2021年，劉世奇在福建泉州租下一間30平方米的小辦公室，揣著5萬元啟動資金，開始賣拖鞋。

這門生意看起來不起眼，目標一開始就放在海外市場。那時，公司里只有他一個人。

四年后，蒂萬坦斯貿易有限公司已經從一人公司變成6人團隊，年營收做到4000萬元。算下來，人均產值超過600萬元。

6個人，干過去幾十個人的活。劉世奇的回答很直接：“AI參與率100%，每一步都用?！?/p>

選品前，先讓AI看市場；出圖時，讓AI換場景；開會時，讓AI記紀要；客戶聊天記錄太多，就讓AI先整理一遍。對這個6人團隊來說，AI不是偶爾打開的工具，而是每天都在場的“第7個人”。

這個故事值得被放在當下討論，并不只是因為它展現了一個小團隊的效率提升。

它更像一面鏡子，照出了很多商家正在面對的問題：當電商經營越來越細，一個人到底能扛多少事？

對很多商家來說，今天的618早就不只是“打折賣貨”這么簡單。

一個商品能不能賣出去，背后是一整套細活：標題怎么寫，主圖怎么拍，詳情頁怎么講，短視頻怎么剪，種草文案怎么種，直播間怎么說，投放數據怎么看，競品又在怎么賣——每一步都要快。

對頭部品牌來說，這套活兒可以由運營、設計、投放、數據分析、內容策劃等團隊分工完成；但對大量中小商家和成長型商家來說，他們面對同樣復雜的經營任務，卻沒有同樣的人手和預算。

《天下網商》在與劉世奇團隊和多位商家交流后發現，越來越多商家已經開始用AI補這個缺口。他們日常會用到千問電腦端。對商家來說，它不是一個單一工具，而更像一個隨時能叫起來的幫手：要查資料，可以讓它做調研；要出圖，可以讓它生圖；要復盤數據，可以讓它分析；開完會，還能讓它自動整理紀要。

這些能力正慢慢進入商家的日常工作流，幫他們省下重復勞動，也讓小團隊有機會完成過去需要一個團隊才能完成的事。

一雙拖鞋怎么賣：不能只靠“我覺得”

過去，劉世奇選品很大程度靠經驗。

他會翻海外平臺，看什么款式賣得動；也會跑供應鏈，摸一摸材質、看一看顏色，最后憑經驗判斷：這雙拖鞋，海外消費者應該會喜歡。

但做生意最怕“我覺得”。

一款新品判斷錯了，上架賣不動，庫存就壓在那里，錢也壓在那里。對小團隊來說，一次失誤可能就吃掉半個月利潤。劉世奇說：“以前是靠感覺，現在是不能只靠感覺?！?/p>

現在，他會先把目標款式交給千問，讓AI幫他做一輪市場調研：海外消費者喜歡什么風格，競品怎么賣，評論里抱怨最多的是什么，潛在賣點在哪里。AI不會替他拍板，但會先把市場信息擺到他面前。

“以前我可能憑經驗覺得這款顏色好看，但數據會告訴我，這個市場的用戶其實更在意防滑底和厚底設計。”

這種變化，說到底是做判斷的方式變了：不是老板拍腦袋，也不是完全聽AI的，而是在下決定前，先看看市場已經給出了哪些信號。AI在這里扮演的不是決策者，而是幫商家把市場看得更清楚的“放大鏡”。

一張圖怎么出：從“搭實景”到“生成場景”

跨境商家的內容需求很復雜。同一款拖鞋，賣給美國市場和賣給東南亞市場，主圖風格可能完全不同。

過去，這意味著拍攝、修圖、換場景。一套流程走下來，一天就過去了。

現在，劉世奇會先把白底圖上傳給千問，讓它生成不同場景、不同風格的圖片方案。浴室、戶外、居家……幾分鐘內，就能出來幾十種版本。他只需要從中挑出最符合目標市場審美的方案，再基于這個方向繼續生成商品標題、視頻腳本和產品介紹。

• 懶人沙發商家MRLAZY

MRLAZY懶先森主營懶人沙發品類，相關負責人Jane和我們說，千問是她嘗試過的大模型里，對電商理解比較到位的，“我印象最深的一點，是你告訴它一家品牌店鋪，它真的知道這家店鋪，了解產品風格?！?/p>

因此，Jane日常會讓千問幫她分析產品適配的家居場景和風格，原本家居品類普遍重成本的場景圖生產環節，現在從風格設計到素材生成，都可以讓AI代勞。

• 飾品行業的提示詞工程

有些商家的用法更有意思：他們不只是讓千問出圖，還會先讓AI幫自己“教AI”。

以飾品行業為例，難的地方不只是把產品拍清楚，而是要把氛圍拍出來：背景是什么樣的，光線要不要柔一點，桌面要不要有木紋，畫面里要不要有茶席、屏風、窗影。這些要求，商家自己未必能一下子寫成專業提示詞。于是他們先把參考圖發給千問，讓千問把這些畫面要求整理成更準確的提示詞，再交給AI生圖工具去執行。說白了，就是先讓AI把“我想要這種感覺”，翻譯成“AI能聽懂的指令”。商家自己要做的，是從結果里挑出最符合要求的那一版。

“以前是從零開始拍，現在是從草案開始選?！?/p>

更深一層看，這種變化不只是“做得更快”，而是內容生產的起點變了。以前做圖是花錢、花時間，現在做圖可以反復試。當生成一張場景圖的時間從一天壓縮到幾分鐘，商家就有能力為同一個產品做更多版本、測試更多市場。

效率提升帶來的，是試錯空間的擴大。

一場會怎么開：從“聽過”變成“能查、能問、能落地”

圖可以交給AI生成，但真正要推哪一款，還得人來拍板。

劉世奇團隊每周都會開選品會。幾個人圍在一起，看款式、看價格、看材質，也看AI整理出來的市場信息。哪款適合主推，哪款先小批量測試，哪款需要換圖重做，都會在會上討論。過去，這類會議最麻煩的是記錄。有人一邊聽一邊記，手速跟不上討論速度；散會后還得回頭整理：剛才誰說要漲價？哪款材質要再確認？下一步誰去跟供應鏈？

現在，他們用千問的錄音紀要功能。開會時打開它，系統會實時轉寫、區分發言人，會后自動生成結構化紀要。更實用的是，團隊還可以直接問它：“會上誰提到了漲價？”“下一步待辦有哪些？”系統就能把相關內容拎出來。

據《天下網商》了解，千問錄音功能目前免費，不限時、不限次數。這不只是省了記筆記的時間。會上說過什么、誰定了什么、下一步誰負責，都能留下來。對小團隊來說，這些一點點沉淀下來的內容，就是很寶貴的積累。

一堆信息怎么理：從“手動敲”到“截圖丟給AI”

劉世奇團隊還有一個習慣：把自己的聊天截圖發給千問電腦端——業務員每天都會收到大量客戶消息。有人問材質，有人反復確認價格，有人前一天還在猶豫，第二天可能就準備下單。真正的商機，往往就藏在這些零碎對話里。

過去，業務員要一條條翻聊天記錄，手動整理客戶訴求、購買意向和跟進事項。這個客戶要不要回訪？那個客戶是不是已經婉拒？哪一個只是問問，哪一個值得重點跟？都得靠人自己判斷。

現在，他們直接把聊天截圖發給千問。AI會先把關鍵信息拎出來，整理成表格：客戶是誰，聊到哪一步，購買意向強不強，下一步該做什么。

業務員不用再當“錄入員”，而是變成“審核員”：看一眼表格準不準，再決定怎么跟進。

“重復勞動交給機器，對于6人團隊來說，這是人效提升的關鍵?！?/p>

像喊同事一樣喊AI

還有一個細節，藏在最基礎的工作方式里。

調研、文案、分析、總結都能靠AI生成，但每天不斷地下達指令、批量完成任務，過去大多要靠鍵盤一字一字敲出來。

劉世奇現在很多時候不再敲字，而是用千問的語音輸入法，對著電腦直接說需求。在去倉庫前，他可以和千問順口交代一句：“現在丑萌拖鞋在市場上的競爭力怎么樣？幫我分析一下?！痹捳f完，AI就開始跑分析。

這種交互方式的變化，讓AI從“需要專門打開的工具”，變成了“隨時能喊一聲的同事”。

對于一個每天在倉庫、電腦、客戶之間來回切換的小團隊來說，AI用起來夠不夠順手，決定了它能不能真正融入日常。

三種行業，指向的是同一個變化：AI正在從“輔助工具”，變成商家每天都離不開的工具。

劉世奇團隊用AI做調研、做內容、做紀要、做表格，本質上是在用一個小團隊完成過去需要更大團隊才能完成的系統工作；家居商家用AI換場景，本質上是在用“多做一張圖幾乎不多花錢”的方式，去挑戰大品牌的內容規模優勢；飾品商家用AI寫提示詞，本質上是在把“想到”變成“做出來”。

把這些場景放在一起看，變化就很清楚了。

過去，規模意味著更多人、更多預算、更完整的團隊?，F在，對一些中小商家來說，規模也可以是一個人，加上一套趁手的AI工具。AI不是替他們做所有決定，而是把那些重復的、瑣碎的、耗時間的工作先接過去。商家省下來的時間，可以用來判斷市場、服務客戶、做更關鍵的選擇。

當AI落到一個又一個具體的經營動作里，小團隊也能干出過去需要十幾個人才能完成的活。6個人，4000萬元。聽起來有些不可思議，但這正是已經發生的現實。