最近一直深度研究AI，自己也做了几个自动化的工具, 在联盟客,网红跟PR Blogger这块的自动化流程也逐渐跑出来了, 今天还给火箭叔Alex说我的Codex消耗已经七八十亿了, 今天听完SEO小平的SEO培训课,也确实学习到了很多, 关于如何筛选关键词以及找用户的需求还有如何通过尖叫青蛙爬虫,讲的非常详细以及实操过程, 可以多考虑一些蓝海的东西 避开红海。[图片]刚刚回来的时候重新看了下自己的Codex消耗额度,现在已经超过84.4亿了,确实最近对AI挺上瘾的, 以前一个想法，从“我觉得这个东西可以做”到真的上线，中间可能隔着产品、设计、开发、测试。现在晚上突然想到一个小工具，丢给 Codex，第二天可能已经有个能跑的版本。
 POINT 01 / 平台信号

一开始我只是拿 ChatGPT 写写文案、查查资料。后来开始用 Codex，事情一下子变得不太一样。

网红自动化、Affiliate 自动化、PR Blogger、GEO、英文工具站、AI Brand Checker，甚至最近连视频剪辑，我都开始用codex来剪辑,目前视频剪辑也都跑通了, 剪辑的质感也越来越不错了, 做的视频也都同步到海外的社媒平台比如Youtube Shorts, Instagram Reel以及Tiktok短视频等, 目前也逐渐有了一些关注进来。[图片]目前主要在跟Chatgpt聊一些思维上的内容,包括以后得规划,方向，战略等等, Codex主要是偏执行端,下面是Chatgpt跟Codex的一些区别。

POINT 02 / 平台信号

我一开始其实没有特别区分它们。ChatGPT 也能写代码，Codex 也能聊天。很多需求分别丢过去，看起来都能给答案。

但真正连续用下来以后，我越来越觉得：它们不是谁替代谁，而是岗位完全不同。

如果把它们放进一家公司，我会把 ChatGPT 放在我旁边，跟我一起想事情；把 Codex 放到执行团队里，真正打开项目把事情干出来[图片]再刚开始的时候,先跟Chatgpt聊,后面再复制给Codex去执行, 我相当于中间当个传话筒,后面我就在想能不能中间做一个桥梁,不需要我来传话, Chatgpt负责大脑中枢方向, Codex负责直接的执行

然后我就问Chatgpt怎么样搭建一个这样的桥梁, 下面就是Chatgpt给的方案

最接近你想要的做法，是给我和 Codex 建一个共享的任务中枢，例如在 CGK 项目目录里固定几个文件：




STRATEGY.md —— 我们定的方向、目标、商业逻辑TASKS.md —— 接下来 Codex 要执行什么REPORT.md —— Codex 每次执行后的结果、数据、问题METRICS.json —— Free Check、Email、$39订单、$499 Audit、MRR 等核心数据

我这里做策略/每日雷达

→ 生成标准任务→ Codex读取 TASKS.md 并执行→ Codex把结果写进 REPORT/METRICS→ 你把结果带回来，我继续判断下一步。[图片]那我接下来就问需要怎么做呢, 下面就是Chatgpt给的答案

从现在开始，这个 Codex 项目不仅负责 CommerceGrowthKit 的开发，也作为 CGK 的执行中枢。

当前核心产品：

AI Brand Visibility Checker

核心目标不是继续堆功能，而是：

Distribution → Free Check → Email → Paid Report → Monitoring → MRR

01｜一、请在当前XXX 项目根目录创建
02｜GROWTH_STRATEGY.md

长期战略和商业模式。

至少包含：

产品定位

ICP

Free Checker

$39 Lite Report

$499 Deep Audit

Monitoring

Agency / White-label

GEO / AI Visibility 内容增长

AI Content → CGK 的获客路径

美元 MRR 目标

03｜GROWTH_TASKS.md

Growth COO 每日/每周执行任务。

字段：

Priority

Task

Owner

Status

Deadline

Expected Result

Actual Result

Next Action

任务状态统一使用：

TODO

DOING

BLOCKED

DONE

｜GROWTH_REPORT.md

每次 Growth Sprint 后写执行报告。

固定记录：

做了什么

得到了什么结果

哪些有效

哪些无效

数据变化

遇到的问题

建议下一步

哪些事项需要人工决策

｜GROWTH_METRICS.json

建立核心指标：

website_sessions

free_checks

qualified_free_checks

email_leads

email_conversion_rate

paid_39_orders

paid_499_audits

monitoring_customers

monitoring_mrr

affiliate_revenue

content_views

content_clicks

checker_conversion_rate

revenue

POINT 03 / 行动提示

如果网站当前已经有 Analytics / Database / Order 数据，可以自动获取的指标优先自动同步。

禁止为了填表编造数据。

无法获取的值使用 null。

｜CONTENT_PIPELINE.md

记录所有用于 CGK 获客的内容。

字段：

Topic

Trend

Platform

Hook

CTA

Target Audience

CGK Connection

Status

Views

Clicks

Free Checks

Leads

Revenue

重点渠道：

YouTube Shorts

Instagram Reels

小红书

视频号

公众号

GEO / SEO Content

｜EXPERIMENTS.md

记录增长实验。

每个实验必须写：

Hypothesis

↓

Action

↓

Metric

↓

Result

↓

Decision

最终 Decision 只能是：

SCALE

ITERATE

STOP

避免同一个无效实验反复执行。

二、以后工作原则
01｜Distribution First

现阶段禁止把主要时间继续用于无明确用户需求的新功能。

优先：

Traffic → Usage → Conversion → Revenue

02｜数据优先

所有 Growth 工作尽可能记录：

Content

↓

Click

↓

Free Check

↓

Email

↓

$39

↓

$499

↓

Monitoring

必须能够判断漏斗在哪一层流失。

03｜不允许虚构结果

任何：

Traffic

Conversion

Orders

MRR

必须来自真实数据。

没有数据就标记：

UNKNOWN

04｜AI 内容是主要 Distribution 实验之一

重点内容：

GEO

AI Search

AI Visibility

ChatGPT Search

Gemini

Perplexity

AI Brand Recommendations

Citation Gap

Competitor Pressure

AI Share of Voice

不要只做：

“What is GEO?”

优先做：

真实品牌 + 真实AI搜索结果 + 明确冲突 + 免费检测

例如：

I tested 100 ecommerce brands in ChatGPT.

POINT 04 / 平台信号

Why does ChatGPT recommend your competitor but not you?

ChatGPT vs Gemini: Which brands actually get recommended?

CTA：

Check your brand's AI visibility for free.

三、与 ChatGPT Growth Strategy 窗口协作

这个项目会持续收到来自另一个 ChatGPT Growth Strategy 对话的：

AI趋势

GEO趋势

内容选题

Growth实验

商业化建议

Affiliate机会

产品建议

收到新的 Strategy Brief 后：

｜第一步

读取：

GROWTH_STRATEGY.md

GROWTH_TASKS.md

GROWTH_REPORT.md

GROWTH_METRICS.json

CONTENT_PIPELINE.md

EXPERIMENTS.md

｜第二步

判断新建议与当前项目是否冲突、重复或已经完成。

｜第三步

将确认执行的事项写入：

GROWTH_TASKS.md

｜第四步

执行任务。

｜第五步

把结果写入：

GROWTH_REPORT.md

并更新：

GROWTH_METRICS.json

CONTENT_PIPELINE.md

EXPERIMENTS.md

四、当前第一任务

先不要开发新功能。

请：

检查当前 CGK 项目结构。

创建以上 Growth COO 文件。

POINT 05 / 数据信号

读取现有 AI Brand Visibility Checker 的产品、Analytics、支付、订单、Report、Monitoring、100-brand benchmark 等已有实现。

能获取真实数据的地方写入 GROWTH_METRICS.json。

无法确认的数据写 null，禁止猜测。

总结目前 Free Check → Email → $39 → $499 → Monitoring 漏斗现状。

找出目前最大的三个 Distribution / Conversion 阻塞点。

输出第一版 GROWTH_REPORT.md。

暂时不要进行大规模代码修改。

完成后向我汇报创建了哪些文件、目前真实数据、三个最大阻塞点以及建议的第一轮 Growth Sprint。

完成以上初始化后停止，等待下一轮 Growth Strategy 指令。

然后我就把这段话复制给Codex,先不让Codex改页面, 直接把 GROWTH_REPORT.md 完整内容给我,后续就是Chatgpt数据诊断 → 找瓶颈 → 给下一轮 Growth Sprint → 再交给 Codex执行

然后Chatgpt回复说可以建共享文件夹作为“中转站”，但有一个关键限制：

电脑上的 Codex 能直接读写这个文件夹；我这个 ChatGPT 对话目前不能直接持续读写你 Windows 本地文件夹。

所以如果只是建：

C:\...\CGK-Growth-Shared\

结果会变成：

Codex ✅ 能看我 ❌ 不能自动看到

还是没完全解决你“不要复制来复制去”的需求。

更理想的是用一个双方都能访问的云端/连接器文件夹作为桥梁，例如 Google Drive/其他可连接的文件空间；或者让 Codex 把固定的 Growth 状态维护在一个我能够读取的共享位置。这样才能做到真正接近：

我写 Strategy → Codex读取 → Codex执行 → 写 Report → 我读取 Report → 下一轮 Strategy

你不再当传话筒。

所以这件事能设计，但我不建议现在随便建一个本地文件夹就以为打通了。下一步应该先确定一个“我和你电脑上的 Codex 都能稳定访问”的共享存储，再建立我们刚才那套：

GROWTH_STRATEGY.mdGROWTH_TASKS.mdGROWTH_REPORT.mdGROWTH_METRICS.jsonCONTENT_PIPELINE.mdEXPERIMENTS.md

后面我就创建了一个Google Drive作为中转的桥梁,然后我也告诉Chatgpt创建好了,下面就是Chatgpt告诉我的并把执行战略也写了进去,然后Chatgpt发现机会 → Strategy Brief → Bridge → Codex执行 → Result/真实数据 → 我复盘 → SCALE / ITERATE / STOP →

然后Chatgpt负责AI Skills / GEO / AI Search / Agents / Codex / Claude / GitHub趋势 / AI Tools / Affiliate机会等,如果值得执行，就进入 CGK Growth Brief

最后我们选了 Google Drive 做共享层，建了 CommerceGrowthKit ChatGPT ↔ Codex Growth COO Bridge。




POINT 06 / 关键判断

它不是一个聊天群，更像两个 AI 共用的一块业务白板。里面只放真正影响执行的东西：Strategy、Tasks、Metrics、Report、Content Pipeline、Experiments。

第一次看到 Bridge 状态变成 CONNECTED 的时候，我还挺开心。至少从这一刻开始，ChatGPT 和 Codex 不需要完全靠我口头转述同一件事

Codex看到 Brief 后，先读取

GROWTH_STRATEGY.mdGROWTH_TASKS.mdGROWTH_REPORT.mdGROWTH_METRICS.jsonCONTENT_PIPELINE.mdEXPERIMENTS.md

这是 Bridge 已经规定好的流程。

然后判断：

ACCEPTED → 新任务，执行MERGED → 已经有类似任务，合并REJECTED → 不符合当前战略NEEDS_DECISION → 需要你决定

如果只是搞一个 Drive，然后 ChatGPT 往里面扔 3000 字，Codex 再往里面扔 5000 字，最后还是会乱。

POINT 07 / 趋势判断

所以我们开始给 Strategy Brief 定格式：brief_id、objective、funnel_stage、hypothesis、action、primary_metric、guardrails、deadline、evidence、status。

以前可能是一句“CGK 首页再优化一下”。现在要变成：我们假设第一屏 CTA 不够明确，导致 Free Check 启动率低；这轮只改第一屏价值主张和 CTA；主指标看 Free Check Start Rate；价格、支付、报告逻辑不动。

这时候 Codex 才知道，它不是来把页面做漂亮的，而是在验证一个假设。[图片]
[图片]后面我也有想到一个实时的问题, 比如Chatgpt在Google Drive更新之后,Codex能不能第一时间收到并去判断执行呢？我就把这个问题告诉Chatgpt,chatgpt也帮我想了一个办法,所以大家有什么问题真的要多跟Chatgpt AI聊天有什么不太清楚的。[图片]答案是：还差最后一步。Bridge 解决的是两个 AI 看同一块白板，但白板更新了，不代表桥对面的人一直站在那里看。

所以还需要一个 Watcher / Trigger。它负责盯 Bridge：发现新的 brief_id，而且 status: NEW，就触发 Codex 去读。

Codex 再判断 ACCEPTED、MERGED、REJECTED、NEEDS_DECISION。安全、可逆的任务继续执行；付款、对外发送、删数据、改生产环境、改价格这种事情，停下来让人决定。

这一步真正打通以后，我才不用再手工把 ChatGPT 的策略复制给 Codex，也不用再把 Codex 的报告搬回来。

ChatGPT 写 NEW Brief → Bridge → Watcher → Codex Intake → 执行 → Result 回写 → ChatGPT 再判断[图片]最近几个月，我们用 Codex 做网站、工具、自动化、视频、GEO、Affiliate、网红和 PR。有些很好用，有些做出来以后基本没人用，也踩了不少坑，Bridge 这件事也让我重新理解了 AI 协作。真正重要的不是“我有几个 Agent”，而是这些 Agent 有没有围绕同一个业务目标协作，最后有没有真实数据告诉我们——到底有没有用

以后我更想跑顺的是这条链路：市场信号 → ChatGPT 判断 → Strategy Brief → Bridge → Codex 执行 → 真实数据 → SCALE / ITERATE / STOP，也欢迎大家多交流。