AI 技能差距是过去 20 年来最大的财富机遇。
大多数人根本没有使用 AI。相当一部分人用它来提高效率。而只有一小群人学会了如何用它来赚钱。
最后这群人并不比你聪明，技术也不比你强。
他们只是在正确的时间建立了正确的技能，并把自己定位在一个迫切愿意为此付费的市场面前。
抓住这个机遇的窗口期现在敞开，但它不会永远开着。
郑重提醒： 这不是一份泛泛的 AI 技能清单。这些是我个人圈子里那些千万富翁们正在采用的技能，也是我要求团队里每个成员都要掌握的技能。
我们开始吧。
#7：工具组合与选择
大多数人只选一个 AI 工具，把 AI 当成增强版谷歌搜索来用，结果得到的输出千篇一律。
如果你想用 AI 赚钱，这其实是件好事，因为你就成了解决他们输出平庸问题的方案，同时还能解锁生产力。
工具组合是一种技能，知道哪个 AI 工具适合哪项任务，更重要的是，知道如何把工具串联起来，让一个工具的输出直接成为下一个工具的输入。最终形成一个比任何单一 AI 工具都更快、更智能、更准确的工作流。
这里有个真实案例：内容创作者工作流
你要把一个 YouTube 视频重新利用，制作一整套内容。你把完整的转录文本丢进 NotebookLM 提取关键见解。然后把这些见解输入到 Claude Skill 中撰写一篇长文。再把文章喂给 Canva 制作爆款信息图。
内容创作者工作流
如果你在 𝕏 上待得够久，你就会发现这正是很多创作者目前使用的流程。
这项技能能赚钱的原因很简单。企业被大量他们不知道如何组合使用的 AI 工具淹没了。那个能走进来，审视他们的工具栈，并构建一个能真正产生结果的连接系统的人，价值连城——我在自己的 AI 公司里正在积极招聘这样的人。
一些建议： 不要把这仅仅看作是成为工具专家。这是系统设计。你需要培养分析现有系统（什么有效、什么无效）的子技能，然后才能把工具作为解决方案来实施。
#6：AI 驱动的研究系统
由于 AI 的出现，信息不再是护城河。
几秒钟内，任何人都可以通过 LLM 抓取数千个数据点。问题（也是机遇）在于，大多数人不知道如何将这些原始数据转化为有价值且可操作的东西。
AI 驱动的研究就是弥合这一差距的技能。你构建能够自主抓取、综合并呈现企业真正需要的见解的系统。
一个实际例子：构建一个 𝕏 抓取工具，在异常火爆的话题和帖子创意达到顶峰之前就发现它们。仅这一个工作流就可以推销给数百家内容和媒体公司。
X 抓取工具工作流
这里更深层的技能不仅仅是知道工作流。而是知道要问什么问题，如何构建系统，以及如何将原始输出转化为客户可以立即执行的建议。
任何人都可以提示 Grok “今天的热门话题是什么”，但很少有人能真正打包出企业会实际使用的有价值的见解。
数据现在无处不在，但有价值的见解仍然稀缺——这个差距就是你的机会。
#5：AI 媒体生成
内容经济比以往任何时候都庞大，而且，你很幸运，AI 在创建媒体方面确实相当不错。
在 AI 驱动的世界里，分发是一个巨大的护城河（这是我加倍投入的事情），而建立分发的方式就是通过内容创作。
AI 可以极大地改进这个过程。
我指的是：
- 用于写作的 Claude Skills（病毒式 X 帖子、新闻通讯、YouTube 脚本）
- 用于无脸内容的 AI 音频 + AI 视觉生成
- 用于配音/播客的 AI 音频
- 用于 YouTube 的 AI 虚拟形象
- AI 生成的广告
等等。
关键是，有大量企业愿意为像样的 AI 媒体付费。
证据已经存在。Kalshi 一直在投放 AI 生成的视频广告，这些广告带来了数百万美元的收入。
这项技能的产品化版本是这样的：选择一个细分领域，建立一个可重复的制作工作流，然后向内容机构、个人品牌、电商企业和初创公司收取月度服务费（理想情况下，他们已经在使用 AI——你的工作是让它变得更好）。
我们已经到了这样一个阶段：人们并不太在意他们消费的内容是否是 AI 生成的（有一些例外）——这就是你的机会。
#4：编程
是的，氛围编程正在变得饱和。但并非你想的那样。
现在任何人都可以打开 Cursor 或 Claude Code，描述一个随机的应用创意，然后得到一个半成品。这部分已经饱和了，而且这些人没有一个能赚到真正的钱。
然后是另一面：那些研究过市场、使用 AI 编写原型、并投资聘请开发人员完成最终构建的人。
真正的机会不仅仅是氛围编程一个应用并希望大规模分发——中小企业经常需要定制的内部工具。
想想：仪表盘、客户门户、工作流自动化、数据可视化工具。
他们无法证明为一个超过 10,000 美元的项目聘请开发人员是合理的，但他们愿意支付 1,500 到 3,000 美元给一个能用 AI 在一周内交付可用工具的人。
这是一个非常真实的商业模式，而且现在正有人在运营。
我的建议： 这个角色需要一定的技术专长；理想情况下，你有一些技术背景或愿意学习。对于那些担心自己的 9-5 工作会被 AI 取代的计算机科学/编程人员来说，这是一个很好的选择。
#3：Agent 工作流设计
Agent 工作流设计是一种技能，即构建系统让 AI Agent 自主执行多步骤任务，无需你坐在那里一步步提示。
你定义目标，设置参数，然后系统自动运行。
这里的机会巨大，而且大部分尚未开发。
一些想法：
- 构建 AI 研究系统（如前所述）
- 设置 Zapier/MCP/基本的 n8n 工作流
- 将 AI 工具连接到现有的商业软件（CRM、Notion、Slack）
- 潜在客户生成 Agent
- 客户服务 Agent
你也可以跳出框框思考，成为现实世界中的 Agent 专家。
目前最被低估的操作之一：成为 OpenClaw 专家，并向本地企业推销为他们设置的服务。
已经有人在这样做，并收取 2,000 到 6,000 美元不等的设置费。
OpenClaw 设置
#2：提示工程
你可能会惊讶于提示工程在我的列表中排名这么高，但读完这段你就会明白原因。
这个列表中的每一项技能都依赖于提示，而提示工程是一种与 AI 精确沟通以提取真正有价值输出的技能。
这意味着要理解如何设置上下文、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。
但真正的赚钱之道在于此。不仅仅是你自己使用这项技能。而在于教授它。
企业坐拥他们不知道如何使用的 AI 订阅。团队得到平庸的输出，却责怪技术。
那个能够走进这种环境，审计团队的提示方式，并举办一个半天工作坊立即优化他们输出质量的人，价值非常高。
将其打包成课程、辅导项目或企业培训服务，你就拥有了一条完全建立在一项技能之上的可扩展收入流。
在 AI 时代，每个人都需要学习 AI 沟通，而通过教授提示工程，你就是在淘金热中卖铲子。
#1：AI 咨询
这是将所有技能串联起来的一项。
这个列表中的每一项技能（工具组合、研究系统等），当你能够将其打包并销售给他人时，都会变得极具价值。
这是元技能。你走进任何一家企业，诊断 AI 可以在哪里创造最大的杠杆效应，设计解决方案，并为实施收费。
目前这个市场需求巨大，而能够真正交付的人却少之又少。
地球上的每家企业都知道他们需要利用 AI 做点什么，但几乎没有人知道具体该做什么。
你成为那个有答案的人，成为他们的“AI 专家”。
将这项技能变现的方式几乎是无穷无尽的。
一次 5,000 美元的审计 → 一个 10,000 到 20,000 美元的实施项目 → 每月 2,000 到 5,000 美元的持续管理服务费。
只要有一个这样级别的客户，你就已经拥有了一家六位数的企业。
一旦产生收入，你可以雇佣其他人来负责执行（工作流构建、审计等），同时你进一步扩大业务规模。
咨询是最终的终局玩法。
结语
我真的很享受写这篇文章。
这里的一切都来自真实的对话、真实的观察，以及我在自己公司和个人生活中实际实施的内容。每个字都是我亲手写的，我只发布那些我自己愿意投入资金的东西。
如果你希望你的信息流中有这样的内容，请关注我 @aiedge_ - 我每周会发布 2 到 3 篇新文章。
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