Claude插件红利来了:几乎没人做,却可能是2026年最香的被动收入机会(完整课程)

这是一个拥有数百万用户、但竞争者几乎为零的新市场。
建议先收藏。

Claude 插件生态在 2026 年初正式启动。如今，claude.com/plugins 上已经有 15+ 个经过验证的插件。数百万 Claude 用户，都在寻找办法，让这个他们每天都在使用的工具发挥更大价值。

但真正下场做插件的人呢？

几乎没有。

这种供需失衡，本身就是机会。

Claude 插件，本质上是面向某个具体角色或某条具体工作流的预构建能力包。无论是产品经理、市场人员、财务从业者、招聘人员，还是法务团队，都可以拥有一个专属插件，把 Claude 从“通用助手”升级为“真正服务本职工作的专业工具”。

你只需要构建一次。然后卖给所有有这类需求的人。

这才是最接近“被动收入”本质的模式。

这篇课程会带你从 想法 → 设计 → 搭建 → 测试 → 销售 → 收入，完整走一遍 Claude 插件的商业化路径。

一、插件到底是什么？

Claude 插件，是一个将 Claude Skills、斜杠命令（slash commands）、参考文件、工作流模板 封装在一起的可安装能力包，专门为某个特定角色设计。

你可以把它理解成一个“职业工具箱”。

例如，一个面向市场人员的插件，可能会包含：

• /content-brief：根据主题和受众描述，自动生成一份完整的内容 Brief。
• /seo-audit：分析某个 URL，并输出 SEO 审计报告。
• /repurpose：把一篇内容改写成 5 个适配不同平台的版本。
• /competitor-scan：调研竞争对手的内容策略。

每一条命令，背后都会触发一个特定的 Skill。这个 Skill 会提前配置好：

• 指令逻辑
• 输出格式
• 质量标准
• 执行流程

用户只需要输入命令，再补充必要信息，就能持续拿到经过打磨、质量稳定、可直接使用的结果。

用户不需要自己写提示词。

他们只需要用命令。

而真正的提示工程能力，已经被你封装进插件里了。

这就是它的价值主张：

把你的提示工程能力，打包成产品，然后出售。

二、第一步：选定细分赛道（第 1 周）

最好的插件，从来不是解决“所有人的通用需求”，而是解决“某一个角色的高频具体问题”。

所以，不要去做“通用生产力插件”。

要做，就做：

• 产品经理插件
• 招聘专员插件
• 房产经纪人插件
• 电商卖家插件

怎么选？

先选一个你真正理解的角色。

最好是你自己做过，或者你长期深度协作过的岗位。因为你对这个角色日常痛点的真实理解，就是你的竞争优势。

然后，找出这个角色反复在做的 5 到 8 项任务。

示例：不同角色的高频任务

1）产品经理

• 撰写 PRD
• 竞品分析
• 功能优先级排序
• 用户故事编写
• 上线规划
• 干系人同步
• 指标看板整理
• 路线图沟通

2）招聘人员

• 撰写 JD
• 简历筛选
• 生成面试题
• 撰写候选人触达信息
• 撰写拒信
• 生成 Offer Letter
• 分析招聘漏斗

3）内容营销人员

• 调研 Brief
• 内容日历规划
• 初稿生成
• SEO 优化
• 内容改写与分发
• 表现分析
• 竞品内容跟踪
• 邮件营销内容生成

这些任务，最后都会变成你插件里的斜杠命令。

5 到 8 个命令，是最合理的甜蜜区间。

足够多，能够支撑用户付费； 又不会多到让插件显得杂乱、难上手。

三、第二步：设计命令系统（第 1～2 周）

对于每一个命令，都要明确 4 件事：

1）触发方式（Trigger）

也就是用户要输入什么。

例如：

• /content-brief
• /screen-resume
• /write-prd

原则是：

短、好记、语义清晰。

2）输入信息（Inputs）

用户需要提供什么。

可能是：

• 一个主题
• 一个 URL
• 一份候选人简历
• 一段项目需求说明

这里有个关键原则：

尽量减少用户输入。

用户输入得越少，命令被频繁使用的概率就越高。

3）输出结果（Output）

命令最终产出什么。

例如：

• 一份格式化 Brief
• 一份带评分的评估报告
• 一份完整文档

你需要提前定义清楚：

• 输出结构
• 内容长度
• 呈现格式
• 质量标准

4）执行流程（Workflow）

也就是 Skill 如何一步步把输入变成输出。

这是插件最值钱的地方。

因为真正的专业壁垒，不是“让 AI 写点东西”，而是你是否有一套方法论，能够稳定产出真正有用、而不是“泛泛而谈 AI 文本”的结果。

先在纸上设计，而不是立刻开始写

在真正搭建之前，建议先把所有命令在纸上画清楚：

• 它们之间如何衔接？
• 一个命令的输出，能否作为另一个命令的输入？
• 用户能否通过多个命令串起来，走完整条工作流？

例如，一个市场插件的完整流程可能是：

/research [topic]
→ /content-brief（基于研究结果）
→ /first-draft（基于 Brief）
→ /seo-check（基于草稿）
→ /repurpose（基于最终文章）

这样，用户就不是在“单点调用 AI”，而是在用你的命令体系，跑完整个内容生产流程。

四、第三步：构建 Skills（第 2～3 周）

每一个命令，背后都由一个 Claude Skill 驱动。

而一个 Skill，本质上就是一个 SKILL.md 文件，里面包含：

• YAML 触发头
• 分步骤执行说明
• 输出格式规范
• 示例

每个 Skill 应该怎么写？

你需要：

1. 写好 YAML 触发头，并用明确、强指向性的描述列出触发短语。
2. 把工作流写成编号式、祈使句式步骤。
3. 明确定义输出格式，包括结构、长度、语气、排版。
4. 至少放入 2 个示例：一个正常案例，一个边界案例。
5. 增加负面约束：明确说明哪些内容绝对不能出现。

测试标准：不是“够用”，而是“优秀”

每一个 Skill，都要拿 10 个不同输入去单独测试。

不断打磨，直到输出能做到持续稳定地优秀。

注意，不是“还行”。

而是：优秀。

因为用户是在为它付费。

所以，你的质量门槛必须高于用户自己临时写提示词时所能达到的水平。

判断标准是什么？

如果一个用户只要花 5 分钟写个提示词，就能得到差不多的结果，那你的 Skill 就没有足够价值。

真正有竞争力的 Skill，应该能输出那种：

用户如果自己来写提示词，至少要反复打磨 20～30 分钟，才有可能接近的结果。

五、第四步：打包成插件（第 3 周）

把所有 Skills 组织成一个清晰的插件目录结构：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(linemy-plugin/├── plugin.json         → 元数据：名称、描述、版本、作者├── /commands│   ├── content-brief/│   │   └── SKILL.md│   ├── seo-audit/│   │   └── SKILL.md│   ├── repurpose/│   │   └── SKILL.md│   └── competitor-scan/│       └── SKILL.md├── /references│   ├── style-guide.md│   └── templates.md└── README.md           → 面向用户的说明文档

README 很关键

README 决定了用户在前 5 分钟内，会不会留下来继续使用你的插件。

它必须清楚说明：

• 这个插件是干什么的
• 适合谁使用
• 每个命令分别做什么
• 用户该如何上手

很多用户会在安装后的前几分钟内，快速判断：

这个插件值不值得保留。

而一份清晰、直接、低理解成本的 README，会极大提升留存率。

六、第五步：找真实用户测试（第 4 周）

把你的插件交给 5～10 个真正从事目标岗位的人 去试用。

不是那种“会礼貌性夸你”的朋友。

而是真正会用自己工作标准来判断结果质量的专业人士。

观察他们怎么用

重点看这些问题：

• 他们会在哪些地方感到困惑？
• 哪些命令使用频率最高？
• 哪些输出他们会大量手动修改？
• 哪些输出他们几乎可以直接拿来用？

这里面很关键：

• 被大量修改，说明 Skill 还不够好。
• 可直接使用，说明这个 Skill 已经击中需求。

真实用户会暴露你想不到的问题

例如：

• 简历筛选命令可能对非传统职业路径处理不好。
• 内容 Brief 可能写得太长，不符合真实团队节奏。
• 用户真正需要的，可能是你一开始没有设计进去的某个命令。

把这些问题全部修掉。

然后，再找 5 个新用户测一轮。

持续迭代，直到你收到的反馈开始稳定转向正面。

七、第六步：发布并销售（第 5 周及以后）

1）怎么定价？

你可以考虑三种模式：

一次性买断

49～149 美元，购买完整插件。

这是最简单的模式：用户付一次钱，获得全部命令。

订阅制

9～29 美元 / 月，提供插件本体 + 持续更新 + 新命令 + 基于用户反馈的优化。

优点是可形成经常性收入； 缺点是需要持续投入维护。

Freemium 模式

开放 2～3 个命令免费使用，完整套件付费解锁。

这个模式的好处在于：

让用户先体验质量，再做购买决策。

通常转化率也会更高，因为免费能力能先建立信任。

2）去哪里卖？

Claude 插件市场

也就是 claude.com/plugins。

这是最核心的分发渠道，因为那里本身就聚集了数百万 Claude 用户。

你自己的网站

做一个简单的落地页，展示每个命令的使用前后对比案例。

然后通过你所在细分领域的内容营销，把流量导过去。

垂直社区

去目标角色聚集的社区发内容。

注意，不是上来就硬卖。

而是要做“展示”：

• 展示插件如何解决问题
• 展示真实输入与真实输出
• 让质量本身完成销售

3）发布内容怎么做？

你需要准备三类内容：

文章 / Thread

写一篇文章，或者发一条 Thread，演示插件如何为目标角色解决一个真实问题。

最好清晰展示：

• 输入是什么
• 用了哪个命令
• 输出是什么

让价值一眼可见。

演示视频

录一个短视频，依次演示每个命令的实际使用过程。

很多人在购买前，都希望先看到“它到底怎么跑”。

免费样例

让用户先试用 2～3 个命令。

因为真正能卖出付费版本的，不是你的文案，而是免费命令本身的质量。

八、从单个插件扩展到插件组合

第一个插件，是验证模型。

第二个、第三个插件，才是收入开始真正放大的地方。

路径一：做相邻岗位

比如你的第一个插件面向产品经理，那么第二个可以做给工程经理，第三个做给 UX 研究员。

这些角色本来就在同一个协作链条里，所以天然存在交叉推荐。

路径二：做相邻工作流

如果你第一个插件解决的是“内容生产”，那第二个可以做“内容分发”，第三个做“内容分析”。

同一个用户，很可能会连续购买这三类插件。

用户反馈要高度重视

每一条用户反馈，都是一个潜在优化点。

建议按月更新插件。

只要用户持续看到改进，他们更容易成为：

• 忠实用户
• 自发推荐者
• 长期复购者

边做边公开（Build in Public）

在 X、LinkedIn 等平台持续分享你的插件开发过程：

• 你正在做什么
• 收到了哪些用户反馈
• 你如何做了改进

这不仅是在记录过程，也是在提前积累一批未来会直接转化的用户。

九、收入账该怎么算？

我们来看一组相对现实的数字。

假设你的插件采用 79 美元一次性买断。

• 第 1 个月：通过首发营销卖出 20 份
• 第 2 个月：通过口碑和内容营销卖出 30 份
• 从第 3 个月开始：随着评价和推荐累积，每月卖出 40 份

那么：

• 第 1 个月：1580 美元
• 第 2 个月：2370 美元
• 第 3 个月起：每月 3160 美元以上

到第 6 个月，一个插件累计可能带来 1.5 万～2 万美元收入。

如果你在 6 个月里做出 3 个插件，并且每个插件稳定月入 3000 美元，那么总收入就是：

每月 9000 美元左右的、相当接近被动收入的产品型现金流。

原文认为，这组数字还是偏保守的。

因为在更成熟的插件生态里，例如：

• Notion
• Obsidian
• WordPress

头部插件往往都能卖出数千份。

而 Claude 插件生态还处于更早期，同时增长也更快。

真正决定收入的核心变量，只有一个：质量

真正能卖得动的插件，一定是那些能输出明显高于用户自己提示词水平结果的产品。

卖不动的插件，则通常只是把普通 AI 输出重新包装了一遍。

所以，最值得重投入的地方，不是包装，不是噱头，而是：

质量。

十、最后的结论

Claude 插件市场，是一个新生态。

它同时具备两件很稀缺的事：

• 用户需求很大
• 竞争还很小

你要做的事情并不复杂：

1. 为某个具体角色设计命令体系
2. 构建能输出专家级结果的 Skills
3. 打包成插件
4. 卖给那些已经在付费使用 Claude、并且希望从中获得更多价值的用户

构建一次，反复销售。

每月迭代，持续累积口碑与收入。

新市场的窗口期，不会一直敞开。

最先做出高质量插件的人，会率先拿到：

• 评论优势
• 品牌认知
• 市场位置

而这些，往往是后来者很难复制的。

所以，最好的起点不是“做一个很大的平台”。

而是：

从一个插件开始。
从一个细分赛道开始。
从 5 个命令开始。

很多时候，这就已经足够构建出一个能够“睡觉时也在赚钱”的产品。

结语

如果你已经具备一定的提示工程能力、行业理解能力，或者工作流设计能力，那么 Claude 插件并不只是一个“新功能”。

它更像是一种新的产品化机会：

把原本只能按小时出售的经验，变成可以反复复制、反复销售的数字产品。

这篇内容讲的不是“如何多会用一个 AI 工具”，而是：

如何把你对 AI 的理解，真正变成收入。