RAI· 增长 AI

你这个人,
才是最小的增长单元。

它先是一个熟悉你的助手——知道你在做什么、卡在哪、上次说到哪。
运营咨询的方法论,加实战里磨出来的领导力,装进同一个工作台。
它管三件事:你的职业、你的知识、你孩子的学习。

一个装在本地的 Agent,不是网页,不是通用聊天助手。资料不上传。

它不聊天,它交活。

Windows 版 · Linux 版 · 激活在本机完成,资料不上传。

你是不是也这样

三件事同时在拽你

不是你不够努力,是没有人帮你把这三件事系统化。

活干得最多,涨得最少。

会干活的人被困在活里。经验攒了一堆,没人帮你把它变成更值钱的判断——于是每换一家公司,都从头再来一遍。

书买了,课报了,笔记记了,三个月后只剩一句「学过」。

学的时候很爽,用的时候想不起来。因为没有一条线,把学到的东西接到你手上的活里。

成绩单上有分数,没有方法。

每次考完,只知道差多少分,不知道差在哪一层。一年学下来,方法还是开学时那套——没人拿他自己的卷子,把它改一版。

市面上的工具各管一摊:写作归写作,笔记归笔记,家教归家教。没有一个认识你。
可这三件事本来就是同一个人的生活——所以它得由同一个顾问来管。
它管什么

三件事,一个顾问

同一个工作台,三件具体的事,各有一份交得出来的东西。

个人职业增长
把你的活,
做得更值钱

你把资料丢给它,它出判断、出方案、出汇报。不是让你多干,是让你干的每一份都算数。

  • 《增长诊断报告》:卡在哪、杠杆在哪、30 天先做哪三件
  • 《调研方案》:行业预判 → 10 板块提纲 → 访谈提纲 → 数据缺口
  • 增长模型与执行系统:单元经济 + O→KR→任务→检查人
  • 汇报与复盘:结论带口径,每个判断配一个动作
现在可用
个人知识管理与学习
学过的东西,
得能拿出来用

一本书、一门课、一场直播,听完不是终点。它把内容拆成卡片,接进你的知识库,再排进日程,到点问你用没用。

  • 书 / 课 / 逐字稿 → 卡片:观点、案例、能用的动作
  • 本地知识库:几年攒下的东西,一句话调出来
  • 行动排期:每条收获 → 一个动作 + 时间 + 检查人
  • 每周追问:「这周学的,用了哪一次?」
现在可用
个人子女教育
不替他做题,
教他会自学

把孩子的成绩单、试卷、错题本丢进去。它先摸清错在哪一层,再改方法——下次考完,方法自己又迭代一版。想学什么他说了算,它负责把路铺出来。

  • 成绩单诊断:哪一章、哪类题、错在理解还是习惯,一次说清
  • 方法迭代:这次改什么、下次验证什么,一版一版往上走
  • 自学路径:他想学的那件事,拆成能自己走完的步骤
  • 工具落地:思维导图、错题卡、复习表,直接生成能用的
现在可用
三块共用一个底座:同一套本地资料库、同一份日程、同一个它。你不用在三个 App 之间来回搬自己的情况。
谁在帮你

像一个跟了你二十年的助理

AI 都聪明,差别在它认不认识你。聪明是买来的,熟悉是攒出来的——这三件事决定了它是不是「你的」那一个。

特点 一
他了解你

你的行当、你的打法、你老板的脾气、你上次栽在哪一步。这些都记着——不用每开一个窗口,就把自己从头介绍一遍。

特点 二
他的性格,你定

要直接不奉承——「这方案我不看好,三条理由」;还是先接住情绪再给方案。你定一次,它就一直这个脾气,不会换个话题就变成另一个人。

特点 三
他不换人

项目换了三个、中间隔了半年,回来的还是他。做得越久,他记得的比你还多——你想不通的事,他能说「你三年前也卡在这儿」。

第 1 天
它先问你五个问题

比面试还细:你在做什么、卡在哪、手上有什么资料、谁能拍板、三个月后想拿到什么。

第 30 天
它开始主动问你

「上周那个客户,后来签了吗?」——不是你让它记,是它自己接上了。

第 3 年
它记得你为什么放弃

你又想走一遍那条老路时,它把当年的结论和理由翻出来,摆在你面前。

主顾问身边,还有三个人打配合

他定方向,这三个人负责把方向拧紧、岔开、落地。所以它不是一个 AI——是一屋子人。

01
行家按台子换人

做增长时它是增长顾问,读一本书时它是拷问者,陪孩子自学时它是方法教练。同一份资料,换个人看。

现在可用
02
反方专门找漏洞

你出一个判断,它先给你三个反例。防自嗨比防出错更要紧——自己哄自己是最贵的成本。

03
执行者把话变成活

讨论留在聊天记录里等于没讨论。它出表格、出排期、出清单,带日期写回台子。

现在可用
机制 一
同一个台子,谁都读得到

一个角色说的话,下一个角色进门先看。不是三个窗口各聊各的。

机制 二
先互驳,再收敛

谁也不许只给一种说法。分歧不抹平,摆出来给你拍。

机制 三
每次收敛都留痕

结论 + 日期 + 下一个问题,写回工作台。下次从这儿接着吵,不从头再来。

机制二、三靠 skill 编排,正在按真实项目逐个打磨。

和「多开几个 AI 网页」的差别:那边是你在一个对话框里换人格,这边是几个人同时在场、各有立场、彼此读得到。
你只做一件事——当裁判。
核心模式 · 案头

一个台子,一套资料,一直记着

它不是一个每次都要重新介绍情况的临时工。你把材料摊在一个台子上,它就一直替你记着,下次接着上次往下走。

01
只基于你的材料说话

没有来源的数字,标成缺口,不猜。这是它敢被你拿去开会的前提。

02
每句话能回到出处

结论后面挂着「哪个文件、第几页」。你信不过哪一句,就去翻那一页。

03
一个台子长期挂着

一个客户一个台子、一本书一个台子、一个学期一个台子。分开放,互不串味,随时接着来。

04
一键出结构化产出

报告、卡片、清单、导图,不是一段聊天记录。拿得出手,给得了人。

工作台/ ├─ 客户A-新能源/ ← 一个客户,一个台子 │ ├─ _台子说明.md 要拍什么板、口径是什么、进度到哪 │ ├─ 资料/ 年报 · 纪要 · 报表 · 访谈 · 图 │ ├─ _索引.md 目录 · 关键数字 · 缺口清单 │ └─ 产出/ 诊断报告 · 调研方案 · 复盘 ├─ 我在读的书/ │ └─ 《智能》/ 卡片 · 导图 · 能用的动作 └─ 孩子-五年级上/ └─ sources/ 教材 · 试卷 · 错题本
和 NotebookLM 的区别:它把你的资料变成「能问的」,RAI 把它变成「能干活的」。
资料不上传你的云盘;交出来的是一份能开会的报告;到点了是它来问你,不是你想起来才去问它。
台子里的东西

台子不是空壳,里面已经装好了

买回来的是一个装着东西的台子:它的记忆、你的结构、一柜子跑熟了的手艺、几条到点自己跑起来的线,还有你已经在用的那些工具。

可视化记忆

大厂的记忆是黑盒,删不掉、查不清。这里一条条摆在你面前:可见、可改、可删。你说一次,它记一辈子。

知识体系

没有体系,资料就是垃圾场。一套用了十年的结构,什么进哪里一眼清楚,写东西的时候它自己会引用。

Skill 库

海报、PPT、写文章、简报、拆书、研读,每一个都在真实工作里跑过上百次。装上就能用。

自动化系统

日、周、月、年四条复盘线自动跑完,你不用记得去用它。早上醒来,东西已经在桌上。

模型自由

国产、国外、本机 Ollama 随便接,已经在付的 Codex、Claude Code 订阅直接当引擎。模型换了,资产不动。

你手上那些东西,它都接得上
RAI
B 站视频B 站视频
飞书文档飞书文档
NotionNotion
公众号公众号
印象笔记印象笔记
得到大脑得到大脑

这六条都已经接上:B 站视频、飞书文档、Notion、公众号、印象笔记、得到大脑,读进来的一切只落在你自己的电脑上。

B 站视频B 站视频飞书文档飞书文档NotionNotion公众号公众号印象笔记印象笔记得到大脑得到大脑
凭什么不同

它和「随便一个 AI」差在哪

四条,每条都能被你当场验。

01
普通 AI 什么都懂一点,但不知道你上次卡在哪一步。
RAI 的底座不在语料库,在你自己的台子:你的活、你的书、你孩子的卷子。它先读你的材料再开口——第一句就接得上上次。
02
普通 AI 敢编数字。
RAI 有六条硬规则:严禁估算 · 不能自证 · 先止血后开源 · 缺口单列 · 不编案例 · 宁少不凑。没有来源的数字,标成缺口,不猜。
03
普通 AI 陪你聊,交不出活。
它交的是《增长诊断报告》《调研方案》《单元经济模型》《目标链检查表》《五步复盘表》——结论带口径,每个判断配一个动作和一个验收点。
04
普通 AI 要你把资料交到云端,你不需要。
RAI 跑在你自己的电脑上,年报、纪要、报表、孩子的试卷,读写都在本地。需要联网的只有授权校验。
还有一条,用久了才感觉得到:它越用越懂你。台子里的资料、你改过的每一版,都是它的记忆。
它不干什么

先说清楚,你才敢用

真正专业的工具,敢于把边界写清楚。

不替代真实的管理动作
开会、谈客户、定薪、绩效面谈,正确形态是「你 + 工具包」——它出框架和话术,你去谈。
不替你当父母
它给出方法和每一次的迭代,但孩子面前那段时间、那份耐心,只有你能给。它不假装能替代陪伴。
不凭空造数据
没有来源的数字,它标成缺口,不估算。
不替你拍板
出选项、算代价,板由你来拍。

它保证的是过程与判断的质量,不承诺经营结果,也不承诺孩子下次考多少分。

怎么用

四步,今天就能开工

不需要培训,不需要配置。

01
下载安装包

装到你自己电脑上。本地跑,资料不出本机。

装 → 粘 License → 配模型 Key → 用
02
建第一个台子

把资料丢进去,有多少丢多少。

资料密度,决定报告质量
03
说清你要拍什么板

别说「帮我分析一下」,直接说你要做什么决定。

「这学期数学掉了 20 分,方法该改哪」→ 拿迭代方案
04
到点它来问你

排期、追问、复盘。这一步是它和聊天机器人的分水岭。

「这周学的,用了哪一次?」

本地运行,离线宽限期 3 天——需要联网的只有授权校验。

价格

三档,按你想走多远选

自学版自己啃,年度会员跟着走一年,公司服务四个人一起装起来。档位是递进的——上一档的权益,下一档全含。

先算一笔账:一个认真用 AI 的人,一年在订阅上花多少?
聊天、写作、日常分析 ChatGPT Plus 或 Claude Pro 约 ¥1,740
把资料、课程、书变成能问的 Gemini / NotebookLM 约 ¥1,740
笔记和知识库里也要能问 Notion AI 约 ¥870
做图、做封面、出海报 Midjourney / 即梦 约 ¥870
录音转写、剪辑这些零碎 讯飞听见 / 剪映 约 ¥1,000
真让它动手干活 Claude Code / Codex(重度) 另加 ¥8,700
便宜那份也得留着 DeepSeek 免费 / 按量
加起来 五六个账号,每个都要重新喂一遍资料 约 ¥6,200–1.5 万 / 年
这笔钱你本来就要花——只是花在五六个互不相通的账号上。
RAI 把它们收进一个台子,年度会员 ¥3,980,还多三样:
模型随时换——DeepSeek 省钱、Claude 啃难活、GPT 通用,一个界面里切,不用为此再开一份订阅;
能自己造工具——会写就自己造一个只服务你的小应用,接在同一个台子上,不用等厂商排期;
课也含在里面——一年 12 场直播 + 两场线下大课,单买两场课就是四五千。

各家按官网价折算(2026 年 10 月,$20/月档 × 12 × 7.1;$10/月档减半;国内工具按官网年费)。「重度」指编程 Agent 的 $100/月档,用不上就不算,所以合计写成区间。价格随各家政策变动,以官网为准。

自学版 SELF
¥699/ 年¥1,399
自学能力强,群内答疑交流
  • 三件事的台子全开:职业 / 知识 / 子女
  • RAI 客户端一年使用(1 台设备 · 激活码激活)
  • 线上课程全部内容,一年内持续更新
  • 交流群答疑
  • 人生资产体系模板包(复盘表 · 卡片模板 · 选题库)
多数人走这条
年度会员 MEMBER
¥3,980/ 年¥4,980
跟着走满一年,把体系装进自己的电脑
  • 含自学版全部权益
  • 年度会员专属群
  • 一年 12 场直播,跟着做、边做边问
  • 每年两场线下大课 + 不定期 meetup
  • 本地知识库可视化交付:资料、卡片、结论全文可检索
  • 模型随时换:DeepSeek / Claude / GPT 一个界面切
公司服务 TEAM · 4 个账号
¥19,800/ 年
团队一起把体系装起来,按你们的业务来
  • 含年度会员一整年
  • 4 个账号 · 4 台设备 · 4 个台子
  • 团队落地 6 小时(线上或线下,按你们的电脑和软件来)
  • 交付:团队知识库 + 流程卡 + 复盘表
  • 资料不出公司,跑在你们自己的机器上

激活在你自己的电脑上完成,资料全程留在本机;换机器免费迁移。

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常见问题

你可能想问的

我的资料会上传吗?
不会。客户端跑在你自己的电脑上,资料读写都在本地。需要联网的部分只有授权校验,离线宽限期 3 天。
怎么拿到激活码?
点页面上的「加微信领取」,扫码加我,我按你的系统(macOS / Windows / Linux)发对应安装包。装好之后把机器码发我,我给你 License,开通即生效。
Windows 能装吗?
能。macOS、Windows、Linux 三个版本都有,你要哪个版本跟我说,我发哪个。装完粘 License、配模型 Key 就能用,不需要命令行。
我买的只是一个提示词吗?
不是。你拿到的是一个完整客户端,装完开机就能用;方法论那部分是加密的,不是一段提示词。
它能不能替我做完整套方案?
不能,也不该。它负责「想清楚 + 出判断」,最后一公里(开会、谈客户、陪孩子)得人来走。我们把这个边界写在说明书里。
报告能给客户或老板看吗?
能。所有产出都带口径和出处,也可以一键出脱敏版——去掉客户名、金额、内部人名,直接对外发。
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微信找我,我远程看。装不上不是你的问题,是我该修的。
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三件事,一件一件来。

从今天起,你的增长有数。

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