这篇讲了什么
作者以B站带货为场景，复盘从选品、需求采集到视频生产的AI协作方法，并解释如何建立项目知识库和可重复运行的系统。
解决了什么问题
- 人与AI应怎样划分职责？
- 为什么先建立项目地图？
- 评论区需求如何转成选品条件？
- 怎样接受70分结果并持续校正？
- Token投入如何沉淀为资产？
我们的观察
- 模型用量不是能力，闭环迭代才是。
- 人负责目标、责任和审美，AI负责重复执行与自检。
- 选品内容应降低用户选择成本，而不是堆参数。
作者金句
人负责目标、边界、责任与审美；AI负责资料处理、重复生产、自检、修复与交付。