AI影音課主視覺
今晚對談導航 × AI槓桿 × 多管道收入

打破勞力迷思,
把服務心變成資產

今晚不是要說服我們學 AI,而是陪我們看見:真誠服務不該只被消耗在時間與體力裡,它可以被系統化、數位化、放大成多管道收入。

Core Logic

今晚要傳達的底層邏輯

先不要急著講工具。真正要讓我們感受到的是:問題不是人不夠努力,而是努力被放在低槓桿的位置。

第一層

打破勞力迷思

傳統經營太依賴體力與時間換業績,每日收入限額與後台資訊不足,會讓努力的人更疲於奔命。

第二層

放大核心資產

我們全家最珍貴的是正面積極、執行力、真誠服務心。這份命脈不該被雜事消耗掉。

第三層

引入槓桿工具

AI 技術與經濟學思維,是把服務心規模化、數位化的槓桿,不只是工具,而是新的商業思維。

Economic Reframe

第二階段:現實碰撞與經濟學思維

用幕後助理的生命經驗把維度拉高:不是今天少幾個人、少幾點業績,而是時間產值、營利結構與多管道收入。

Time Value Dashboard

收入不能只靠單一路徑

服務型收入40%
AI內容資產78%
課程與短影音變現86%

每日收入天花板

$ 0 / 2600 / 3900

這不是努力不夠,而是收入模型被時間與制度鎖住。

時間產值反推

0 %

我們要算每小時能創造多少內容、信任、名單與成交機會。

多管道 cover 能力

0 條收入線

讓每天的錢從不同地方進來,互相 cover,而不是全部壓在單一業績。

Conversation Roadmap

今晚對談的四步實戰脈絡

這不是簡報順序,而是情緒與信任的順序:先讓我們被理解,再讓我們看見新路徑。

共情與重塑價值

第一階段

共情與重塑價值

從執行長通訊行失利、2019 年成立中心、搬離舒適的家、現在還要找工作切入。先定調:這不是我們的問題,這是社會變遷的縮影。

卸下防備 找回尊嚴 肯定服務心
現實碰撞與經濟學思維

第二階段

現實碰撞與經濟學思維

分享父親投資失利如何影響幕後助理,為什麼幕後助理渴望學會正確經濟價值觀,進而買房、理解銀行槓桿與人生財務規劃。

時間產值 營利結構 多管道收入
普通圖片 優化後圖片

第三階段

拋出解方與篩選標準

肯定執行長每天用 GPT 做企劃與製圖,這就是成功人的特質。AI 不是遙遠科技,而是過濾夥伴、節省時間、放大執行力的武器。

有想法 願意動手 不消耗時間
關鍵招募與結語

第四階段

關鍵招募與結語

對準培訓部小艾:問五年期許,盤點年輕、有活力、不怕上舞台、親和力。最後建立平等合作,不是幫忙,而是一起賺錢。

探尋真實聲音 盤點優勢 確立盟約
Team Workflow

下一階段分工:執行長是頭,幕後助理在幕後把課程產品化

這一頁把七月開課前的營運、內容、技術與課後加值拆清楚。核心方向是:從通訊行出發,但招生與案例要往多產業延伸,讓收費合理,也避免被看成單一平台內部競爭。

Target Launch

2026 / 07

招生、發票、排程、前導影片與課後自動化要在開課前完成閉環。

執行長

整體營運負責人

參與分潤:是,需制定抽成規則

  • 統籌營運、招生策略、合作節奏與最終決策。
  • 規劃利潤抽成,定義培訓部小艾、招生、內容與營運的分配方式。
  • 從通訊行切入,往房仲、餐飲、美業、保險、補教、電商等產業找客源。
  • 處理會計師、發票、收款與分潤憑證問題。
  • 倒推七月開課排程,盯住說明會、報名頁、課程內容與交付流程。

培訓部小艾

AI影音內容企劃

定位:前導影片與行業痛點內容

  • 熟悉文字產圖、圖片產影片、配音、字幕、剪輯等完整流程。
  • 每天把生活觀察轉成 AI 影片題材,累積作品與流程手感。
  • 深入不同行業痛點,做成課前播放的共鳴影片。
  • 影片目的不是硬廣,而是讓學員覺得這堂課正在解決自己的問題。

幕後助理

幕後系統設計

參與分潤:否,負責後端價值鏈

  • 設計課後自動化,把學員導入工具、影音課後素材與功能解鎖流程。
  • 先送 1 到 2 個功能,讓學員感受到實用價值。
  • 後續新功能、模板包、腳本包、產業素材包採付費解鎖。
  • 包課學員可加送部分功能,提高成交誘因與課後黏著度。

秉賢

技術練習支援

參與分潤:否

  • 單純練習技術與協助實作,不進入利潤抽成。
  • 可支援工具流程、頁面測試、素材整理與自動化功能驗證。
  • 任務要明確可練習、可交付,避免變成營運責任。

Operational Checklist

七月開課前,執行長要定下來的事

1. 分潤制度

確認誰分、怎麼分、何時結算、哪些角色不分潤。

2. 發票與稅務

找會計師確認收款名義、發票開立、憑證與分潤處理。

3. 產業名單

用通訊行起手,延伸到有內容需求與成交壓力的行業。

4. 課程排程

倒推招生、說明會、正式課、課後工具交付與二次收費節點。

Revenue Engine

課後不是結束,是付費功能的開始

學員上完 AI 影音課後,先拿到能立即使用的 1 到 2 個功能。當他們想要更進階的產業模板、腳本、自動化工具或下一個新功能,就進入付費解鎖;包課則可把部分功能作為贈品,提升成交率。

先送功能,讓學員感受到課後價值。

下一個新功能採付費解鎖,形成持續收入。

包課可加送工具包,變成成交誘因。

Industry Prompt Lab

產業痛點診斷器:把陌生行業變成 AI 影片腳本

先不用接 API。第一版先做成可複製 Prompt:輸入對方職業與目前卡住的地方,就產生一份能貼到 ChatGPT 或 NotebookLM 的指令,請它輸出商模痛點、影片腳本、生圖場景與課程切入角度。

Use Case

找完全不了解 AI 影音的人

八字命理老師、星盤老師、房仲、美業、保險、地方店家,都不是先賣工具,而是先讓他們看見自己的商模痛點,再用 AI 影片提供解法。

開啟 NotebookLM

已複製,可以貼到 ChatGPT 或 NotebookLM。

Reference Library

參考影片庫:把值得學的作品整理成團隊素材

只要貼上一個影片或網站 URL,系統會先建立素材列,並自動把 AI 拆解 Prompt 寫進 Sheet。左側選素材,右側可播放、評語、同步、複製 Prompt 到 GPT 或 NotebookLM。

開啟 Sheet

Quick Capture

貼上 URL,自動建立分析素材

選一個參考素材開始拆解

Sheet 新增網址後,重新整理頁面就會出現在這裡。

AI Discovery Roadmap

下一步:貼一個 URL,自動排隊拆 Prompt 與分鏡

不建議一開始就「抓所有平台」,平台規則與資料品質會很不穩。比較好的做法是先指定來源清單:Runway、Pika、Kling、YouTube、X、TikTok、官方案例頁或競賽榜單。現在先以單一 URL 建立素材列,系統會自動寫入來源、狀態與完整 Prompt,後續再由 GPT / NotebookLM 分析網路聲量、流量潛力、Prompt 推測、分鏡拆解與可模仿製作步驟。

Final Alliance

對準培訓部小艾,建立平等合作關係

最後不是下指令,而是把年輕一代的未來打開:幕後助理看見培訓部小艾的活力、舞台感與親和力,也看見執行長的壓力與不捨。

平台每日觀看流量

0 億+

短影音不是追流行,而是讓真誠服務被更多人看見,讓信任有機會累積成資產。

定位規劃

創作內容

提升互動

建立信任

多元變現

培訓部小艾,這不是單純「幫忙」,而是一起用新的跨領域思維,建立可以一起賺錢的合作模式。

立即啟動