原文作者：@aiedge_
原文链接：https://x.com/aiedge_/status/2031735799994265818
翻译：@Saccc_c
序言
过去 20 年里，最大的财富机会之一，把握在那些真正会用 AI 的人手里。
大多数人根本没在用 AI，还有一部分人只是拿它提升了点效率，而真正懂得用 AI 去赚钱的人，其实寥寥无几。
而这批人并不比你更聪明，也不一定比你更懂技术。
他们只是更早在对的时间，练成了对的能力，并把自己放到了一个愿意为这些能力高价买单的市场里。
这个窗口现在还在，但不会永远开着。
先说清楚：这不是一份泛泛而谈的 AI 技能清单。下面这些，都是我亲眼看到身边那些身价数百万美元的人正在押注的能力，也是我现在要求团队每个人都去构建的东西。
话不多说，进入正题。
#7: 工具组合与编排
大多数人只会挑一个 AI 工具来用，把 AI 当成增强版 Google 搜索，所以最后做出来的东西也都大同小异。
如果你想靠 AI 赚钱，这反而是件好事。因为你可以成为那个帮他们把普通输出变成真正结果的人，同时也顺手把自己的效率拉高。
所谓工具组合与编排，就是你不仅知道什么任务该用什么工具，更知道怎么把多个工具串起来，让前一个工具的输出自然流向下一个工具。这样搭出来的工作流，速度、质量和准确度，都会超过任何单一工具。
举个真实例子：内容创作者工作流。
你想把一条 YouTube 视频重做成一整套内容资产。先把完整文字稿丢进 NotebookLM，提炼核心观点；再把这些观点交给 Claude Skill，生成一篇长文；最后再把文章交给 Canva，做成适合传播的信息图。
如果你在 𝕏 上待得够久，就会发现，这其实正是很多创作者现在正在用的套路。
这项技能之所以值钱，原因很简单：企业手里堆满了 AI 工具，却不知道怎么把它们配合起来用。那个能走进去、看懂他们现有工具栈，再把它们串成一套真正能产出结果的系统的人，本来就值钱。我现在就在自己的 AI 公司里招这样的人。
一点建议： 别只想着成为某个工具专家。这件事的本质是系统思维——你得先学会分析一套现有的系统，搞清楚哪里跑得通、哪里跑不通，然后才能真正把工具用对地方。
#6：AI 驱动的研究系统
因为 AI 的出现，信息本身已经不再构成护城河。
现在任何人都能在几秒内，通过大语言模型抓出成千上万个数据点。问题在于，也是机会在于，大多数人根本不知道怎么把这些原始数据，转化成真正有价值、能立刻拿去行动的洞见。
AI 驱动的研究，是填平这道差距的关键能力。你要做的，是搭建一套系统，让它能够自主抓取、整理、归纳，并把企业真正需要的信息提炼出来。
一个很实用的例子：做一个 𝕏 抓取系统，在某些爆款话题和选题真正冲顶之前，就先识别出它们的异常增长信号。光这一套工作流，就足以卖给数百家内容公司和媒体公司。
这里更深一层的能力，不只是会搭工作流，而是知道该问什么问题、该怎么设计系统，以及怎样把原始输出整理成客户一看就能立刻采取行动的建议。
任何人都可以对 Grok 问一句"今天有什么热门话题"，但能把这些结果打包成企业真正用得上的洞见、并且卖出去的人，少之又少。
现在数据遍地都是，但真正有价值的判断依然稀缺。而这，就是你的机会所在。
#5：AI 媒体生成
内容产业的盘子比任何时候都更大。对你来说，好消息是，AI 在内容和媒体生成这件事上，已经非常能打。
在一个 AI 驱动的世界里，分发能力本身就是巨大的护城河。而你建立分发能力的方式，就是持续地产出内容。
AI 可以极大地放大这个过程。
比如：
用 Claude Skills 写内容：爆款 X 帖子、newsletter、YouTube 脚本
用 AI 音频和视觉生成做无真人出镜内容
用 AI 音频做配音和播客
用 AI 虚拟形象做 YouTube
用 AI 生成广告
重点是，现在有大量企业愿意为“足够好用的 AI 媒体内容”付钱。
证据已经摆在那了。Kalshi 一直在投放 AI 生成的视频广告，而且这些广告正在带来数百万美元的收入。
把这项技能产品化之后，最典型的做法就是：选定一个垂直领域，搭建一套可重复的生产流程，然后按月向内容机构、个人品牌、电商公司和初创团队收服务费。最好是他们已经在用 AI，而你的工作是把这件事做得更好。
我们已经来到这样一个阶段：大多数人其实并不太在意自己消费的内容是不是 AI 生成的，当然也有边界和例外。而这，恰恰就是机会。
#4：编程
没错，vibe coding 确实越来越卷了。但卷的方式，和你想的不太一样。
现在任何人都能打开 Cursor 或 Claude Code，描述一个随手想到的 App 点子，然后做出一个“勉强能跑”的原型。这一层已经很拥挤了，而且几乎没人靠它赚到真正像样的钱。
但另一边，还有一类人：他们先研究市场，再用 AI 快速做出原型，然后再投入资源找开发把最终版本真正落地。
真正的机会，不是随手用 vibe coding 搭个 App，然后等它自己爆发。而是定制化的内部工具，这是中小企业的真实需求。
比如仪表盘、客户门户、工作流自动化工具、数据可视化工具。
这些企业不可能为了一个 1 万美元以上的项目专门招开发，但他们很愿意花 1500 到 3000 美元，找一个能借助 AI 在一周内交付可用工具的人。
这是一种非常现实的商业模式，而且已经有人靠它赚钱了。
我的建议：这条路还是需要一定技术底子。理想情况下，你本来就有一些技术背景，或者至少愿意补上这块。对于那些学编程、又担心自己的全职工作会被 AI 替代的人来说，这是个很值得考虑的方向。
#3：智能体工作流设计
所谓智能体工作流设计，就是搭建一套系统，让 AI Agent 能够自主完成多步骤任务，而不是每一步都要你坐在那里手动提示。
你只需要定义目标、设定参数，然后让系统自己跑。
这里面的机会非常大，而且大部分还没有被真正挖透。
比如：
搭建 AI 研究系统
配置 Zapier、MCP、基础 n8n 工作流
把 AI 工具接入现有业务软件，如 CRM、Notion、Slack
做客户挖掘助手
做智能客服助手
你也完全可以跳出这些常规场景，去做线下世界里的「智能体专家」。
现在一个被严重低估的玩法是：成为 OpenClaw 专家，然后把“帮本地企业部署 OpenClaw”作为服务卖出去。
已经有人在这么做了，而且单次部署收费就在 2000 到 6000 美元之间。
#2：提示词工程
也许你会惊讶，为什么提示词工程会排得这么靠前，但看到这里你应该能明白了。
这份清单上的每一项技能，本质上都建立在提示词之上。所谓提示词工程，说白了，就是你能不能足够精准地和 AI 沟通，从而稳定拿到真正有价值的输出。
这意味着你要懂得设定上下文、定义角色、指定格式、串联指令，并不断迭代，直到输出完全符合你的要求。
但真正能赚大钱的地方，不只是你自己会用，而是你能把这项能力教给别人。
很多企业已经买了 AI 订阅，却根本不知道怎么用。团队成员拿到平平无奇的结果，最后反过来怪技术不行。
那个能走进这种环境，审查团队到底是怎么写提示词的，然后用半天时间开一个工作坊、立刻把他们的输出质量提上去的人，非常值钱。
你完全可以把这件事打包成课程、教学服务，或者企业培训产品。这样一来，你就能围绕一项技能，做出可规模化的收入来源。
在 AI 时代，每个人都得学会和 AI 沟通。而教别人提示词工程，本质上就是在淘金热里卖铲子。
#1：AI 咨询
这是把前面一切都串起来的那项能力。
上面每一项技能，无论是工具组合、研究系统，还是工作流设计，一旦你能把它打包好、卖给别人，价值都会被放大。
这是一项真正的「元技能」。你走进一家企业，判断 AI 在哪里最能创造杠杆，设计解决方案，然后为实施和落地收费。
眼下这个市场大得惊人，而真正能交付结果的人却少得可怜。
地球上的每一家企业都知道，自己必须做点 AI 相关的事；但几乎没有几家真正知道，自己到底该做什么。
于是你就成了那个手里有答案的人，成了他们口中的那个 AI 专家。
这项技能的变现方式几乎多到数不过来。
一份 5000 美元的诊断审计 → 一个 1 万到 2 万美元的实施项目 → 再到每月 2000 到 5000 美元的持续管理服务费。
只要拿下一个这种级别的客户，你就已经拥有了一门年入六位数美元的生意。
一旦业务开始产生稳定收入，你就可以把执行层面的工作交给别人去做，比如搭工作流、做审计，而你自己继续把业务做大。
咨询，就是这场游戏的终局打法。
