副业探索小分队

每年我都会看罗振宇老师的时间的朋友跨年演讲。今年呢，罗老师在跨年演讲里提到了一个核心词：信用。

他说，在AI和算法极其强大的时代，只有一样东西是算法很难完全定价的，那就是人与人之间的信用。信用是靠时间积累的，是靠扛事儿扛出来的。

这给了我们一个全新的视角来理解全域营销。

都想当超级个体，容易看到的是台前“个体”的自由，不容易看到的是幕后“超级”的要求。哪怕有强大的 AI 帮你，需要人花时间去做的事也有一堆。事非亲历，不知其艰。不管是线上做个号，还是线下开个店，其中的琐碎，完全超出旁观者的预料。

个人体会，普通人就别学人去卷什么 AI 自媒体、AI 工作流、AI 编程、AI 培训、AI 出海了。

三个原因，一个是太多人搞了，二个是钻研起来是个无底洞，三个是不一定赚几个钱。

做这方面的，大多有程序员背景或大厂产品经理背景，他们并不是“普通人”，没有这个背景的压根卷不过他们。

那么，普通人的机会在哪里？还是卖货。

做 AI 自媒体和 AI 编程的人，比你懂如何用 AI，但是你到市面上转一转，发现大量卖货的、开店的、做生意的人，并不懂怎么用 AI，这就是降维打击的机会。

你研究 vibe coding、mcp、skill、n8n，吭哧吭哧一顿搞，做了网站也没流量没收入，还不如简简单单用豆包和元宝，做内容，卖货赚钱。

用 AI 做内容带货，先从社交电商做起，赚分销钱，不用自己生产、库存、发货，简单，模式轻。做的过程中，攒私域，攒帮卖。然后找几种自己的货来卖，可以是土特产，可以贴牌加工。

一边做，一边记录经验，分享出去，基于这些经验做知识付费，培训出来的人，找货给他们卖，找项目带着一起做。

AI 自媒体，和 TK 培训圈，真是两个奇妙的存在。

裸辞前，我的目标是副业时薪超过主业。

当时还很天真地认为，这样我每天少工作几个小时，收入应该也行。

现在发现，要连着工作好几天，对我来说太可怕了…

所以我的目标变成搭建被动收入系统，让我连着在床上躺5天不跟任何人说话也没有什么影响的那种（懒人人设立住了

自打戒掉优绩主义后，就不再以总收入为目标，而是提升ROI。

给想搞副业的朋友们推荐一期节目，来自Starter Story。

他们最新一期请来了一个叫Hassam的创业者，聊他如何在没有粉丝、不会写代码的情况下，90天做到月入2万美金。

我就把这期节目里最核心的几个点给大家汇总出来，很有启发。

1️⃣ 做自己最擅长的领域。
Hassam做的产品叫LaunchFast，是一个帮Amazon卖家做选品调研的工具。

这个方向不是他拍脑袋想出来的，他自己就是Amazon电商卖家，一边上班一边做副业，已经干了好几年。

他说，每次要选一个新产品，他要花20到30个小时做调研，把各种数据复制粘贴到Google表格里，非常痛苦。

市面上有一些工具，但他用下来感觉都不太对。 看起来功能很多，实际上并没有解决他真正的痛点。

于是他就想，能不能自己做一个真正好用的？
他不是在解决一个假设的问题，而是在解决自己每天都会遇到的真实痛苦。

Pat Walls在视频里也说了类似的观点。
他认为选创业方向最重要的一条原则就是：去你有领域知识的地方。
你不需要浪费两年时间学习一个全新的行业，直接用你已经积累的经验就够了。

大多数人其实已经有了创业的素材，只是没意识到。

2️⃣ 他不会写代码，但这不再是障碍。
Hassam明确说了，他是非技术背景，没有计算机学位，但他可以借助像Cursor这样的AI编程工具。

他说：我有一样东西是大多数程序员没有的，就是Amazon领域的深度知识。
这句话点出了一个很重要的变化。

以前技术是瓶颈，你不会写代码就没法做产品。
现在AI工具把这个门槛大幅降低了，真正稀缺的变成了对问题的深刻理解。

Hassam太清楚用户的痛苦了，只是以前没办法把它变成产品。
现在这个障碍被打通了。

3️⃣ 没有粉丝怎么卖产品？借别人的。
Hassam面临一个很现实的问题：产品做出来了，但他没有粉丝，没有社交媒体影响力。

按常规路径，他可能需要花两三年时间去经营内容、积累受众。
但他做了一个很聪明的决定。

他想起来自己两年前买过一个叫Legacy X的培训课程，这个课程专门教人做Amazon电商，有好几千个活跃学员。
这些学员正是他的目标用户。

他的思路是这样的：与其我自己从零开始积累用户，不如直接和已经有用户的人合作。

于是他主动联系了Legacy X的团队，说了这么一段话。

大意是：我能给你们做一个比市面上任何产品都好用的选品工具，给我48小时，如果你们满意我们就合作，你们没有任何风险。

然后他真的用48小时做出了一个能用的产品。

有人可能会问：和别人合作不是要分股权吗？
Hassam的回答很直接，他说：50%的2万美金，比100%的零强太多了。

时间是比股权更宝贵的资源，如果你自己去积累用户，可能需要两三年，而且这两三年里你可能根本赚不到什么钱。
但如果你愿意拿出一部分股权换取别人的分销渠道，你马上就能获得验证。

4️⃣ 第四个关键点：48小时他到底做了什么？
这个过程本身很有参考价值，我把他的时间分配整理出来。

前4个小时，他研究了Legacy X现有的系统和流程，看他们在用什么数据、有哪些工作流，然后结合自己的经验，确定了产品的基础框架。

5到12小时，他开始用Cursor搭建核心功能。

13到20小时，测试和修bug。 AI工具写的代码不可能一次就对，得反复调试。

21到30小时，打磨界面设计。 他在Amazon做电商学到一个道理：品牌感很重要。 哪怕是MVP阶段的产品，也要看起来像那么回事。

31到40小时，继续测试边界情况，确保产品稳定。

最后几个小时，准备演示视频，发给对方。

做一个能用的产品，真的不需要几个月。
关键是你要足够了解问题，知道该做什么、不该做什么。

5️⃣ 第五个关键点：他的六步方法论。
Hassam在视频里分享了如果让他重来一次，他会怎么做。

第一步，写下你的领域知识。
列出三到五个你真正懂的领域，不是看过几篇文章就懂了的，而是你亲自做过、解决过实际问题的。

第二步，验证市场是否存在。
去看这些领域里有没有已经赚钱的软件产品。
如果有人已经做成了，说明市场需求是真实的。
你要做的不是发明一个新市场，而是在已有市场里做得更好。

第三步，深挖用户痛点。
去Reddit、Facebook群组、Twitter、产品评论区泡着。
看他们在抱怨什么，在渴望什么，重点关注现有工具没解决好的问题。

第四步，做最小可行产品。
找出那个投入产出比最高的功能，把它做出来，能用就行。
不要想着一上来就做一个完美的产品。

第五步，找分销伙伴。
列出五个可能已经拥有你目标用户的人或组织。
可能是培训公司，可能是社群，可能是某个领域的意见领袖。
联系他们，展示你的产品，提出合作。

第六步，上线后快速迭代。
他给自己定的目标是连续30天，每天至少上线一个改进。

这六步看起来不复杂，但核心逻辑很清晰。 先确认你懂什么，再确认市场存在，然后快速做出来，最后借别人的渠道卖出去。

AI工具已经把技术门槛大幅降低了，分销渠道是可以借的，你不一定非要自己从零开始建。
产品不需要完美，能解决真实问题就够了。

真正稀缺的，是你在某个领域积累的深度知识，是你对用户痛苦的真实理解。

Hassam在视频最后说了一句话。 他说：工具已经有了，知识你也有了，唯一阻止你开始的只有你自己。

看到 manus 被 meta 数十亿美元收购， 想到了一些往事：
1、我干微信生态的运营有 10 年了， 一入行就被人推荐用壹伴的插件，他的公司主体就是武汉夜莺科技，manus 创始人肖弘就是此公司的创始人。

相比起后来风头更盛的新媒体管家、秀米，我还是喜欢壹伴的精致，如今写文章换到了 canva 作图，还是觉得有些壹伴的影子。

2、后来我负责中石油湖北全省的私域运营，用微伴助手用了 2 年，公司主体也是夜莺科技。
后来他们全面转付费，产品客服的响应程度也越来越慢，所以后来公司开始做自己的企微 scrm 来逐步切换这块的运营。

在我在职的 2 年时间里，企微私域的规模从 70 万到 330 万左右，一直用的微伴助手，整体来说很稳定，更新迭代的也频繁，如果看过微信公众平台的 api 文档的技术也好，产品也罢，应该都知道，微信公众平台是全世界最好的平台了，甚至没有之一。

因为每次微信公众平台的 api 接口更新，就代表了无数个百万、千万级别的机会出现，这中间养活了很多中小公司的业务，表情包、文章代发、群爆粉、批量加人、批量删除等等，我很喜欢的 wetool 、有赞也在此列，微信生态造就了很多人、发生了很多故事，包括中间我负责小程序商店期间，见证了无数一晚上几百万上千万爆量的小程序，光靠广告主一晚上数万、数十万的收入的奇迹，每隔一段时间就会出现。

夜莺科技不是什么很伟大的公司，但在发展期确实有很多人，办公环境也很优渥，曾有朋友在里面做了好几年，反馈说公司在武汉算不错的了。

国内做 TOB 软件是个很苦的生意，如白鸦所说，每天都有需求进来，每天都要权衡这个功能做不做，软件很难做到小而美，大而全就会被需求牵着鼻子走。

当然，这是业务层面的一个方面而已，更大的一面是，广大的靠剥削员工、关系而赚钱的小微企业主们，一年几千块的软件费，难得掏出来，到你让他们去花几万买个线下课，见见那些自媒体投流造就的大师的线下课，却是趋之若鹜，甚至一次买好几个席位。

tob 在国内已经死掉了，活的好的，应该只能做小而美了，大而全的困难故事就不多讲了，冷暖自知。

一代人有一代人的故事，大家也别反思什么为什么不是我，为什么是他了，我始终觉得这是个连续创业者更具优势的时代。

我认为，业务能力的增长是有天花板的，但情绪管理、与人沟通，一群人一起促成一件事，始终是最难的事情。

作为一个从小公司裸辞回老家、目前靠写代码和卖工具养活自己的独立开发者，我踩过最大的坑就是“只有技术思维，没有商业思维”。

以前我觉得，只要代码写得牛，产品自然有人买。后来现实狠狠给了我一巴掌：代码写得再好，卖不出去就是0。

从被动打工到打通主动赚钱的闭环，这半年我复盘了自己（以及身边做副业的朋友）的所有踩坑经历，总结了这16条关于流量、产品和AI的心法。

如果你也想通过技术变现，或者正在做副业，希望这些大白话能帮你节省一年的摸索时间。

一、 破除“穷忙”的思维陷阱（关于认知）
很多技术人做副业，容易陷入“低水平勤奋”。

1.
赛道定生死： 出来单干没有中间商，不代表就有高利润。
如果赛道本身天花板低（比如只盯着穷学生羊毛党或者普通上班族），累死也赚不到钱。

2.
谁在为你买单： 时刻反思你服务的是不是高价值人群。
客户的付费能力直接决定了你的客单价上限。

3.
卖货不丢人： 不要觉得露脸或者在朋友圈卖东西丢人，这是商业的本质。
如果你连开口要钱的勇气都没有，就别谈创业。

4.
销售导向： 从被动打工到打通主动赚钱的闭环，一切动作（写代码、写文章）都必须以“我要卖出去”为导向，否则就是自嗨。

5.
关于底气： 底气不是靠存钱存出来的，是做出来的！
我敢裸辞，是因为我已经跑通了最小可行性模型（MVP），验证了自己即使不上班也能赚到钱。

6.
先开始再说： 设定一个踮起脚尖就能碰到的最低目标，而不是宏大的暴富目标。
开始比成功更重要，只要开始了，要么收获结果，要么收获故事。

二、 如何低成本找到“真需求”？（关于产品）
程序员最爱犯的错：先花一个月写个复杂的软件，然后发现没人用，凉凉。

7.
从0到1的MVP： 0的时候不要眼光太远，先验证做出一个变现闭环。
哪怕只是手动交付，只要有人付钱，闭环就成了。

8.
切口要小： 个体精力有限，不要想做大平台。
从一个自己了解的、极其细分的痛点入手（比如某个具体软件的插件、某个流程的自动化）。

9.
抄作业的智慧： 不要排斥模仿，模仿是最低成本的学习。
但真正的利润来自于你比被模仿者多做的那一步优化（比如更稳定的售后、更真诚的解答）。

10.
去评论区挖金矿： 最简单的商机挖掘法：去小红书/知乎评论区看。
“求链接”=购买意向，“蹲教程”=知识付费需求，“怎么做”=咨询需求。
抱怨越多的地方，机会越大。

11.
商业敏感度： 看到任何一个火的帖子或生意，强迫自己思考它背后的逻辑：它靠什么引流？靠什么变现？并记录下来。

三、 打造你的护城河（关于杠杆）
这是我们懂技术的人，对比普通“倒爷”最大的优势。

12.
AI是分身： 不要试图用AI替代专业知识，而是用你的专业知识去驾驭AI。
让它做你的分身，负责内容生产和标准化业务。

13.
系统化是分水岭： 到了业务量大的时候，必须马上系统化。
比如我用飞书多维表格把所有重复的流程、数据结构化。把高价值的判断留给人，重复的劳动交给系统。

14.
测试流量： 不同的平台（知乎、小红书、闲鱼）对应不同的客户画像。
不要在一棵树上吊死，先进行一圈内容测试，看哪里的转化效率最高。

15.
精准>泛流量： 直播或做内容，不需要几十万人看。
只要产品选得好，哪怕只有几个人看，如果是精准需求，也能直接成交。

16.
规模效应： 最终极的目标，是通过系统化卖虚拟产品（课程、工具、资料）。
边际成本为零，售后压力小，且能靠规模效应实现高收益。

很多人不知道，AI已经彻底颠覆了内容创作（附AI工作流和方法）
AI人机协同不是概念，而是一套可复制的流程
内容创作最耗时的不是写作，而是这3件事：查资料、选图片、核对数据

AI确实改变了创作方式，但不是你想象的那种改变，
90%的人拿到AI工具，第一个反应是让它直接生成文章,
然后复制粘贴就发布，这么做基本上就等于给自己挖坑。

正确的做法是把AI用在那些重复性高、花时间长但价值低的环节里：

找素材这事情，以前我要打开至少个渠道, 一个一个搜索关键词，
然后手动挑选有用的信息，
现在直接让AI帮我抓取5个不同角度的资料，整理成结构化的笔记，我只花10分钟验证一下准确性就行。

自媒体文章一般需要3到5张配图，按照以前的流程，你需要去素材网站搜索，下载，调整尺寸，添加水印，
一整套流程下来至少30分钟，
现在AI能根据文章段落自动配备风格统一的图片, 甚至还能生成符合调性的原创配图。

写行业分析类文章的时候，你需要从好几个地方收集数据，验证真实性，然后做成图表，
这个过程不但枯燥，还容易出错，AI能直接帮你进行数据清洗和可视化, 你只需要把结论写清楚就可以了。

很多人把AI当作全能助手，特别想让它包揽所有事情，结果就是内容全都一个样子，一点个人风格都没有。
AI应该是个放大器，而不是替代品。

我现在的工作流程是这样的
1、花10分钟确定选题和核心观点
2、然后让AI帮忙收集相关的资料和数据, 用5分钟写出个初稿
3、再花10分钟修改和排版，整个过程比以前快了3倍，可是内容质量反而提高了。

关键在于，你要明白哪些事情要交给AI，哪些事情必须自己去做，
凡是涉及创造性思维的，比如提出新奇的角度, 、设计吸引眼球的点、打磨精彩的句子之类的，必定要由人工来做，那些重复性的体力活，像是资料整理、格式调整、数据核对，全都交给AI。
AI人机协同不是一个概念，而是一套具体的操作流程，
你需要重新拆分自己的工作流程，找到那些能够被优化的环节,
然后用AI工具一个一个解决。

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