ps：不要用chatgpt排版和优化，真难用。。。
很多人高估了信息的重要性。
但低估了结构的重要性。
今天这个时代，从来不缺信息。
缺的是：
你能不能把零散的信息，整理成一个完整的行业认知体系。
很多人进入一个新行业的时候是这样的：
- Google 搜索
- 百度搜索
- 看知乎
- 看公众号
- 看几篇行业报告
看了三天。
最后收藏夹多了 200 个链接。
脑子还是一团浆糊。
不知道行业头部玩家是谁。
不知道谁赚钱。
不知道产业链长什么样。
不知道机会在哪里。
以前这件事情可能需要一个研究员做几周。
但现在，你完全可以让 Codex 成为自己的行业研究员。
我现在进入一个新行业，基本都会先做下面这几个动作。
预先准备两个软件：
- Codex
- obdisain
第一步：先让 Codex 建立行业数据库
大部分人使用 AI 的方式是：
问一个问题。
得到一个答案。
然后结束。
例如：
美国减肥补充剂行业怎么样？
帮我搜索一下美国减肥补充剂的行情
AI 给你一篇几千字的分析。
你看完以后。
很爽。
但三天以后基本忘光了。
因为得到的只是信息，而这些信息，我们只用人脑来记忆，而没有把他存放起来。
我现在更喜欢让 Codex 帮我建立一个行业数据库。
例如：
我要研究美国减肥补充剂行业。
第一步不是研究产品。
而是建立行业结构。
我会直接告诉 Codex：
帮我建立一个美国减肥补充剂行业数据库。
输出完整目录结构。
并为每个目录创建Markdown文件。
所有内容适合导入Obsidian。
例如：
Weight-Loss-Supplement-Industry
│
├── Brands
├── Products
├── Keywords
├── Communities
├── Influencers
├── Competitors
├── Business-Models
├── Supply-Chain
├── Regulations
├── Trends
└── Opportunities
这时候是在做一个大的，行业数据库的信息检索目录。
品牌数据库
让 Codex 统计：
整理美国减肥补充剂行业Top100品牌。
输出：
品牌名称
官网
主要产品
价格区间
销售渠道
估计规模
核心卖点
创始人背景
社媒账号
最终得到：
Brands
├── Goli.md
├── HUM.md
├── Ritual.md
├── Transparent Labs.md
└── ...
以后遇到任何品牌。
直接放进去。
数据库越来越大。
而这些数据库，是我们做调研，了解行业的数据支撑。
产品数据库
接下来让 Codex 统计：
这部分可以自己添加一个时间，例如2026年，2026年 q1 等等。
美国减肥补充剂行业主要产品类型。
按照市场规模排序。
例如：
Products
├── Fat Burner
├── Appetite Suppressant
├── GLP-1 Support
├── Metabolism Booster
├── Protein
├── Fiber
└── Gut Health
然后继续拆：
Fat Burner
├── 成分
├── 用户评价
├── 优点
├── 缺点
├── 爆款品牌
└── 市场规模
这时候ai就开始理解整个行业的情况，以及用户的优缺点。
用户痛点数据库
这一部分往往价值最高。
因为用户的钱都藏在痛点里。
直接让 Codex 去整理：
统计Reddit关于减肥补充剂讨论。
整理：
- 高频抱怨
- 高频需求
- 高频问题
- 用户目标
最后形成：
Pain Points
├── 减肥反弹
├── 没有效果
├── 副作用
├── 价格太高
├── 难以坚持
└── 饥饿感严重
很多产品机会，其实就在这里。
内容数据库+流量获取渠道
大部分人研究行业。
只看产品。
但真正决定流量的往往是内容。
继续让 Codex 整理：
Youtube头部频道
TikTok头部账号
Instagram头部账号
X头部账号
Newsletter
然后统计：
播放最高内容
点赞最高内容
评论最高内容
转发最高内容
最后你会发现：
有些话题反复在爆。
有些观点反复有人讲。
有些内容天然容易传播。
这个时候我们也知道，什么内容，什么样的内容可以爆，因为这些都是经过同行验证过的。
关键词数据库
这是很多人会忽略的一部分。
让 Codex 整理：
Google关键词
Amazon关键词
Reddit关键词
Youtube关键词
TikTok关键词
最后输出：
Keywords
├── Commercial
├── Informational
├── Comparison
├── Review
└── Buying Intent
以后做SEO。
做广告，内容。
全部可以直接调用。
最终结果
很多人进入一个行业：
得到的是几十篇文章。
而我希望得到的是：
行业数据库
│
├── 品牌数据库
├── 产品数据库
├── 用户数据库
├── 关键词数据库
├── 内容数据库
├── 竞品数据库
├── 商业模式数据库
└── 行业地图
当这些东西全部进入 Obsidian 之后。
你看到的就不再是零散的信息。
而是一个完整的行业操作系统。
这也是我现在使用 Codex 最多的场景。
不是写代码。
而是帮我建立认知系统。
第二步：让 Codex 反向拆解行业内是怎么赚钱的
很多人进入一个行业以后。
第一件事就是找供应链。
找产品。
找广告素材。
找流量渠道。
但实际上。
最快的方法永远是：
先拆同行。
因为同行已经替你交过学费了。
你不需要重新摸索。
你只需要研究他们为什么赚钱。
建立竞品数据库
假设你做的是 Shopify。
那么你一定有几个行业头部品牌。
例如：
Competitors
├── Brand A
├── Brand B
├── Brand C
├── Brand D
└── Brand E
这时候不要急着打开网站看。
直接把网址丢给 Codex。
例如：
分析这个Shopify网站。
输出：
- 导航结构
- 产品分类
- Collection结构
- Product Tag结构
- Footer结构
- Blog结构
- SEO结构
- Landing Page结构
整理成Markdown报告。
输出：
competitor-analysis.md
拆导航栏
很多人觉得导航栏没什么价值。
实际上：
导航栏就是老板的大脑。
因为导航栏决定：
用户进入网站以后。
第一步看到什么。
第二步看到什么。
第三步看到什么。
例如：
Women
Men
Accessories
New Arrival
Best Sellers
Sale
这背后其实已经告诉你：
什么是利润产品。
什么是流量产品。
什么是转化产品。
拆 Collection
Collection 比产品更重要。
因为 Collection 才是真正的成交路径。
例如：
Best Sellers
New Arrival
Under $50
Gift For Her
Gift For Him
Codex整理多个竞品以后。
你会发现：
不同品牌的 Collection 结构非常相似。
因为大家都在做已经验证过的事情。
拆 Product Tag
这里是很多人完全不会看的地方。
但其实价值极高。
例如：
一个产品可能有：
Cotton
Summer
Women
Casual
Lightweight
Vacation
这些标签实际上告诉你：
用户是怎么搜索产品的。
Google 是怎么理解产品的。
Shopify 是怎么组织产品的。
推荐系统是怎么工作的。
如果分析1000个产品。
你甚至能得到：
整个行业的标签体系。
拆 SEO 结构
很多人做SEO。
先写文章。
实际上顺序反了。
应该先研究：
头部玩家在写什么。
因为头部玩家的经验肯定比我们足，
比我们厉害，所以我们可以直接模拟头部的内容。
例如：
Top 10 ...
Best ...
Review ...
VS ...
How To ...
统计以后你会发现：
行业里的流量词其实高度集中。
很多品牌都在抢同样的话题。
这时候你就知道：
哪些关键词能带来流量。
哪些关键词能带来订单。
拆 Blog 内容
这里往往隐藏着行业最大的流量来源。
让 Codex 去抓：
最近一年所有Blog
统计：
浏览量最高
更新频率最高
出现次数最高
内部链接最多
最后形成：
blog-analysis.md
会发现：
真正赚钱的品牌。
博客几乎都不是随便写的。
他们是在用内容做获客。
拆社交媒体
网站只是表面。
真正的流量往往来自社媒。
继续让 Codex 整理：
Youtube
TikTok
X
统计：
播放最高
点赞最高
评论最高
转发最高
然后继续分类：
曝光型
涨粉型
收藏型
转化型
人设型
最终你会得到：
为什么爆
什么内容爆
谁在爆
多久爆一次
哪些内容持续爆
最后的结果
大部分人分析竞品。
得到的是：
几个截图。
几个笔记。
几个收藏夹。
而我希望得到的是：
Competitor Database
│
├── Website Structure
├── Product Structure
├── Collection Structure
├── Tag Structure
├── SEO Structure
├── Blog Structure
├── Social Structure
└── Content Structure
当你分析完10个竞品。
你看到的已经不再是一家公司的运营方式。
而是整个行业中，都是如何赚钱的。
这也是我使用 Codex 最频繁的场景之一。
大家都知道答案，但是答案里的细节，其实大家都不知道。
所以我们需要的，就是把每个月内容都拆分成细节出来。
第三步：研究行业内容生态
很多人研究一个行业。
喜欢研究产品。
研究供应链。
研究网站。
研究广告。
但实际上。
在今天这个时代。
内容本身就是生产资料。
因为流量决定订单。
而内容决定流量。
所以进入一个行业以后。
我一定会做一件事：
建立行业内容数据库。
不要研究一个账号
要研究100个账号
大部分人的研究方式是：
关注几个大V。
天天看
天天看
天天看
最后看了半年。
什么也没学会。
因为人的记忆力有限。
你根本无法统计：
什么内容爆了。
为什么爆。
爆了多少次。
而且我们很难找到底层的规律内容。
正确的方法是：
让 Codex 建立行业内容数据库。
例如：
帮我整理AI领域100个账号。
平台包括：
Youtube
X
TikTok
Newsletter
输出：
账号名称
粉丝数
更新频率
主要内容方向
变现模式
最终得到：
Content Database
│
├── Youtube
├── X
├── TikTok
└── Newsletter
找出行业里的流量收割机
接下来。
让 Codex 去统计：
分析最近90天内容。
输出：
点赞最高Top100
评论最高Top100
转发最高Top100
播放最高Top100
很多人以为：
爆款是随机的。
实际上不是。
你分析足够多以后。
会发现：
很多内容都在重复。
例如AI领域。
你会经常看到：
AI取代XX职业
XX神器推荐
AI工作流
AI赚钱案例
AI工具合集
AI副业项目
AI提示词
这些内容不断重复出现。
原因很简单。
因为它们持续有效。
给内容分类
这是我觉得最重要的一步。
很多人分析爆款。
只看数据。
但真正重要的是分类。
例如：
曝光型内容
涨粉型内容
收藏型内容
转化型内容
人设型内容
曝光型内容
特点：
观点强，争议大，容易传播
例如：
中文AI圈80%的内容都是二手信息。
这类内容容易获得：
- 点赞
- 评论
- 转发
但未必转化。
涨粉型内容
特点：
资源型，推荐型，账号型
例如：
10个值得关注的AI频道
20个免费的AI工具
50个AI资源网站
用户看到以后：
会关注你。
因为觉得未来还有价值。
收藏型内容
特点：
步骤，SOP，模板，工作流
例如：
如何用Codex研究一个行业
如何搭建AI内容系统
如何建立个人知识库
这类内容收藏率通常很高。
生命周期也很长。
转化型内容
特点：
展示结果，展示案例，展示收益
例如：
我用AI做了一个网站
30天获得10万访问
赚到第一笔收入
这类内容未必爆。
但最容易赚钱。
人设型内容
特点：
故事
经历
踩坑
复盘
例如：
我运营推特4个月
获得880万曝光
踩过哪些坑
用户记住的不是观点。
而是你。
找出真正的内容规律
当你分析100个账号。
1000条内容。
甚至10000条内容以后。
你会发现：
真正重要的不是爆款。
而是重复爆款。
例如：
哪些选题反复爆
哪些结构反复爆
哪些标题反复爆
哪些内容类型反复爆
因为一次爆。
可能是运气。
十次爆。
一定是规律。
建立自己的内容数据库
最后让 Codex 整理：
Content System
│
├── Exposure
├── Growth
├── Save
├── Conversion
└── Personal Brand
以后看到任何内容。
直接归档进去。
慢慢形成自己的内容模型。
最后的结果
大部分人刷内容。
得到的是娱乐。
大部分人收藏内容。
得到的是焦虑。
而真正有价值的方式是：
把内容变成数据库。
把数据库变成规律。
把规律变成自己的增长系统。
这时候你研究的已经不是某个账号。
而是整个行业的流量操作系统。
也是从这一刻开始。
你不再是内容消费者。
而是内容研究员。
第四步：建立行业知识地图
很多人学习一个行业的时候。
最大的误区不是信息太少。
而是信息太多。
今天看到一个AI工具。
明天看到一个创业案例。
后天看到一个新模型。
再后天看到一个Agent框架。
收藏夹越来越大。
但脑子越来越乱。
因为这些知识都是碎片。
而碎片永远无法形成认知。
数据库解决存储
地图解决理解
很多人以为：
知道得越多越厉害。
其实不是。
真正厉害的人，
往往能把复杂的行业画成一张图。
因为当一张地图出现以后。
所有信息都有了位置。
例如：
如果有人问：
AI行业到底是什么？
大部分人会开始讲：
ChatGPT
Claude
Gemini
Midjourney
Cursor
Codex
Agent
MCP
Workflow
听完更乱。
正确的方法应该是：
先画地图。
例如：
AI Industry
│
├── Foundation Models
├── Coding
├── Agent
├── Workflow
├── Video
├── Voice
├── Search
├── Infra
├── GPU
└── Enterprise
这样你会发现：
很多看起来不同的产品。
其实属于同一个领域。
让 Codex 先建立一级地图
例如：
帮我拆解AI行业。
输出：
一级目录
二级目录
三级目录
使用Markdown树状结构展示。
输出可能是：
AI
│
├── Models
├── Applications
├── Infrastructure
├── Enterprise
├── Open Source
└── Hardware
这时候。
整个行业开始有了轮廓。
再拆第二层
例如：
Models
继续拆：
Models
│
├── LLM
├── Multimodal
├── Image
├── Video
├── Audio
└── Embedding
Agent继续拆：
Agent
│
├── Memory
├── Planning
├── Tool Use
├── RAG
├── Evaluation
└── Multi-Agent
Coding继续拆：
Coding
│
├── Cursor
├── Windsurf
├── Claude Code
├── Codex
├── Cline
└── Roo Code
拆完之后，你开始理解：
这些产品为什么存在。
解决什么问题。
属于哪个赛道。
未来可能往哪里发展。
给每个节点建立知识卡片
接下来让 Codex 自动创建：
Knowledge Map
│
├── Agent
│ ├── overview.md
│ ├── companies.md
│ ├── tools.md
│ ├── trends.md
│ └── opportunities.md
│
├── Coding
│
├── Video
│
└── Infra
以后研究新内容。
直接挂到对应节点下面。
而不是到处收藏。
建立行业之间的连接
真正高手的认知。不是树状结构，而是网络结构。
例如：
Model
↓
Agent
↓
Workflow
↓
Enterprise
又例如：
GPU
↓
Training
↓
Model
↓
Application
↓
Revenue
这时候你会发现：
很多行业本来就是连在一起的。
机会地图
这里是最有价值的一步。
让 Codex 继续分析：
根据当前AI行业地图。
分析：
哪些领域竞争最激烈
哪些领域增长最快
哪些领域创业机会最大
哪些领域内容供给不足
最后形成：
Opportunities
│
├── AI Coding
├── AI Marketing
├── AI Agents
├── AI Video
└── AI Enterprise
这时候。
你研究的已经不是知识，而是机会。
为什么大部分人学不会一个行业
因为他们学的是：
知识点A
知识点B
知识点C
知识点D
这些东西彼此没有连接。
而真正有效的学习方式是：
行业地图
↓
知识节点
↓
公司
↓
产品
↓
内容
↓
机会
每个知识都有自己的位置。
每个位置都有自己的意义。
经过前面几步。
你已经拥有：
OS
│
├── 行业数据库
├── 竞品数据库
├── 内容数据库
├── 用户数据库
├── 关键词数据库
└── 行业知识地图
大部分人进入一个行业。
得到的是几百篇文章。
而你得到的是：
一个完整的行业操作系统。
从这一刻开始。
你不再依赖搜索。
因为你已经拥有属于自己的知识地图。
而这也是我认为 Codex 最被低估的能力之一。
就是可以帮助我们快速构建属于自己的认知。
第五步：做成自己的私有知识
经过前面四步。
你已经拥有：
Industry OS
│
├── 行业数据库
├── 竞品数据库
├── 内容数据库
├── 用户数据库
├── 关键词数据库
└── 行业知识地图
但这里有一个问题。
行业是会变化的。
今天有效的信息。
三个月后可能已经失效。
今天的头部账号。
半年后可能已经消失。
今天的热门产品，一年后可能没人买
so~
真正重要的不是建立数据库。
而是让数据库自己成长。
从搜索模式切换到订阅模式
大部分人的工作方式是：
有问题
↓
打开Google
↓
搜索
↓
关闭
下一次再遇到问题。
重新搜索。
重新开始。
不断重复。
一个好的方法：
建立信息源
↓
持续接收
↓
自动整理
↓
进入知识库
建立行业信息源
例如：
AI行业。
我会让 Codex 整理：
Top 50 Youtube频道
Top 50 X账号
Top 50 Newsletter
Top 50 Reddit社区
Top 50 Blog
最终形成：
Sources
│
├── Youtube
├── X
├── Newsletter
└── Blogs
以后进入任何行业。
第一件事不是研究什么内容，重点是你的信息从哪里来的。
建立RSS监控系统
例如：
OpenAI Blog
Anthropic Blog
Google AI Blog
HuggingFace
LangChain
Perplexity
全部接入RSS。
以后每次更新。
自动进入数据库。
对于电商行业：
Shopify Blog
Amazon News
TikTok Shop
Meta Ads
行业媒体
也是同样逻辑。
建立竞品监控系统
大部分人研究竞品。
只研究一次。
实际上应该持续监控。
例如：
让 Codex 每周统计：
最近新增产品
最近新增Collection
最近新增Landing Page
最近新增Blog
最近新增关键词
最后输出：
weekly-competitor-report.md
这样你会知道：
同行最近在做什么。
为什么做。
重点在哪里。
建立内容监控系统
这一部分非常重要。
特别是做内容的人。
例如：
分析100个账号。
每天统计：
点赞增长最快
转发增长最快
评论增长最快
播放增长最快
然后自动归档：
Trending Content
│
├── X
├── Youtube
├── TikTok
这样你不会错过任何行业趋势。
自动生成行业周报
这里是最爽的部分。
让 Codex 每周输出：
本周行业发生了什么
哪些产品火了
哪些内容爆了
哪些公司融资了
哪些机会出现了
哪些趋势值得关注
最后形成：
Weekly Intelligence Report
每周看一次。
就能快速掌握行业变化。
自动更新行业地图
很多人建立Roadmap以后。
就不更新了。
实际上行业地图应该持续进化。
例如：
AI行业去年是：
Model
Agent
Workflow
今年变成：
Model
Agent
Workflow
Coding
Video
Voice
Browser Agent
新的节点不断出现。
新的机会不断出现。
Codex完全可以自动帮你维护这张地图。
从知识库升级为情报系统
大部分人的Obsidian：
大量笔记
大量收藏
大量截图
看起来很多。
实际上很少再打开。
理想状态应该是：
Industry OS
│
├── Database
├── Intelligence
├── Monitoring
├── Roadmap
├── Opportunities
└── Weekly Reports
每天都有新内容进入。
每周都有新总结产生。
每个月都有新的机会浮现。
最后的结果
大部分人获取信息：
搜索
↓
阅读
↓
遗忘
而你建立的是：
信息源
↓
数据库
↓
知识地图
↓
情报系统
↓
机会发现
这也是我认为 Codex 最强大的地方。
很多人觉得它是一个写代码工具。
但在我看来。
它更像是一个永远不会下班的行业研究员。
帮你收集信息。
整理信息。
分析信息。
更新信息。
最后把零散的信息。
变成持续增长的认知资产。
未来真正的竞争力。
恶魔
