AI创业新机会...

AI洞察41：卖MCP、CLI和工作流有大机会，把个人经验变成可被AI调用、按量收费、按结果收费的AI产品

大家好，我是洋哥。

最近，yangclaw（AI洋哥）、破局 CLI、破局Skill，正式向全体圈友开放了。

我简单说下这三个智能体：

1.破局CLI它让AI在你的账号权限范围内，调用破局官网里的帖子、行动营手册和 Skill 商城内容，甚至可以让破局全部内容成为你的AI外挂大脑。

2.破局Skill让破局高手们的经验和Skill对破局圈友全面开放，大家能把很多AI能力即取即用，更轻松的上手AI商业和AI提效。

3.yangclaw，这个产品把我多年商业经验、AI经验做成AI智能体，大家有任何商业和AI问题，直接问它就可以拿到答案，相当于把我的智慧变成AI影分身，给大家提供一对一服务。

大家很快就玩出了各种花样：

老K用破局 CLI 加 Codex，把近一年752篇精华帖和219个破局行动营做成了自己的私人情报系统；

AI卷王龙哥则把豆包工作和破局 CLI 接起来，搭了一套破局信息中台；

田野在做AI一人公司，直接问yangclaw获得了精准的商业定位，直接取得突破；

贾贾用破局skill，直接快速启盘自己的视频号，5天从0到1000粉丝。

更多案例，大家可以看破局精华帖，或者在破局搜索栏，搜索：破局skill、yangclaw、破局cli。

如果你还是不是破局圈友，可以直接领取国内头部AI社群AI破局俱乐部的3天体验卡。

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这些案例说明，AI能力一旦能被调用，用户会先把它接进自己的真实工作，而不是停留在“试了一下工具”。

这些用法让我更坚定了我们过去做破局的初心：不是把内容放在那里就结束，而是希望大家在真实工作里，更方便、更好地使用AI，把已经沉淀下来的经验真正调出来、用起来。

也正是在这个过程中，我发现了一个挺有意思的变化：有人开始卖MCP，有人开始卖CLI，有人卖skill。还有人把自己做好的网页采集、数据处理和AI Agent封装成产品或服务。

按照调用次数或使用量收费。表面上看，卖的是几个工具、几段配置，或者一套自动化流程。

但我觉得，真正发生变化的事情是：人的行业经验，正在被封装成一种可以被AI调用、被别人购买的能力。

过去我们买软件，买的是一个固定产品。以后越来越多人买的，可能是一种能力和商业结果：帮我找客户、帮我整理数据、帮我完成一段代码、帮我监测竞争对手、帮我把一堆资料变成可以执行的结果，甚至直接帮我赚钱。

这会成为个人创业的一个新方向，也会带来一种新的付费方式。

以后买AI，可能是按能力和使用量付费

过去买软件，通常是买一个账号、一个套餐，或者一套功能。现在AI正在把软件拆成一个个可以被调用的动作。

你不一定需要买一整套系统，只需要在需要的时候，调用一个能完成具体事情的能力。

比如，你想让AI查一批网站上的数据，可以调用一个网页采集能力；你想让AI读取企业内部资料，可以调用一个知识库能力。

你想让AI操作GitHub、Notion、邮箱或者CRM，也可以调用对应的工具。

MCP做的事情，是让AI能够用统一的方式连接外部数据和工具，CLI做的事情，是让人和AI可以通过命令行直接调用一项能力。

工作流则是把多个能力组合成一条可以重复运行的路径。

这些东西看起来不同，底层逻辑却很接近：把一个原来需要人来完成的动作，封装成一个可以被调用的能力。

未来用户付费的时候，未必是为了拥有这个能力的全部代码，而是为了在特定条件下，稳定拿到结果。

可能按月订阅，也可能按调用次数、处理量、生成结果数量，甚至按一次任务收费。

这和过去买软件的方式不一样。它更接近水、电、云服务和API：用多少，付多少；需要什么，调用什么。

这个市场已经出现了三层生意。

我把现在正在形成的市场，概括成三个层次。

第一层，是卖能力组件。这一层卖的是MCP Server、API、CLI、连接器、数据接口和网页采集Actor。

DataForSEO把SEO和金融数据做成API、MCP等可调用服务，用户按数据调用付费。公司2025年营收约808万欧元，较2024年增长约130%；客户数从2020年末的750多家增长到3万多家，约扩大40倍。

Financial Datasets把金融数据做成托管MCP和API，按请求量、套餐和商业授权收费。产品成立于2024年，已拥有1000多家客户，每天处理数百万次请求，并推出20美元试用、200美元/月和2000美元/月等套餐。

它们不一定直接面对最终用户，而是给其他Agent、工作流平台或开发者调用。

现在MCP已经有官方注册表和很多第三方目录。Smithery的目录页面显示，里面已经有一万多个服务器。

这个数字不能直接等同于收入，但它说明供给正在快速增加：越来越多的人在把自己的工具和数据能力包装成标准化服务。

第二层，是卖组合方案。一条工作流往往不是一个工具，而是多个工具的组合：先读取资料，再判断分类，然后调用CRM，最后把结果发到邮件或协作软件。

Coresignal把公司数据做成API、MCP以及n8n、Zapier、Clay等接入方式，为企业提供持续更新的结构化数据。客户数从2024年的500多家增长到2026年的1000多家，数据规模从约30亿条增长到45亿条以上，客户数至少翻倍。

n8n的社区目录已经有一万多个工作流模板，Zapier的模板市场里也开始同时出现Agents、MCP、Zaps和各种业务解决方案。

这一层的价值，不在于某个节点有多复杂，而在于有人已经替你想清楚了：什么场景该用什么工具，先后顺序是什么，哪里需要人工确认，出了问题怎么办。

第三层，是卖业务交付。企业真正愿意付费的，往往不是一个下载文件，而是有人帮它把能力接进现有系统，处理权限、安全、数据、异常和维护。

圈友凡人把 FDE 能力用于企业服务，跑通了从需求理解、方案设计、部署到验收的交付链路，并提到累计变现6位数。具体可看原帖：

这里真正可复用的不是某个工具，而是把需求、方案、部署、验收和持续交付连起来的组合能力。

n8n已经建立了专家伙伴目录，里面的服务包括AI Agent准备度评估、用例识别、方案设计、Agent开发、工作流部署和企业运维。

这说明市场正在从卖模板走向卖能在真实业务里跑起来的结果。

真正的付费对象，不是工作流和智能体，而是商业结果。

很多人看到有人卖工作流，就觉得这是一种被动收入。但客户真正愿意付费的，通常不是一份JSON文件，也不是一个看起来很复杂的流程图。

圈友天狼把能力做成企业软件产品并服务企业客户，拿到 30 万元以上商单。

圈友小光用工作流、代码节点和插件做智能体定制，把工具能力组合成客户可用的方案，并通过解决具体需求收费，变现 3 万多元。

圈友攀登者把内容生产经验封装成知识库＋Skill，把已有经验和资料，变成团队可以直接调用的生产能力，累计变现4万元。

客户愿意付费，是因为它能少招一个人，少做一轮重复劳动，减少错误，缩短处理时间，或者多获得一批有效客户。

所以同样是一条工作流，放在不同人的手里，价值完全不一样。

一个通用的自动发邮件工作流，可能很容易被复制。

但一个针对跨境卖家的客户筛选、资料补全、个性化触达和跟进提醒系统，如果它真的理解这个行业的判断标准，能接上客户已有的数据和工具，价值就不只是几个节点。

它里面包含的是行业经验、业务流程、质量标准和异常处理。

AI让生产这些能力变得更容易，但也让只会搭工具变得更不稀缺。

以后更稀缺的，是知道什么问题值得解决，什么结果算合格，以及怎样让它长期稳定运行的人。

普通人可以从哪里进入这个赛道。

我不建议普通人一上来就做一个万能AI平台。更现实的方式，是从自己真正理解的一个高频场景开始。

比如你熟悉招聘，就可以先做简历筛选、候选人初筛和面试材料整理；你熟悉内容，就可以做选题搜集、资料整理、初稿生成和发布复盘。

你熟悉销售，就可以做客户研究、线索筛选、跟进提醒和销售复盘。

先不要问自己能不能做出一个很大的产品，先问四个问题：这个场景是谁在反复做？现在最浪费时间的是哪一步？

这一步需要哪些资料、工具和判断标准？最后怎样验收，才能证明真的帮上忙？把这四个问题回答清楚，你才是在做能力产品，而不是在拼装工具。

一个普通人的成长路径，可能是这样的：先用AI帮助自己完成一项真实工作，再把这项工作拆成输入、步骤、判断和输出，然后把稳定的部分做成工作流、Skill、MCP或CLI。

接着拿给同一行业的其他人使用，观察他们是否愿意付费；最后再把一次性交付中重复出现的部分产品化，变成模板、订阅或按调用收费的能力。

这条路径的重点，是先有业务问题，再做能力封装，不是先学会十个工具，再到处寻找一个能套上的场景。

这会不会成为很多人的红利项目。

我认为，机会是存在的，但它不是“会做工作流就能赚钱”的红利。

真正的窗口在于：AI把过去只有公司、软件团队和专业服务商才能提供的部分能力，降低到了个人也可以尝试封装的程度。

一个人可以做出一个小工具，一个小团队可以做出一个行业工作流，一个懂业务的人也可以把自己的经验变成别人能够调用的能力。

以前你的经验只能通过亲自服务客户来变现。以后，你有机会把经验封装成一个能力，让AI在更多任务里替你完成一部分工作。

这就是个人创业可能发生的变化：从我亲自给每个客户做一次，走我把一套有效方法做成能力，让更多客户按需调用。

但这里面有一个很大的命门：如果你卖的只是公开工具的简单组合，很快就会被复制；如果你没有行业数据、客户渠道、结果证明和持续维护能力，也很难形成长期收入。

Apify允许开发者把自动化和 AI Agent 项目做成付费 Actor，按事件或使用量收费；符合条件的付费 Actor 还可以被 Agent 发现、调用和支付。这说明，把稳定的自动化能力封装成可调用商品的基础设施已经出现。

但这并不能证明每个发布者都能赚钱，更不能证明上传一个工具就会自动产生收入。

供给越多，用户越需要判断谁可靠。能不能稳定运行，能不能保护数据，能不能处理异常，能不能在上游工具变化后及时维护，都会成为购买决策的一部分。

所以，未来真正有价值的，不是我会不会做一个MCP，而是：我能不能把一个行业问题，做成别人愿意购买、可以反复调用、结果能够验收的AI能力。

AI能力商品化，可能改变个人创业的基本单位。

过去一个人的创业单位，通常是一项服务、一门课程、一个软件或一家小公司。以后可能会多出一种新的单位：一个可以被AI调用的能力。

它可能是一个数据能力，一个行业判断能力，一条业务工作流，一个CLI工具，或者一套由多个Agent协作完成的方案。

用户不一定认识你，也不一定需要长期雇佣你，但他在某个具体时刻需要你的能力，就可以直接调用并付费。

这会让个人经验第一次大规模地进入软件和服务之间的中间地带。它既不是纯软件，因为里面有人的判断和行业经验；也不是传统服务，因为它可以被标准化、复制和按调用分发。

我觉得，这可能是接下来几年个人创业很值得关注的一条线：把自己的行业理解，变成AI可以调用的能力，再把能力变成可以持续交付的产品。

真正应该开始准备的，不是囤更多工具，而是找一个你熟悉的真实场景，做出一个别人愿意反复使用、愿意为结果付费的能力。这才是AI带给普通人的新红利。

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