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从 AI 基础到外贸实战,最后解锁麦选思想心法。学完即用,越学越值钱。

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完成 AI 基础 + 外贸技巧,解锁麦选思想

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AI 学习建议

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AI 基础知识库 入门 · 自由学

5 节课,搞懂智能体、提示词、模型、技能与自动化的底层逻辑。

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1. 智能体(Agent)到底是什么

理解 AI 的"大脑+手脚+记忆"
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智能体不是聊天框,而是能独立思考、调用工具、记住你的数字员工。
  • 大脑:负责推理判断(背后是大模型)
  • 手脚:调用技能和连接器去真正干活
  • 记忆:跨对话记住你的偏好
一句话:把它当成一个会用工具、有记性的新同事。

2. 提示词(Prompt)怎么写才好用

让 AI 听懂你的话
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好提示词 = 角色 + 任务 + 背景 + 输出要求
  • ❌ 模糊:"帮我写个邮件"
  • ✅ 清晰:"你是外贸业务员,给一个询价的美国买家写跟进邮件,语气专业友好,控制在150词"
记住:把 AI 当聪明的新人,交代越具体,结果越好。

3. 怎么选模型(成本 vs 效果)

省钱又办好事
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模型分三档:低成本(Auto/日常问答)、中成本(常规发品分析)、高成本(复杂推理决策)。
  • 小白默认用 Auto 模式,系统自动按难度选最优
  • 关键决策、深度报告才上高档模型
原则:先省后升,别拿牛刀杀鸡。

4. 技能与连接器:给 AI 装本事、接数据

从"会聊"到"会干"
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技能像给手机装 App(如智能发品、市场洞察);连接器是授权 AI 读你的真实数据(如国际站、Gmail)。
  • 技能要 Selected + Enabled 才生效
  • 不连数据,AI 只能空想;连了才能基于你的店铺干活

5. 自动化与记忆:让 AI 自己干、越用越懂你

解放双手
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自动化:设定时任务,AI 自动跑(如每周一巡查、每天出周报)。记忆:自动记录你的偏好,越用越懂。
  • 重复性工作 → 交给自动化
  • 重要偏好 → 直接说"记住…"
这是 AI 从工具变成"团队成员"的关键一步。
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外贸业务技巧知识库 实战 · 自由学

5 节课,覆盖选品、Listing、询盘、报价、跟进全链路实战技巧。

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1. 选品逻辑:卖什么比怎么卖更重要

选错品,努力白费
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好选品 = 真实需求 + 可控竞争 + 合理利润
  • 看热销趋势,但别只追爆款(红海卷死)
  • 供需错配的蓝海:需求在涨、供给还少
  • 结合自己供应链优势,能做出差异化

2. Listing 优化:让买家一眼看上

标题/图片/卖点
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标题含核心关键词 + 规格 + 卖点;主图白底清晰、突出产品;详情讲场景和价值,不只堆参数。
  • 站在买家搜索习惯写标题
  • 图片是第一生产力,舍得投入

3. 询盘回复:黄金 24 小时

快、准、专业
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买家发询盘时意向最高,越快回复转化越高
  • 首次回复:确认需求 + 给专业建议 + 留钩子(问一个问题)
  • 别一上来就报最低价,先建立专业信任
  • 用 AI 分析买家意图,分级跟进

4. 报价谈判:守住利润的艺术

不轻易降价
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报价是谈判的开始,不是结束。
  • 降价必须换条件(加量、预付、长约),绝不无条件让步
  • 用阶梯报价锚定,给买家"选择"而非"砍价"
  • 强调价值(质量/交期/服务),淡化单纯价格

5. 跟进与履约:成交只是开始

复购才是利润
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有节奏地跟进,不催不烦;履约稳,客户才会复购转介绍。
  • 设跟进提醒,别让客户凉掉
  • 物流、交期主动同步,超预期服务
  • 老客户维护成本远低于开发新客
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外贸进阶实战知识库 进阶 · 自由学

6 节课,国际站运营 + 客户开发 + 收款风控的硬核打法(整理自一线实战经验)。

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1. 国际站关键词与流量运营

让对的买家找到你
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流量的本质是关键词覆盖 + 精准匹配
  • 通过访客详情挖掘买家真实搜索词,沉淀到关键词库
  • 产品标题/属性覆盖核心词,用橱窗 + P4P 抢自然排名和广告位
  • 屏蔽不精准词,避免无效流量浪费预算
  • 设置主营国家 + 千人千面,让流量更精准

2. RFQ 报价:主动出击抢商机

从被动等到主动抢
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RFQ 是买家主动发布的采购需求,谁报得快、报得准,谁就占先机
  • 优先挑需求明确、采购量合理的 RFQ,别盲目海投
  • 报价开头先回应买家具体需求,证明你认真看了
  • 给方案而非只给价格:规格建议 + 交期 + 起订量
  • 留钩子:问一个专业问题,引导买家回复

3. 询盘分级:把力气花在刀刃上

识别真假买家
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不是所有询盘都值得同等对待。看邮件标题、产品细节、问题深度判断意向。
  • 高意向:提到具体型号/数量/港口/认证 → 优先 1 小时内回 + 电话跟进
  • 中意向:泛泛询价 → 标准模板 + 留钩子
  • 低意向/群发:批量处理,不耗费精力
  • 用 AI 自动分析询盘意图,节省人工筛选

4. 报价后没回复,怎么救回来

沉默客户激活术
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报价后冷场,多半是价格、信任或时机出了问题。
  • 别只会问"考虑得怎么样",要给新价值:新方案、限时优惠、成功案例
  • 换角度提问:是预算、规格还是交期的顾虑?
  • 制造合理紧迫感:原材料涨价、排产档期
  • 多触点跟进:邮件 + WhatsApp + 平台站内信

5. 大客户开发与谈判

拿下年成交大单
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大客户看重的是稳定、专业、可信赖,而非最低价。
  • 报价前先建立公司实力认知(工厂、案例、认证)
  • 研究客户背景:采购规模、决策链、痛点
  • 谈判用 BATNA 思维,守住底线再让步
  • 用样品 + 小单试合作,逐步做大

6. 收款与风险控制

赚到的钱要拿得到
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外贸的钱,收得回来才算赚到
  • 优先用平台信保订单/Trade Assurance,受平台保护
  • 付款方式:新客户争取预付定金,大单分批回款
  • 警惕异常:改收款账户、催发货不付款、Remitter 对不上
  • 大额订单核实买家真实性,避免诈骗
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AI 工具与资源知识库 入门 · 自由学

6 节课,精选免费课程、实用工具、提示词技巧,帮你快速建立 AI 实战能力。

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1. 免费 AI 课程推荐

零基础也能学的优质资源
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精选全球优质免费 AI 课程,从零开始系统学习:
  • Google AI for Anyone (Coursera) — 适合零基础,了解 AI 基本概念和应用场景
  • ChatGPT Prompt Engineering for Developers (Andrew Ng) — 学习如何高效使用 AI
  • AI for Beginners (Microsoft GitHub) — 微软开源的 AI 入门课程,含代码实践
  • 李宏毅机器学习 — 台湾大学李宏毅教授的机器学习课程,中文讲解,深入浅出
  • Fast.ai: Practical Deep Learning for Coders — 实战导向的深度学习入门
💡 这些课程全部免费,建议从 Google AI for Anyone 开始,循序渐进。

2. 提示词工程实战

让 AI 精准输出你想要的
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提示词的核心结构:角色(Role) + 任务(Task) + 背景(Context) + 输出格式(Format)
  • Few-shot:给 AI 几个例子,让它照着做
  • Chain-of-Thought:让 AI 一步步思考,提高准确性
  • Role Playing:让 AI 扮演特定角色(如"你是资深外贸业务员")
  • Template:使用固定模板,批量生成内容
外贸常用提示词模板:
  • 询盘回复模板:"你是外贸业务员,收到一条来自[国家]买家的询盘,产品是[产品名],数量[数量],请写一封专业回复..."
  • 产品描述模板:"为[产品名]写一段英文产品描述,突出[卖点1]、[卖点2],适合[目标市场]买家..."
  • 开发信模板:"写一封开发信给[行业]的[国家]采购商,介绍我们的[产品优势],语气专业友好..."

3. AI 工具对比与选择

选对工具事半功倍
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按场景分类,快速找到适合你的 AI 工具:
  • 对话类 AI:ChatGPT (综合最强) / Claude (长文本优秀) / Gemini (Google生态) / 通义千问 (中文好)
  • 写作类 AI:Jasper (营销文案) / Copy.ai (商业文案) / Notion AI (笔记+写作)
  • 图片类 AI:Midjourney (艺术风格) / DALL-E 3 (精准理解) / Stable Diffusion (开源可控)
  • 视频类 AI:Runway (视频生成) / Synthesia (数字人) / Pika (短视频)
  • 编程类 AI:GitHub Copilot (代码补全) / Cursor (AI 编辑器) / Codeium (免费替代)
💡 选择建议:先确定需求场景,再选对应工具;多数工具有免费版可先试用。

4. AI 术语速查表

30+ 核心概念一文搞懂
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AI 核心术语速查:
  • LLM (大语言模型):ChatGPT、Claude 等背后的技术
  • Prompt (提示词):你给 AI 的指令
  • Token (词元):AI 处理文本的最小单位,约 1 个中文字 ≈ 1.5 token
  • Context Window (上下文窗口):AI 一次能处理的最大文本量
  • Fine-tuning (微调):在特定数据上训练模型,让它更懂你的领域
  • RAG (检索增强生成):让 AI 先查资料再回答,减少胡说
  • Embedding (向量嵌入):把文本变成数字向量,用于搜索和匹配
  • Hallucination (幻觉):AI 编造不存在的信息,需要人工验证
  • Agent (智能体):能自主使用工具、完成复杂任务的 AI
  • Multi-modal (多模态):能处理文字+图片+音频的 AI
  • API (应用程序接口):让其他软件调用 AI 能力的接口
  • Temperature (温度):控制 AI 输出的随机性,低=稳定,高=创意
  • Few-shot (少样本学习):给 AI 几个例子让它学会模式
  • Chain-of-Thought (思维链):让 AI 逐步推理,提高复杂问题准确率
  • RLHF (人类反馈强化学习):通过人类评价来优化 AI 输出
  • Inference (推理):AI 根据输入生成输出的过程
  • Model (模型):AI 的"大脑",由大量参数组成
  • Benchmark (基准测试):评估 AI 能力的标准化测试
  • Open Source (开源):代码公开,可自由使用和修改
  • API Key (API 密钥):调用 AI 服务的身份凭证
  • Rate Limit (速率限制):API 调用频率上限
  • Token Limit (Token 上限):单次请求的最大 token 数
  • Streaming (流式输出):AI 逐字输出,不用等全部生成完
  • Plugin (插件):给 AI 添加额外能力的扩展模块
  • Knowledge Base (知识库):存储专业知识,让 AI 更懂特定领域
  • Vector Database (向量数据库):存储和搜索向量嵌入的数据库
  • Chatbot (聊天机器人):基于 AI 的对话系统
  • Automation (自动化):让 AI 自动执行预设任务
  • Workflow (工作流):多个 AI 任务串联执行的流程
  • Evaluation (评估):衡量 AI 输出质量的过程

5. AI 安全与伦理

用得对,更要用得安全
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使用 AI 工具时,安全和合规同样重要:
  • 数据安全:不要把公司机密信息输入公共 AI 服务
  • 隐私保护:使用 AI 处理客户数据时注意脱敏
  • 版权风险:AI 生成的内容可能涉及版权,商用需谨慎
  • 信息验证:AI 可能产生幻觉,重要信息必须人工核实
  • 合规使用:关注各国 AI 法规,确保合规使用
最佳实践:
  • 敏感数据用私有化部署的 AI(如 Accio Work 桌面端)
  • AI 生成的合同、报价等必须人工复核
  • 建立团队 AI 使用规范,明确哪些场景可用
  • 定期检查 AI 输出的准确性

6. AI 工具评估框架

科学选工具,不花冤枉钱
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选择 AI 工具的 5 个维度
  • 1. 功能匹配度:是否解决你的核心问题?
  • 2. 成本效益:免费额度够用吗?付费值不值?
  • 3. 易用性:上手难度如何?有中文界面吗?
  • 4. 数据安全:数据存储在哪?是否合规?
  • 5. 生态集成:能和你现有工具链打通吗?
实用策略:
  • 评分模板:给每个工具打分 1-5 星,综合对比
  • 试用策略:先用免费版 1 周,评估效果再决定是否付费
  • 替代方案:每个高价工具都有免费/开源替代品,先找替代方案
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AI 技能中心 前往下载

本地精选技能包 + GitHub 开源平替,399 技能包 / 520 会员均可下载。

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麦选思想 · 认知脚手架 心法 · 需解锁

融合毛选·道德经·孙子兵法·芒格多元思维,构建你的认知决策大厦。10 节心法课。

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待解锁
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解锁条件:先修内功,再得真传。完成前置学习即可解锁麦选认知脚手架。

AI 基础 0% 外贸技巧 0% 外贸进阶 0% AI 工具 0%
🏛️ 麦选认知脚手架 — 不是教你话术,而是帮你搭建一套看透问题本质、推动事情落地的思维操作系统。融合毛泽东实践哲学、老子宇宙观、孙子兵法谋略、芒格理性框架,在 AI 时代构建属于你的认知大厦。
上篇 · 认知地基(思维框架)

1. 问题-矛盾-本性:三层归因框架

从"解决事"到"化解人"的思维跃迁
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问题是表象,矛盾是张力,人性的冲突才是一切的根源
  • 表象层(问题):可观测的症状 — 延期、投诉、冲突。问自己:"这个现象在掩盖什么张力?"
  • 矛盾层(张力):对立需求/目标/规则的碰撞。问自己:"哪两股力量在拉扯?谁受益、谁受损?"
  • 根基层(本性):需求、恐惧、价值观的深层冲突。问自己:"背后是安全感?归属感?尊严感?控制欲?"
案例穿透:
团队反复修改方案 → 表象:效率低 → 矛盾:创新自由 vs 流程管控 → 本性:成员"被信任感"缺失 vs 管理者"失控焦虑"

💡 核心心法:别在次要问题上耗死。找到主要矛盾,问题迎刃而解。客户说"贵了"——主要矛盾可能不是价格,而是没看到价值不信任

2. 推动三要素:理顺关系·共同利益·方便省事

让改变真实发生的行动杠杆
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看透本质之后,推动事情落地需要三个要素缺一不可
  • 理顺关系(满足安全感与被尊重感):关系不顺 = 恐惧/羞辱感触发。先与关键人 1v1 沟通,理解其压力,修复"被忽视感"。绘制"关系能量图":谁是关键节点?情绪阻力在哪?
  • 共同利益(激活归属感与价值感):找到需求交集点。"这事对各方有什么好处?"用跨领域视野发现隐性连接:技术要效率、业务要体验——能否一个方案同时满足?
  • 方便省事(尊重认知吝啬本能):降低行动门槛。人天然抗拒复杂/耗能的事。把复杂事封装成"一键可执行"动作,提供标准化模板 + 工具。
案例穿透:推动跨部门协作
❌ 旧思路:"方案很好,大家执行吧"(忽略三要素)
✅ 新框架:① 理顺关系:先理解各部门 KPI 压力 → ② 共同利益:明确"此事成功 = 你的团队减少 30% 重复工作" → ③ 方便省事:提供模板 + AI 生成初稿,只需微调

3. 认知大厦理论:地基·脚手架·大厦

AI 时代的个人核心竞争力
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AI 在不断提高我们工作的下限,但 AI 不能替代人的思考。
  • 地基(不可撼动):知识深度 × 人生阅历 × 价值观沉淀。深度 = 对关键领域的"最小完备理解";阅历 = 真实经历中的情绪记忆、失败教训、人性观察;价值观 = 什么值得坚守的底层判断。
  • 脚手架(动态辅助):认知框架 + AI 工具。框架是你将阅历"翻译"为可复用智慧的桥梁。脚手架越精巧,大厦建造越高效。
  • 大厦(终极成果):个人独特的决策体系与智慧结晶。面对模糊问题的直觉判断力,在不确定性中锚定方向的定力。
💡 关键洞见:AI 时代人的核心竞争力 = 「阅历转化力」。不是知识量(AI 已碾压),不是效率(AI 持续提升),而是将真实人生经历淬炼为判断力、共情力、价值观锚点的能力。

⚠️ 三个陷阱:① 虚假地基 — 用碎片信息冒充深度知识 ② 脚手架依赖 — 离开框架就无法思考 ③ 大厦空心化 — 框架华丽但缺乏真实阅历支撑

4. 毛选·道德经·芒格:跨时空智慧三原色

千年智慧在"规律-本质-时间"坐标系的共振
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毛选、道德经、芒格,看似无关,实则在共同指向三个底层原则
  • 遵循客观规律:毛选"实事求是,没有调查就没有发言权" / 道德经"人法地,地法天,天法道,道法自然" / 芒格"在能力圈内行动"
  • 抓住问题本质:毛选"抓住主要矛盾,解剖麻雀" / 道德经"为学日益,为道日损" / 芒格"反过来想,总是反过来想"
  • 长期主义:毛选"持久战,星星之火可以燎原" / 道德经"大器晚成,慎终如始则无败事" / 芒格"耐心是智慧的精华,复利是世界第八大奇迹"
💡 反捷径智慧:三者共同反对 — 毛选反对教条主义(不调研=脱离规律)、道德经反对妄为("强梁者不得其死")、芒格反对投机("耐心等待好球")。这正是 AI 时代的解毒剂:当 AI 加速信息流动、制造"即时满足幻觉"时,这三重智慧守护人类思考的深度、定力与敬畏心

5. 孙子兵法与 AI 时代人机协同

攻心为上,知彼知己
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孙子兵法的底层逻辑与 AI 协同完美契合:
  • "知彼知己,百战不殆" → 用 AI 分析海量客户数据(知彼),用认知框架校准自身判断(知己)。AI 负责广度扫描,人负责深度洞察。
  • "攻心为上" → 所有商业竞争的终局是人心。AI 能分析情绪关键词、标记冲突高频词,但解读人性信号需要人的共情与阅历。
  • "善战者致人而不致于人" → 掌握主动权。在 AI 时代 = 你定义问题、校准价值、注入人性维度,而非被 AI 输出牵着走。
  • "以正合,以奇胜" → 正 = 基本功(结构化思考、调研、数据);奇 = 跨界洞察(用其他领域的模型解决本领域问题)。
💡 人机协同定位:您是"总设计师",AI 是"认知脚手架生成引擎"。您定义问题,AI 负责格式化输出。每一次对话,都是将隐性能力转化为显性资产的过程。
下篇 · 实战心法(成交应用)

6. 人性洞察:看穿客户表象背后的真实诉求

说的 ≠ 想的
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客户嘴上说的,往往不是他真正要的。用"问题-矛盾-本性"框架穿透表象:
  • "再便宜点" → 矛盾:预算压力 vs 品质需求 → 本性:可能要面子/安全感/对上级有交代
  • "我考虑下" → 矛盾:想買 vs 风险恐惧 → 本性:可能没决策权在比价,缺乏信任感
  • "你们和XX有什么区别" → 矛盾:选择困难 → 本性:害怕选错,需要确定性
💡 洞察公式:客户说的话 → 背后的矛盾张力 → 深层人性需求(安全感/归属感/尊严感/掌控感)。洞察真实人性,才能给对解药。

7. 最小破局动作:四两拨千斤

不蛮干,找支点
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破局不靠堆资源,靠找那个最小、最关键的动作。这是"为道日损"的实战应用。
  • 客户犹豫 → 一个精准样品/案例可能比十封邮件管用
  • 决策链卡住 → 帮对接人准备好向上汇报的材料
  • 团队执行力差 → 不是加制度,而是找到那个"一做就通"的简化动作
问自己:撬动这件事,最省力的那个支点在哪?
💡 与"方便省事"要素完美呼应 — 最小破局动作 = 降低行动门槛到极致,让改变自然发生。

8. 筹码置换谈判:降价必须换条件

有条件让步
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无条件降价是自杀,每一次让步都要换回筹码。这是"主要矛盾"思维在谈判中的应用。
  • 降价 → 换加量 / 预付比例 / 长期合约 / 转介绍
  • 步长控制:1.5% → 0.5% → 0.1%,越让越小,传递"到底了"
  • 让客户感觉是"争取来的",而非你轻易给的
💡 芒格智慧:"反过来想" — 如果你是客户,对方轻易降价你会怎么想?"这产品是不是利润很高?是不是不值这个价?" 所以,每次让步都要让客户付出代价,才能维护价值感知。

9. 推土机执行:先产出,再对答案

不等不问不铺垫
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想清楚了就立刻动手出成果,在交付中迭代,而不是空想完美方案。
  • 先给客户一版方案/样品,再根据反馈改
  • 速度本身就是竞争力,快比完美更重要
  • 每次交付都是一次推进,闭环再闭环
💡 毛选智慧:"实践-认识-再实践-再认识"。不是想好了再做,而是在做的过程中想清楚。这与认知大厦理论一致 — 地基需要真实经历的沉淀,空想建不成大厦。

10. 认知脚手架实战:构建你的决策操作系统

从学到用的最后一公里
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把所有框架整合为你的「抗脆弱认知操作系统」
  • 哲学地基(规律·本质·时间)→ 毛选的实事求是 + 道德经的道法自然 + 芒格的能力圈
  • 诊断层(问题→矛盾→本性)→ 遇到任何事,先问三层:表象是什么?矛盾在哪?人性需求是什么?
  • 行动层(理顺关系·共同利益·方便省事)→ 推动任何事,先检查三要素是否齐备
  • 迭代层(实践-反馈-进化)→ 每次行动后复盘:框架哪里好用?哪里需要调整?
💡 终极心法:"知识库的价值不在于存了多少,而在于调用时能节省多少思考成本。"

🌱 你的专属启动清单:
① 选一个当前卡住的问题,用"问题-矛盾-本性"三层拆解
② 用"推动三要素"设计行动方案
③ 记录:"哪个框架帮了我?哪里需要补充?"
④ 每月回顾:提炼你的脚手架进化规律

🏛️ 你已拥有最稀缺的资本:结构化思维 × 实战阅历 × AI 引擎。剩下的,只是开始搭建第一块砖。

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