AI 技能差距是過去 20 年來最大的財富機會。
大多數人根本沒有在使用 AI。有一部分人用它來提升生產力。而只有一小群人，已經學會如何用它來賺錢。
最後那群人並不比你聰明，技術能力也不比你強。
他們只是在對的時間，培養了對的技能，並把自己擺在一個急著付錢給他們的市場面前。
這個獲利窗口現在是敞開的，但它不會永遠開著。
鄭重警告： 這不是一份普通的 AI 技能清單。這些是我親眼看著我朋友圈裡的千萬富翁們正在採用的技能，也是我正在推動團隊裡每個成員去培養的技能。
我們直接進入主題。
#7：工具疊加與選擇
大多數人只會挑一個 AI 工具，然後把 AI 當成進階版的 Google 搜尋來用，結果就是產出很普通的內容。
如果你想用 AI 賺錢，這其實是件好事，因為你反而成了他們「產出平庸」問題的解決方案，同時還能解鎖自己的生產力。
工具疊加，是一種知道「哪個任務該用哪個 AI 工具」的技能，更重要的是，知道如何把工具串聯起來，讓一個工具的輸出直接成為下一個工具的輸入。最終產生的是一個比任何單一 AI 工具獨自運作都更快、更聰明、更準確的工作流程。
這裡有個真實案例：內容創作者工作流程
你要把一支 YouTube 影片重新利用，製作成完整的內容套組。你把完整的逐字稿丟進 NotebookLM 來提取關鍵見解。再把這些見解餵給一個 Claude 技能來撰寫長篇文章。然後把文章餵給 Canva 來製作 viral 資訊圖表。
內容創作者工作流程
如果你在 𝕏 上待得夠久，你就會發現這正是許多創作者現在正在使用的工作流程。
這項技能之所以能賺錢，原因很簡單。企業被一堆他們不知道怎麼整合使用的 AI 工具給淹沒了。一個能走進公司，審視他們的工具組合，並建立一個能真正產出結果的連接系統的人，價值非常可觀——我本人在我的 AI 公司裡就正在積極招募這樣的人才。
一些建議： 不要把這想成只是成為一個工具專家。這是系統設計。你需要培養分析現有系統（哪些有效、哪些無效）的子技能，然後才能把工具當作解決方案來實施。
#6：AI 驅動的研究系統
因為 AI 的關係，資訊不再是護城河。
幾秒鐘內，任何人都可以透過 LLM 抓取數千個數據點。問題（也是機會）在於，大多數人不知道如何把那些原始數據轉化為有價值且可執行的東西。
AI 驅動的研究，就是能填補這個差距的技能。你建立能夠自主抓取、綜合分析，並提煉出企業真正需要的洞察的系統。
一個實際的例子：建立一個 𝕏 爬蟲，用來在話題爆發前就找出異常的 viral 話題和貼文點子。光是這一個工作流程，就可以推銷給數百家內容與媒體公司。
X 爬蟲工作流程
這裡更深層的技能不僅僅是知道工作流程。而是知道該問什麼問題、如何建構系統，以及如何將原始輸出轉化為客戶可以立即執行的建議。
任何人都可以提示 Grok「今天有什麼 trending 話題」，但很少有人能真正包裝出企業會實際使用的有價值洞察。
現在數據到處都是，但有價值的洞察仍然稀缺——這個差距就是你的機會。
#5：AI 媒體生成
內容經濟比以往任何時候都更大，而且，你很幸運，AI 在創作媒體方面其實還挺在行的。
在一個 AI 驅動的世界裡，分發能力是一個巨大的護城河（這是我一直以來加倍投入的事情），而建立分發能力的方式就是透過內容創作。
AI 可以大幅改善這個過程。
我指的是：
- 用 Claude 技能來寫作（viral 的 X 貼文、電子報、YouTube 腳本）
- 用 AI 音訊 + AI 視覺生成來製作無臉內容
- 用 AI 音訊來做配音/播客
- 用 AI 虛擬角色來做 YouTube
- 用 AI 生成的廣告
等等。
重點是，有非常多的企業願意為像樣的 AI 媒體付費。
證據已經擺在眼前。Kalshi 一直在投放 AI 生成的影片廣告，這些廣告已經帶來了數百萬美元的收入。
這項技能產品化後的樣貌是這樣：選擇一個利基市場，建立一個可重複的生產工作流程，然後向內容代理商、個人品牌、電商企業和新創公司收取月費（理想情況下，他們已經在使用 AI——你的工作是讓它變得更好）。
我們已經到了一個階段，人們不太在意他們消費的內容是否是 AI 生成的（有一些例外）——這就是你的機會。
#4：寫程式
是的，vibe coding 正在變得飽和。但並不是你想像的那樣。
現在任何人都可以打開 Cursor 或 Claude Code，描述一個隨機的 App 點子，然後得到一個半成品。這部分已經飽和了，而且那些人沒有一個在賺大錢。
然後還有另一邊：那些研究過市場、用 AI 寫出原型、並投資請開發者完成最終版本的人。
真正的機會不僅僅是 vibe coding 一個 App 然後期望大規模分發——中小型企業總是需要客製化的內部工具。
想想看：儀表板、客戶入口網站、工作流程自動化、數據可視化工具。
他們無法 justify 花一萬美元以上聘請開發者，但他們願意付 1500 到 3000 美元，給一個能用 AI 在一週內交付可用工具的人。
這是一個非常真實的商業模式，而且現在就有人在運作。
我的建議： 這個角色某種程度上需要技術專業知識；理想情況下，你有一些技術背景或願意學習。這對於那些擔心自己朝九晚五的工作會被 AI 取代的 CS/程式設計師來說，是一個很好的選擇。
#3：Agent 工作流程設計
Agent 工作流程設計，是建立系統讓 AI Agent 自主執行多步驟任務的技能，你不需要坐在那裡提示每一步。
你定義目標，設定參數，然後系統就會自動運行。
這裡的機會巨大，而且大部分都還沒被開發。
一些想法：
- 建立 AI 研究系統（就像前面提到的例子）
- 設定 Zapier/MCP/基本的 n8n 工作流程
- 將 AI 工具連接到現有的商業軟體（CRM、Notion、Slack）
- 潛在客戶開發 Agent
- 客戶服務 Agent
你也可以跳脫框架思考，成為一個現實世界的 Agent 專家。
目前最被低估的操作之一：成為 OpenClaw 專家，然後向本地企業推銷，幫他們設定好。
已經有人在這麼做，並收取 2000 到 6000 美元的設定費。
OpenClaw 設定
#2：提示工程
你可能會驚訝於提示工程在我的清單上排名這麼高，但讀完這段你就會明白為什麼。
這份清單上的每一項技能都依賴於提示，而提示工程就是一種精確地與 AI 溝通，以提取出真正有價值輸出的技能。
這意味著要了解如何設定上下文、定義角色、指定格式、串聯指令，並反覆迭代，直到輸出完全符合你的需求。
但真正的賺錢之道在這裡。不僅僅是自己使用這項技能。而是在於教導這項技能。
企業手上握有他們不知道怎麼用的 AI 訂閱。團隊得到平庸的輸出，然後怪罪科技。
一個能走進那個環境，審視團隊的提示方式，並舉辦一個半天的工作坊，立即優化他們輸出品質的人，非常有價值。
把這個包裝成課程、教練計畫或企業培訓方案，你就擁有了一個完全建立在單一技能上的可擴展收入來源。
在 AI 時代，每個人都需要學習 AI 溝通，而透過教授提示工程，你就是在淘金熱中賣鏟子的人。
#1：AI 顧問服務
這是將所有東西串聯起來的技能。
這份清單上的每一項技能（工具疊加、研究系統等），當你能將它們包裝起來並賣給別人時，價值都會大幅提升。
這是後設技能。你走進任何一家企業，診斷 AI 可以在哪裡創造最大的槓桿，設計解決方案，然後為實施收費。
目前這個市場非常巨大，而真正能交付成果的人卻少之又少。
地球上的每一家企業都知道他們需要用 AI 做些什麼，但幾乎沒有人知道那個「什麼」到底是什麼。
你成為了那個有答案的人，他們的「AI 專家」。
將這項技能變現的方式幾乎無窮無盡。
一次 5000 美元的審計 → 一個 1 萬到 2 萬美元的實施專案 → 每月 2000 到 5000 美元的持續管理月費。
只要有一個這種等級的客戶，你就已經擁有了一個六位數的事業。
一旦你產生收入，你就可以僱用其他人來處理執行面（工作流程建置、審計等），同時你繼續擴展事業。
顧問服務是最終的終局玩法。
結語
我真的很享受寫這篇文章。
這裡的一切都來自真實的對話、真實的觀察，以及我本人在自己公司/個人生活中實際在實施的東西。我親手寫下每一個字，我只發表那些我願意用自己的錢來下注的內容。
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