用户研究与选题系统
拆评论、拆焦虑、拆场景，把“用户想要什么”转成稳定选题库。
AI Growth Operator
我是 付仁可， 一个用公共政策视角和 AI 拆系统的 增长运营
我不把运营理解为盲目追热点，而是先看透平台、流量、用户和内容供给之间的底层规则， 再在与同伴共同运营内容账号的过程中，用 AI 工作流把宏观判断降维成可执行的增长动作。
Prompt OS
当前任务
把用户焦虑转成内容选题
输入人群、痛点和目标平台，先让 AI 生成选题，再由我参与判断哪些内容有收藏价值和系列化空间。
0共同运营账号粉丝
0团队内容获赞与收藏
0参与内容播放峰值
10h → 1.5h协作生产提效样本
公共政策视角，不是背景标签，而是我的增长推演模型
从行政管理与公共政策训练出发，我习惯先看系统规则，再看资源如何分配、受众如何响应。 这套思维帮助我跳出“爆款玄学”，把平台生态拆成可判断、可验证、可执行的运营变量。
《网络主播参与政策执行过程中的角色嬗变》
这篇论文让我把“平台、舆论、公共部门、执行反馈”的关系看得更清楚。 迁移到运营中，我更关注内容如何进入系统、触发反馈、推动下一轮资源分配。
查看论文页 →把 AI 用成一个运营工作台
这里不是展示“我会用工具”，而是展示我如何把 AI 接进协作运营流程： 让它处理资料、生成候选方案、搭建模板，再由我参与判断、校准和复盘。
Prompt Templates
AI Output Preview
我的能力模块
对应运营岗的真实工作，不做空泛标签，每一项都能落到具体动作。
内容产品化
用标题、封面、脚本和栏目规范降低理解成本，让内容更容易被收藏和复用。
AI 工作流搭建
用 Prompt 矩阵和模板化输出，把 10 小时深度内容压缩到约 1.5 小时。
爆款笔记拆解器
点击左侧笔记样本，右侧会自动拆解它为什么可能被点击、收藏、评论和系列化。 这部分用来体现我在共同运营中参与的内容复盘方法，而不是只摆数据。
看一个增长案例
Stephasong 是我与同伴共同参与运营的内容账号。这里重点呈现我参与的选题拆解、内容结构、AI 提效和复盘环节。
Stephasong / 共同运营案例
把考研用户的混乱信息流，整理成可执行的内容产品。
在共同运营过程中，我主要参与高频痛点拆解、选题库搭建、封面标题测试、AI 辅助脚本生产和评论区复盘， 与同伴一起推动账号形成稳定内容供给，并延伸到品牌商单与转化场景。
不用截图，用跳转证据
页面里不再放截图，改成可点击的外部入口。正式投递时，招聘方可以自行打开验证。
看我的经历路径
每段经历都对应一种运营能力：规则理解、组织协作、内容增长、AI 提效。
香港中文大学（深圳）｜公共政策硕士
继续强化政策分析、方法论和复杂系统拆解能力。
Stephasong / 怂怂学姐｜自媒体联合运营
与同伴共同参与账号运营，我主要承担选题策划、内容结构、AI 辅助生产、视频剪辑、商业合作支持和数据复盘等环节。
广州越秀地产｜人力资源部实习生
参与人才盘点报告与招聘宣传支持，把复杂的人事数据和组织信息整理成清晰可读的分析材料与传播内容。
十堰市市场监督管理局｜政策与舆情场景
参与政策撰写、案件调研和突发舆情回应，训练公共沟通能力。
我的故事不是“我会发内容”，而是“我能把复杂问题拆成可增长的路径”。
我在公共政策、协作内容运营和 AI 工作流之间建立了一套自己的方法： 先看懂系统，再定位人群，最后把判断转成可执行、可复盘、可迁移的协作结果。