课程简介
在消费电子行业，市场竞争激烈，产品迭代迅速，营销团队面临着从海量市场数据中快速获取情报、高效生成高质量营销内容、并精准评估投放效果的多重挑战。传统的市场调研与内容生产方式，在响应速度与规模化方面已显疲态。以Codex为代表的AI智能体与自动化工具，为破解这一系列难题提供了全新的路径：它能够模拟人类操作，自动完成跨平台数据抓取、清洗与分析，并串联大模型实现市场洞察与内容生成的自动化，让营销人员能够将精力聚焦于策略与创意。本课程专为手机3C行业的市场、运营、产品与销售团队设计，通过2天系统实战，帮助学员掌握利用Codex构建个人AI助手，实现从数据洞察到内容生产的全链路智能化升级。
目标收益
1、掌握利用Codex实现数据自动化抓取与清洗的能力：学员能够独立完成Codex的部署与配置，并利用其浏览器自动化与文件读写能力，自动从京东、天猫、抖音等主流平台抓取竞品价格、销量、评论及流量来源等数据，完成清洗与结构化处理，将数据收集效率提升数倍。
2、具备构建自动化数据分析与可视化看板的技能：能够利用Codex串联DeepSeek、办公小浣熊等数据分析工具，对抓取到的竞品数据进行多维对比分析、舆情情感分析与趋势洞察，并自动生成可交互的数据可视化看板，实现市场情报的实时监控。
3、获得利用Codex与AIGC工具搭建内容生产工作流的能力：学员将设计并运行一个从"市场数据分析→创意策略生成→多模态内容制作（文案、图片、视频）"的自动化流水线，掌握利用Codex调度即梦、通义万相等工具，批量生成符合品牌调性的高质量营销素材。
4、形成将AI自动化工具体系化嵌入营销业务的思维：通过贯穿两天的实战项目，学员将建立以"自动化"视角审视和优化营销业务流程的思维模式，能够自主识别数据收集、分析、内容生产与审核等环节中的自动化节点，并设计出可落地、可复用的解决方案。
培训对象
手机3C及消费电子行业市场部、运营部、产品部、电商部及销售部中，需要频繁进行市场数据收集与分析、营销内容制作，并希望借助AI自动化提升工作效能与决策质量的业务骨干与管理层。无需编程背景，但需具备基础的业务数据分析与内容制作经验。
课程大纲
| 主题一、AI数据自动化：用Codex建立个人市场情报助手 |
1. Codex入门与部署：认知AI智能体的"大脑"与"手脚" 1.1 Codex核心架构解析：大模型如何赋予Codex思考能力，Skills如何提供执行能力 1.2 快速部署实战：在云端/本地完成Codex环境搭建，配置大模型API，完成首次智能体对话 2. 结构化任务拆解：将数据抓取需求转化为Codex可执行的自动化动作 2.1 从指令到自动化：将"监控竞品A的价格"拆解为"定时打开竞品A电商页面→提取价格字段→存入本地表格" 2.2 多步骤流程设计：利用Codex的工作流编辑器，串联浏览器操作、数据读写与信息提取，实现一键数据抓取 3. 数据清洗与标准化实战 3.1 利用Codex自动处理抓取数据中的格式不一致、缺失值与异常值 3.2 将清洗后的数据按统一口径（如日期、型号、规格）进行结构化存储 |
| 主题二、AI数据洞察：从可视化看板到自然语言情感分析 |
4. 利用Codex驱动数据可视化与看板构建 4.1 指令Codex对清洗后的竞品数据进行多维度对比分析（价格走势、销量趋势、促销频次） 4.2 利用Codex调用办公小浣熊或图表生成插件，自动生成包含趋势线、占比图的交互式可视化看板 5. AI自然语言处理（NLP）进行舆情与评论洞察 5.1 指令Codex抓取本品与竞品在京东/天猫/微博上的用户评论与讨论帖 5.2 利用DeepSeek等大模型对文本进行情感极性分类、高频话题聚类与用户痛点提取，输出洞察简报 6. 综合实战：构建一个简易的"竞品动态监控看板" 6.1 整合上午与下午所学，设计并运行一个从"数据抓取→清洗→分析→可视化看板生成"的端到端自动化流水线 |
| 主题三、AIGC工作流：用Codex串联工具实现营销素材批量生成 |
7. AIGC工作流核心设计：从单点AI到自动化流水线 7.1 理解AIGC工作流：如何将"生成一套新品预热素材"拆解为"文案生成→图片生成→视频脚本生成→整合发布"的子任务链 7.2 利用Codex调度多AI工具：让Codex自动将文案发送给通义万相生成图片，再调用剪映AI生成视频草稿 8. 提示词工程进阶：批量、高质量、风格统一的产出 8.1 结构化提示词模板设计：包含品牌调性、产品卖点、视觉风格、输出格式的完整指令框架 8.2 利用Codex实现"一次配置，批量产出"：通过循环与变量替换，让Codex自动为不同渠道（微博/抖音/小红书）生成适配版本 9. 实战：搭建一个"新品上市预热内容包"自动生成工作流 9.1 基于给定的产品卖点，设计提示词模板，让Codex自动生成文案、图片创意与短视频脚本 9.2 运行工作流，产出一套完整的内容素材包 |
| 主题四、AI内容合规与综合实战：从生产到发布的业务闭环 |
10. AI营销内容的风险与合规认知 10.1 AI生成内容的主要风险：虚假宣传、数据造假、肖像权/版权侵权、合规审查 10.2 建立合规的内容审核流程：利用AI辅助对生成的文案、图片进行合规性初筛（如是否包含绝对化用语、未经授权的品牌元素） 11. Codex工作流进阶：串联发布与效果反馈 11.1 设计"内容生成→合规自查→定时发布"的完整自动化链路 11.2 整合外部数据源，验证内容实际投放后效果 12. 综合实战与成果验收 12.1 各小组基于两天所学，完成一个聚焦于"竞品动态监控与营销内容生成"的综合项目演示 12.2 项目需包含：数据抓取工作流、可视化看板、AIGC内容生成流水线及合规检查环节 12.3 小组汇报与讲师点评 |
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主题一、AI数据自动化：用Codex建立个人市场情报助手 1. Codex入门与部署：认知AI智能体的"大脑"与"手脚" 1.1 Codex核心架构解析：大模型如何赋予Codex思考能力，Skills如何提供执行能力 1.2 快速部署实战：在云端/本地完成Codex环境搭建，配置大模型API，完成首次智能体对话 2. 结构化任务拆解：将数据抓取需求转化为Codex可执行的自动化动作 2.1 从指令到自动化：将"监控竞品A的价格"拆解为"定时打开竞品A电商页面→提取价格字段→存入本地表格" 2.2 多步骤流程设计：利用Codex的工作流编辑器，串联浏览器操作、数据读写与信息提取，实现一键数据抓取 3. 数据清洗与标准化实战 3.1 利用Codex自动处理抓取数据中的格式不一致、缺失值与异常值 3.2 将清洗后的数据按统一口径（如日期、型号、规格）进行结构化存储 |
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主题二、AI数据洞察：从可视化看板到自然语言情感分析 4. 利用Codex驱动数据可视化与看板构建 4.1 指令Codex对清洗后的竞品数据进行多维度对比分析（价格走势、销量趋势、促销频次） 4.2 利用Codex调用办公小浣熊或图表生成插件，自动生成包含趋势线、占比图的交互式可视化看板 5. AI自然语言处理（NLP）进行舆情与评论洞察 5.1 指令Codex抓取本品与竞品在京东/天猫/微博上的用户评论与讨论帖 5.2 利用DeepSeek等大模型对文本进行情感极性分类、高频话题聚类与用户痛点提取，输出洞察简报 6. 综合实战：构建一个简易的"竞品动态监控看板" 6.1 整合上午与下午所学，设计并运行一个从"数据抓取→清洗→分析→可视化看板生成"的端到端自动化流水线 |
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主题三、AIGC工作流：用Codex串联工具实现营销素材批量生成 7. AIGC工作流核心设计：从单点AI到自动化流水线 7.1 理解AIGC工作流：如何将"生成一套新品预热素材"拆解为"文案生成→图片生成→视频脚本生成→整合发布"的子任务链 7.2 利用Codex调度多AI工具：让Codex自动将文案发送给通义万相生成图片，再调用剪映AI生成视频草稿 8. 提示词工程进阶：批量、高质量、风格统一的产出 8.1 结构化提示词模板设计：包含品牌调性、产品卖点、视觉风格、输出格式的完整指令框架 8.2 利用Codex实现"一次配置，批量产出"：通过循环与变量替换，让Codex自动为不同渠道（微博/抖音/小红书）生成适配版本 9. 实战：搭建一个"新品上市预热内容包"自动生成工作流 9.1 基于给定的产品卖点，设计提示词模板，让Codex自动生成文案、图片创意与短视频脚本 9.2 运行工作流，产出一套完整的内容素材包 |
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主题四、AI内容合规与综合实战：从生产到发布的业务闭环 10. AI营销内容的风险与合规认知 10.1 AI生成内容的主要风险：虚假宣传、数据造假、肖像权/版权侵权、合规审查 10.2 建立合规的内容审核流程：利用AI辅助对生成的文案、图片进行合规性初筛（如是否包含绝对化用语、未经授权的品牌元素） 11. Codex工作流进阶：串联发布与效果反馈 11.1 设计"内容生成→合规自查→定时发布"的完整自动化链路 11.2 整合外部数据源，验证内容实际投放后效果 12. 综合实战与成果验收 12.1 各小组基于两天所学，完成一个聚焦于"竞品动态监控与营销内容生成"的综合项目演示 12.2 项目需包含：数据抓取工作流、可视化看板、AIGC内容生成流水线及合规检查环节 12.3 小组汇报与讲师点评 |
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