AI 一人创业营

🎯 开课前 30 分钟做完，W1 不卡装机

跟 OpenClaw Bootcamp 不同的是，这门课不只装 AI 工具——还要在课程过程中注册本地商业实体（首期墨尔本 cohort = 澳洲 ABN（澳洲商业号码）；未来 UK / Canada / NZ / Singapore 版分别对应 Companies House / CRA / NZBN / ACRA）、开 Stripe 收款账号、连本地会计软件、办本地税务。这些行政事走流程要等几天到几周，所以预习把账号 + API Key + 实体注册这些慢节奏的事先开起来，等 W3 真要收钱时才不会卡。

📋 4 件事 W0 完成

• ① LLM API Key 注册 + 充值 $50 — Claude / OpenAI / Gemini 任一
• ② Cursor / Claude Code 装好 — 已上过 AI Engineer 的跳过
• ③ 本地商业实体注册预备（已经有公司的学员可跳过） — 想好商业实体名 + 准备本国身份税号（首期澳洲：登录 myGov / 准备 TFN / ABN 实体名）
• ④ 写一份 5 件想做的事 — 用 AI 替代/服务 5 件事，开课用

🎯 第一节课定调：OPC 不是创业，是另一种自由

OPC 跟传统创业最大的区别是：拒绝融资、永远不雇人、用 AI 替代员工、目标 $1k-$10k MRR 的自由而不是 $1B 估值的雄心。课上拆 5 个澳洲华人真实案例（含程序员、服务业、小老板各类型），嘉宾来 1-2 个本地 indie hacker / OPC founder 讲产品 / 业务、用户 / 客户、定价、营销、踩过的坑。课后发"OPC 适配评估表"，低分学员 W2 末有最后一次退款机会。

课上 4 个 step：① OPC vs 传统创业 vs VC startup 三条路对比 ② 嘉宾分享 1（墨尔本 indie $3-10k MRR）③ 嘉宾分享 2（澳洲华人服务业 AI 化 case / 小公司 AI 接管业务 case）④ OPC 适配 5 维度自评。

🎯 选品的核心是找到一个真实存在、有人愿意付费、AI 能解决的痛点

不是凭空 brainstorming。课上演示用 Cursor + Claude 一小时挖完 200+ 条 Reddit 真实抱怨、用 Perplexity 验证市场规模、用小红书评论提取中文用户的具体语言。这是选品最关键的输入数据。

现场操作 4 步：Reddit API + Claude 抓高赞抱怨贴 / X 搜 "I wish there was" 句式 / 小红书爬虫 + AI 聚类 / 输出"痛点 × 频次 × 付费意愿"三维矩阵。

🎯 W1 末的 deliverable：从 50 个候选痛点砍到 1 个 idea

用课上发的"选品决策矩阵"（5 维度 × 加权评分），把 L02 你挖到的 50 个痛点筛到 5 个，再用 AI 模拟用户访谈的方式砍到 1 个。这 1 个 idea 就是 W2 你要把 AI 真正接进业务里跑通的那件事。

验收：5 个候选 idea 各写 100 字 PRD + 5 维度评分（市场规模 / 付费意愿 / AI 可行性 / 不公平优势 / 6 个月做出第一笔付费）+ 最后选 1 个写为什么。

🎯 idea 选完后必须做的事：跟 5 个真实潜在用户聊一次

不是问"你愿意付费吗？"——这是 indie hacker 最容易踩的坑（用户嘴上说愿意，掏钱时全跑）。正确问法是 Mom Test 那一套："你过去一个月遇到这个问题几次？""上次遇到时怎么解决？""为这个问题花过多少钱？"用 AI 模拟用户面试一遍后，去真实用户那聊 5 个。

🎯 建产品前必须先定的一件事：你的 pricing model

同一个 idea，选不同定价模型 → 产品结构、目标用户、获客渠道、技术架构全不同。不能等到 W3 接 Stripe 时才想——那时候产品已经按错的模型建好了。这节课在 user interview 之后、build 之前，把 pricing 一次定下来。

5 大定价模型 + 适用场景：

• ① 一次性买断 (One-time) — 工具类 / 模板类 / 信息产品（Gumroad / Setapp 一次买）。决策门槛低、复购低。例：设计模板包、Notion 模板、AI prompt 包、ebook。
• ② 订阅 (Subscription) — SaaS 标配。月付 $9-99 / 年付 8 折。MRR 可预测但 churn 是命门。例：Notion / Linear / Cursor / Lovable。
• ③ Freemium — 免费拉用户 + 付费档转化（典型转化 1-5%）。用户基数大但服务器成本高。例：Notion / Figma / Loom。
• ④ B2B / Enterprise — Per-seat / per-team / contract。客单价 $500-50k+/年。销售周期 1-6 月。例：Slack / Linear team / Vanta。
• ⑤ 服务+软件混合 (Productized Service) — 软件做骨架 + 人工服务做交付。AI 简历 + 人工 review / AI 营销 + 人工策略。高毛利 + 高客单价 + 难替代，OPC 一个人最适合的模型之一，律师 / 会计 / consultant 通常走这条。

3 维决策框架：① 客户类型（C 端 vs B 端）；② 使用频次（每天 vs 一次性）；③ 创始人时间投入度（纯 SaaS vs 服务+软件）。课上每个学员用 3 维表评估自己 idea，得出推荐 pricing model + 价格 anchor。

价格 anchor 设置：选定模型后，定价不是拍脑袋——竞品调研 (5+ 家) + 价值锚 (替代方案多少钱) + 早鸟折扣 + Annual vs Monthly 折扣。课上发"定价计算器 + 竞品对照表 + 5 行业 anchor 数据"。

跟 W3 L13 联动：定价模型决定 Stripe / Lemonsqueezy 的接入方式（一次性 = Checkout / 订阅 = Subscriptions / B2B = Custom invoicing / 混合 = 多产品组合）。

🎯 W2 第一节：选对工具，一周 ship 产品

4 个工具不是同一个东西：Cursor = IDE（写代码）、Claude Code = agentic CLI（自主写整个项目）、Lovable = 无代码 SaaS 生成器、v0 = UI 组件生成器。课上 demo 同一个 idea 用 4 个工具各做一遍，对比时间、质量、限制，让你知道哪个适合你的能力和 idea 类型。律师 / 会计 / 小公司老板路径不用 Cursor / Claude Code，看 L11a 用 Notion + AI 把咨询 productize / L11b-d 用 OpenClaw / n8n 接管现有业务环节。

🎯 不是教你写完美 PRD，是教你写"AI 能直接 ship 出来"的 PRD

传统 PRD 写给工程师看，AI 时代 PRD 写给 Claude / Cursor 看。结构、详细度、约束都不一样：要明确技术栈、要给 example、要标 must-have vs nice-to-have、要预留 AI 修改余地。课上拆 3 个真实 PRD 模板（SaaS / 工具 / API 服务），学员当场写自己的。

🎯 W2 末核心动作：一份 source of truth → AI 一次喂出全套对外 asset

OPC 学员最大的时间黑洞是反复写产品文案——网站、pitch deck、brochure、公众号、小红书、Email pitch、媒体稿，每一份都从头写。这节课教你做对的方式：先写 1 份 markdown source of truth（产品定位 / USP / pricing / target audience / FAQ / 5 个 use case / 对比同类产品），再用 AI 一次性喂出所有对外 asset。

实操产出（同一份 source 跑 6 个工具）：① Lovable / v0 → landing page；② Gamma / Beautiful.ai / Pitch.com → pitch deck（投 VC + 找客户两版）；③ Canva AI / Adobe Express → A4 brochure + 一页纸 PDF；④ Notion AI → 客户 onboarding 文档；⑤ 公众号长文 + 小红书爆款笔记标题；⑥ X / LinkedIn 个人简介 + bio。

核心约束：source 改一个字，所有 asset 重新生成。绝不在某一份 asset 里手改文案——改了就回去改 source。这是 AI 时代 OPC 的唯一可持续做法。

🎯 Agent OS 第一节：从 5 个方案里选定接下来 4 节课要装的那个

OPC 学员配置 AI 秘书有 5 个主流方案，定位重叠（都是个人 AI assistant），各有偏向。这节课不教装机——先选好走哪条路，后面 4 节课都按你选的方案配。

5 方案介绍：

• ① Claude Cowork（推荐 default）—Anthropic 2026 GA 桌面 App，Claude Desktop 第三个 tab。给目标 → 它在桌面跑：开 Excel / 读本地文件 / 调 Connectors / 按 /schedule 自动跑 / 手机 Dispatch 远程派活。不用终端、不用 npm、全是说人话 — 1 小时上手。强项：GUI + 非技术友好；弱项：数据走 Anthropic 云。参考 JR 自家 claude-cowork-workshop。
• ② OpenClaw—NousResearch 开源 CLI agent（前身 Moltbot / ClawdBot），类 Claude Code 的 CLI 形态，MEMORY.md + USER.md 本地 markdown。强项：本地优先 + 开源可改 + 支持非 Claude 的 LLM；弱项：要会一点终端。JR 4 周 OpenClaw Bootcamp 专门教这个。
• ③ Hermes Agent—NousResearch 另一款开源跨平台 agent。~/.hermes/ FTS5 memory + Slack/Telegram/Discord/WhatsApp/Signal/CLI gateway。强项：手机 IM 直接对话 + 跨设备同步；弱项：编码任务弱。
• ④ Lindy.ai—第三方 SaaS workflow agent，UI 漂亮、集成 100+ 工具。$50-300/月 + 数据上他们云。
• ⑤ 自建—Crew AI / LangGraph + 自己 memory store。要写 200-500 行 Python，OPC 阶段不推。

决策树（直接选）：

• 选 ① Cowork：1 小时上手 + GUI + 已订 Claude Pro + 桌面重度（PPT/Excel/浏览器）+ 不在意数据上云 + 想手机派活
• 选 ② OpenClaw：律师/会计/医疗/合规岗（数据不能上云）+ 想用非 Claude 的 LLM + 已会终端
• 选 ③ Hermes：团队已用 WhatsApp/飞书/Slack + 跨设备 IM 派任务
• 选 ④ Lindy：完全零代码 + 不想 self-host + $50-300/月预算 OK
• 选 ⑤ 自建：写代码的洁癖型（OPC 阶段不推荐）

🎯 推荐：大多数 OPC 学员选 ① Claude Cowork。隐私敏感行业（律师/会计/医疗）走 ② OpenClaw。其实大多数实战场景是 Cowork + OpenClaw 配合用 — Cowork 干桌面 GUI 活、OpenClaw 干合规敏感 + IM 协作活。L11f 进阶课讲什么时候补第二个。

🎯 把 L11b 选的 AI 秘书装好 + 跟它建立第一次有上下文的对话

Lab 分 4 站点（自建路径学员自学），按 L11b 选的方案进对应站点，TA 1:8 陪跑。已上过 Claude Cowork Workshop 或 OpenClaw Bootcamp 的学员可以兼任 peer mentor。

站点 ① Claude Cowork（推荐 default）：装 Claude Desktop App + 登录 Claude Pro → 启用 Cowork tab → 配 4 个 Connectors（Gmail/Calendar/Drive/Notion）→ 配人设到系统提示 → 让 Cowork 用你语调写小红书笔记 + 装第一个 Plugin → 验收：自动出 5 页 PPT 产品 demo。

站点 ② OpenClaw：装 OpenClaw CLI + bun + LLM API key → 配 USER.md + MEMORY.md → 验收：用你语调写小红书笔记，盲测 70% 像本人。

站点 ③ Hermes Agent：装 Hermes（pip/docker）→ 配人设到 ~/.hermes/ → 启 daemon + Telegram gateway → 验收：手机 Telegram 问 agent，跨设备 memory 一致。

站点 ④ Lindy.ai：注册 + 选 starter 模板 → 配人设 → 接 Gmail/Calendar 第一个集成 → 验收：处理一封测试邮件 → 草拟回复。

关键约束：每个学员只装一个主线，别装多个浪费 W2 时间。L11f 进阶课讲『以后想补第二个 agent 怎么办』。

🎯 让你的 agent 真正"知道你的公司在发生什么"

L11b 装好 OpenClaw、L11c 接好 Hermes 记忆层。这节课把公司核心数据源全部接进来 — agent 才有上下文回答 OPC 的真实问题（不接数据 = agent 只能聊天，没法干活）。

5 个数据源 + 接入方式（120min 全演示）：

1. Gmail / Outlook 邮件（30min） — OpenClaw skill：OAuth → 索引最近 90 天邮件 → Hermes FTS5 入库。本地索引优先，邮件正文不上云
2. Google Calendar / Outlook Calendar（15min） — Calendar API 读未来 30 天事件 + 历史 1 年画像
3. Google Drive / OneDrive 文档（25min） — 选择性接：Working / Customer / 财务文件夹，敏感文件夹排除
4. Notion / Confluence（20min） — Notion API integration token 全 workspace 索引
5. Slack / Discord / Telegram 群消息（20min） — Hermes gateway 直接接，channel 白名单管理
6. 整合验证（10min）：现场问"客户 X 最近一次邮件提到什么 + standup 决定了什么"，agent 跨数据源回答

隐私 4 档：① 本地 only（Gmail / WhatsApp 必须）② 自建云（Supabase pgvector）③ zero-retention 端点（Anthropic / OpenAI）④ 完全云端（仅公开内容）。课上发数据源 × 隐私级别决策表。

🎯 W2 Agent OS 总收官 — 让 agent 真正接管 OPC 的日常工作

前面 L11b/c/d 把 OpenClaw + Hermes + 数据源都装好了。这节课现场把 agent 配成"真的秘书" —— 不是聊天玩具，是每天 8 点 push 总结、自动跟进客户、出月报的执行机器。

7 个秘书任务（现场至少跑通 4 个，剩下作为 W2 末 deliverable）：

1. ① 收件箱总结 — 每天 8:00 push 到 Telegram，重要/待回/噪音三档 + 重要邮件回复 draft（OpenClaw skill + cron + Hermes Telegram gateway）
2. ② 会议笔记自动整理 — Otter.ai / Granola 录音 → Hermes 入库 → AI 抽决策清单 + action items + owner
3. ③ 日程协调 + 客户预约 — Cal.com / Calendly 接 OpenClaw skill，agent 看日历给客户回时段
4. ④ 客户跟进队列 — 每周一 7:00 push：最近 7 天没回的客户 + 上次对话上下文 + AI 跟进文案 draft
5. ⑤ 合同审查 — 联动 W3 L16 AI 律师角色 — agent 看到合同 PDF 自动 review 风险点 + 红线清单
6. ⑥ 财务月报 — 每月 1 日 8:00 push — Stripe API + Xero API → MRR / churn / GST 准备金 / 现金流月报
7. ⑦ 周报生成 — 每周日 18:00 — agent 看本周 git commit + 邮件 + 日历 + Hermes memory，自动出周报

课上 demo 顺序：先 ① 收件箱总结（最容易出效果），再 ⑥ 财务月报（OPC 学员最爽）。验收：W2 末每个学员至少跑通 4 个秘书任务（一周的 push 输出截图）。

🎯 L11b 选了主线 agent 跑通后 — 下一步怎么演化

L11b-e 让你装好了一个主线 AI 秘书。这节自学课讲 4 种进阶场景：

① 切换主线 agent（用一段时间想换） — 用了 Cowork 半年觉得隐私顶不住 → 切 OpenClaw；用了 OpenClaw 觉得 CLI 累 → 切 Cowork。每对组合的迁移路径：导出 system prompt + memory + skill 列表 → 在新 agent 重新喂入。Cowork ↔ OpenClaw 的 USER.md / system prompt 格式 80% 兼容。

② 双 agent 配合（80% 学员最终走这条） — 实战中大多数 OPC 学员最后是 Cowork + OpenClaw 配合用：Cowork 干桌面 GUI 活（PPT / Excel / deck / Connectors），OpenClaw 干合规敏感 + IM 协作 + daemon 任务。两套都装、各管一边，memory 不互通但任务清单分明。课上发『双 agent 分工 SOP』。

③ 自建路径 — Crew AI / LangGraph + Pinecone/Weaviate/Supabase pgvector。给会写代码 + 隐私洁癖的学员，要写 200-500 行 Python。课程发完整 boilerplate，Cursor 一晚跑通。

④ 团队 Brain（Hermes 共享 daemon） — 当 OPC 长大到 2-5 人小团队时，Hermes 跑在公司 VPS 上做 shared memory（参考 JR 内部 docs/HERMES_TEAM_BRAIN_PRD.md）。OPC 一个人阶段先不动。

切换决策表：① 数据隐私升级 → 切 Cowork → OpenClaw；② 想要手机 IM 派活 → 补 Hermes；③ 团队化 → Hermes shared daemon；④ 想完全控制成本和模型 → 自建。配 5 个真实学员演化案例。

🎯 把 agent 从"交互工具"变成"后台 worker" — 设定一次，每天自动跑

L11e 现场配过 7 个秘书任务，那是『示范』；这节课是工作坊形式：现场每个学员配 5 个真实 schedule，跑完离场，每个都在你日历上明天起每天自动触发。

📐 Agent Schedule 跨平台对照（30min 概念 + 配置）

• Claude Cowork /schedule：内置 5 种 cadence（hourly / daily / weekly / monthly / custom），UI 配置最简单。限制：必须 Mac awake + Claude Desktop App 开着
• Claude Code cron skill：自定义 skill + 系统 cron / launchd，要写 wrapper script，灵活但要会 shell
• Codex CLI 定时任务：通过系统 cron 或 OpenAI Scheduled Tasks，跟 Claude Code 思路类似
• OpenClaw cron：自由配 cron 表达式，可后台 daemon 常驻不依赖 Mac awake
• n8n / Zapier scheduled trigger：可视化工作流编排，免装机直接 SaaS 跑
• 系统 cron / launchd / GitHub Actions cron：最底层兜底，跑任意脚本（包括调任意 agent CLI）

选型决策：① Cowork 学员用 /schedule 直接配；② OpenClaw 学员用 cron + daemon；③ 想完全脱离本机依赖 → n8n self-host on VPS / GitHub Actions cron + 调 Claude API 直跑。

🛠 现场工作坊：5 个案例一起配（90min · 每个 18min · TA 1:8 陪跑）

1. 案例 ① 每天 7:00 拉竞品价格 + push 邮件（SaaS / 电商 OPC）— scrape 竞品 pricing → AI 总结变化 → 邮件『今天 X 涨了 $5、Y 推了新 plan』
2. 案例 ② 每周一 9:00 GSC + AI SEO 周报（all OPC）— GSC API 拉上周数据 → AI 找异常 → 200 字 weekly report
3. 案例 ③ 每月 1 号 8:00 财务月报（all OPC）— Stripe API + Xero API → MRR / churn / GST 准备金 / 现金流月报 → push Telegram + 存 Drive
4. 案例 ④ 每周日 18:00 周报自动生成（all OPC）— git log + 邮件 + 日历 + agent memory → AI 综合周报 → Drive + Telegram push
5. 案例 ⑤ 每天 22:00 git commit 总结 + daily review email（写代码的 OPC）— 今天 git log + 关闭的 issue → AI 总结 → 早上邮件给自己『昨日 X/Y/Z，今天该 …』

🎓 工作坊收尾（10min）

每个学员展示自己 5 个 schedule 的 Cron 表达式 + 第一次跑的输出截图。验收：W2 末 deliverable — 至少 3 个 schedule 已设置好且跑过一次成功。

失败模式 + 排错：① Mac 睡眠 → schedule 没跑（caffeinate / Power Nap 兜底）；② API rate limit → 加 retry + 错峰；③ 输出爆 token → 截断 / 摘要前置；④ 没人看 push → 改成卡片 dashboard / 摘要置顶；⑤ AI 答错 → 加 sanity check + alert

🎯 W2 末必须有一个公网可访问的 URL

不是 localhost 截图。买个 .com 域名（namecheap $10/年）+ 选 Vercel / Cloudflare Pages / Railway 之一部署。课程发部署模板（Next.js / Remix / Astro 三选一），学员选一个跟着做。

🎯 W3 第一节：把"产品"变成"能收钱的东西"

Stripe 在澳洲的限制：开账号需要 ABN（W0 已预备）、需要银行账号验证、首次提现要 7 天。Lemonsqueezy 是 Merchant of Record 模式（替你处理 GST / VAT），对 W3 暂未注册公司的学员是 fallback。课上演示两套接入流程，含 webhook、退款、订阅、One-time payment。已经有公司在用 Stripe 的学员（小老板）跳到『extend 现有 account 到新业务』模块。

🎯 不是教你成为 DevOps，是教 OPC 必须的最小运维栈

域名 + Cloudflare DNS、SSL（Let's Encrypt 自动）、Sentry 错误监控（free tier 够用）、Plausible / Posthog 流量分析。这套配齐月成本 $0-15，是 OPC 标配。

⭐ W3 末的核心 deliverable：拿到第一笔真金白银 ⭐

$1 也算（很多 indie hacker 第一笔就是朋友 PayPal 转的 $5）。这个挑战的目的不是钱，是验证"你做的东西有人愿意为它付一次费用"。这一步是 OPC 路上最难的——从 0 到 1 比从 1 到 100 难得多。已有客户的学员（律师 / 会计 / 小老板）：现有客户为 upgrade 后的新服务付钱也算。

验收：Stripe / Lemonsqueezy / PayPal 后台截图，含交易时间、金额、买家。不接受朋友亲属"友情付费"——必须是不认识你的人，或现有客户为新服务付的钱。

🎯 OPC 不雇律师怎么搞定法律文件 — AI 双层流程

第一笔付费收完之前必须挂的 5 份法律文件：Privacy Policy（澳洲 APP 隐私准则 + GDPR 双合规）、Terms of Service、Refund Policy、Cookie Policy、Disclaimer。雇澳洲律师起草这套 = $3-8k；用 AI 生成 + AI 律师审核 = $0 + 2 小时。

第一层：AI 生成（30min）：Termly / iubenda 模板 + Claude / GPT 个性化填充（产品类型、收款方式、数据处理位置、用户地区）。课上发"澳洲科技产品 5 文件 prompt 包"，学员现场跑出 5 份文件初稿。

第二层：AI 律师审核（45min）：把生成的文件喂回 Claude / GPT，用专门的"澳洲科技律师"角色 prompt review — 检查 ACL（澳洲消费者法）条款、ATO（澳洲税务局）表述、GDPR 跨境数据传输条款、consumer protection 漏洞、SaaS 退款政策合规性。AI 律师会列出"高风险 / 中风险 / 低风险"三档清单，学员逐条修。

什么时候必须找真人律师（30min）：① 投资协议 / SAFE notes / 股权分配；② 首位员工劳动合同（澳洲 Fair Work 极复杂）；③ 重大客户合同（B2B 单笔 $20k+）；④ 跨境出海（美国 Delaware C-corp / 中国数据出境）；⑤ 被人 sue 或威胁 sue。课上发"澳洲华人科技律师推荐名单"（3 位 fixed-fee 律师，跟 Bootcamp 学员合作）。

毕业 deliverable：5 份文件挂在你的产品 footer，AI 律师审核报告作为附件。