AI岗位,一天都在干什么?

上周有个 23 岁的读者问我：AI 漫剧师到底是干什么的？是不是就是给 AI 打字，让它做视频？

这个问题我被问了太多次。网上讲 AI 岗位的文章，要么是机构在喊口号，要么是技术帖——看得懂的人本来也不需要看。

所以这篇我不讲趋势，不讲风口。只讲三件事：这三个AI岗位的人，一天到底在干什么；什么样的人能干；以及什么样的人干了会很痛苦。

2026 年找工作最尴尬的，不是没岗位，是岗位名字看不懂。薪资标得不低，要求写得含糊，JD 看完还是不知道自己一天要干嘛。

原因很简单：这些岗位出现得比教材快。

AI漫剧师

一天的工作（仅参考）

9:00　拆本子，把剧本变成 40–60 个镜头10:30　批量生成，一次出 8 张挑 1 张14:00　修图，最麻烦的是角色一致性16:00　配音、卡点、合成 3 分钟成片

先破一个误解：AI 漫剧师不是「直接用 AI 做动画」。它更接近导演加剪辑。AI 负责生成，人负责判断——判断哪个镜头能用、哪句台词配这个表情、这一版节奏对不对。

上午九点，拿到剧本，第一件事不是打开工具，是把文字拆成镜头。一集 3 分钟的漫剧，大概 40 到 60 个镜头，每个镜头要写清楚：画面里有什么、人物什么表情、镜头怎么运动。这一步是纯文字工作，一个字的画面感都不能含糊——因为 AI 只认你写出来的东西。

十点半开始生成。同一段描述丢进去，一次出 4 到 8 张，然后挑。挑片才是这行的核心技能：8 张里 7 张是废的，1 张能用。所谓专业，就是能把这个废品率从 90% 压到 50%。

图片由AI生成

下午两点的活最枯燥也最难：修。AI 生成的图几乎都要修，手指、眼神、衣服褶皱。而最难过的一关是角色一致性——第 3 个镜头的人和第 30 个镜头的人，得是同一个人。

四点到六点合成。配音、配乐、卡点、字幕。一集 3 分钟，剪两个小时算快的。

关键能力是审美判断，不是工具熟练。工具三个月能学会，审美要三年。所以这个岗位对零基础最友好——它考的是你有没有看过足够多的好东西，而不是你学过什么专业。

AI大模型开发

一天的工作（仅参考）

9:30看昨天线上答错的 case，定位问题10:00改知识库切分、补提示词约束14:00　把调好的能力包成接口16:00跑 50 条测试，看准确率涨了没有

第二个误解：这个岗位不是「训练大模型」。

训练基础大模型是几百人团队、几千万美金的事，跟你没关系。绝大多数公司招的「AI 大模型开发」，做的是把已经存在的模型接进业务里，让它真的能干活。

早上九点半，先看昨天线上出了什么问题。用户问了句什么，模型答错了。把那条拎出来，判断是提示词的问题、检索的问题，还是模型本身答不了。

十点改。可能是知识库的切分不对，重新切；可能是提示词漏了约束，补上。这一步看着简单，实际上占了这行一半的时间——因为大部分"AI 不好用"，都是数据没喂对。

下午写接口、做评测。评测是最容易被忽略、也最值钱的一步：准备 50 条测试问题，跑一遍，看准确率从 78% 到 85% 了没有。

图片由AI生成

关键能力不是算法，是工程能力加评测能力。能把「感觉变好了」变成「准确率从 78% 涨到 85%」的人，才是团队抢的人。

AI全栈工程师

一天的工作（仅参考）

9:00　改原型，半天做出能点击的版本

10:30　接模型，跑通主流程

14:00　补登录、报错、加载这些细节

16:00　部署上线，看日志修BUG

这是三个里最「完整」的一个：一个人，从想法到上线。

注意，不是「什么都会一点」，是能独立交付一个可用的 AI 产品。前端页面、后端接口、模型调用、数据库、部署上线，一个人全走完。AI 把这个岗位的门槛砍掉了一大半——过去要三个人配合的活，现在一个人加 AI 就能交。

上午改原型，用 AI 辅助写代码，半天能做出一个点了有反应的版本。中午接模型，把核心功能跑通。下午补细节：登录、报错提示、加载状态——这些东西不难，但决定了产品能不能给人用。四点部署上线，看日志，修 bug。

图片由AI生成

关键能力是闭环能力。不是每样都精通，而是每样都能做到够用，并且能一个人把整条链路跑通。这也是三个岗位里天花板最高的一个——它离「自己做产品」最近。

一张表，看清三个方向

建议截图保存，选方向的时候对着看

注：薪资因城市、公司规模差异很大，本文不作承诺，以招聘平台在招岗位为准。

注意事项

这三个岗位有一个共同点：注重看作品集。

我见过太多人花三个月背知识点，最后拿不出一个能看的东西。招聘方看一眼作品，三秒钟就知道你能不能干。所以判断自己适不适合，不用做性格测试。问三个问题就行：

三个都摇头，就别进这行，会很难受。三个都点头，你会很快——因为这三个岗位的钱，本质上不是付给聪明的，是付给能忍受不完美、还愿意一遍遍改的人的。

END

AI 没有让岗位消失，它让“一个人能干原来一个团队的活”变成了可能——代价是，你必须能交付完整的东西。

你现在卡在哪一步？是不知道该选哪个方向，还是选了但不知道从哪开始学？

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