Playbooks

方法

我正在把 AI 使用经验、产品判断、工作流设计和一人公司实践，整理成可学、可用、可复用的 Playbook。

ReelOS.ai 的目标不是制造更多信息，而是帮你把信息转化成方法，把方法转化成能力。

Method

Playbooks, not random tips.

每个 Playbook 都尽量回答：为什么重要、适合谁、核心框架是什么、具体怎么做、常见误区是什么。

为什么重要？适合谁？核心框架是什么？具体怎么做？常见误区是什么？如何在真实工作中使用？

01AI Usage

02Product Thinking

03AI Workflow

04One-Person Company

05Personal OS

Method Taxonomy

方法不是技巧集合，而是能反复使用的工作方式。这里先按未来会持续沉淀的方向搭好货架。

提问、研究、写作、整理、复盘、自动化和 Agent 协作，把 AI 从聊天工具变成工作伙伴。

需求判断、用户访谈、机会评估、MVP、定价、交付和增长，把判断力变成能发布的东西。

信息输入、知识加工、任务拆解、资产沉淀和复利回路，让个人能力变成可运行系统。

OPC

定位、内容、产品、自动化、交付、外包和线索管理，让一个人组织起完整业务链条。

底层判断、边界、长期主义和系统化能力。原则不单独做一级导航，但会作为方法的根。

Published Playbooks

每一篇都尽量沉淀成可复制、可执行、可复用的工作方法：有适用场景、操作步骤、Prompt 模板和检查清单。

不是程序员，也能用 Codex 写周报、整理客户、分析反馈、生成页面，把想法变成交付物。

面向开发者、AI Builder 和技术团队：用 Goal、AGENTS.md、Skills、MCP、Subagents、Automations 和 Review Loop，建立可控、可验证、可复用的工程工作流。