所有身處內(nèi)容行業(yè)的自媒體工作者，或許都已悄然站在一個關(guān)鍵的十字路口——要么被人工智能逐步替代、壓縮生存空間；要么借助技術(shù)實現(xiàn)能力的極致放大，迎來全新的創(chuàng)作可能。
過去，創(chuàng)意可能是自媒體人最后的壁壘。但現(xiàn)在，一個設(shè)計師想要用AI完成內(nèi)容生產(chǎn)力從創(chuàng)意生產(chǎn)到發(fā)布及數(shù)據(jù)復(fù)盤的全流程閉環(huán)。
這款名為Ribbi的產(chǎn)品，它最大的亮點是，能從創(chuàng)作靈感的智能捕捉與梳理、多模態(tài)內(nèi)容的一體化生成，到跨平臺智能發(fā)布運營、全維度賬號數(shù)據(jù)監(jiān)控，再到深度復(fù)盤與策略優(yōu)化全流程打通，實現(xiàn)了從創(chuàng)意內(nèi)容落地、到發(fā)布、再到迭代的完整閉環(huán)。
Ribbi創(chuàng)始人Robin的愿景是，“成為硅基生命的墊腳石”。而這第一步，他希望先從內(nèi)容創(chuàng)作入手——借助AI，未來內(nèi)容創(chuàng)作將不再依賴零散工具與重復(fù)勞動，而是形成一套高效、可復(fù)用、可迭代的智能運營體系。
霞光AI：你之前有哪些工作經(jīng)歷？
Robin：我以前在大廠工作，一開始做游戲設(shè)計，后來ChatGPT出來后，轉(zhuǎn)做AI產(chǎn)品，核心是解決一個事情，就是生圖、生視頻。那時我就開始關(guān)注如何用AI做創(chuàng)意的工作。
當(dāng)時大家就覺得這件事非常有意思，所以去年11月我離開大廠，出來自己做了這個項目。
霞光AI：你們團隊現(xiàn)在有多少人了，大家都是怎么樣的背景？
Robin：當(dāng)然我們團隊還很小，核心團隊只有六人，基本都是在去年11月后兩個月內(nèi)到崗。我們這里全員都是全棧工程師，沒有職能壁壘，每人都可以獨立完成從前端交互、后端邏輯到模型調(diào)用的全流程開發(fā)。這種極簡的結(jié)構(gòu)也讓我們團隊能高效協(xié)作，沒有跨部門協(xié)調(diào)成本，一句溝通就能落地執(zhí)行。而且也得益于工具上的變革，比如Claude Code帶來的代碼生產(chǎn)力進(jìn)化，那我們也希望做內(nèi)容生產(chǎn)力進(jìn)化這件事情。
所以我們才能在很多同事非全職、且只用2個月時間把產(chǎn)品從0-1做出來。
霞光AI：這種狀態(tài)下，你們怎么選合適的人？有什么共同的理念？
Robin：我們選人的核心標(biāo)準(zhǔn)是“志同道合”——理念一致、愿景契合。我的公開愿景是“成為硅基生命的墊腳石”，一塊小石頭。我相信微小個體也能為AI時代貢獻(xiàn)真實價值。我們不自詡精英，而是清醒認(rèn)知自身為“Under dog”（草根奮斗者），腳踏實地做事，拒絕虛妄姿態(tài)。這種精神是團隊凝聚的根本，也將貫穿組織成長始終。
霞光AI：我很好奇，你以前是做游戲設(shè)計的，為什么現(xiàn)在想到要做內(nèi)容生產(chǎn)的AI產(chǎn)品？
Robin：其實這跟我之前做得事情并不沖突。我以前做游戲品牌的視覺，核心其實是提煉產(chǎn)品的精華和元素，并把這些東西用視覺表達(dá)出來，這是一個創(chuàng)意的活兒；其次，內(nèi)容生產(chǎn)本質(zhì)上也是一個創(chuàng)意的活兒，或者說創(chuàng)意是其中最重要的東西。
我們的產(chǎn)品也非常簡單，在主頁一上來就是非常多的skill（像一個skill超市），用戶可以隨便選用；Generate就是一個生成內(nèi)容的工具，里面會有一些風(fēng)格參考等等；Pond其實是一個收藏夾，你可以把你喜歡的圖片、視頻、創(chuàng)意的東西存進(jìn)來，AI模型就能學(xué)習(xí)了解你的品味并去自主訓(xùn)練，然后變成你的風(fēng)格的一部分。
這個Pond很有意思。過去很多設(shè)計師很難描述的一個事情就是“感覺”（或者叫品味）——明明你覺得一個圖片創(chuàng)意很好，但就是表達(dá)不出來，只是感覺很好；現(xiàn)在你只要把這個“感覺”存到Pond（池塘）里，AI就能慢慢理解并提煉你想要的感覺。
所以我們真正做的，其實是用AI把靈感的生產(chǎn)、分發(fā)、監(jiān)控分析到更好生產(chǎn)打通，構(gòu)建了一套自我簡化的內(nèi)容引擎。
霞光AI：怎么更簡單地理解Ribbi，是一個什么樣的產(chǎn)品？
Robin：你可以理解，Ribbi是一個接管你內(nèi)容生產(chǎn)的AI Agent：創(chuàng)作、發(fā)布、優(yōu)化，全程自動化。它覆蓋從靈感輸入、多模態(tài)生產(chǎn)、智能發(fā)布、數(shù)據(jù)監(jiān)控到自動優(yōu)化的完整閉環(huán)。
霞光AI：其實這里面的每一環(huán)過去都有工具在幫助生產(chǎn)，你們怎么想到要把它們連在一起？
Robin：我們并不希望解決單一維度的事情。真實創(chuàng)作需求從來不是單點任務(wù)，不是割裂地使用工具，這樣會丟失上下文，迫使用戶反復(fù)描述需求。Ribbi的核心價值，正在于打通所有環(huán)節(jié)的語義連通性。
舉個例子，我們做一條內(nèi)容，它需要選題、寫文案、生成畫面、配音、剪輯、做封面發(fā)布、看數(shù)據(jù)復(fù)盤，然后再指導(dǎo)下一條。這是一條完整的鏈路，中間任何一個環(huán)節(jié)斷掉，你都得去切換工具，重新解釋你要做什么東西，重新去對齊目標(biāo)。而你每一次切換工具就相當(dāng)于你把剛了解你需求的一個助手換掉了，換成一個對你一無所知的心。所以問題就出現(xiàn)在這了。
霞光AI：你們是如何實現(xiàn)這種“連通”的？
Robin：這些能力實現(xiàn)，并不是簡單地把各個技能堆砌在一起，而是模型在統(tǒng)一上下文中自主決策調(diào)用順序與組合方式——這是“Agent”與“工具集”的本質(zhì)分野。
當(dāng)所有功能都在同一個層級里面，它就會發(fā)生很多不可思議的事情。為了實現(xiàn)這一點，我們有一個非常核心的自研架構(gòu)，叫做Contest layer。這個框架會把contest給到模型的上下文去做非常多的分層：Skill層（工作流沉淀）、Memory層（用戶歷史）、Taste層（審美偏好）、Tool層（能力接口），各層動態(tài)協(xié)同。然通過不同的分層架構(gòu)再編譯。在這過程中，隨著使用越多，它會不斷地去更新和迭代這些內(nèi)容。
過去，一個模型隨著支撐skill越來越多的時候，它一定會變得極其卡頓，然后它的上下文已經(jīng)差不多要爆炸了，但我們通過自研的這個框架，讓它的內(nèi)容是逐漸的漸接是暴露的，理論上是可以做到無限個工具。
由此，Ribbi實現(xiàn)了三大自主進(jìn)化：
品味進(jìn)化：用戶收藏圖片→經(jīng)自研視覺小模型反推為文本描述→注入上下文→模型生成內(nèi)容時自動傾向用戶審美，訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多，個性化越強。
技能進(jìn)化（Skill Evolution）：用戶高頻操作（如“搜趨勢→寫文案→生圖→發(fā)小紅書”）被自動識別為新Skill；經(jīng)去重、隱私脫敏后，優(yōu)化為通用Skill供全網(wǎng)調(diào)用。這是AGC（Agent Generated Content） 模式——Agent基于行為數(shù)據(jù)主動創(chuàng)造能力。
創(chuàng)作進(jìn)化：Agent可設(shè)定周期任務(wù)（如“每日7點生成AI趨勢摘要”），并基于發(fā)布效果自動迭代：監(jiān)測賬號數(shù)據(jù)→搜索競品爆款→復(fù)刻精華→生成新版本→發(fā)布，形成“創(chuàng)作-反饋-優(yōu)化”正向循環(huán)。
霞光AI：邏輯很清晰。目前產(chǎn)品出來，用戶也有一些反饋了。你覺得Ribbi還有哪些方面的問題呢？
Robin：其實還有挺多不足的。比如說我們的視頻編輯我覺得做的還不夠深，特別是有一些能力，比如說字幕加上去之后，它有時候會把字幕加的太大了，排版不是很好看；然后剪輯的時候，效果也沒有那么地流暢；生成動畫做不了角色運動軌跡和復(fù)雜轉(zhuǎn)場特效。
另外，我們的產(chǎn)品skill目前還只開放了精選，其他類目還沒開放。但其實我們的skill已經(jīng)做完了，我們已經(jīng)有儲存到很多skill了。但是問題卡在哪里呢？問題卡在了我們設(shè)計師太追求審美的視覺了，然后那張封面圖不夠好看，還得去重做。
霞光AI：聽起來這對目前的自媒體太友好了。但我注意到你們現(xiàn)在并不主要做國內(nèi)的市場，而是先對海外用戶開放。這是為什么？
Robin：我們確實最近很意外地收到了很多國內(nèi)用戶的反饋。但沒有先做國內(nèi)，主要是兩大剛性約束： 一是它需要經(jīng)濟基礎(chǔ)較好的客群，所以我們定的目標(biāo)客群是北美、日韓等高付費意愿創(chuàng)作者，而非價格敏感型用戶。
二是自主進(jìn)化依賴實時數(shù)據(jù)回流。海外平臺（Twitter/X、Instagram）API開放度高，可無縫接入搜索、發(fā)布、監(jiān)控；而國內(nèi)生態(tài)存在多重壁壘——微信/微博無開放API、數(shù)據(jù)抓取受限、AI托管功能被封禁。不能建立“發(fā)布-監(jiān)測-優(yōu)化”閉環(huán)，自主進(jìn)化就成為空中樓閣了。
霞光AI：你們的目標(biāo)用戶是誰？
Robin：其實我們并不針對職業(yè)設(shè)計師，而是海外超過2億的內(nèi)容創(chuàng)作者中的長尾群體：品牌運營、中小企業(yè)主、自媒體人、自由職業(yè)者。
70%中小企業(yè)無專職設(shè)計師，卻需持續(xù)為多平臺產(chǎn)出內(nèi)容。Ribbi以極簡交互（自然語言指令+Skill一鍵復(fù)用）降低專業(yè)門檻，讓非技術(shù)人員也能駕馭復(fù)雜創(chuàng)作流。
霞光AI：這對跨境電商的賣家也十分友好。
Robin：我們跨境電商的所有用戶一致評價產(chǎn)品非常好用。但我們目前還沒有專門在為亞馬遜等跨境賣家服務(wù)，我們只做了一個skill，即使這樣他們也會覺得我們我們很符合他們的產(chǎn)品調(diào)性。霞光AI：你們已經(jīng)開始融資了嗎？大概什么進(jìn)度？
Robin：我們拿去年12月已經(jīng)拿到了數(shù)百萬美元的融資，完成了天使輪融資。
霞光AI：產(chǎn)品的商業(yè)化有什么節(jié)奏？
Robin：目前產(chǎn)品還在封閉測試，只釋放了幾千個名額，但大家的反饋都很好。官網(wǎng)上的申請用戶已經(jīng)排了2萬多人，熱度遠(yuǎn)超預(yù)期。
打算今年4月啟動商業(yè)化試點，我們會堅持成本透明原則——用戶所付即API調(diào)用成本+固定服務(wù)費。當(dāng)然我們也將接入全球最優(yōu)質(zhì)模型（不限于某家大廠），讓用戶按需選擇。
霞光AI：現(xiàn)在各家大廠都在做智能體平臺，Ribbi的生存邏輯是什么？
Robin：大廠有他們的難題，困在“圍墻花園”里。比如，他們的模型都是孤島，通義不接Claude，文心不兼容Gemini，每家只推自家生態(tài)；而且，工具也是割裂的，搜索、生圖、視頻模塊各自為政，缺乏跨能力協(xié)同；此外，它們也都有品牌包袱，比如不敢做鬼畜表情包、不會讓AI說“我真該死”，這就喪失了年輕用戶的共鳴。
這也是我們生存的空間。Ribbi的破局點在于做“世界頂級模型的路由器”：
以開放API聚合全球最優(yōu)能力（Google Search、Twitter API、Suno音樂模型等），打破大廠壁壘；用Context Layer統(tǒng)一調(diào)度，讓不同模型在同一個創(chuàng)作意圖下協(xié)同；以“暴躁又靠譜”的Rub IP人格，建立真實、鮮活、不設(shè)限的品牌認(rèn)知——這恰是大廠無法復(fù)制的草根生命力。
回過頭來說，Ribbi的終極命題，不是替代人類創(chuàng)作，而是將創(chuàng)作者從工具鏈的重復(fù)勞動中解放，回歸創(chuàng)意本身。
所有自媒體創(chuàng)作者分化的分水嶺，已經(jīng)悄悄形成。
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