill的Skill
上线X账号后，发了第一个帖子，开源了一个skill：yao-meta-skill
GitHub地址：yao-meta-skill
这个skill，也收获了一些不错的评价，比如：
在和向阳交流的时候，我说，我们之前研究提示词，总是要给自己写一个元提示词，自己也用得不亦乐乎
现在要大量使用skill，那么元skill还是很值得研究的，虽然这些官方都有，但用自己的总还是比较爽的
但是为了确保自己的元skill，不亚于官方的水平，在设计的时候，其实是需要有一些原则的
整个设计分成两个阶段：
第一阶段：让AI把目前世界上的几个顶级官方元skill进行了学习，包括anthropics、openai、GitHub等，然后把它们的优点和缺点进行了全面的总结和对比，以及各自的设计思路。然后按照这些参考，完成了第一版的设计，并让新的AI，对产生的yao-meta-skill与它们进行横向评测，基于评测结果，持续迭代
第二阶段：在迭代了十几版之后，还是有点差强人意，于是让AI再去详细分析了Claude code泄露的源码，让它参考这个泄露源码的架构及可借鉴的设计思路，于是便有了：
在这一轮之后，整体的水平明显提升，然后继续评测和迭代，直到达到整体最优效果：yao-meta-skill达到多个指标第一的效果
而实测下来，体感也非常不错
这个思路其实可以用在多个地方，站在巨人的肩膀去设计产品，总是不会更差的
执行力
上周去杭州，和一位多年好友聚餐，晚上多次安利他跑步的好处
饭间，他表达了一个观点，如果一个事情，以多种形式被表达出来，那就应该引起重视了
比如，家人建议他运动，我给他分享跑步，体检报告显示脂肪肝过高…
周末，我又给他发了一份系统跑步指南
离开杭州后，大概过了四五天，他给我微信留言，说他一进来连续跑步+快走4天了，每天大概四五公里的样子
我回复道，果然还得是谭老师，想干啥，就能干成…
之后，又连续给我发了几次打卡
执行力非常强
这让我想起，几年前给他分享一个产品模式，没想到，过了解几个月他就把产品做出来了，再过了一年，用户量就过千万了
这个世界好的想法，其实并不缺，真正有价值的，其实是执行力，而执行力水平的高低，又会进一步反哺你的想法、创意
习惯的心法与方法
培养一个新习惯的心法：先给自己定义一个新的身份
定义新身份的本质，就是在构建一个新的叙事逻辑，相当于重写“我是谁”的叙事
作用是，当某个身份在当下被激活时，人更容易做出与这个身份一致的选择
比如，我是一个追求健康的人，我是一个热爱分享的人…
身份一旦建立，行动就有了内在依据，习惯也更容易持续
接下来，再加上一套好的方法，让习惯的培养，变得异常轻松
就方法而言，我最推崇的是福格行为模型，B=MAP，也就是 Motivation、Ability、Prompt
它的基本逻辑，行为能否发生，取决于三个条件能否在同时发生：愿不愿意做，做起来难不难，以及一个清晰、稳定的提示
所以，培养习惯时，真正重要的，是把动作设计得足够小，把提示设置得足够稳，在固定情境中重复一个简单动作，自动化就会一点点建立起来
心法解决的是方向，方法解决的是落地
再进一步，结合福格行为模型，身份还可以定义得更具体，比如，把“我是一个热爱分享的人”，进一步换成“我是一个每天都会输出一点东西的人”
具体如下：
身份：我是一个愿意持续输出的人
提示：每次看完一篇值得记录的内容后
动作：立刻写下1句话感受，或者分享1个观点
完成感：在心里确认一句，“我今天又完成了一次输出。”
这样设计的好处是，身份、场景、动作、反馈是连在一起的，不需要一开始就写长文，也不需要逼自己高质量表达，只要先完成一次微小输出，就已经在强化“我是一个持续分享的人”这个身份，直到形成习惯
习惯的形成，本质上就是一个新身份，被一次次小动作不断坐实的过程
大客户成交的方法
有朋友问，在我们的GEO大会中，有没有人分享如何成交大客户？或者说，有没有大客户成交的经验。
我觉得这是一个好问题，但又是一个很大的问题，所以并不那么好回答
因为任何一个大客户的合作与成交经验，其实都很难用一两句话讲清楚，它背后涉及到的要素及要求，都会更高，也更复杂
在思考这个问题的时候，我想到了两本书，一本是《系统之美》，一本是《把任何东西卖给任何人》，作者是顶级营销大师乔吉拉德
这两本书其实是可以给这个问题，一个比较系统的答案
前者回答的是系统与理性之美，后者回答的是人性与感性之美
真正的大客户成交，其实往往都同时包含这两层能力：一层是看懂系统，一层是看懂人
- 《系统之美》里非常重要的一点，是系统的行为最终由“目标”决定
以GEO为例，每一个GEO项目，表面上看起来都是“优化内容，让品牌更容易被AI搜索引用”，但当你真正去接触客户时，你会发现，不同客户心里真正想要的东西，往往并不一样
比如，有的是公关，有的是品牌，有的是获客……
不同的目标，预算逻辑、决策逻辑、考核方式及决策人，都不一样
系统的目标一旦不同，系统的行为就会不同
这个系统里，至少包含几个关键角色：谁来发起，谁来拍板，谁来执行，谁承担风险，谁可能反对，谁真正受益
越往大客户走，越会发现，决定一笔单子能不能成的，往往不是某一个人喜不喜欢你，而是客户内部这套系统有没有被真正推动起来
从这个角度看，大客户成交，核心不只是销售能力，更是系统推进能力
而系统推进，至少要看清楚五个关键变量，信任、证据、共识、紧迫感及风险可控感，从《系统之美》的角度看，所谓大客户成交，本质上就是不断提升这几个关键变量的过程，
比如，拿出更清晰的判断和案例，就在增加证据；帮助客户内部不同角色说清楚同一件事，就在积累共识；让客户看到窗口期与竞争压力，就在提高紧迫感；把试点路径、阶段目标、评估标准设计得更清楚，就在降低风险……
当这些因素一点点累积起来，系统就会开始移动，所以，真正的关键，是我们是否具备推动复杂系统移动的能力
- 《把任何东西卖给任何人》讲的是另一层能力，叫看懂人、打动人、经营人
那乔·吉拉德回答的关键问题，是客户为什么愿意相信你
乔·吉拉德最厉害的地方，不只是他卖出了很多东西，更重要的是他深刻理解了销售这件事背后的人性逻辑
真正厉害的销售，更重视几个底层能力：真诚、持续跟进、尊重客户、让客户感觉被理解，以及在成交前后都持续创造价值
大客户成交尤其如此
因为越是大客户，越不缺供应商，也越不缺方案，很多人都能写PPT，很多人都能做报价，很多人也都能讲趋势。真正拉开差距的，往往是客户有没有感觉到，你是真的理解他，而不只是想卖给他
乔·吉拉德有一个非常重要的启发，就是客户不会只因为你专业而买单，客户还会因为信任你、喜欢你、觉得你靠谱、觉得你愿意长期负责，而愿意把机会交给你
如果有人问，GEO或者其它领域，有没有大客户成交的方法，或者有没有经验可以总结，我会说，有，但它很难被压缩成一句万能答案
因为大客户成交，从来都不是只靠一个技巧、一个话术、一个关系，或者一套标准模板完成的
它更像是一件双线程的事，一条线，是系统线，另一条线，是人性线