99%的人以为，要把培训业务做到上万学员，一定得靠庞大的教务和运营团队。Heicoders Academy 用不到20个人，跑出了一年培训1.2万名学员的规模，还拿下多家大型机构客户。这不是“拼命加班”的故事，而是“把人力留给最值钱的事，把其他一切交给AI系统”的实践。
他们的做法，既打脸了“培训只能靠讲师多”的旧认知，也给所有做教育、培训和B2B服务的人，提供了一套可复制的运营范本。
从工程师到讲师：他们只做“实战派”课程
不请职业讲师，只要真正做过项目的人
Heicoders Academy 成立于 2020 年，那时新加坡的培训市场已经很拥挤，很多机构的讲师是“职业培训师”，却从没真正把AI产品推向市场。创始人 Beh Min Yan 和 Kong Yu Ning 白天分别在 Gojek 和 OKX 做工程和数据工作，晚上和周末开课，把一线经验直接搬进课堂。
他们只做一类课：有商业落地价值的前沿技术课程。课程内容会定期和 Manus、eToro 等公司对齐，确保案例和工具都是企业真实在用的，而不是停留在“教科书式机器学习”。
在用人上，“行业从业者”不是宣传语，而是硬门槛。Heicoders 完全不招职业讲师，每位讲师都要通过技术考核和现场试讲，录取率不到 10%。就算通过了，也要再经历 1–2 个月的系统培训，才能独立带班。
有用户反馈，正是因为讲师能讲“自己踩过的坑”，而不是照本宣科，学员在工作中复用课程内容的比例明显更高。
他们甚至把这一整套讲师标准和流程写成公开手册（handbook.heicodersacademy.com），把“怎么选讲师、怎么训练讲师”摊开给市场看。这种透明度，在培训行业并不常见。
从小班课到企业整部门“打包上课”
刚开始，他们只是在新加坡给职场人开小班机器学习课，靠周末一点点滚动。到 2023 年，营收已经突破七位数（以新币计），2025 年开始，企业客户直接把整个部门送来培训。
比如：
- 渣打银行（Standard Chartered）的市场团队，把高管送进 AI 课程；
- 国立大学医院的数据分析部门，一次性派出两期、每期 50 人来学习；
- 还有国立大学门诊部、淡马锡信托、星展银行等机构，陆续成为客户。
业务越做越大，口碑和客户名单都很好看，但内部压力也在快速累积。一个矛盾开始变得尖锐：要么扩张团队，牺牲“精干小队”的优势；要么想办法用系统把复杂度压下去。
增长的代价：运营复杂度几乎把团队压垮
每月几百条请求，全靠人肉扛不住了
随着学员和企业客户数量暴涨，Heicoders 每个月要处理几百条支持请求：改期、发票、证明、投诉、反馈……全部堆在邮箱和聊天工具里。任何一个漏掉，都可能影响口碑，甚至影响政府补贴合规。
讲师排班也很痛苦，需要一个个去问时间、对齐课程要求、手动确认。新讲师应聘流程散落在邮件和表格里，进度全靠人记。合规文件更是分散在各种工具：电子签名平台、行为准则确认、继续教育学时（CPD）记录等等。
一位内部同事形容那段时间：“每天都在救火，真正能坐下来想课程升级和新合作的时间，少得可怜。”
这种行政负担，正在侵蚀他们的核心优势——一个高效、专注教学质量的小团队。如果不改变，要么牺牲服务体验，要么被迫大规模招人，变成他们当初不想成为的那种“庞大培训机构”。
看见 Manus 的那一刻：不是又一个“写文案的AI”
转折点来自一次偶然的新闻。Yu Ning 在 CNBC 上看到关于 Manus 的报道，点进官网，看完演示后，当场注册试用。
“哦天哪，这东西会改变世界。”他回到团队会议上，直接这么说。
他之前也用过不少 AI 工具，帮忙写文案、出点子、画个架构图都还行，但有个共通问题：最后一步永远要人来做。AI 可以帮你想系统怎么搭，却不会真的把系统搭出来；可以帮你写客服回复，却不会自动发出去。
Manus 不一样，它是“能把事做完”的 AI 智能体：
- 能根据自然语言指令，搭出可用的应用；
- 能部署、能连流程、能跑起来；
- 能从头到尾接管一个工作流，而不是停在“给你一个草稿”。
我也不太确定这个说法对不对，但在 Yu Ning 看来，这种“端到端完成任务”的能力，是他们敢把整个运营系统押在 Manus 上的关键。
用 AI 重建运营：一个没有工程师的“自动化中台”
几个月内，把所有关键系统都搬上 Manus
接入 Manus 后的几个月里，Heicoders 直接把运营基础设施推倒重来，用 AI 智能体一块块搭起新的系统：
- 一个公开的招聘门户，背后是完整的候选人追踪系统；
- 一个学生支持系统，每月处理数百张工单，带 SLA 追踪和顾问绩效指标；
- 一个 HR 门户，覆盖入职、合规测验、电子签名、讲师档案管理；
- 一个课程反馈看板，把政府培训平台导出的 CSV 数据转成可视化报表，按季度给每位讲师生成表现报告。
这些系统在此之前完全不存在，更重要的是——它们不是由传统意义上的“工程团队”搭出来的，而是由一群教育和运营背景的人，借助 Manus 的 AI 智能体完成。
Yu Ning 说得很直接：“没有 AI 智能体，这根本不可能。我们能做到，是因为把能自动化的地方都自动化到极致。”
自动化带来的真正红利：时间被“还给了大脑”
当大量重复、机械、容易出错的工作被系统接管后，团队的时间被释放出来。创始人和核心成员不再被日常行政拖住，可以把精力放在：
- 打磨课程内容和项目；
- 设计新的企业合作方案；
- 思考下一步要切入哪些前沿技术；
- 如何让学员在工作中真正用起来。
Yu Ning 的观察是：“自从团队开始用 Manus，我们的增长明显加快。大家突然有时间去想：还能给客户多带来什么价值？还能和哪些公司一起玩更大的？”
当然，过度依赖自动化也有风险，比如系统出错时，团队是否还有足够的理解去手动接管；或者流程一旦设计不当，错误会被“高效放大”。他们在内部也保留了人工抽检和定期审查流程，避免把一切都“盲信给 AI”。
把 Manus 搬进课堂：让学员亲手“指挥”AI 智能体
课程全面 AI 原生化：不只教提示词，而是教“让AI干活”
Heicoders 很早就意识到，只教 Prompt Engineering（提示词工程）是不够的。真正的变革，不是“写出更好的提示词”，而是“让 AI 智能体能独立完成一整段工作流”。
所以他们干脆把课程结构重做了一遍，让每门课都变成 AI-native：
- 学员在课堂上用 Manus 搭真实可用的小工具；
- 不只是看 PPT，而是看 AI 智能体如何一步步推理、写代码、部署；
- 课程作业从“写报告”变成“交付一个能跑的应用”。
在给淡马锡信托（Temasek Trust）做的一次三天培训中，Heicoders 团队用 Manus 搭了一块 Prompt Engineering 练习板，让学员现场练习提示词设计和优化。
这些学员大多没有编程背景，却在短时间内，用纯自然语言指令，让 Manus 帮他们搭出了自己的 Web 应用：
Yu Ning 说：“每次给学生演示 Manus，他们眼睛都会亮一下。那一刻，他们才真正理解，为什么大家说 AI 会重塑工作和行业——是因为有这种能自己跑完整流程的智能体。”
从怀疑到惊喜：企业客户的“现场改观”时刻
不少企业客户一开始对 AI 智能体很警惕，担心员工学不会、系统太复杂。但在现场演示时，态度往往会在几分钟内反转。
有一次，一位高管带着怀疑来旁听。看到 Manus 在现场根据自然语言指令搭出一个可用的小工具，他脱口而出：“这样的话，我们的行政同事也能自己做应用了！”
Manus 之所以适合作为教学工具，一个关键点是它的侧边栏会把智能体的思考过程“摊开给你看”：
- 现在在查什么资料；
- 正在写哪段代码；
- 部署遇到什么错误，怎么修；
- 每一步的决策链路都可追踪。
这让没有任何 AI 智能体经验的学员，也能“看懂”一个智能体是怎么工作的，学习曲线被大幅压平。说实话，这种“透明度”在很多黑盒式 AI 工具里是看不到的。
第二个大胆押注：小团队 + AI，能干过大公司吗？
所有人从入职第一天就学 Manus
现在，Heicoders 的每一位新同事，从入职第一天起就要接受 Manus 培训。很多人只用几周时间，就能在某些场景下用得比创始人还熟练。
公司依然保持不到 20 人的规模，没有专职工程团队，却运营着一整套为自己量身打造的系统，同时每月培训成千上万名职场人。
他们最初的押注是：“真正做过项目的工程师，比职业讲师更适合教 AI。”事实证明，这个判断成立。现在，他们又下了第二个注：
一个小团队，只要用对 AI 工具，就有机会在运营效率上超过规模大十倍的公司。
从目前的增长曲线和客户反馈来看，数据正在站在他们这一边。这套打法，也在悄悄改变很多人对“教育机构应该长什么样”的想象。
他们具体搭了哪些系统？
招聘门户：从“翻邮箱”到一站式候选人管理
Heicoders 用 Manus 搭建了一个完整的招聘平台，把整个招聘流程都搬进来：
这个平台做了几件事：
- 集中发布所有岗位信息；
- 记录每位候选人在流程中的阶段和状态；
- 替代过去“邮件+表格+手动记录”的零散做法；
- 让团队随时能看到招聘漏斗，而不是靠人记。
据内部统计，上线后单个岗位的筛选和沟通时间缩短了约三分之一，人力资源团队也更容易回顾每一轮招聘的效果。
学员支持门户：把所有请求变成可追踪的工单
为了给学员一个统一的求助入口，他们用 Manus 搭了一个支持门户：
学员可以在这里提交：
- 课程变更、延期申请；
- 反馈和投诉；
- 证书、发票等各类请求。
系统会把这些请求统一收进一个工单流，自动打标签、分配负责人，并按照政府对培训机构的 SLA 要求，追踪响应和处理时效。后台的看板视图，让团队可以像管理项目一样管理每一张工单，避免遗漏。
课程反馈门户：把 CSV 变成“会说话”的数据看板
Heicoders 还用 Manus 搭了一个课程反馈门户，专门处理来自政府培训平台的反馈数据：
核心能力包括：
- 自动读取和清洗 CSV 数据集；
- 按讲师、课程、季度生成可视化图表；
- 用 AI 总结每位讲师的优势和待改进点；
- 自动生成教练建议，帮助教务团队做针对性辅导。
这背后有一个认知增量：很多机构有数据，却没有“把数据变成决策”的能力。Heicoders 用 AI 把这一步也自动化了，让反馈不再只是“存档”，而是直接变成下一轮教学优化的输入。
内部 HR 门户与排班系统：把“来回确认”变成自动匹配
在内部管理上，他们用 Manus 搭了一个 HR 门户：
这个门户负责：
- 讲师入职流程和资料收集；
- 行为准则确认和合规测验；
- 内置电子签名功能，替代原本的第三方签名 SaaS；
- 讲师档案和授课记录管理。
更关键的是，它内置了一个自动排班系统：
- 根据课程需求筛选符合条件的讲师；
- 检查可用时间，自动匹配排课；
- 减少大量“你这天有空吗”的来回沟通。
这类系统如果用传统方式开发，往往需要一个小型工程团队持续维护，而他们是通过 Manus 的智能体，用自然语言描述需求，一步步迭代出来的。
Prompt Engineering 社区板：把分散经验变成组织资产
在企业 AI 培训工作坊中，Heicoders 还搭建了一个 Prompt Engineering 社区板：
它有两个用途：
- 员工可以在上面分享自己写提示词的最佳实践，互相学习；
- 作为内部“AI 创意黑客松”的提交平台，收集各部门的 AI 使用场景。
通过这种方式，企业里原本零散的“某个人摸索出来的好用提示词”，被沉淀成组织级的知识库，降低了 AI 应用的门槛，也让管理层更容易看到 AI 在一线业务中的真实价值。
这套打法，值得你抄走的几个关键点
如果你也在做教育、培训或 B2B 服务，Heicoders 的实践里，有几条很值得抄：
- 把“实战经验”当成讲师的入场券，而不是加分项；
- 把运营复杂度当成产品问题，用系统解决，而不是一味加人；
- 把 AI 当成“能把事做完的同事”，而不是“写文案的小帮手”；
- 把学员从“听课的人”变成“亲手指挥 AI 干活的人”；
- 把数据和反馈变成自动生成的决策建议，而不是静态报表。
这些判断方法在 Heicoders 身上被反复验证有效，适合被收藏下来，作为你评估自己团队和系统的对照表。如果你正站在“要不要上 AI 智能体”“要不要重构运营系统”的十字路口，这些案例可能比问身边人更有参考价值。
常见问题
Q：一个小培训机构，真的有必要这么早就上 AI 智能体和自动化系统吗？
A：有必要，尤其是你已经感觉到人手被行政工作拖住的时候。原因在于，培训业务一旦进入规模化阶段，复杂度会呈指数级上升：学员支持、排课、反馈、合规、企业客户对接，每一块都可能压垮小团队。越早用系统和 AI 接管可标准化的流程，越能把有限的人力留给课程质量和客户关系。建议从一两个最痛的环节切入，比如工单系统或排班，把效果跑出来，再逐步扩展到其他模块。
Q：没有工程师背景的团队，真的能像 Heicoders 一样自己搭系统吗？
A：可以，但前提是你愿意把需求讲清楚，并接受“边用边改”的过程。像 Manus 这类 AI 智能体平台，本质上是把“写代码”这件事抽象成自然语言协作，你需要做的是：描述业务流程、定义输入输出、不断测试和反馈。Heicoders 的做法是，让业务和教务同事直接参与搭建，把“我每天怎么工作”翻译成流程，再交给 AI 去实现。建议先选一个影响面小但价值高的场景试水，比如内部 HR 门户或反馈看板，建立信心后再扩展。
Q：把运营高度自动化，会不会让团队对业务细节“失感”，出问题时没人能接手？
A：风险确实存在，所以自动化不是“全交给 AI 不管”，而是“人机协作+抽检”。Heicoders 的做法是：在关键节点保留人工审核，比如合同签署前、重要投诉处理前，系统只做整理和预处理；同时定期抽查系统决策，确保逻辑没有跑偏。你可以设定几条红线：哪些场景必须人工确认、哪些数据必须双重校验，再用 AI 去加速其余 80% 的流程。这样既能享受效率红利，又不至于在关键时刻“无人能救场”。
Q：在企业培训里，怎么说服管理层接受 AI 智能体，而不是只停留在讲概念？
A：最有效的方式是“现场让 AI 把一件小事做完”，而不是讲一堆趋势。Heicoders 在企业客户那边的经验是：用 10–15 分钟，让 Manus 根据现场给出的需求搭出一个简单但可用的小工具，比如一个内部数据看板或自动化表单。管理层一旦看到“非技术员工也能指挥 AI 做事”，对 ROI 的感知会立刻具体化。建议你提前选一个和该企业业务高度相关、又不涉及敏感数据的场景做演示，让他们看到“明天就能用”的可能性。
Q：如果我现在资源有限，只能做一件事，应该先从课程升级还是运营自动化开始？
A：优先级取决于你当前的主要瓶颈在哪。若你已经有稳定的生源，但团队被排课、客服、行政压得喘不过气，运营自动化会立刻释放产能，让你有空间再谈课程升级；若你的课程本身竞争力不足，续班率和口碑都一般，再高效的运营也只是“把更多人送进一个平庸产品”，那就该先砸在课程质量上。一个简单判断标准是：过去三个月里，你更常抱怨“没时间做事”，还是“没人愿意来上课”？前者先自动化，后者先打磨内容。
这一切，既是 Heicoders 的故事，也是很多小团队可能的未来。你不一定要复制他们的每一步，但可以用他们的路径，反问自己：如果把最耗人的 30% 工作交给 AI，你会把腾出来的时间，用在什么更重要的事情上？
