日活154万的AI工具:插件市场要来了

154 万。这是 DeepSeek Harness 昨天公布的日活跃用户数。

比数字更劲爆的是后面那句：这 154 万人，一天烧掉约 92 万亿个 token，而且官方宣布要建自己的插件市场，还要给插件作者发支持计划。

两件事连起来看，味道就变了——这不是一个产品在报喜，这是一个生态在宣布开张。

92 万亿 token 一天，什么概念

先感受一下这个数字。你跟 AI 聊一天，消耗的 token 大概几万到几十万。92 万亿除以 154 万人，平均每人每天烧约 6 亿 token。

人手打字是打不出这个量的。这说明大部分消耗来自 AI 在后台自己干活——读长文档、跑代码、循环执行任务。换句话说，这 154 万人不是在"聊天"，是在"派活"。

这组数字给整个行业提了个醒：AI 工具的用量曲线，已经从"尝鲜期"爬进了"日用期"。当一群人每天必须打开某个工具才能干活，它就不是玩具了，是基础设施。

154 万日活放在行业里是什么位置？说实话，我没有别的产品同口径数据，不好乱比。但有一个观察是靠谱的：这个数字出现在一个主打"干活的智能体"的产品上，而不是聊天产品上，说明"让 AI 替自己干活"这个用法，已经有相当规模的验证了。

而且日活数字能长期站住，还有个隐藏含义：产品在持续迭代。没用的工具用户第二周就跑了，能让人天天回来，说明它一直在变好。这一点，比任何发布会都有说服力。

插件市场：AI 工具的"应用商店时刻"

重点在插件市场这件事上。

一个 AI 工具自带的功能再强，也只能覆盖通用场景。真正的深水区是各种具体的活——财务模板、电商运营、法律文书、爬数据、管库存。这些活没人能替你预装，得靠插件。

所以"建插件市场 + 给作者支持计划"，本质上是在复制十几年前应用商店走过的路：平台出流量，开发者出工具，用户出需求，三方转起来。

回想一下应用商店刚出现那两年——早期做 App 的那批人，吃到了整整十年的红利。AI 插件市场现在就站在类似的位置：谁先做出好用的插件，谁先占住一个细分场景。

当然，历史不会简单重复，具体规则（分成、审核、入口）还没落地，先别急着 all in，但方向值得盯紧。

插件市场和"复制提示词"，差在哪

有人会说：网上已经有一堆提示词模板、教程合集，要插件市场干嘛？

差在一个字：跑。

提示词是"教它怎么说"，插件是"让它直接做"。你存了一百条写作模板，每次还得自己复制粘贴、填空、检查；而一个装好的插件，是点一下就按固定流程跑完，输入输出都是标准化的。

再说直白点：提示词共享的是"经验"，插件封装的是"流程"。经验没法保证每次一致，流程可以。这就是为什么 AI 工具都会走到插件市场这一步——用户要的不是更多技巧，是更少操作。

而且插件能沉淀数据。你的排版偏好、常用格式、行业术语表，都可以存在插件里，越用越顺手。这种积累在聊天窗口里是留不下来的。

普通人的两个机会

机会一：先当深度用户。

插件市场开张初期，最缺的是"知道什么插件好用的人"。你把手头的工作流拆开——写周报、做表、剪视频、回客服话术——挨个试试有没有现成插件能接手。用得多了，你就是朋友圈里那个"AI 用得最顺的人"，这本身就是个人品牌。

举个具体点的例子。做电商运营的朋友，一天要过的活：盯竞品价格、写五版商品文案、汇总客服高频问题。这三件事，每一个都值得先找现成插件试一遍，试完你就知道哪些环节 AI 接得住、哪些还得人来。这张"能接/不能接"清单，比任何课程都值钱。

还有一步很多人忽略：把试出来的好插件推荐给同事。你替团队省下的时间，老板是看得见的——在 AI 时代，"会挑工具"正在变成一种可以被看见的能力。

机会二：试着做一个插件。

别被"开发者"三个字吓住。现在的插件开发门槛比写 App 低得多，很多平台用自然语言描述需求就能起步。你不需要成为程序员，只需要把你最熟的那个工作流变成插件——你是会计，就做会计的插件；你是外贸，就做外贸的插件。

最了解某个行业痛点的，从来不是大厂工程师，是每天泡在里面的你。

等支持计划的细则公布，就是动手的信号。在那之前，可以先去研究现有插件的机制，看看别人是怎么把一个需求封装成工具的。看懂十个插件的思路，比闷头写一个强得多。

一个提醒

泼一点冷水：日活高不等于体验好，92 万亿 token 也不等于每个人都用得爽。工具越普及，"会用"和"用得好"的差距就越大——同样的 AI，有人拿来日省两小时，有人只拿来闲聊。

差距不在工具，在于你有没有认真拆过自己的工作流。这件事没有插件能替你做。

154 万人已经在用了，你打算用它干什么，想清楚了吗？

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