AI 电商实战
2025年7月15日
10 分钟

跨境电商创业月会M07:AI进入真正的全民赋能

当下AI的版本答案:Claude Desktop + MCP。分享AI如何真正赋能业务实践。

跨境电商创业月会M07:AI进入真正的全民赋能

背景

实在抱歉最近沉迷新项目和Coding,导致根本没时间做任何事,包括分享内容。经常学到夜里两三点。

前面2个月在做新项目的前端,偶尔借用AI,已经觉得很了不得了。最近1个月由于需要涉及批量的结构化数据处理,开始更深入的研究coding相关领域。

怎么说呢,大受震撼。

废话不多,直接上"信息差"(其实并不算什么信息差,这玩意其实出来得有个大半年了。)


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快速开始

  1. 花5分钟去下载Claude Desktop
  2. 花10分钟研究如何安装MCP至Claude Desktop(今天Claude Desktop刚更新了connectors功能,内置的MCP更多了一些,但实际上远不止)

Claude Desktop MCP

  1. 开始大受震撼:在对话框用对话的形式让AI直接帮你操作各种业务问题。太多了,任何你能想到的,你想不到的
  2. 苹果切换至尼日利亚,充个pro再震撼一个月;还是不够,再充个Max。持续震撼

感悟

1. AI唯一的神

假如你问我现阶段AI唯一的神是哪个:

以前的我: "哪个AI都挺好用的,主要还是看人看场景,prompt说的对不对巴拉巴拉的。"(实则是我自己也觉得没啥可比的,毕竟都只是对话而已)

现在的我: "Claude,Claude,Claude。"

2. MCP的威力

之前各种垃圾agents,搞钱AI博主都能在能瞎JB比划演示给你吹上天。现在MCP不怎么见演示了,也不吹了,为啥呢?

因为这玩意是真tmd的有手就行、你上你也行,而且真的能解决各种实际问题,根本不给任何知识付费留有任何发挥空间。根本不会出现什么"我还是不会用、用不好,是不是我不会,我是不是得给AI博主付费才能学会哦。"

3. Agents的现状

现阶段,agents概念除了coding领域,其他领域仍然处于探索阶段(也可以称为画饼骗融资水准),尤其国内炒的火热的那两个,我就不点名了,反正该跑的跑了、该凉的凉的差不多了。

所以除了码农,AI难道还是停留在"chat"单纯的对话框吗?你一问我一答?但真正让干个啥又干不出来?

Claude Desktop + MCP 就是当下的版本答案。

4. Coding能力依然重要

如果你更想深度帮你制定各种稳定的、自动化程度高的业务工作,你还是需要coding能力的。但是真的不要对coding那么害怕了,因为也都是说说话就解决的。(但也不至于那么简单,你可能还是需要花1-3个月深入的研究学习)。

  • 纯新人:Cursor/Windsurf/Trae任选一个,免费版就是随便瞎玩
  • 如果稍微熟悉IDE有点代码基础:尝试一下Gemini CLI(完全免费,但是拉跨的一B)
  • 终局还是Claude Code

5. 门槛即红利

"好慌啊,大家都通过AI变这么强了吗?"

放心吧,你在国内:

  • 90%的中国人连官方claude都上不去、更不会注册账号
  • 然后又有5%因为网络问题不会正常使用的
  • 1%搞不定充值的
  • 再有1%连MCP都不会安装的

这是什么?这是门槛,这也是红利。AI让部分人先高效起来。

"啊?这就算门槛?" "你倒是教啊!扯什么废话?"

6. 学习和认知曲线

大概的学习和认知曲线是:

  1. 无奈:面对网络和地区的限制,你会感觉特别无力。(尤其到coding领域其实还是有很多网络问题需要解决)
  2. 震撼:搞定一切后体验了一些小功能,大受震撼
  3. 焦躁:随即陷入焦躁,"怎么办,这东西这么强!我怎么能更好的应用在我的业务!我还是不会!我还是想找个一键直通的方案!"
  4. 兴奋:越研究会越震撼,震撼到你每晚失眠,学习到很晚
  5. 疑虑:你会发现你在coding领域你差的基础知识和能力太多了,一边是高效高质量解决问题的AI就摆在你面前,一边是像个智障一样的你手足无措。各种技术栈你都得会一点,才能慢慢把你自己的业务全局的需求搞定。于是你脱离业务场景,学习很多看起来没用的东西,甚至心生疑虑,这玩意有必要学吗?
  6. 虚无:你会发现,好像又什么都不重要,因为所有的东西都只要给AI说一句话它都能搞定。那为什么还要学习基础能力?

7. AI时代发力点

  1. 你到底有没有真正实际且可深入的业务场景
  2. 鲜活真实的个人IP

常见问题解答 (FAQ)


总结

Claude Desktop + MCP 代表了AI从"对话工具"向"行动代理"的转变。这不仅仅是技术的进步,更是工作方式的革命。

对于跨境电商从业者来说,这意味着:

  1. 自动化处理大量重复性工作
  2. 用自然语言描述需求,AI帮你实现
  3. 大幅降低技术门槛,提升个人效率

门槛依然存在,但这正是红利所在。谁先跨过门槛,谁就能在AI时代占据先机。

最重要的是:找到你真正可深入的业务场景,然后用AI去赋能它。不要为了用AI而用AI,要让AI为你的业务服务。

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