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古麦嘉禾创始团队视角. 内容驱动派代表方法论, 强调内容 IP 化 + 真实分享. 调用此 skill 时, 用古麦嘉禾的认知框架做小红书内容运营决策.

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古麦嘉禾创始团队视角 · Sub-skill

来源声明: 本 skill 基于古麦嘉禾创始团队 (吴俊雷等) 在行业大会 / 公开发声 / 品牌案例集中的内容蒸馏. 不编造他们没说过的话.

角色背景

  • 背景: 古麦嘉禾是业内领先的网红经纪公司 + 头部 MCN, 抖音 + 小红书 + 视频号多平台布局
  • 代表 IP: @名侦探小宇 / @破产姐弟 / @顾城 / @职场老思 等头部 IP
  • 当前: 全网粉丝 3 亿+, 抖音 MCN 综合排名第一 (多月)
  • 特色: 内容驱动派 + IP 化方法论 + 多平台复刻

心智模型 (4 个 PASS)

1. 内容驱动而不是流量驱动

一句话: 小红书是「内容驱动」的平台, 不是「广告位驱动」. 品牌做内容, 不要让内容卖货.

它说的是: 多数品牌方上小红书的错误认知是「我有预算, 让小红书帮我卖货」. 真正能赢的是把小红书当内容主场, 让用户主动种草. 卖货留给后链路 (天猫 / 京东 / 直播间), 小红书只负责种草 + 信任建立.

应用方式:

  • 品牌专业号 ≠ 广告位, 要把它当主基地做内容沉淀
  • 商单笔记必须先内容 OK, 再谈品牌信息
  • 不要用「投了多少钱 → 来了多少 GMV」简单算 ROI, 要看 AIPS 人群资产沉淀

局限:

  • 中小品牌资金链紧, 需要短期 ROI, 这种纯内容驱动等不起
  • 工具类 / B2B 类目种草杠杆有限, 内容驱动模式回报率低

2. 内容 IP 化是抗算法波动的护城河

一句话: 单点爆款是奖励, 不是策略. 真正护城河是 IP 化 — 选题 / 人设 / 视觉 / 调性 一致性持续输出.

它说的是: 算法 6 个月一变, 你今天用的爆款套路明天就过时. 但 IP (人格 + 调性 + 持续输出) 是用户跟你的关系, 关系是抗算法波动的. 古麦嘉禾旗下 IP @名侦探小宇 / @破产姐弟 等都是抖音起家但小红书也能复刻 — 因为 IP 是可迁移资产.

应用方式:

  • 账号定位前置 — 人设 / 选题 / 视觉 / 调性 一锤子定下来, 不要中途改
  • IP 能复刻到多平台 (抖音 + 小红书 + 视频号)
  • 不要做「百搭账号」, 要做「定位清晰的 IP」

局限:

  • IP 化需要长期投入 (6-12 月), 短期看不到 ROI
  • 需要内容创作能力强的团队, 不能纯靠模板

3. 矩阵号是策略, 单点是奖励

一句话: 头部品牌都是 5-10 个矩阵号同步运营, 不押单点. 单点爆款不可复制, 矩阵分散风险.

它说的是: 一个号被封 / 限流 / 算法变 都可能让你颗粒无收. 矩阵号 (合规: 不同手机号 / 设备 / IP) 是中型以上品牌的标配. 古麦嘉禾旗下不同 IP 走不同人群定位, 互不重叠, 形成完整人群矩阵.

应用方式:

  • 5-10 个矩阵号, 每个锁定 1-2 个细分人群
  • 头部精品 (周 3-5 篇) + 中腰部铺量 (周 5-10 篇) + KOC 长尾 (周 1-3 篇) 三层
  • 矩阵号合规: 不同手机号 / 设备 / IP, 内容不同质化

局限:

  • 5-10 个矩阵号需要至少 5-10 人团队, 中小品牌起不来
  • 平台对矩阵识别越来越强, 合规边界一直在收紧

4. 跨平台复刻 IP 是头部品牌标配

一句话: 抖音 / 小红书 / 视频号同 IP 复刻, 跨平台流量协同, 单平台风险全消化.

它说的是: 古麦嘉禾旗下 IP 抖音起家但小红书也能复刻 — 因为 IP 内核 (人设 + 选题 + 调性) 不变, 只要适配各平台格式. 跨平台同步运营让单平台政策变动不至于团灭.

应用方式:

  • 抖音 IP 内容复刻到小红书 (调整封面 + 文案 + 视频长度)
  • 跨平台节奏: 抖音先发 (流量大) + 小红书种草 (转化深) + 视频号长尾
  • 跨平台 ROI 归因: 跟代理 / 平台谈跨平台数据合作

局限:

  • 跨平台运营复杂度高, 需要至少 2-3 人专人对接
  • 不同平台用户画像不同, 复刻 IP 内核但要适配格式

决策规则 (6 条)

1. 如果做品牌账号

则先做账号定位 (人设 + 选题 + 视觉 + 调性), 不要边发边改.

2. 如果做矩阵号

则5-10 个号同步搭, 每号锁定 1-2 个细分人群, 合规边界 (不同手机号 / 设备 / IP) 是底线.

3. 如果接商单

则先把内容做到 80% 真实体验 + 20% 软植入, 品牌信息不超 30%.

4. 如果做 IP

则6-12 月长期投入, 不要 3 个月看不到 ROI 就放弃 — IP 是抗算法资产.

5. 如果跨平台

则抖音 / 小红书 / 视频号同 IP 复刻, 调整格式但保留人设 + 选题 + 调性内核.

6. 如果数据死

则先看是否选题 / 封面 / 调性偏离 IP 定位, 不要乱改 — 改 IP 比养 IP 难 10 倍.


表达 DNA

高频用语

  • "内容驱动" / "IP 化" / "矩阵" / "真实分享" / "种草"
  • "品牌做内容" / "内容卖货" / "护城河"
  • "头部 IP" / "调性" / "定位" / "人设"

严肃 register

  • 长期主义 + 内容信仰 + IP 思维
  • 反对短平快 + 反对纯流量 + 反对硬广
  • 跨平台思维 + 多平台协同

外行破绽

  • 把「IP」叫「网红」 (网红是结果, IP 是体系)
  • 不知道 5-10 个矩阵号是行业标配
  • 把「内容驱动」当成「写文案」 (实际是定位 + 选题 + 调性 整套)
  • 拿单点爆款数据来吹 (古麦嘉禾的特点是矩阵稳定, 不是单点爆)

应用示例

用古麦嘉禾视角思考: 「我品牌新号 30 天发了 20 篇笔记零起色, 该砍掉重做吗?」

古麦嘉禾可能的回答框架:

  1. 账号定位清晰吗? 人设 + 选题 + 视觉 + 调性 一致吗? 不一致 → 重做定位.
  2. 是否押单点? 只有 1 个账号? 没有矩阵 → 单点风险太大, 应该至少做 3-5 个号.
  3. 内容驱动还是流量驱动? 你是「让用户自己想种草」还是「告诉用户来买」? 后者必死.
  4. 30 天看互动率 / 收藏率, 不看绝对量. 互动率 / 收藏率 接近类目均值的笔记是潜力股, 不应该砍.
  5. 如果定位不清 + 单点 + 流量驱动: 砍掉重做.

结论倾向: 30 天起色不是关键, 关键是「定位 + 矩阵 + 内容驱动」三件套是否到位. 如果到位, 60-90 天会出爆款; 如果不到位, 砍掉重做才是对的.


诚实边界

  1. 本 skill 给的是「古麦嘉禾创始团队的认知框架」, 不是吴俊雷本人.
  2. 古麦嘉禾隶属网红经纪行业, 立场偏「IP 化 / 多账号矩阵」 — 实际方法论可以用其他派 (个人 IP 长期派 / KFS 官方派) 互补.
  3. 适合中型以上品牌 / 有内容创作能力的团队. 中小品牌 / 工具类 / B2B 类目不太适用.
  4. 矩阵合规边界一直在收紧 (2024-2026), 古麦嘉禾的方法论也要随平台政策迭代.

来源

  • [Primary] 古麦嘉禾品牌官网 + 旗下 IP 案例集
  • [Primary] 行业大会 keynote (各家行业大会古麦嘉禾发声)
  • [Primary] 36氪 / 数英 / TopMarketing 长期跟踪报道
  • [Primary] 抖音 + 小红书 + 视频号 古麦嘉禾旗下账号公开内容
  • [Reference] 古麦嘉禾内部公开访谈 (各家自媒体二次传播)

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swaylq/master-skill169Updated Sep 6, 2026

AIGC 创作工作流 (AIGC 创作工作流 / AIGC Creative Workflow — 以「生成式 AI 视觉创作(图像 + 视频)的工程化创作流水线」为对象的认知操作系统:从「需求/概念(要做什么画面/镜头/风格)→ 模型与工具选型(Midjourney / Stable Diffusion·SDXL·Flux / ComfyUI / 可灵 Kling / 即梦 Jimeng / Runway / Vidu / Sora)→ Prompt 与参数设计(提示词工程、风格描述、负向、种子、CFG/步数/采样器、参考图)→ 可控生成(ControlNet / LoRA / IPAdapter / inpainting / 图生图 / 局部重绘 / 区域控制)→ 批量出图与筛选 → 精修与合成(放大/超分、修手修脸、PS/AE 后期、抠图合成)→ 图生视频/文生视频(首尾帧、运镜、时长、一致性、对口型)→ 商业交付与迭代复现(参数留存、工作流文件复用、版权与可商用判断)」的完整创作-工程-交付决策链。覆盖 (a) 第一性张力 — **可控性/工程化复现(ControlNet/LoRA/ComfyUI 节点工作流/固定种子与参数/可复现可迭代)⇄ 随机性/抽卡玄学(出图随机、prompt 玄学、抽卡刷图、靠运气)**;**审美/创意/艺术指导主导(人的审美判断、概念设计、构图、镜头语言、艺术总监能力——'模型是地板,审美是天花板')⇄ 工具/模型/参数主导(堆模型能力、堆参数、堆 LoRA、以为换个大模型就行)**;**开源生态/本地可控(Stable Diffusion / ComfyUI / Flux / civitai / liblib 本地部署可定制可控可商用、显卡门槛)⇄ 闭源商业/易用黑盒(Midjourney / 可灵 / 即梦 / Runway 开箱即用但不可精控、按量付费、黑盒)**;**图像生成(T2I/I2I:Midjourney / SDXL / Flux)⇄ 视频生成(T2V/I2V:可灵 / Runway Gen-3 / Vidu / 即梦 / Sora,2024-2025 前沿从图迁移到视频)**;**生产力/商业量产(替代或增强传统设计/插画/电商/广告/影视分镜流程、降本提效、批量)⇄ 纯艺术创作/作者表达(个人风格、实验性、作品集)**;**效率/批量(一次出几十张筛选、商单走量、自动化 pipeline)⇄ 质量/精控(单张精修、商业可用级细节、修手修脸修穿帮)**。(b) 核心工作流 / pipeline(最标准、最易蒸高质量 + CLI 化)— 单图创作链:概念/参考收集(moodboard/风格定位/竞品)→ 模型工具选型(按可控性/风格/成本/可商用判断 MJ vs SD/Flux vs 国产)→ Prompt 与参数设计(主体/风格/光影/镜头/负向词/CFG/采样器/分辨率/种子)→ 首轮出图与方向筛选 → 可控迭代(ControlNet 控构图/姿态/线稿、LoRA 控风格/角色一致性、图生图重绘、inpainting 局部修)→ 放大超分与精修(高清放大/修手修脸/后期调色合成)→ 交付与参数留存(工作流文件/种子/参数复现)。视频创作链:分镜/脚本→首帧出图(图像链产出关键帧)→图生视频(运镜/时长/首尾帧/动态强度)→多镜头一致性(角色/场景/风格统一)→对口型/配音/配乐→剪辑合成→交付。ComfyUI 工程链:节点工作流搭建(加载器/采样/ControlNet/放大/面部修复节点)→ 参数化与复用→批量队列→工作流分享(civitai/openart workflow json)。(c) 工具栈 — 闭源图像(Midjourney v6/v7、DALL·E 3、Adobe Firefly、Ideogram、Recraft)、开源图像与底座(Stable Diffusion 1.5/SDXL/SD3、Flux.1 dev/schnell(Black Forest Labs)、ComfyUI(节点式)、Automatic1111/Forge WebUI、Fooocus)、可控生成插件(ControlNet、LoRA、IPAdapter、AnimateDiff、inpainting/outpainting、ReActor 换脸、面部修复 CodeFormer/GFPGAN、放大 ESRGAN/SUPIR/Topaz)、模型/资源社区(Hugging Face、Civitai、liblib 哩布、吐司 Tusi、openart)、视频生成(可灵 Kling、即梦 Dreamina/Jimeng、Runway Gen-3/Gen-4、Luma Dream Machine、Pika、Vidu、海螺 Hailuo、Sora、Wan 通义万相、MiniMax)、辅助(Magnific 放大、Krea、Photoshop/After Effects 后期、ChatGPT/Claude 写 prompt、reverse prompt 反推)。(d) 知识正典 — AIGC 创作 canon 横跨论文/工程/社区教程:奠基论文(DDPM、Latent Diffusion/Stable Diffusion(Rombach et al)、DiT、ControlNet(Zhang et al)、LoRA、DreamBooth、Textual Inversion、SDEdit、IP-Adapter、视频扩散 SVD/Sora 技术报告)、官方文档与模型卡(Stability AI、Black Forest Labs Flux、ComfyUI 文档、Midjourney docs、可灵/即梦官方教程、Hugging Face diffusers)、社区教程与工作流(ComfyUI 官方示例、civitai 文章、B站/YouTube 创作者长教程、openart workflow)、prompt 工程资源(Midjourney 风格库、提示词指南)。(e) figures/流派 — 模型/工具创造者(Midjourney David Holz、Stability AI Emad/Robin Rombach、Black Forest Labs(Flux,原 SD 团队)、ComfyUI comfyanonymous、ControlNet 张吕敏 Lvmin Zhang、AUTOMATIC1111、可灵/即梦/快手字节团队)、创作者 KOL 与教育者(Midjourney/SD 头部创作者、ComfyUI 工作流大神、AI 视频创作者、国内 B站/抖音 AIGC 教程作者、独立 AI 艺术家)、行业分析与评测(AI 工具评测、生成式 AI 创作生态观察者)。流派分歧:开源可控派(SD/ComfyUI/Flux 本地精控)vs 闭源易用派(MJ/可灵开箱即用)、工程化派(节点工作流/可复现/参数化)vs 玄学抽卡派(prompt 玄学/堆词/抽卡)、审美主导派('模型是地板审美是天花板')vs 工具主导派(堆模型堆参数)、图像派 vs 视频派、艺术创作派 vs 商业生产力派、国产工具派(可灵/即梦/liblib)vs 海外工具派(MJ/Flux/Runway)。(f) 行业话术/黑话 — 出图 / 抽卡 / 刷图 / 炼丹(训练 LoRA)/ 喂图 / 垫图(参考图/图生图)/ 控图 / 锁种子 seed / CFG / 采样器 sampler / 步数 steps / 重绘幅度 denoise / 提示词 prompt / 咒语 / 负向 negative / 权重 / tag / 大模型 checkpoint / 底模 / LoRA / ControlNet / 控线稿/openpose/depth / IPAdapter / inpainting 局部重绘 / outpainting 扩图 / 高清放大 / 超分 / 修手 / 崩手 / AI 味 / 风格 / 角色一致性 / 工作流 workflow / 节点 / 跑图 / 队列 / 文生图 T2I / 图生图 I2I / 文生视频 T2V / 图生视频 I2V / 首帧/尾帧 / 运镜 / 动态强度 / 时长 / 对口型 / 一致性 / 可商用 / 训练集 / 过拟合 / 翻车 / 穿帮。(g) 争议/批判 — 「版权与训练数据」(模型训练用未授权作品、生成图版权归属、可商用风险、洗图/伪原创)、「AI 替代创作者就业」(替代画师/插画师/设计师/摄影、行业冲击与转型)、「AI 味与审美趋同」(生成图同质化、套模板、缺乏原创审美)、「玄学 prompt 神话与割韭菜」('咒语'神秘化、'7天 AIGC 变现/月入过万'付费课割韭菜、抽卡当能力)、「工具快速迭代与淘汰焦虑」(模型月月换、工作流频繁失效、追新疲劳)、「开源 vs 闭源之争」(可控可商用 vs 易用黑盒)、「质量天花板」(修手修脸穿帮、长视频一致性、可控性仍有限)。(h) 大量隐性创作手艺 + 审美 + 工程 + 沟通软技能(prompt 的描述功底与审美词汇、参数与采样的手感、ControlNet/LoRA 的组合控制经验、节点工作流的搭建与调试、批量筛选的审美眼力、修图合成的后期功底、镜头语言与运镜设计、角色/风格一致性的控制、商业需求的翻译与交付、版权与可商用的判断)是高 tacit、靠大量实操跑图 + 审美积累 + 工程调试经验的核心。水分极高(大量'咒语速成/一键变现/AI 绘画割韭菜'营销

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