普通人从零学 AI,怎么赚到第一笔钱?一份真正能照做的保姆级攻略

从零入门 AI，到做出可交付的作品

前天我发了一条关于高管职业成长的AI视频，成交1200，后面又买了其他服务。

视频讲的是一个具体人群的职业问题，找到我的人，需要的是职业成长方面的帮助。最后成交的是咨询服务。

真实业务记录：1200 元成交；提供职业咨询与 AI 陪跑服务

我从 2017 年开始做 AI 产品，先后在腾讯、百度工作，后来做高管AI转型辅导、企业 AI 应用和职业咨询。做了这么多年，我发现很多人学 AI 的顺序搞反了。工具研究了一大堆，真正解决了什么问题、谁愿意付钱，反而没想清楚。

这篇我就把路拆细一点。第一次用 AI，应该学什么；没有粉丝，怎么做作品和找客户；有人愿意付钱以后，怎么报价、交付和复盘。每一步都给具体方法。

01 / FIELD NOTES

一、先想清楚，客户到底为什么付钱

很多人学 AI，第一天研究哪个模型最强，第二天收集一百个提示词，第三天想着做智能体。折腾一个月，连一份能给别人看的作品都没有。

我判断一门小生意能不能成立，先看五件事。

有人确实遇到了问题，有人愿意为解决这个问题付钱，你能交付合格的结果，对方能找到并信任你，这一单算下来还有利润。

少了任何一环，AI 再强也帮不了你。

我把它写成一条最简单的链路。

真实问题 → 可验收的交付物 → 找到客户 → 付费成交 → 交付与复购。

服务变现的五个环节

比如一家咖啡店，店主每天忙着做生意，没人整理新品照片和线上内容。你给他做了一套准确、好用的 7 天内容包，并且他愿意付费，这才算一次生意。你拿 AI 做了 100 条文案，店主根本用不上，产量再高也没有价值。

2026 年 10 月，中国互联网络信息中心发布的《生成式人工智能应用发展报告（2026）》显示，截至 2026 年上半年，我国生成式 AI 用户已突破 7 亿人，普及率超过 50%。报告还提到，使用 AI 处理工作总结、会议纪要和 PPT 的用户占比为 32.5%。这意味着会打开 AI 的人已经很多了。你要收费，就得解决别人不愿自己处理、或者自己处理不好的那一部分。[1]

AI 也未必总能提高效率。一项后来发表于《经济学季刊》的研究发现，在特定客服场景中，AI 辅助让每小时处理问题的数量平均提高约 15%。另一项针对经验丰富的开源开发者的 2025 年随机实验，却观察到使用当时的 AI 工具后，任务完成时间增加了 19%。研究团队在 2026 年的后续说明里也强调，新工具的效果可能已经变化，但更新实验受到样本选择等问题干扰，不能简单得出统一提效幅度。[2][3][4]

所以我现在听到“用了 AI，效率提升十倍”，第一反应就是问他怎么算的。真正要记下来的，是做一份成品总共用了几小时，返工几次，客户有没有通过验收。

02 / FIELD NOTES

二、零基础第一周，先学会这四种能力

不用学编程，不用先买会员，更不用部署服务器。你有一台手机或者电脑，就可以开始练习。

在国内入门，可以先用 豆包、DeepSeek 或 元宝。去手机应用商店搜索产品名称，认准官方开发者，按页面提示登录。第一周只选一个工具，把一个任务从头做到尾。免费额度、功能和会员价格看产品当时的说明，不用上来就充值。

上手先练四件事。

第一，讲清楚任务。 说“帮我写篇文章”，AI 会猜。说“给周末亲子活动写一条 180 字以内的通知，读者是本小区家长，时间地点都从提供的材料里取，缺失就标记”，结果会稳定很多。

第二，给它可靠材料。 营业时间、服务价格、活动规则、产品照片、客户允许公开的内容。AI 可以帮你组织表达，不能替客户发明事实。

第三，让它按格式交付。 例如 7 条标题、7 段正文、每条配一张拍摄清单、一页待核实信息。格式固定后，改稿也快。

第四，自己验收。 日期、金额、链接、资质、图片版权、数据来源、是否存在夸大宣传。涉及事实的地方都要回到原始材料核对。大模型会自信地说错话，这是已被研究机构明确记录的问题。[5]

你可以直接复制我现在用来带小白练手的这一段。

我想完成一个真实任务。目标客户是【谁】，目前最头疼的是【什么】，我手上有的资料是【粘贴真实资料】，最终要交付【文件和数量】。先告诉我缺哪些关键信息，再按步骤完成初稿。每条事实标注来自哪份材料，没有依据的内容写【待核实】。最后给出一份人工验收清单。不要承诺收益，不要编造案例。

注意最重要的两个词，真实资料和待核实。这比背一百句神奇提示词有用。

AI 入门四种核心能力

七天安排，我会这样做

第一天连工具都没用过，就从这里开始。 打开刚装好的官方应用，在底部输入框粘贴上面的提示词。先拿自己写的三五句话练手，别急着上传客户文件。看到回答后，继续追问“第 2 条信息从哪来的？找不到依据就删掉，重新写”。然后把修改前后的版本存下来。做完这一遍，你就走通了最基本的工作流程。

第一周不要给自己定收入目标。你的任务是做出一份经得起别人检查的东西。

03 / FIELD NOTES

三、六条赚钱路径，普通人先选哪条

我把六条路径放在一起比较。

六种常见 AI 收入路径图｜先挑一条做作品

如果你完全没有行业经验，从内容整理或办公交付开始。如果你以前做过招聘、财务、教育、运营、外贸、销售，先考虑把 AI 用在原来熟悉的工作里。懂业务的人更容易看出模型哪里错了。

我不建议小白第一天就接企业级智能体项目。后面要处理权限、异常、日志、系统稳定性，还要承担真实业务的后果。做个演示很快，长期维护是另一回事。

路线一，给小店做 7 天内容包

先拿一家虚构的咖啡店练习，等你做熟了，再找真实门店谈需求。

假设你在小区附近看到一家店。门口有不错的产品，但老板发的内容很少。你先问老板有没有制作内容的需求，不要一上来推销 AI。

如果对方愿意了解，你要的资料只有六项。真实营业时间、菜单价格、可以使用的门店照片、近期重点推荐、目标客群、不能写的宣传语。拿不到的先空着。

把资料整理好，按四轮完成。

第一轮，研究顾客会关心什么。 让 AI 根据现有材料提出 15 个可能的问题，比如几点开门、有什么适合带走、怎么到店。再删掉店主根本没提供答案的项目。

第二轮，选 7 个主题。 最好覆盖门店位置、真实产品、使用场景、常见问题。别上来写“全城第一”“喝过都说好”“销量翻倍”。

第三轮，出初稿并去掉机器味。 一条只讲一个点，100—200 字可以先作为编辑目标。把大词删掉，加上真实细节和客户提供的照片。写到价格、时段、优惠时再核一次。

第四轮，交付。 建一个文件夹，里面放 01_内容排期.xlsx、02_正文.docx、03_拍摄清单.md、04_待客户确认事项.md。发布与拍摄要不要代做，提前讲清楚。

验收时，让店主确认 7 条内容能不能直接使用、每条事实有没有出入、改动是否在约定范围内。你有权控制稿件质量，没法保证平台一定给流量。

给你一段可以直接复制的练习材料。门店名称、菜单和价格都是假设，先用来测试流程。

我在练习给虚构的「街角咖啡」制作一周内容。假设它只有美式、拿铁两款饮品，价格分别为 18 元、24 元，营业时间是假设的 8:00—18:00。目标客群是附近上班族。先做 7 个内容角度，标题不超过 18 字，正文 120—180 字。每条提供需要拍摄的真实素材清单。价格和时间都写入【需商家确认】，不要添加折扣、用户评价、销售数据和任何门店没有提供的特点。

拿到回答后，再发第二轮指令。

把所有无法从输入材料直接确认的事实逐句列出来，包括对口味、环境、排队情况的主观描述。能删就删，必须保留的写【需核实】。然后从 7 条里选出最适合先拍摄的 2 条，告诉我为什么。

只有等真正的店主交给你真实菜单与授权素材，这些练习才能转为正式交付。

这套流程真正费时间的，往往是收集真实素材和来回确认。你报价前要把这部分时间算进去。

路线二，替别人做 PPT 和工作材料

这个需求更接近办公室日常。一位客户可能有 20 页乱七八糟的材料，明天要汇报，希望你压成 10 页。

先收材料和使用场景。汇报给谁、要解决什么决策、哪些数据可以公开、交付时要不要可编辑文件。

然后让 AI 整理“每页一个结论”的大纲。你再检查数字、因果和证据。比如“本月成交 20 单”，要区分是订单、付款还是回款。三个词写错一个，汇报就可能出问题。

提示词可以这样用。

这是用于【场景】的汇报，听众是【人群】。请根据我给的资料设计 10 页 PPT。每页给一个能独立表达结论的标题、最多 3 条证据和建议呈现方式。只用原始数据。缺失的地方标记【待补】，不要补虚构数字。最后列出你发现的数字冲突和逻辑漏洞。

交付时至少给可编辑 PPT、一份简短讲稿和一张数据核验清单。检查字体、移动设备打开后的版式、图表单位、链接、图片素材授权。不要把 AI 生成的图片当成真实现场照片。

交付物模拟示例：内容包需要哪些文件

我之前辅导过一位保险行业的从业者。他做视频时，需要手工做 PPT，再把 PPT 变成视频，很费时间。我们当时搭建了选题、人设和视频内容生产的 AI 工作流，做视频效率翻倍。

路线三，用 AI 整理 Excel 和客户资料

这条更适合细心的人。客户可能要合并不同渠道的公开商品资料，统一字段，或者整理自己有权处理的销售台账。

先用 20 行模拟数据练习，不要把真实客户手机号、合同、身份证等资料随手扔到公共 AI 工具里。

第一步，明确字段。产品名称、单价、日期、来源、备注。第二步，确认重复记录怎么算，空白怎么标。第三步，让 AI 提供清洗步骤或公式。第四步，用表格软件实际执行，保留原始备份。第五步，人工抽查，并输出异常记录。

最终交付原始备份、清洗后文件、规则说明和异常清单。金额、日期、税率这类字段一定重点检查。客户花钱找你整理数据，结果算错了，比不给他整理更麻烦。

涉及用户数据时，先确认处理权限、用途和工具的数据规则。

路线四，帮本地商家把内容做成一套能执行的流程

如果你离线下门店比较近，我建议把服务做得更具体。第一周先别接整月代运营。你不清楚对方的客流、素材和配合程度，直接承诺曝光或到店转化，很容易扯皮。

我会这样做。先在公开平台看门店最近发了什么，再到店观察真实营业场景。征得同意后，问店主近期最想推广的两款商品、客户经常问的问题、是否有现成照片、哪些信息需要事先审核。把这些材料变成一份一周内容试用包。

最后交四件东西。一份七天排期、一组能直接编辑的文案、具体到镜头的拍摄清单、一张逐项确认表。商家自己拍摄和发布，你负责内容与校验。要代拍、剪视频、发账号，就重新确认工作量。

把以下门店的真实资料整理成七天的内容计划。请按日期给出主题、标题、正文、需要的实拍素材、待确认信息。所有营业时间、商品价格、优惠条件只能使用我提供的材料。不要替门店编造好评、销量、口味体验，也不要承诺曝光或销量。最后列出发布前必须找店主确认的事项。

判断有没有价值，直接问店主三个问题。他能不能用、有没有降低他的沟通成本、下一周还愿不愿意继续用。曝光和新增顾客数可以记录，但必须跟发布前的基线对照，也不能把同期的营销活动全算成你的功劳。

路线五，有行业经验的人，把 AI 变成专业服务的一部分

这条路跟我的经历最接近，但门槛也更高。客户付费购买的是你对特定问题的诊断和处理能力。AI 帮你研究资料、制作对照表、整理方案，最后的判断、沟通和责任还是要自己来承担。

先收窄一个人群和一个结果。比如有 HR 经验的人，做真实经历的简历梳理；做过运营的人，帮创业者审核内容选题和排期；做过产品的人，评估一个 AI 小工具到底先做什么。没做过的行业别硬装专家。

第一次服务可以设计成三步。会前用问卷收集目标和材料；会中围绕一个核心问题诊断，明确优先级和取舍；会后给一页行动方案，列出下一步怎么做、怎么验收、有哪些风险。付款和交付范围提前说清楚，服务结束再问客户是否解决了当初的问题。

你是我的研究助理。我将基于自己真实的【行业和岗位经历】给【特定人群】提供【具体问题】的辅导。请只使用我提供的履历、岗位材料和参考信息，帮我做一份会前诊断问卷、会中提纲和会后交付清单。把不确定的信息单独列出来，不要捏造客户经历、业务指标、证书和岗位资格。

我以前辅导过求职者做 AI 项目和真实履历梳理。有位学员已有约 70 位用户的小程序，我建议他优先展示真实使用情况；还有一位学员在多轮辅导后，记录到了多智能体实践、开源项目和简历修改，然后拿到满意的offer。

路线六，给小团队做轻量工作流，再考虑智能体

这条路适合已经会使用表格、流程工具或基础编程的人。先找每周重复发生三次以上、输入和输出都有固定格式的任务，比如将公开产品资料整理成表格、把经过授权的会议记录生成行动清单，或者把客户确认的内容草稿排成日历。

我的做法是先画出人工流程。输入是什么、谁审核、输出在哪里、出错怎么回退。再选其中一步交给 AI，保留人工复核。连续用模拟数据测至少十组正常、异常与缺失的输入，确认不会泄露数据、不会重复发送、不会误触付款和删除操作，才考虑接入真实业务。

交付时要有演示、使用说明、错误处理、人工接管方法和维护边界。如果客户只想解决一个小问题，就交付一个稳定的小流程。上来给客户建一串智能体，遇到报错却没人修，后面会非常麻烦。

请帮我把下面的人工流程拆解成可以先测试的最小自动化方案。列出每一步的输入、输出、数据敏感程度、失败风险、人工审核节点和回退操作。只选择一个低风险的重复步骤做第一版。请给出 10 条模拟测试用例、预期结果，以及上线前必须经过的人工检查。不要自动发送消息、付款或删除数据。

我曾讨论过一家企业已有 15 个视频号的内容生产流程。当时重点是拆选题、资料、脚本和审核，讨论怎样借助 AI 改造。

04 / FIELD NOTES

四、你原来就会的技能，可能比学新工具更值钱

我自己最稳定的商业方向，一直围绕专业经验展开。职业咨询、AI 产品辅导、企业转型、内容服务。AI 帮我准备资料、整理信息、搭建工作流，但客户来找我，通常是有某个实际问题需要判断。

举一个我咨询档案里的例子，一个学员做了多轮 Agent 实践。到第 14 轮辅导时，已经完成多智能体开发和开源实践，要落地实际业务，更新完简历，最后拿到了大厂的offer

客户会追问你真正做了什么，作品有没有人用，数字从哪来的。 技术名词多，通常答不了这些问题。

如果你做过招聘，就研究简历和面试资料的合规整理。如果你干过销售，就研究产品介绍、销售知识库和客户需求归类。如果你做过财务，先在不暴露客户数据的前提下做表格模板和流程优化。你熟悉业务风险，才能为结果负责。涉及医疗、法律、证券投资等持牌或高度监管服务，先核查执业资质和业务边界。

05 / FIELD NOTES

五、客户从哪里来，我会先找这三种人

有了作品，接下来才考虑流量。

回头看那条带来 1200 元成交的视频，最有效的地方就是切中了 INFJ高管的职业成长问题。我的职业经验支撑了后续咨询。所以新手发内容时，先想能不能把一个真实问题讲透，再想要不要追热点。

你没有粉丝也可以启动。我会先找三种人。

第一种，已经认识你的人。 前同事、熟悉的门店、合作伙伴。只找有可能需要这个服务的人，一对一问清需求。关系是信任起点，不等于别人有付款义务。

第二种，公开说过具体问题的人。 在合适的平台搜索你要解决的场景，比如“每周做 PPT 太费时间”“店里不会写内容”。先读清人家到底问什么，在允许的情况下用公开回复给出可用方法。

第三种，试用过你样品的人。 让他评价有没有帮到忙，愿不愿意推荐。没有许可不要把评价贴成客户证言。

可以这样开口，很简单。

内容获取服务客户的流程示意

你好，我看到你提到【具体问题】。我最近做了一份【具体样品】，里面能看到最终交付是什么样的。如果你需要，我可以先发你看看。合适的话再聊范围和费用。

对方愿意继续，你只问五个问题。现在怎么做、卡在哪里、什么时候需要、哪些资料能提供、谁负责验收。

第一次沟通时，我还建议把需求写成一句验收语句。例如“周五前拿到 10 页可以编辑、所有数字有出处的 PPT”。客户只说“想做得高级一点”，就请他给两份喜欢的参考样式和一份不喜欢的反例。否则你们对“高级”的理解可能完全不同。

别急着报价格。连交付标准都不知道，低价也可能亏钱。

内容应该怎么发

我不建议每天发一堆“十大 AI 神器”“三分钟月入过万”。同质化内容太多，客户看完很难判断你会做什么。

更好的内容可以从一份真实作品切入。

你原来怎么处理这个问题，后来怎么用 AI 处理，中间出了什么错，哪些环节要人工检查，最后留下了什么可展示的成品。配原稿与修改稿、操作截图、交付目录，会比“效率提升十倍”更可信。

06 / FIELD NOTES

六、第一笔钱最容易亏在哪，通常是报价和返工

新手常常只算“我用 AI 十分钟就写好了”，忘记了沟通、补资料、修改、核验和售后。第一个订单别追求高客单价，先把交付范围锁住。

之前拆一个定制小程序需求，报价方案大约 7.8 万元。里面涉及小程序、后台、支付、测试和交付。光看一个总价没用，必须把每个模块的工作量和风险拆开算。这 7.8 万是方案报价，跟已经到账的咨询收入是两回事。

你的第一份服务约定，至少写清七件事。交付哪几个文件，客户负责提供什么，什么时候算开始，什么时候交，包含几轮修改，费用与支付节点，谁按什么标准验收。保密、素材授权、知识产权、开票与违约处理，也应根据业务情况写清楚。

比如 7 天内容包，可以约定交付 7 条文案、一份排期表和一份拍摄建议，包含一次集中修改。临时增加拍摄、账号发布、商家活动策划，就重新确认范围和费用。

给你一张接单时可以复制的清单。

本次服务交付【文件及数量】。客户在【日期】前提供【材料】。收到完整资料后【天数】个工作日内提交初稿。报价【金额】，付款方式【节点】。包含【次数】轮、限原定范围的修改。验收以【逐项标准】为准。涉及客户信息和素材，仅在双方确认的用途和授权范围内使用。新增需求另行确认。

只要这段话还填不完整，你就不该急着开工。

算一下，自己到底有没有赚到钱

做个完全虚构的计算示例。你接一单 299 元的内容服务，花了 5 小时，模型和素材等直接成本 20 元。那么扣除这部分直接成本后，还剩 279 元，按总工时算是 55.8 元／小时。这还没扣税费、设备折旧、平台费用或其他间接成本。

如果客户反复要求改稿，你最终花了 10 小时，直接成本没变，同一笔单的单位时间收益就只剩 27.9 元／小时。所以我一直建议把每次返工都记下来。学会用 AI 以后，成本可能下降，客户对质量的要求也可能提高。

模拟订单报价与耗时下的单位收益

衡量赚钱这件事，先用 实收金额、总耗时、全部相关成本、返工次数四个数据。等订单多了再看复购率和利润率。

07 / FIELD NOTES

七、30 天怎么做，直接照着排

我会给自己定一个更实际的目标。30 天，验证一个服务有没有人愿意付费。 第一单什么时候来，取决于需求和市场反馈。能控制的是每天做什么、有没有作品、有没有真实沟通。

30 天路线图｜先做出样品，再验证市场需求

表里的发布和沟通数量，只用来检查自己有没有真正行动。记录真实结果，别为了凑数字刷消息。

每天用一个简单表格记六列就够了。作品发给了谁、对方问了什么、是否愿意聊、报价多少、实际到账多少、总共花了多少时间。

有人看却没人问，多半要重新审视问题是不是足够具体；有人问却不报价，可能需求还没弄清；报过价总被拒，要检查信任、样品和价格是否匹配；成交以后总返工，优先修交付说明。不要一遇到问题就去换模型。

08 / FIELD NOTES

每天只需要留一份记录。当天做了什么、遇到了什么实际问题、用了什么材料、做出了什么作品、下一次准备怎么改。哪怕 30 天没有成交，你也能知道是样品没说服力、找错了人，还是交付方案出了问题。下一轮只改一个变量，再继续测试。

八、如果 30 天一单都没有，下一步怎么办

我希望你认真看这一部分。大部分“AI 赚钱教程”只展示成功的人，很少讲什么时候应该停。

如果你发布了很多内容，几乎没人愿意看完整作品，先怀疑选题。你是不是在教别人使用 AI，却从来没讲清楚能解决什么工作问题。

如果有人点赞收藏，却没人愿意付钱，先怀疑需求强度。收藏一本工具合集很容易，花钱雇人处理问题需要更强的理由。

如果有人咨询，却总嫌贵，别立刻打折。可以缩小服务范围，交付一件最痛的事。比如从“全套账号代运营”缩到“7 条内容 + 1 次修改”。也可能这个人根本没有预算，放弃没有意义的订单并不可惜。

如果做了很多订单却没利润，问题可能在交付。原料不足、范围无限增加、每单重做一遍、工具成本很高。把过程标准化，留住能复用的模板，无法盈利时及时停掉。

还有一种更难接受的情况。这个市场暂时不需要你的服务。 那就换需求，别继续投入已经无法收回的时间。最便宜的试错，应该发生在做产品之前。

09 / FIELD NOTES

九、做 AI 生意，至少守住这些底线

风险核验图｜四条底线

我把合规放在最后讲，但它应该贯穿所有操作。

客户隐私。 简历、联系人、销售记录、合同、商业秘密都不能默认上传给第三方模型。取得必要授权，做好脱敏，并确认服务商规则。自己在工具里关掉训练选项，也不能替代客户授权。中国《个人信息保护法》对个人信息处理有明确要求。[6]

AI 内容标识。 《人工智能生成合成内容标识办法》自 2025 年 9 月 1 日起实施，规定了适用情形下的显式、隐式标识以及用户发布生成合成内容时主动声明、使用平台标识功能等义务。做 AI 图片、视频、音频尤其要按照适用规定和平台功能完成标识，不能故意抹掉标识冒充真人实拍。[7]

作品和版权。 不要直接搬运别人受保护的图文、课程和付费资料，也不要承诺所有 AI 生成素材天然可以商用。先确认工具条款、素材来源和客户授权。

宣传真实性。 未成交的报价不算收入，未确认的意向不算客户，别人的后台数据不算你的成果，模拟作品不能写成真实服务。别承诺保底涨粉、保底成交、保底拿 offer。

收费与税务。 用双方确认的方式约定付款、开票和服务责任，按实际经营情况履行适用的纳税义务。不同主体与业务类型的规定可能不同，高金额和持续经营要请专业人员核对。

账号与平台。 不群发骚扰、不冒用身份、不买假评价、不使用未获授权的账号进行自动操作。靠违规薅平台流量起量，看起来快，风险会积累到后面。

10 / FIELD NOTES

十、我自己现在怎么判断一件 AI 生意值不值得做

我自己同时做过 AI 产品、内容、咨询和企业方案。最容易让我分心的，就是同时看到很多机会。新模型出来想研究，新平台有流量想试，客户问了个需求也想接。

现在我会先问三个问题。

这件事有没有真实付款的信号。 比如那条职业成长内容带来的 1200 元成交，就是一个信号。它证明有人愿意为当时的服务付钱，至于能否稳定复制，还需要更多订单和反馈。

我有没有别人很难马上复制的能力。 做过多年 AI 产品、给求职者做诊断、陪企业负责人拆业务流程，都是我原本积累的能力。AI 能加速备课和整理，却不能替我承担判断失误的责任。

能不能把一次交付沉淀下来。 真实问题、经过授权的匿名案例、核验过的方法、可重用的清单。这样做过一单，下一单会容易一点。没有证据的成功故事，我宁愿先不发。

我还接触过一家有 15 个视频号的企业。他们原本就有这批账号，内容生产环节需要人工写脚本。我们讨论的是把选题、资料整理、脚本和审核分成几个步骤，再考虑哪些环节交给 AI。方案讨论到这里，下一步要看的就是实际部署后的制作时间和内容质量。

如果你刚开始接触 AI，我建议今天就做一件事。找出一个你熟悉的真实问题，用一个工具做出完整样品，发给三个真正可能用到它的人看。先听反馈。

别急着给自己贴“AI 创业者”的标签。做出第一个经得起验收的作品，拿到第一位客户的信任，再去考虑第二单。

我是 AI 酋长 Andy。从 2017 年开始做 AI，曾在腾讯、百度做 AI 产品，后来做职业咨询、AI 陪跑和企业应用。

如果你正在学 AI，或者已经做出第一个作品，欢迎交流

参考资料

[1] 中国互联网络信息中心，《生成式人工智能应用发展报告（2026）》，2026 年 10 月。

[2] Brynjolfsson、Li、Raymond，《Generative AI at Work》，《经济学季刊》，2025 年。

[3] METR，《Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity》，2025 年 7 月。

[4] METR，《We are Changing our Developer Productivity Experiment Design》，2026 年 2 月。

[5] OpenAI，《语言模型为何会产生幻觉》，2025 年 9 月。

[6] 《中华人民共和国个人信息保护法》，2021 年。

[7] 国家互联网信息办公室等，《人工智能生成合成内容标识办法》，2025 年 3 月发布、9 月施行。

文中的门店、练习报价和成本算例用于演示，真实服务以双方沟通和实际交付为准。客户案例已做匿名化处理