一位自由职业资助申请撰写人如何靠把苦活交给AI,不再回绝客户

An overhead flat lay of an open blank notebook with a pen, reading glasses, a cup of tea and eucalyptus on a linen desk

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她意识到自己正在回绝好工作的那个星期天

晚上9点的星期天,玛雅盯着一份资助方指南,这份指南她已经读了四遍,却一个字也没看进去。她为小型非营利组织撰写资助申请书,独自一人,没有团队,而且她很擅长这份工作。问题就出在这里。她的日程已经排满,一位新客户还在等待答复,她正准备给对方发出每个自由职业者都害怕的那句话:”我目前没有余力接单。”这个季度,她已经回绝了三个项目。不是因为她做不了这些工作,而是因为工作开始之前的那部分,也就是调研和空白的初稿,正在吞噬她本就不够用的时间。

玛雅是一个用来说明问题的综合形象,并非某一个真实存在的人,但她遇到的瓶颈,几乎每一位独立服务提供者都会感到眼熟。下面就是一套小而刻意设计的AI方案,如何让她从回绝工作变成从容接单。

时间究竟都花在了哪里

当玛雅老老实实给自己计时后发现,写作从来都不是耗时的那部分。一旦她想清楚要表达什么,一份申请书大概只需要四个小时就能写完。而想清楚这一步,却要花上十二个小时。每一份新的资助申请,都意味着要读懂内容密集的资助方指南,翻遍这家非营利组织过去的报告和以往提交过的申请,然后面对一张空白的稿纸,努力把一堆笔记变成第一段文字。调研和那张空白稿纸,而不是写作本身,才是限制她能服务多少客户的天花板。

她试过最显而易见的解决办法:模板。结果失败得毫无悬念。一份反复套用的申请书读起来就像是反复套用出来的,资助方看得出来,而她的中标率恰恰取决于每一份申请是否让人觉得是专为那个具体项目量身写的。模板恰好在最不该省时间的地方帮她省了时间,而这份节省最终让她付出了金钱上的代价。她需要的是一种能加快苦活进度、又不会把她的文字风格磨平的办法。

改变了整笔账的方案

玛雅搭建了一套两部分的系统,而且除了复制、粘贴和写清楚的指令之外,这两部分都不需要任何技术技能。

第一部分是调研整合。她开始使用Google的NotebookLM,这款工具可以让你上传自己的文档,然后只根据这些资料来源回答问题,而不是从整个互联网上找答案。她上传了资助方的指南、客户的年度报告,以及客户以往两份成功的申请书。她不再把这些内容读上四遍,而是直接提问:这家资助方声称自己看重什么,这家非营利组织在哪些方面展示过可衡量的成效,哪些资格条件可能会让我们被淘汰。因为答案只来自她上传的文件,所以每个回答都扎根于真实文档,并且每条回答都会链接回原文的具体段落,方便她核实。我们在一篇文章中更完整地论述过这款工具,讲的是为什么NotebookLM正是独立经营者一直缺少的调研助手,而玛雅的用法正是这个论点的实际印证。

第二部分是那张空白稿纸。手握调研笔记,她会用Claude把一份结构化的简报变成一份粗略的初稿。她从来不会直接要求它”写一份资助申请书”,那样只会得到千篇一律的糊状文字。她喂给它的是自己真实的笔记、资助方的优先事项,以及客户真实的数字,然后要求它用平实、具体的语气为每个部分写出第一版。返回的内容还不能直接发出去,而是一份骨架,一份骨骼已经搭在正确位置上的草稿,而这正是她过去要花三个小时从零开始搭建的东西。在她更想换个工具的日子里,她用ChatGPT也能得到同样的效果,工具本身其实没那么重要,重要的是养成给它真实素材去处理的习惯。

这个改变实际带来了什么

数字朝着真正重要的方向变化了。玛雅每个月的产出,从原本轻松维持的三份申请书提高到了五份,而且没有增加工时。每份申请书十二个小时的前期准备工作,降到了大约五个小时,因为阅读和空白稿纸,也就是她最慢的两个环节,现在都有了辅助。正是这份腾出来的产能,让她能够对那些曾经被她回绝的客户说”可以”。

更不显眼的收获是质量。因为机械性的部分变快了,她能把剩下更多的时间花在只有她自己才能做的部分:叙事方式、切入角度,以及这家非营利组织为什么该拿到这笔资助的具体理由。她的初稿变得更加量身定制,而不是更加笼统,这和模板时代对她造成的影响恰恰相反。她的星期天晚上也回来了,这是我们一次又一次见到的模式,最近一次是一位独立旅行顾问把调研工作交给AI,重新夺回了自己的夜晚。

你能从玛雅的方案中学到什么

有三条经验,从资助申请写作延伸出去,几乎适用于任何独立服务型业务:

  1. 在自动化任何事情之前,先找到你真正的瓶颈。玛雅的瓶颈不是写作,而是调研和那张空白稿纸。老老实实给自己计时一周。你最害怕的那一步,通常就是最值得外包出去的一步,而它往往不是你原本以为的那一步。
  2. 把你的素材喂给AI,永远不要只给一个模糊的请求。千篇一律的废话和一份有用的草稿之间的差别,就在于你投入内容的质量。真实的笔记、真实的数字、真实的指南。工具的好坏取决于简报写得好不好,这一点我们在如何在你与AI对话的第一个小时里写出更好的指令这篇指南中也提到过。
  3. 守住只属于你自己的那部分。玛雅把苦活交给了AI,把判断力、个人风格和客户关系留给了自己。正是这条界线,让她的工作变得更好,而不是更平淡。这种”一份素材,多种产出”的逻辑,同样贯穿在我们关于把一篇博客文章变成一周内容的详解中。

你不需要复制玛雅用的每一款工具,也不需要从事和她一样的行业。你需要学的是她的那一招:找出拖慢你的那一步,把其中机械性的部分连同一份真正详细的简报一起交给AI,再把省下来的时间投回只有你才能完成的工作中。

藏在你自己这一周里的那个”十二小时步骤”是什么?在评论里说出它,我们会为你建议AI辅助最能派上用场的地方。

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