AI 变现案例

IT之家 8 月 15 日消息，当地时间 8 月 10 日，达美航空（Delta Air Lines）DL591 航班从拉斯维加斯飞往亚特兰大途中，机上出现了一个名为“Delta WiFi Fast”的钓鱼 Wi-Fi。涉事航班为波音 757 客机，共载有 199 名乘客和 6 名机组人员。该时间节点恰逢全球最大黑客大会之一的 DEF CON 34 于 8 月 6 日至 9 日在拉斯维加斯落幕之后，机上有多名乘客刚参加完该会议。飞行员通过 ACARS 空地数字通信系统向地面控制中心发送消息称：“请提醒企业安全部门。机上有一名乘客创建了名为‘Delta WiFi Fast’的诈骗 Wi-Fi。我们相信他们试图对其他乘客进行诈骗。”约 17 分钟后，飞行员再次发消息补充：“我们有一批乘客参加过拉斯维加斯的网络安全大会。他们能够干扰我们的 Wi-Fi 并发射自己的信号。”机组人员发现异常后，直接将机上官方 Wi-Fi 关闭了 30 分钟左右。航班未宣布紧急状态，继续正常飞往目的地亚特兰大。飞机在亚特兰大哈茨菲尔德-杰克逊国际机场降落后，执法人员登机进行了问询。达美航空发表声明称，初步调查确认该网络并非由航空公司提供、运营或供应。航空公司强调，其自身系统并未遭到黑客攻击，飞机操作系统也未受到任何影响，飞行安全“从未受到威胁”。美国联邦调查局（FBI）表示已获悉相关报告，正与地方及企业合作伙伴就此事保持联系。美国联邦航空管理局（FAA）也确认正在关注此事，并指出机上 Wi-Fi 系统的入侵不会影响飞机的关键飞行安全系统。IT之家注：此类攻击在网络安全领域一般被称为 Evil Twin（邪恶双子）攻击 —— 攻击者通过伪造一个与合法公共 Wi-Fi 热点同名（SSID 相同）的恶意接入点（AP），诱骗用户连接，从而截获未加密流量、窃取用户的敏感数据，从而进行其他恶意操作。据部分媒体报道，涉事者可能使用了 Wi-Fi Pineapple 等渗透测试设备，先对官方 Wi-Fi 发起去认证攻击，迫使乘客断开连接，再放出假冒热点。一旦乘客误连并输入账号密码，这些凭据即可能被后台截获。目前调查仍在进行中，达美航空表示尚未确认是谁创建了该网络，也没有证据表明有乘客信息遭到泄露。达美航空正与联邦执法机构及航空监管机构合作，对事件进行全面调查。

很多人用AI做短视频，第一步就错了——直接让AI写标题、写脚本，结果内容正确但不爆。AI真正的价值，不是替你拍脑袋，而是帮你把内容生产从“经验驱动”变成“流程驱动”。本文不讲工具清单，只讲选题、爆款拆解、脚本生成的具体落地方法。 过去几年，短视频和直播的内容生产方式发生了很大的变化。最早的时候，大家拼的是谁更会拍、谁更会剪、谁更懂平台规则；后来，大家开始拼选题、拼人设、拼直播间转化；再到这两年，很多团队又开始把AI工具加进内容生产流程里。 但问题也来了： 很多人以为，用AI做短视频，就是让AI写标题、写脚本、写直播话术。 结果用了一段时间之后发现，标题看起来很完整，但不像爆款；脚本看起来很正确，但不像人话；话术看起来很多，但主播在直播间里用不上。 这不是AI没用，而是用法错了。 AI真正适合做的，不是替你拍脑袋想内容，而是帮你把原来靠经验、靠感觉、靠临场发挥的工作，整理成一套可复制、可复盘、可迭代的内容生产流程。 所以，这篇文章不讲AI工具清单，也不讲很虚的行业趋势。 我们只讲一个更具体的问题： 如果你是一个短视频运营、直播运营、内容创作者，或者正在做品牌内容账号，AI到底应该怎么参与到选题、爆款拆解、脚本生成这些环节里？ 一、AI不是来替代短视频运营的，而是来重做内容生产流程的。 过去做短视频，很多团队的工作方式大概是这样的： 上午刷同行账号，下午开选题会，晚上赶脚本，拍完之后剪辑、发布、看数据，第二天再继续重复。表面看，这是一套完整流程；但真正执行起来，问题往往出在三个地方： 第一，选题靠感觉 今天看到什么火，就想跟什么；老板说最近行业里大家都在讲这个，那就先做这个。最后账号发了很多内容，但很难判断哪类选题是真正适合自己的。 第二，脚本靠临场 拍摄前只有一个大概方向，到了镜头前再组织语言。结果就是开头不抓人，中间信息散，结尾没有行动指令，用户看完也不知道为什么要点赞、收藏、评论。 第三，复盘靠经验 视频发布后只看播放量、点赞数、评论数，却没有把数据反推到选题、标题、封面、开头、脚本结构上。下一条内容怎么改，还是回到感觉。 所以，AI真正改变的不是“帮你写几句文案”，而是把短视频内容生产从“经验驱动”变成“流程驱动”。 也就是说，未来更有竞争力的内容团队，不是会不会用AI，而是能不能把AI嵌入到选题、脚本、拍摄、发布、复盘这一整套SOP里。 图：AI短视频内容生产流程图 二、用AI找选题，但不要让AI直接替你想标题 很多人用AI做短视频的第一步，就错了。 他们会直接问： 帮我想10个短视频标题。 这样问，AI确实会给你10个标题，但这些标题大概率都很“正确”，也很普通。因为它不知道你的账号定位、用户是谁、用户现在卡在哪里，也不知道你过去哪些内容有效。 做选题之前，最重要的不是“生成标题”，而是先让AI帮你完成三个动作： 1. 拆用户问题 2. 拆同行内容 3. 拆内容角度 比如，你是一个做职场AI工具教学的账号，不要一上来让AI写标题，而是先这样问： 我准备做一个面向职场人的AI工具账号，目标用户是产品经理、运营、市场和内容创作者。请你从他们的日常工作场景出发，帮我整理30个高频问题，并按照“效率提升、内容创作、数据分析、沟通协作、职业成长”五类归纳。 这时，AI输出的不是标题，而是用户问题库。 有了问题库之后，再继续追问： 请从上面的30个问题里，筛选出最适合做短视频的10个选题。筛选标准是：用户痛点明确、适合3分钟内讲清楚、有转发或收藏价值、能引发评论区讨论。 这样生成的选题，才更接近短视频内容逻辑。 短视频选题不是“我想讲什么”，而是“用户现在正被什么问题卡住”。AI的价值，是帮你把这些问题系统化地挖出来。 举个例子： 如果你直接让AI写标题，它可能给你： – 10个提升工作效率的AI工具 – AI时代，职场人如何提升竞争力 – 3分钟教你用AI写方案 这些标题没有错，但用户不一定有点击欲望。 如果你先让AI拆用户问题，再生成选题，结果就会更接近： – 为什么你用了AI，工作效率反而没有提升？ – 用AI写周报，别再直接复制粘贴了 – 领导让你明天交方案，AI能帮你做到哪一步？ – 新手运营怎么用AI拆解一个爆款账号？ 后者之所以更好，是因为它先出现了具体场景，再出现解决方案。 图：AI选题拆解表 三、用AI拆爆款，但重点不是抄内容，而是拆结构 很多短视频账号做不起来，并不是因为不会找爆款，而是只学到了表面。 看到别人一条视频火了，就模仿标题、模仿话术、模仿拍摄形式。短期可能有一点效果，但很难持续。真正值得学习的，不是某一句话，而是内容结构。 一条短视频能被用户看完，通常不是因为信息量最大，而是因为它的结构让用户愿意继续看。 我们可以让AI帮我们拆这几个维度： – 开头用了什么钩子 – 中间用了什么递进逻辑 – 观点是

2025 年 12 月被 Meta 收购的通用 AI Agent 公司 Manus，即将重回独立公司运营。从被收购到独立，不到 8 个月。 Manus 在官方博客中发布了一份给用户的说明，措辞直接："作为我们从 Meta 分离、回归独立运营的一部分，部分用户在 2025 年 12 月 29 日之后生成的数据将在 8 月 23 日至 24 日被删除。" 被删除的数据来自特...