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**探索AI自动化带来的创业变革，实现真正的躺平创业。** 核心内容： 1. 数字员工在成本和效率上的巨大优势 2. 通过AI部门主管和自动化工作流提升自动化程度 3. MCP协议如何让AI具备“手脚”，实现真正的自动化
在上一篇我们聊到，雇佣一群数字员工，可以让你的成本降低 100 倍。但即便如此，作为 CEO 的你，依然需要统筹全局，管理各个环节，像一个“全职监工”。
比如在产品部门，你需要把产品 idea 提供给 DeepSeek，让它生成文案或方案，再把结果交给 Canvas AI，生成一个高大上的 PPT。
再比如开发部门，你需要时刻关注 Cursor 中的 LLM 是怎么搭建数据库、写代码、部署和测试的，每一步都需要你确认和检查。
这听起来也并不轻松。
一种优化方式是：
再雇四个“数字主管”，分别负责产品、设计、开发、运营等部门的监工工作。
你只需要对最终结果负责，不再介入每一个环节的细节。 这相比传统公司来说，已经是人员减半、效率翻倍了。但我们还能做得更好——更自动化、更智能。
你可以使用 Coze、Make、Zapier、dify 等自动化平台，将每个部门的工作流程变成一个个「Workflow」。
比如产品部门的流程：
这样，整个流程可以一键触发，全自动运行。不需要你再亲自传递文件、盯着每一步的执行结果。
最近出现的另一个新方案叫做 MCP（Multi-Component Protocol），可以理解为 AI 世界的「USB-C 接口」。
是近期AI领域最热的话题. 全称是Model Context Protocol:模型上下文协议。
简单来说，MCP就是AI大模型的标准化工具箱。
不管你的 AI 想调用哪种工具，只要接入了 MCP，就能像插上统一接口一样，自由访问、自动调配——就像给 AI 安上了“手脚”,可以调用外界工具。
举个例子：
你只需要告诉系统：“我要搭建一个线上商城。”
Cursor 就会调用MCP 服务器就会进行创建数据库、初始化代码仓库、完成开发、读取文件系统等操作，不需要你逐步指导每一个环节。你也不再是“监工”，而是“结果拥有者”。
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