Mark — Creator Marketing & Systems

主要案例

内部生产系统
持续迭代中

Creator Operations OS / Email Outreach

不是做一个 AI 原型，
而是把业务经验
放进真实工作流。

我把选人、调查、邮件、Follow-up、报价解析和飞书回写接成一条线。它不是演示项目，而是运营团队正在使用的生产系统。

业务问题

项目和团队变多后，靠个人记忆、群消息与复制表格，很难稳定复用选人和建联判断。

我负责什么

定义业务规则、梳理流程、设计产品逻辑，并根据团队每天的使用反馈继续迭代。

怎样算有效

工具必须接进现有飞书与 Gmail 流程，让运营少查、少抄、少漏，并保留人工判断。

这一个案例，能看见三类能力

不用单独写三段自我评价。

一次建联怎样跑完

所有截图均使用你提供的手动去敏版本。

01从 Brief 里拆条件，再从达人库推荐

系统先识别市场、平台、内容方向、粉丝量和历史合作成本，再从已有达人库里筛选候选人。运营可以继续调整条件，也可以人工决定最终名单。

02陌生达人先调查，不直接套群发模板

系统读取公开主页、Bio、账号数据和最近 10 条内容，判断达人常讲什么、受众是谁、是否适合品牌。这些事实会进入后续邮件。

03批量生成定制草稿，再由运营审核发送

调查完成后，系统把具体内容证据写进询价邮件，支持批量调查、起草、发送和 Follow-up。报价、承诺与敏感措辞仍由运营确认。

04收到回复后解析报价，写回飞书提醒负责人

系统从回复里提取报价、交付形式、修改费和合作阶段，写回对应飞书表格并标黄提醒。人负责确认价格与风险，系统负责避免漏读和漏抄。

05头部达人单独研究，走另一条建联路径

头部达人通常没有公开邮箱，也不适合普通群发。系统会整理全网调研、商业模式、合作风险和建议切入点，并记录经纪人、MCN 与每次触达。

已经上线

达人推荐内容调查邮件建联Follow-up回复解析飞书回写头部建联脚本审查合同中心付款审批

AI 负责找资料、整理、起草和提醒。

人负责价格、承诺、发送与风险判断。