生财原帖正文

大家好，我是武同学，今年 4 月通过@竹子加入了生财，这里要特别感谢竹子老师。

(文档太长，可以跳转这里https://guowang888.feishu.cn/wiki/VyyXw5bHjiCfpUkaDExcaCnBnoe)

在互联网大厂工作 10 年后，我在 7 月 5 日拿到了 N+1。

失业后的 40 多天，我不断折腾 AI 内容。发内容、建群的过程中，我反复遇到同一类问题：很多人看了教程还是不会用，卡在安装、模型选择、文件上传和报错这些最基础的地方。

后来陆续有人问我：“北京有没有线下课？能不能带着实操一次？”我决定先用 49 元试一场，看看有没有人真的愿意付费、带着电脑到现场。

8 月 9 日、15 日和 16 日，我在北京连续办了 3 场 WorkBuddy 实践课，每场 20 人左右，一共 61 人付费，收款 5039 元。

扣除已经确认的 450 元场地费后，还剩 4589 元。但这不是净利润，因为水、饮料、物料、交通和时间成本还没有完整统计。我把这点先写清楚，避免用营业额冒充利润。

5039 元确实不多，算上备课和现场投入，谈不上多赚钱。但这是我第一次靠线下教 AI 收到一笔真实的钱，心里还是挺开心的。

更重要的是，我原来拿不准的几件事有了答案。AI 基础实操有人愿意付费；价格从 49 元涨到 99 元，人数没有掉；大家买的也不是网上搜不到的知识，而是现场有人带着做，卡住了马上有人帮。

三场课样本不多，但从招生、找场地、备课到现场交付，我都亲手走了一遍。

下面按当时做事的顺序，讲清楚我是怎么招生、找场地、备课和交付的。

一、不要先做完课程再招生，先用 49 元验证付费需求

我一开始也差点先闷头做课件。PPT、逐字稿、海报、社群，越想越多，真要全部做完，可能几周就过去了。可最要命的问题还没回答，到底有没有人愿意付钱？

所以我先没做大课，先试着卖一场。

我先把目标缩得很小，只教那些听说过 WorkBuddy、但一直没有真正用起来的人。课就一个下午，目标也只有三个。

第一，认识界面、模型和基本设置，不再停留在「下载了但不会用」。

第二，跑通 Word、Excel、PPT、PDF、浏览器搜索、飞书文档等真实工作场景，知道 Skill、专家和 MCP 分别解决什么问题。

第三，做出一个自己的个人工作台。这个作品不是课堂演示，而是学员课后还能继续使用的最小产品。

有了这个大纲，我就开始招第一场，定价 49 元。

为什么不是免费？

我没打算做免费场。免费当然更容易招人，但报名不等于会来，来了也不一定愿意动手。49 元不高，至少能筛出真的愿意背着电脑、花一个下午来学的人。

有没有人愿意付钱？他愿意为什么结果付钱？我能不能把这个结果交付出来？

第一场来了 20 人以后，我把后两场价格提到 99 元，人数分别是 21 人和 20 人，没有因为价格翻倍而明显下降。

三场下来，我有个很粗浅的感觉。49 元还是 99 元，可能不是大家最在意的，信不信任你、能不能看懂课后会得到什么、时间地点方不方便，反而更影响报名。不过样本只有三场，这个判断肯定还得继续验证。

所以如果你也在琢磨一门新课，我建议先别追求大而全，先把下面四件事想清楚。

我现在回头看，这四个问题比先做 100 页 PPT 管用得多。

二、这 61 个学员，主要从小红书和社群来

我的招生渠道并不复杂，主要是小红书和自己的免费社群。

1. 小红书负责找到新用户

我在小红书发课程招募笔记，单篇一般有 500 到 1000 左右曝光。这个数据很普通，但线下课本来也不需要十万播放。只要被北京同城、刚好想学的人看到，几百曝光也可能带来报名。

我后来发现，招募笔记不用写得多花哨，用户扫一眼能看懂就够了。

在哪上、什么时候上、适合谁、要带什么、最后能做出什么，这五件事最好别让人猜。

我一开始容易把课程写成一串功能，Word、Excel、PPT、Skill、MCP、工作台，看起来很丰富，但对小白来说反而有压力。后面我发现，用户更在意的是「有人带着我做」「我能不能真的入门」「最后能不能带走一个作品」。

后来我干脆把文案里的功能名词删掉一部分，直接讲课后能做出什么。

与其写「带你掌握 WorkBuddy 的 10 个功能」，不如写「一个下午，从不会安装和找工具，到做出第一个 AI 工作台」。对小白来说，后一句更容易听懂。

价格我没有摆在笔记最前面，会先聊聊对方的基础和需求，再判断这节课合不合适。涉及站外沟通和成交，我都按平台当时的规则来，能走站内售卖就优先走站内。

2. 免费社群里，大家已经看过我做事

我之前建了一个 300 多人的免费 AI 交流群，平时会分享自己踩过的坑、整理的资料，也会回答群友的问题。

真正招生时，我在群里发通知，沟通明显比陌生咨询顺。原因也不复杂，大家平时看过我分享，也见过我帮人解决问题，我不用从头证明自己。

这让我意识到，第一次卖课不一定非要先有一万粉。先有一小群知道你是谁、见过你认真做事的人，已经很有用了。

我最早的 61 个学员，说到底就来自这两处。小红书让我认识新朋友，群里平时积累的信任，让一部分人愿意真的付费来学。

三、我没有一上来推销，而是先问清楚四个问题

小红书有人咨询后，我不会马上甩课程海报和付款码，而是先聊他的真实情况。

我通常会问四个问题。

你现在从事什么工作？
之前用过哪些 AI 产品？
目前最卡的一个问题是什么？
如果花一个下午来上课，你最想做出什么？

我问这些，不是故意把成交搞复杂，主要是怕招错人。

如果对方已经能熟练安装 Skill、调用 MCP、自己搭工作流，我会直接告诉他这节小白课可能不适合。硬卖出去，到了现场双方都难受。

如果对方确实是新手，这几个问题也能帮他把需求说具体。他想买的通常不是「学习 WorkBuddy」，而是「以后做汇报不用从空白开始」「能把销售表自动分析出来」「终于知道去哪里找 Skill」或者「做一个每天能用的工作台」。

聊得多了，我把常用的几句话顺手整理了下来。

我先了解一下你的情况，避免课程和你的基础不匹配。你现在主要做什么工作？之前用过哪些 AI 产品？最想解决哪个具体任务？这次课结束后，你最希望带走一个什么成果？

这节课面向基础用户，会带着大家完成文档、表格、PPT 等真实任务，最后做一个自己的工作台。如果你希望现场有人帮你排错、把整个流程跑通，会比较适合。如果你已经是进阶用户，我也会直接告诉你这节课可能偏基础。

我自己觉得，这段话术最大的作用不是多成交几个人，而是少招几个不合适的人。线下课一旦基础差得太远，到了现场很难补救。

四、场地不是越专业越好，关键是把固定成本压到最低

北京的商业会议室不便宜。我问过一些茶馆，10 个人一个下午就要 600 到 1000 元。如果第一场只有十几个人，场地很容易吃掉全部收入。

我三次课用了三个不同场地。

第一场是家附近的小酒馆。酒馆晚上营业，下午处于闲置时段，场地费 150 元。

第二场是中关村一家孵化器的会议室，由朋友公司提供，现金成本为 0，但有人情成本。

第三场是五道口一个 AI 社区的会议室，通过朋友拿到 300 元内部价。

三场一共 61 人，场地现金成本 450 元，平均到每名学员约 7.4 元。仅从现金成本看，场地占收入约 8.9%。

这个场地成本我能接受，至少不会一开课就先被房租吃掉。

因为是实操课，我现在看场地先看无线网、投影、桌子和插座，再看交通方不方便、能不能提前半小时进场。纯椅子的场地基本不能用，网络和插座一出问题，后面的课程节奏很容易全乱。

目前我找过的便宜场地，差不多就是三类。

一类是晚上营业、白天空着的酒馆或咖啡店；

一类是朋友公司的会议室或孵化器；

还有一类是 AI 社区、联合办公和同城组局资源。

当然，免费场地也不是真免费。朋友的人情要记着，临时变更和设备不稳定也都是风险。下一次再开课，我会提前拿着清单把网络、投影和电源都测一遍。

五、课程怎么排，我吃了「讲太多」的亏

第一次做课时，我很容易犯一个「太实在」的错误，觉得既然学员花钱来了，就应该尽可能多讲。

于是我把 Word、Excel、PPT、PDF、浏览器搜索、飞书文档、腾讯文档、写作 Skill、Skill Creator、Find Skills、手机远程控制、AI 日记、情报系统、个人工作台，全塞进了一个下午。

内容很多，但学员基础差异也很大。有人已经在用 AI，有人刚打开界面就懵了。讲得越满，后半程越容易出现一部分人跟不上、另一部分人等得着急。

三场讲完，我才慢慢想明白，小白课不能按我会什么来排，得按学员怎么一步步获得成就感来排。

如果再让我重排一次，我会保留三个结果。

第一层是消除恐惧。先完成安装、模型切换、工作文件夹等基础设置，让他知道每一步该点哪里。

第二层是完成真实任务。不是讲抽象概念，而是让他现场处理一个 Word、一张 Excel、一个 PPT 或一份 PDF。学员第一次看到自己的工作真的被加速，才会产生价值感。

第三层是带走一个作品。我选择的是个人工作台。它是一个很小的 MVP，每个人可以根据自己的工作和兴趣做不同版本，课后也能继续使用。

学员反馈里，有两句话让我印象很深。

一位学员说，有人带着学，一下子就把 WorkBuddy 了解透彻多了，比自学高效很多。

另一位学员说，除了做出了第一个工作台，最大的收获是感觉自己入门了，找到了使用手册，知道以后怎么把各项工具用起来，之前简直是在瞎用。

看到这两条反馈时，我其实挺高兴。学员记住的不是我讲了多少功能，而是「终于入门了」「真的做出了东西」。这比一句「老师讲得很好」更让我踏实。

六、三场课不是重复讲三次，而是每讲一次就改一次

三场课的大框架相同，但我一直在调整内容。

第三场的工作台环节，我又拆成了三步。

先讲清楚工作台是什么；再让大家用现成模板 5 分钟体验一次；最后让每个人用自然语言，从 0 做出自己的第一个 vibe coding 作品。

这一步看起来只是换了顺序，现场效果却会差很多。

一上来让小白从 0 做，他会觉得难；只给模板，他又会觉得那不是自己的。先体验成功，再拆解结构，最后独立做一次，成就感和理解都会更强。

下一场我反而准备少讲一点。功能少几个没关系，练习时间和现场反馈得多一点。学员最后能不能把核心任务做出来，比我的课件塞了多少知识点更重要。

七、真正到了现场，最费劲的是帮大家排错

课程文档准备得再完整，到了现场仍然会出现各种问题。

有人没有提前安装；有人网络慢；有人电脑权限不同；有人看不懂英文报错；有人前一步没完成，下一步就完全跟不上。

这些问题在线上看教程时，很可能直接让用户放弃。但在线下，有老师和同学在旁边，他只需要举手，就能继续往下走。

看到第二张反馈时，我还有点不好意思。20 人的实操课只靠我一个人，确实顾不过来，很多时候是旁边同学互相帮忙。下一版我会考虑每 5 到 8 人安排一名助教或小组长，我负责往前讲，助教专门处理卡住的人。

另外，很多现场问题其实可以提前挡住。下一次我准备把课前、课中、课后都补一补。

课前发安装清单和 10 分钟预习视频，收集学员职业、AI 基础和最想解决的任务，尽量把环境问题挡在正式课程外。

课中只保留能产生结果的内容。每讲一个模块，就留出明确的操作时间，并设置「完成标志」，例如成功生成一份 PPT、完成一次表格分析、跑通一个 Skill、打开自己的工作台。

课后我会继续提供课程手册、提示词和任务清单，也在群里收作品和问题。我不想收完一句「老师讲得很好」就结束，过 3 天、7 天再问一次有没有继续用，可能才更接近真实效果。

这一点我前面三场做得不够，收回来的大多是当天反馈，后面要补上。

八、做完三场后，我对 AI 培训有了一个新判断

做完三场，我感受最深的一件事是，我们这些天天泡在互联网和 AI 圈里的人，很容易高估普通人的数字基础。

我们觉得不值得讲的安装、界面、文件夹、模型选择、提示词和 Skill，对很多人来说恰恰是最需要有人带着完成的部分。

网上教程一点都不缺，真正缺的是有人陪着把第一遍做完。

很多人不是找不到教程，而是教程看了不少，真动手时还是会卡住。线下有人在旁边盯着，报错了马上处理，最后真的做出一个东西，这就是它和自己刷视频最大的差别。

至于长期怎么做，我不准备一直围着某个工具讲。WorkBuddy 会更新，也可能被别的产品替代，但老师、大学生、做数据分析的人遇到的具体问题不会突然消失。所以后面做课，我想先问清楚三件事，教谁、他平时卡在哪、下课时手里应该多出什么。

比如做教师 AI 备课，就直接围绕教案、课件、题库和作业反馈来上课；大学生 AI 求职，就做岗位分析、简历、面试和作品集；AI 数据分析，就让学员拿一份真实业务表，最后做出一份能用于汇报的分析。这样比一上来介绍 20 个产品更实在。

对我来说，WorkBuddy 只是这次上课用的工具，最后还是得回到用户到底要解决什么问题。

九、如果再从 0 开一场，我会按这张清单执行

开课前

只选一类用户和一个课后结果。
先写一页课程大纲，不先做完整 PPT。
用真实付费验证，不用免费人数安慰自己。
招 10 到 20 人的小班，确认场地后再扩大。
收集职业、基础、电脑系统和任务需求。
提前发安装包、预习视频和环境检查表。
测试网络、投影、插座和备用热点。

招生时

海报写清城市、时间、适合人群、所需设备和课后成果。
公域内容讲结果，不堆功能名词。
先问需求，再判断课程是否匹配。
统计每个渠道的曝光、咨询、有效沟通和付费。
所有稀缺名额和截止时间都必须是真实的。

交付时

每 20 到 30 分钟安排一次操作任务。
每个任务都有一个清晰的完成标志。
先模板体验，再拆解，最后独立完成。
每 5 到 8 人配一名助教或小组长。
准备常见报错清单和备用演示文件。
宁可少讲 3 个功能，也要保证核心作品完成。

课后

当天收即时反馈和现场作品。
3 天后追踪是否继续使用。
7 天后收集新作品、卡点和下一步需求。
把高频问题更新回课程手册。
记录退款、未完成率、满意度和转介绍。
再决定是涨价、分层，还是做行业垂直课。

十、三场课之后，我接下来准备怎么迭代

下一步，我准备先把现在这门大课拆开。小白课只解决安装、基础任务和第一次成功；Skill、MCP、自动化和完整项目，放到进阶课再讲。

然后试试行业课。我会先从自己能接触到真实用户的方向下手，比如教师备课、大学生求职和 AI 数据分析，不再坐在电脑前凭空猜市场。

低价体验课后面能不能接进阶小班、项目陪跑或企业培训，我还在摸索。先把课讲明白、把人教会，再考虑涨价，这个顺序我不想弄反。

复盘的标准也得换。以后我不只看现场气氛好不好，更想看有多少人装好了、做完了、课后还在用，以及有没有人愿意介绍朋友来。

回头看这 40 多天，5039 元当然让我开心，但更重要的是，它把我从「想一想」推到了真的去做。

第一场之前，我其实也没底。不知道有没有人来，也担心现场二十个人同时卡住，自己根本救不过来。

三场上完，问题还是一堆，但下一步反而清楚了。内容要少一点，练习要多一点，课前准备和助教也得补上。

如果你也在琢磨 AI 线下课，我的建议就一个，别等全部准备好。

先找 10 个左右的真实用户，定一个足够具体的课后结果，真收一次钱，真上一场课。站到现场以后，很多坐在电脑前想不明白的问题，会自己冒出来。

先把第一个学员教会，再考虑怎么把规模做大。

我下一场应该还会继续做。等有了新的数据和踩坑，再回来更新这篇复盘。