AI赋能个人变现：12条2026年最实用的国产AI副业通路全解析

【摘要】围绕国产大模型与本土平台，构建个人可复制的人机协同赚钱工作流，系统拆解 12 条现实可行的 AI 副业路径与长期策略。

引言

到 2026 年，大模型已经从实验性质的技术走进了日常工作。
DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱清言等国产模型，在中文理解、长文本写作、多模态生成、代码辅助等方面，已经具备稳定落地的能力。对个人而言，第一次可以以很低的门槛，调动接近企业级水准的智能生产力。

现实中的分化正在加剧。一部分人依旧停留在体验阶段，注册了多个模型账号，试过几次聊天和改写，却没有把任何一个具体项目跑通。另一部分人则已经把 AI 固化进自己的赚钱流程，模型承担大量重复劳动，自己负责判断、沟通和业务设计。即便还是一个人，也能做出原本需要小团队才能完成的产出。

差距不在工具，而在一种新能力：是否能把 AI 嵌入完整的赚钱工作流，形成稳定的人机分工。

后文围绕这一点展开。讨论的核心问题是
在中国大陆，如何依托国产大模型和本土平台，让普通人搭建 12 条可复制、可放大的 AI 副业通路。
这些通路不依赖玄学红利，而是围绕清晰的业务场景、人机耦合结构和可执行的工作流设计。

◆ 一、人机耦合工作流的基础框架

1.1 个人与模型的职责划分

一条典型的副业链路，从头到尾大致会经历几个环节：

• 获取需求或起号

• 理解并拆解需求

• 设计方案与脚本

• 生产内容或产品

• 审核与打磨

• 交付与沉淀模板

• 复盘与优化

可以用一张流程图表示整体路径。

传统模式下，这条链路几乎全部由个人完成，时间和精力很快成为瓶颈。现在可以把它拆开，按照任务性质进行重组

• 高重复、规则清晰、容错空间较大的环节，更适合交给 AI

• 质量风险高、需要承担责任、依赖经验判断的环节，更适合由人直接把控

实践中比较常见的比例，是让模型承担六成到八成的机械劳动，人保留两成到四成的关键判断。这个比例并不固定，但有一个判断标准
当整体质量不下降，自己的有效投入时间显著降低时，说明人机分工设计是合理的。

1.2 从工具体验到工作流的迁移

很多人长期停留在“体验工具”的层面。注册账号、收藏提示词、试一下新功能，看上去在不断学习，实际并没有形成任何可复用的赚钱路径。要完成迁移，可以按照一个固定的步骤推进。

第一步，聚焦一个具体业务场景
根据自己的特长和资源，先选一条最贴近的路径。例如擅长写作的人可以从网文或短视频脚本开始，有设计基础的人可以从视觉号或表情包入手，有业务经验的人可以优先考虑 Agent 搭建或本地商家服务。只要这个场景背后有清晰需求和现成平台，就有落地价值。

第二步，把当前做法画成流程图
无论现在是靠手写脚本、手动剪辑，还是完全从零开始，都可以先画出理想中的工作流。将从获取需求到交付的每一个步骤拆开，哪怕暂时还没有模型参与，也先把人力流程写清楚。这张图是真正引入 AI 的基础。

第三步，在流程上标出适合 AI 的环节
逐项判断哪些任务可以交给模型完成初稿或辅助决策。例如
选题时让模型先给出候选列表
写作时让模型输出结构和段落初稿
整理数据时让模型先做聚合和归类。
标记完成后，人机边界就会逐渐清晰。

第四步，形成第一版人机协同流程
在现有流程中植入模型，观察质量和效率的变化。目标不是一次性实现全自动，而是在保持质量前提下，让总耗时明显下降。这个阶段要容忍一定的混乱和反复尝试，通过几轮项目慢慢稳定下来。

第五步，把有效做法整理为 SOP 与模板
当发现一条流程能够重复执行，结果比较稳定时，就需要把关键步骤、提示词、注意事项记录下来。可以写成文档，也可以配置成智能体或自动化流程。这样做的意义在于
经验不再只存在于脑中，而是变成可以复制和扩展的资产。

后文提到的 12 条副业通路，都可以放在这一框架下理解。每一条路都有自己的业务逻辑，但在人机耦合和工作流设计这一层，思路是共通的。

◆ 二、技术基座与工具栈

2.1 国产大模型的角色分工

在副业实践中，选择模型不需要依赖论文和参数，更重要的是效果、成本和接入便利程度。结合近年来的公开评测和实操体验，可以给出一个按能力类型划分的参考表。

对个人而言，一个稳妥的策略是为自己确定一组固定的“模型搭档”。例如

• 结构和逻辑交给 DeepSeek

• 中文长文和改写交给通义千问或 Kimi

• 图像创作交给通义万相或文心一格

长期在这一组合上深挖，会比频繁更换模型更高效。

2.2 智能体与低代码平台

当需要让多个模型、工具协同工作时，单靠人工切换页面就会显得笨拙。这时低代码智能体平台的价值就体现出来了。对个人和小团队，可以重点关注两类工具。

在副业阶段，通常建议从在线低代码方案起步。先在这些平台中搭出一个实用的智能体，例如邮件助手、客服问答、日报整理机器人。等业务跑顺之后，再考虑是否需要迁移到自部署平台，进一步定制。

2.3 本土生态的辅助工具

一条完整的赚钱工作流，很少只依赖模型本身，通常还需要接入现成的办公、设计、电商和知识付费平台。可以参考下表来构建自己的工具栈。

国产生态在这些环节已经比较成熟。个人不需要自己搭基础设施，而是把精力放在如何设计工作流和人机分工上。

◆ 三、十二条副业通路的整体视图

在展开细节前，先给出一张汇总表，便于建立全局感知。

下面按路径分别展开。每一条路径都围绕场景说明、人机分工和具体工作流来展开，不以零散技巧为主。

◆ 四、内容创作线 四条高频路径

4.1 通路一 AI 辅助网文创作

4.1.1 场景与收益结构

网文平台如今并不稀缺会写字的人。真正短缺的是那种能够稳定日更、世界观完整、人物不崩的作者。很多创作者会卡在三个地方
题材想不出来
设定写着写着乱套
日更强度太大，身体和精神都扛不住。

这一类问题与大模型的优势高度重合。模型在题材发散、结构规划、细节填充上的能力，远高于大多数人力。相对合理的使用方式，是让作者始终保留对故事的最终控制权，把模型作为一个不知疲倦的“实习写手”。

收入方面，单本作品在番茄、七猫、起点等平台，只要进入一定的推荐梯度，就可以持续带来稿费。后续如果故事具备改编潜力，还可以进一步延伸到短剧剧本、漫画、广播剧和知识付费脚本等多种形态。

4.1.2 工作流设计与职责划分

可以先用一个流程图概括这条路径。

后续围绕每一步，拆解人机任务。

在题材与市场分析阶段，推荐使用 DeepSeek 或通义千问分析目标平台的热门作品信息。可以选取近期上升较快的十几部小说，由模型提炼出常见题材组合、爽点设计、叙事节奏等要素，再在此基础上生成一个包含若干故事种子的选题池。作者根据自己的兴趣和擅长题材，从中挑出一到两条作为重点。

在大纲和设定阶段，可以让模型先产出一版长篇大纲，覆盖整体故事的主线冲突、主要转折节点和人物成长路线。这一版本大纲不需要完美，但要能帮助作者看清从开端到结局的大致轨迹。作者在此基础上进行删减和重写，将自己真正想写的部分保留下来，删掉那些不符合风格的节点。

世界观与角色库建设适合落在飞书多维表格或类似工具中。为每个主要角色建立详细卡片，包括人物背景、目标、恐惧、口头禅、重要关系等，并将关键场景、组织势力和世界规则整理为结构化数据。模型可以根据已有信息自动补充一些细节，例如人物潜在矛盾和可能的支线事件，但所有新增设定都需要作者审阅和确认。这一环节的目标，是防止后续创作中人物行为和世界规则前后矛盾。

进入正式写作阶段，可以采用“三明治写作法”。每一章由作者先写出两部分内容
本章冲突和反转的简要说明
一两段关键对话或情绪节点。
随后将这部分内容交给大模型，让其根据指定节奏扩写为完整章节，重点填充环境描写、动作细节和心理活动。最后由作者回收初稿，删改那些带有明显模型风格的句子，统一语气和节奏。这样的流程既保证了故事骨架和情感走向掌握在作者手里，也避免了精力被大量细节性描写消耗。

上线连载后，可以定期将阅读数据和评论区内容整理给模型分析，总结哪些章节完读率掉得快，哪些桥段读者讨论较多，再据此调整后续剧情走向。长期来看，一部表现较好的作品，还可以交给模型协助改写成短剧剧本或漫画分镜，延伸到其他平台。

这条路径的关键点在于：

模型负责让作品写得起、写得下去
作者负责让作品值得读、读得下去。

4.2 通路二 AI 微短剧与短视频

4.2.1 从剧本到成片的流水线

短剧在近几年成为内容变现的前沿阵地。传统制作模式下，真人拍摄需要投入较高的资金和人力，对个人创作者来说门槛较高。AI 生成视频和数字人技术的出现，使得小团队可以以更低预算尝试短剧创作。

可以把这一通路的流程分为几个环节

• 题材和受众定位

• 剧集结构和分镜脚本设计

• 角色视觉和场景设定

• 图像与视频素材生产

• 配音与数字人口型合成

• 剪辑、音效与出片

• 发布与数据回收

题材和受众定位阶段，使用模型分析某个平台内的爆款短剧，总结常见的冲突类型和受众画像。随后结合自己的资源选定一个方向，例如职场爽剧、情感反转、家庭矛盾等，并确定每集时长和整季结构。

在剧集结构和分镜脚本阶段，可以让 DeepSeek 先给出整季故事线，再分解为多集结构。对于单集剧本，要求模型按照开头引入冲突、中段压力积累、结尾留钩子的结构生成文本，再进一步拆解为镜头级别的分镜脚本。每一镜头描述需要包含景别、人物位置和情绪变化。作者在此基础上调整节奏，并确保每一集都有足够密集的爽点。

角色视觉和场景设定可以交给通义万相或文心一格。为主要角色生成统一画风的立绘、多组表情和常见动作姿态。通过不断迭代图生图，锁定角色的统一五官特征和服装风格。场景方面，可以为关键地点生成不同时间段和光线条件下的版本，以应对不同情节需要。

图像和视频素材生产阶段，可以使用可灵、快手可图等工具，将静态画面扩展为短视频片段。对于情感类剧集，适度的表情变化和镜头运动就足够承载剧情，不必追求复杂动作。通过预设分镜与AI视频生成结合，逐渐搭建出一套可复用的视觉生产线。

配音与数字人口型可以由讯飞、火山等服务完成。通过为不同角色指定不同声线和情绪栏目，生成对白音频，再配合数字人或口型驱动工具完成对口型画面的匹配。剪辑环节仍建议由人主导，通过剪映等工具控制节奏、转场和音乐入点。

这一通路中，大模型显著降低了剧本编写和画面制作的门槛，但内容是否能吸引用户，最终仍取决于
爽点设计、情绪起伏和节奏控制。

4.3 通路三 无脸视频频道

4.3.1 频道定位与结构化内容模型

无脸视频频道的核心优势在于对个人形象和拍摄环境要求较低，便于持续输出。然而，这并不意味着可以降低对内容质量的要求。各主流平台对于低质量 AI 搬运和单纯 PPT 配音类内容的容忍度正在下降。

更健康的定位是把无脸频道视作一个高效率的内容工厂。频道需要有明确的主题领域和稳定的内容结构。例如

• 深度解读某一垂直行业

• 系统化输出职场经验

• 讲述故事与案例

• 解构书籍和影视作品

每个主题可以采用统一的视频结构，例如开篇给出场景和核心结论，中段拆解三到五个要点，结尾做简短总结并引导关注或互动。

4.3.2 脚本与画面的人机协作

在信息整理和脚本初稿阶段，大模型可以承担很大一部分工作量。可以先让通义千问或 Kimi 收集某一主题的常见问题、高热度话题和争议点，整理出一个选题池。再根据自身经验和关注点，从中挑选适合展开的选题。

脚本结构方面，可以将选题和平台受众描述给 DeepSeek，让其输出一个包含结构分段的脚本草案。草案需要明确每一部分的重点内容、论据和可能的反例。创作者在此基础上进行重写，注入自己的语言风格和观点，同时增加个人经历和实际观察，使内容具备不可替代性。

画面制作可以采用混合策略。对于需要展示概念或数据的部分，可以使用 Canva、剪映中的模板生成图表和信息卡。对于氛围类画面，可以由通义万相或文心一格生成插画或场景图。再结合平台自带素材库，完成整体视觉设计。剪辑环节需要把控画面切换节奏，避免信息密度失衡或过度冗长。

配音可以根据条件选择真人或 AI。真人配音在情绪表达上更自然，也便于与观众建立联系。AI 配音则在效率上更有优势，但需要人工校对专业术语的读音，并适度调整语速和停顿位置。

这条路径的关键，是在信息组织和观点表达方面保持人类主导。模型更多承担资料收集和初稿生成的任务，而不是替代作者的判断。

4.4 通路四 AI 音频与音乐

4.4.1 声音内容的适用场景

声音类内容在多个平台上都有稳定的受众和播放需求。与视频相比，音频的制作门槛较低，对视觉资源依赖较小，更适合偏静态工作方式。比较适合个人切入的场景主要有几类

• 学习和工作环境下的背景音乐

• 助眠与冥想引导音频

• 公版书籍与经典内容的解读和朗读

• 品牌、播客或门店的提示音与环境音设计

这些内容一旦制作完成，只要平台不下架，往往可以在较长时间内持续获得播放。

4.4.2 生产流程与变现方式

在音乐部分，可以使用国产 AI 音乐生成服务，根据指定情绪和节奏输出长时音轨。对学习与工作背景音乐，可以重点控制整体节奏，不要出现突兀的大幅度情绪变化，以免打断用户注意力。生成后需要完整听一遍，确保过渡自然，并适合循环播放。

在语音部分，可以结合大模型和配音工具。先由模型根据场景要求生成一份脚本文本，例如助眠引导时的语句结构、冥想时的呼吸提示、公版书的导读提纲等。再使用讯飞或火山配音，将脚本转为音频。注意语速、停顿与背景音乐的适配，必要时可以通过简单的音频编辑软件进行调整。

发布层面，可以选择 B 站、抖音、网易云音乐、小宇宙、喜马拉雅等平台。视频平台通常需要在音频上叠加静态或缓慢变化的画面，可以使用通义万相生成简单的抽象图案或自然风景。音频平台则更依赖封面设计和标签设置。

变现方式一方面来自平台的播放分成或创作者激励计划，另一方面来自声音相关的定制服务。例如为播客和短视频节目设计统一片头、为品牌制作提示音、为线下场景设计背景声方案等。这类定制项目单价相对较高，适合在积累一定作品与口碑之后拓展。

◆ 五、视觉与衍生品线 四条图像相关路径

5.1 通路五 小红书 AI 视觉号

5.1.1 账号定位与内容策略

小红书的图像内容并不只是“好看”即可。真正表现良好的视觉号，往往扮演一个小型视觉工作室的角色，为用户提供可以直接拿来使用的视觉资源。这些资源通常集中在几类场景

• 手机和电脑壁纸

• 社交头像和聊天背景

• 装修和空间布置的效果参考

• 搭配简短文案即可转发的情绪图

账号需要在视觉风格和使用场景两个维度达到稳定统一。用户刷到图片时，既能认出是这个号的作品，又能直觉想到用在什么地方。

5.1.2 生产体系与工具组合

生产体系可以分为三个层面来搭建。

第一层是基础风格设定。需要明确主色调、线条风格、构图偏好和纹理特点。在通义万相或文心一格中通过多轮生成和筛选，固定出一组代表账号气质的样例。之后的创作应尽量围绕这一风格展开，保持辨识度。

第二层是场景模板化。针对壁纸、头像、朋友圈背景、装修参考等不同用途，为每一类建立模板。模板中预留文字区域、头像区域或重点视觉区域，方便后续批量生成时快速落地。模型生成图像时，可以以这些模板为参考，提高可用率。

第三层是批量生成与人工精修。在同一主题和风格设定下，让模型一次性生成多张候选图片。创作者从中挑选构图合理、细节干净、适配屏幕比例的那一部分，再使用 Canva 或稿定设计补充文案或细节调整。最终把合格图片统一打包成系列，在账号中按主题发布。

变现方面，可以通过平台商单、付费图包、定制服务和教学课程等多种方式进行组合。账号本身还可以承担为其他副业引流的任务，例如引导用户关注个人主页的工具、课程或社群。

5.2 通路六 AI 表情包与 IP 贴图

5.2.1 情绪驱动的角色设计

在中文互联网日常交流中，表情包已经成为一种基础语言。AI 绘图工具的出现，使得个人可以在不具备传统绘画技能的前提下，自行完成表情包的角色设计和批量制作。

一个实用的切入方式，是从高频情绪和场景出发。可以先列出几类典型情绪，例如社恐、加班疲惫、摸鱼、情绪低落、礼貌性微笑等，再为每一类情绪设计对应的角色形象。角色可以是动物、拟人化物体或抽象形象，关键是要便于用户在对话中代入。

5.2.2 规范制作与长线运营

制作阶段需要对接微信、QQ 等平台的规范。图像尺寸、边框、透明度、动图帧数和文件大小，都有明确要求。可以先用通义万相或文心一格生成高分辨率角色图，再用图像编辑工具将其裁剪到标准尺寸，清理多余空白区域，确保轮廓清晰。

动图可以通过简单的位移动画或表情变化实现，避免复杂动画导致文件过大。每一组表情可以通过表格记录其含义、使用场景和平台状态，方便后续扩展和维护。

表情包上架后，早期主要目标是使用率和传播范围，而不是直接收益。可以通过自己日常聊天使用、在内容平台发布介绍贴等方式增加曝光。随着角色被更多用户识别，后续可以考虑制作周边、授权联名或与其他内容合作，将其发展为轻量级 IP。

5.3 通路七 AI 加 POD 按需打印

5.3.1 从图案到商品的转化

按需打印模式的核心，是让设计与前端销售归属于个人或小团队，生产与物流由工厂完成。AI 图像生成让设计环节不再依赖专业插画师，只要对用户心理和梗点有一定把握，就可以不断产出适合印在衣服、帆布包或周边上的图案。

设计阶段可以围绕特定人群进行。例如将目标锁定为程序员、猫狗饲主、学生、游戏玩家等，围绕这些人群的典型生活场景和自嘲梗设计图案。图案不必复杂，一句短句配合简洁的图形往往更耐看，也更利于印刷呈现。

5.3.2 供应链对接与前端运营

工具层面可以采用通义万相完成图案初稿，再通过矢量化工具转换为适合印刷的文件。为了确认不同底色和材质上的呈现效果，可以先制作若干样机图，再在 1688 上寻找支持一件代发和小批量打样的供应商。与工厂沟通印刷方式和材质细节，完成样品测试。

前端可以在淘宝、抖音小店或小红书店铺中选择主阵地。商品详情页的重点不在于材质参数，而在于场景和身份认同感。图案承载的是一种群体标签，例如“资深摸鱼工程师”“铲屎官专属装备”等。通过文案与图片的配合，让用户一眼就能看出这件商品属于哪一类人。

这条路径的优势在于供应链生态成熟，个人可以站在 AI 设计与电商中台的交界位置，用相对较低风险探索自己的产品方向。

5.4 通路八 AI 图库供稿

5.4.1 图库作为被动收入资产

图库供稿的收益逻辑偏向长期。初始阶段，哪怕上传数量达到数百张，账户收入仍然有限。但随着作品数量和质量的提升，下载量会逐步叠加，最终形成一条稳定的被动收入曲线。

对 AI 创作者而言，适合的主题往往集中在抽象背景、商务场景、科技感视觉、政策宣传和信息图元素等。与需要真实拍摄的题材相比，这类内容更看重结构、色彩和氛围，模型容易产出可用作品。

5.4.2 创作规范与数据反馈

创作阶段可以先选定少量主题，为每个主题设定统一的色系、构图规则和使用场景描述。再在通义万相或文心一格中批量试生成，在此过程中不断调整提示词，让产出图像更加接近设计和运营人员的实际使用需求。

上传到图虫创意、站酷海洛等平台时，需要遵循每个平台对 AI 作品的标注与审核要求。标题和关键词建议覆盖主题、色系和使用场景，例如“科技感蓝色抽象背景 适用于企业宣传和演示文稿封面”。描述中可以再补充一些常见用途，提高搜索命中率。

通过表格记录每张作品的上传时间、平台链接、审核状态和下载数据，可以逐步看出哪些主题和风格更受欢迎。后续创作可以主动向这些方向倾斜，将时间集中投入到更有前景的领域。

◆ 六、To B 与工具线 三条面向业务的路径

6.1 通路九 AI Agent 数智助手与数字员工

6.1.1 业务需求与痛点来源

大量中小企业存在相似的运营痛点。常见情形有
大量重复性邮件和咨询需要回复
新员工上手慢，内部知识散落在各种群和文档中
日报、周报、会议纪要耗时大，复用率却不高。

传统信息化方案往往成本高、周期长，短期难以匹配这类企业的承受能力。基于大模型的智能助手和数智员工，为这一层级提供了一条更务实的路径。对懂业务、肯学习工具的个人而言，这里的空间不小。

6.1.2 典型场景与工作流设计

以外贸企业的邮件助手为例，可以构建一个较为标准的工作流。

在 Coze 或 AppBuilder 中，可以利用现成插件与企业邮箱和表格系统连接。模型在这个流程中负责理解和分类邮件内容，并根据分类结果生成相应动作，例如生成回复草稿、抽取结构化信息、触发内部提醒等。企业内部人员则在关键节点进行审核和发送。

类似的设计也适用于教培机构的家长咨询助手、软件公司的产品问答机器人、企业内部知识问答助手等场景。关键在于先花时间把业务流程和信息流向梳理清楚，再让模型承接其中重复性最高的一段。

在这种服务中，可以准备几类交付物。通常会有一个可以实际使用的智能体或机器人入口，也会配套整理好的提示词与知识库配置内容，还需要一份面向业务方的使用说明与注意事项文档，并在约定时间内持续做若干轮优化与维护。

6.1.3 收费与价值呈现

这类项目适合采用一次性搭建费用配合周期性维护费用的结构。一次性费用对应于工作流梳理、智能体搭建和初始上线调试。维护费用则覆盖知识库更新、错误修正和流程小幅调整等工作。

在与企业沟通时，重点应放在节省了多少时间、减少了多少错误、缩短了多少响应时间等指标，而不是模型多先进。客户为此付费，买的是持续可见的运营效果，而不是技术堆叠。

6.2 通路十 AI 加本地生活数字化服务

6.2.1 客户画像与服务定位

线下门店和本地生活服务商，在实体经营方面经验丰富，但在内容运营和线上获客方面往往比较薄弱。许多店主知道自己需要在美团、大众点评、小红书、抖音等平台发内容与维护口碑，却缺乏精力和方法。

对于熟悉本地生活平台玩法、愿意使用 AI 工具的个人而言，可以为这类客户提供一种介于“自己做”和“传统代理公司”之间的服务，既照顾预算，又能落地执行。

6.2.2 服务内容组合与落地方式

可以围绕几个高频需求设计服务包。

在评价管理方面，可以针对好评、中评、差评分别设计回复模板。使用大模型批量生成多种语气自然、真诚得体的回复草稿，再由人工快速审核和调整。这样既能维持店铺形象，又不会占用店主太多时间。

在内容生产方面，可以为门店制定每周内容日历。例如每周两条短视频和若干图文内容。短视频脚本可以由模型起草，图像由通义万相或门店实景照片二次加工生成，剪辑使用剪映完成。图文内容则通过模型编写，再配合实景照片或 AI 生成图进行排版。

在活动设计与竞品分析方面，可以让模型自动阅读同城同行的公开内容，提炼有效活动形式和用户反馈。再结合门店的人力、客单价和消费结构，为其设计操作简洁的活动方案，例如新客优惠、会员日、节日特价等。

收费层面，可以按“月度内容包”的方式与门店签约。包内约定每月内容数量、活动建议次数和沟通频率。交付成果通过共享文档或企业微信等方式归档，方便店家查看和评估。

6.3 通路十一 微型 SaaS 与工具站

6.3.1 适合个人与小团队的产品形态

微型 SaaS 或工具站更偏向技术驱动型路径，适合具备一定开发基础的个人或小团队。随着通义灵码、百度 Comate 等 AI 编程助手的成熟，开发一款小工具产品的门槛降低不少。

适合这一方向的产品往往有几个共性。解决的问题范围较窄，但足够清晰；目标用户群界定明确；使用频率较高，能自然嵌入用户现有工作流。例如

• 为运营人员提供批量文本清洗与格式转换工具

• 为表格用户提供复杂公式的生成和解释助手

• 为求职者提供简历与岗位 JD 匹配与修改支持

这些产品虽然小，但如果设计得当，可以在垂直领域形成较强黏性。

6.3.2 AI 辅助开发的实践方式

在开发流程中，可以把 AI 当作一个高效率的初级开发人员，而不是完全替代者。人负责产品设计、技术路线和质量审查，模型负责代码草稿和重复性改写。

实践时可以先用自然语言完整描述功能需求、使用流程和边界条件，再让通义灵码或 Comate 给出技术方案和代码骨架。随后在本地环境中运行并测试初版代码，对问题和异常进行分类整理，再通过模型辅助诊断与修复。在功能基本稳定之后，增加必要的日志、监控和安全校验逻辑，降低运行风险。

在涉及用户数据、登录信息、支付相关逻辑时，需要格外谨慎。模型生成的代码应被视作草稿，必须经过完整审查和测试，才适合上线。

6.3.3 变现模式与后续拓展

工具站的收入路径较为多元。可以通过页面广告获得基础收入，通过会员或订阅提供高级功能与更高使用额度，也可以提供源码授权和部署协助服务。在积累一定用户后，还可以承接企业的定制化需求，将已有工具作为基础版本进行扩展。

这一通路的筹备周期相对较长，但一旦迈过冷启动阶段，边际成本较低。对于愿意持续投入技术和产品能力的人来说，是一条值得布局的路线。

◆ 七、知识产品线 AI 知识付费与数字产品

7.1 知识产品的角色界定

当一个人已经在前述通路中跑通一条或多条完整链路之后，自然会产生一个衍生问题
这些经验能否进一步抽象和打包，对外出售。
这里的重点不在工具教程，而在于完整工作流的设计经验。

因此，知识产品更适合围绕具体场景展开。例如

• 教培机构如何用 Coze 搭建客服助手，降低前台工作量

• 小红书运营如何用通义万相和剪映批量生产视觉内容

• 外贸团队如何利用国产大模型提升邮件处理效率

这类内容真正有价值的部分，是对流程的拆解、对坑的总结，以及对工具组合的选择理由。

7.2 选题、结构与交付形态

一个好的选题通常具有两个特点。场景足够具体，听到标题时目标用户能立刻代入自己的需求；收益逻辑清晰，学习完之后能看见可能获得的回报或节省的时间。

内容结构可以围绕几个部分来设计。先用一节讲清场景背景和业务痛点，再说明为什么选择某些模型和平台，接着用流程图和实际例子展示完整工作流，再补充常见错误和改进方法，最后给出可以直接套用的文档模板和提示词示例。

交付形式可以是短课程、PDF 手册、在线工作坊或长期社群。渠道可以选择小鹅通、知识星球、小报童、会员专栏等。关键在于持续维护和更新，并根据参与者反馈不断修正内容。

这一通路与前述十一条路径并不冲突。更理想的状态，是先在业务层面真正跑通，再把成熟流程和经验沉淀为知识产品，而不是反过来只在理论层面讲解工具功能。

◆ 八、评估与选择路径的四个维度

8.1 可复制性

一条副业路径是否值得长期投入，首先要看能否做到标准化和复用。可复制性高的标志，是当你把关键步骤写成 SOP 或录成演示视频后，其他人在类似条件下也能大体复现结果。

内容创作与视觉类项目，可以通过统一模板和步骤说明，在选题、结构、排版等方面形成标准格式。服务类项目，可以通过合同范本、需求调研问卷、交付清单等形式，固定住服务边界和流程。

8.2 可扩展性

可扩展性关注的是在工作量与收入之间的关系。理想情况下，在工作流稳定后，新增一份收入不需要线性增加时间投入，而是可以通过模型调用、模板复用和协作分工来覆盖。

例如，视觉账号和视频账号可以通过多账号矩阵扩展，同一套生产流程服务多个账号；Agent 与本地服务类项目，可以通过打包服务内容与标准价格，服务更多相似客户；工具站则可以通过增加功能模块和优化留存，提升单用户收益。

8.3 抗平台风险能力

平台规则变化会直接影响副业收益。在规划时，需要考虑单个平台出现限流、规则收紧时，是否有能力将能力迁移到其他平台。

例如，短视频内容可以同时在不同平台分发，视觉作品既能服务内容平台，也能进入图库和电商；知识产品可以在多个知识付费平台同步。服务型业务则可以通过私域和口碑积累降低对单一平台的依赖。

8.4 抗模型迭代能力

模型能力会不断提高。一部分今天看似稀缺的技能，可能在未来几年成为平台自带功能。如果个人的核心价值只是“帮别人调用某个模型”，那么在下一轮技术升级中被替代的风险就会增大。

更稳健的做法，是把自身定位在更靠近业务一侧的位置。理解某一垂直行业的规则与痛点，能够整合多种模型和工具，设计从需求到交付的完整解决方案，并在合作中建立信任。这些能力在模型迭代后仍然重要，甚至会因为工具更强而变得更易施展。

◆ 九、起步策略与长期演化路径

9.1 起步阶段的三件事

对于刚准备开始 AI 副业的人，可以先集中做好三件事。

第一件事是选择一条最适合自己的路径。根据自己的专业背景、时间安排和兴趣，优先选择一条匹配度最高的通路。不要试图一开始同时铺开多条线路，容易分散精力。

第二件事是画出这一条通路的完整工作流。从获客或起号，到生产内容或产品，再到交付、结算和复盘，把所有能想到的步骤写下来，哪怕很多步骤暂时还靠人工完成。这个图越清晰，越容易在后续阶段引入模型。

第三件事是明确人机分工。对每一个步骤，判断当前更适合由人完成还是由 AI 完成，或者由 AI 给出初稿再由人做决定。将这一判断写出来，形成一张简洁的分工表，后续执行时就有了依据。

9.2 打磨期与放大期

任何路径都需要一个集中的打磨期。一个比较合适的参考是连续投入九十天，在此期间尽量避免频繁更换赛道，而是围绕选定的通路持续迭代工作流。

在这个阶段，可以重点观察几个指标。每个项目或作品的平均耗时是否在稳定下降；每周可交付的数量是否在上升；平台反馈或客户反馈是否显示质量改善。当这些指标都出现正向变化时，说明工作流已经逐渐成型。

之后可以进入放大期。放大期的目标是用更多的自动化和智能体减少个人在机械环节的投入，考虑引入合作者，扩展到多账号或多项目并行。此时个人的角色会从执行者转向协调者和设计者。

9.3 从执行者到数字员工管理者

长期来看，个人与 AI 的关系会经历一个角色转换过程。起初主要是自己执行，模型辅助。随着实践深入，越来越多任务被交给模型，自己更多承担审核和决策责任。再往后，会逐渐演变为管理多个数字员工的状态。

可以用一个对照表简单概括这种演化。

这种角色转换不仅影响副业表现，也会反过来提升在主业或创业环境中的竞争力。管理好一组看不见、不会喊累的数字员工，将会成为接下来几年里非常重要的一种通用能力。

结论

国产大模型和本土平台在过去几年迅速成熟，为个人提供了一套前所未有的生产力工具。问题已经不再是有没有工具可用，而是能不能把这些工具合理嵌入赚钱工作流，让它们从“好玩”变成“好用”。

围绕内容创作、视觉与衍生品、To B 服务和知识产品，可以清晰划分出 12 条适合个人与小团队的副业通路。每一条通路都可以在国产模型和本土平台的支撑下，构建出一条人机耦合的赚钱链路。只要在其中选定一条，与自身优势结合，花时间把工作流打磨稳定，再逐步放大，就有机会进入那一部分能够靠 AI 稳定多赚一份收入的人群。

📢💻 【省心锐评】

关键不在模型多强，而在工作流多稳。工具会更新，能稳定让数字员工替你干活的那套流程，才是最值得积累的部分。