★ FEATURED ARTICLE 1. 这是一群什么人到底在赚什么钱上周跑去上海见了几位做设计外包和广告内容的老朋友组了个饭局。本来以为是纯叙旧结果一晚上聊下来我发现桌上七八个人里至少有一半已经在用 AI 工具接甲方的活而且不是那种玩票式的试水是真金白银地入账。更让我意外的是这群人在朋友圈和社交媒体上几乎从不发相关内容不晒案例、不写教程、不组社群问就是“没搞什么随便做做”私底下订单却排到了下个月。这篇文章想写的就是那天饭局上聊出来的东西这些人到底在用什么方式接单、为什么甲方愿意掏钱、他们怎么保证交付、以及这条路上有哪些坑是外面那些热闹的付费教程不会告诉你的。先说清楚这波人的共同特点几乎都不是大公司背景主要是个体设计师、前广告公司文案、做视频的、做电商详情页的还有一些是本职工作稳定、利用晚上和周末接私活的上班族。他们手里掌握的核心技能不再是传统的“手绘能力”或“PS 技巧”而是一套基于 AI 工具的工作流——从需求拆解、概念生成、批量出图、文案初稿、到最终交付物整合中间大量环节用 AI 缩短到一个不可思议的周期。一个做电商视觉的姑娘给我看了她的后台记录一个详情页套图以前找摄影师拍、找模特、修图最快也得五到七天现在她用 AI 生成场景图加局部精修两天交付成本主要是时间和电费。甲方看到的是完整成品不会关心中间用了什么工具他们只在意效果和价格。这位姑娘跟我说了一句话我印象很深“工具不重要能稳定交付才重要。我用 AI 不是为了吹自己多新潮是为了把单子吃下来。”这就是闷声赚钱的第一层逻辑效率变成利润而客户并不关心效率是怎么来的。当然这中间有不少门道下面拆开细讲。2. 需求拆解AI 接单到底有哪些利润可图饭局上我挨个问了一遍把他们在做的活大致分成了这么几类。这些分类不是拍脑袋分的是按交付物形态和甲方付费意愿分的对想入行的人有直接参考价值。2.1 设计类出图速度直接翻十倍这是最成熟、门槛也最低的一类。包括电商主图、详情页背景、社交媒体海报、活动主视觉、PPT 视觉美化、甚至一些品牌方的提案初稿。过去做一张能用的海报从找参考到完成初稿熟练的设计师也得四五个小时慢的能做一整天。现在用某开源图像生成模型配合提示词和局部重绘一张能进提案的初稿十分钟内就能出来。我问了一下他们的报价电商详情页一套大概 800 到 2500 元海报单张 300 到 800 元品牌提案初稿能到 3000 元以上。按一个周末接两单计算月收入稳定过万不是特别难的事关键是前期打磨提示词工作流的那一两个月很枯燥。2.2 文案与内容生产批量出稿按字数或篇数收钱第二类是一些前文案、前新媒体编辑在做的事。用某国产对话模型把产品卖点、用户痛点、竞品分析喂进去生成小红书笔记、公众号推文、短视频脚本、产品详情页文案的初稿然后自己花时间做事实核查、风格调整、加入细节。这类活甲方通常按篇计价公众号软文 500 到 1500 一篇短视频脚本 200 到 600 一条。这里有个关键点完全让 AI 直接交稿的基本都做不长久。甲方虽然不懂技术但连续交两篇没内容的“正确废话”之后哪怕说不上哪里不好也会觉得不对劲。所以做得久的人都是把 AI 当“实习生”自己当主编。2.3 视频与短视频辅助切片、字幕、素材处理第三类稍微进阶一些需要懂一点视频基础。比如拿到一条长视频素材用 AI 工具自动拆条、生成字幕、做封面图、甚至根据一段录音生成口播文案再配上数字人形象。这类活单价低的有 100 到 300 一条高的比如做企业宣传片初步剪辑加包装一单能到 3000 到 8000 元。但视频类的坑也最多——后面第 5 节我会单独列一个踩坑清单这里先只说一句字幕和语音识别类 AI 的错误率没有想象中低尤其是口音稍重的素材人工校验的时间成本经常被新手低估。2.4 数据与办公自动化不显眼但复购率极高还有一类在饭局上最不被注意但我觉得最稳用 AI 处理 Excel 数据、做报表分析、写自动化脚本、生成公司内部用的工具。比如一位在做外贸公司运营的哥们他用大模型帮同事写了一个自动整理报关数据的小脚本后来被老板知道陆续丢给他三个内部工具的需求零零散散赚了两万多。这类活单价 500 到 5000 不等但因为解决了具体问题客户粘性极高做完一单后面还有三单。做这类活的核心能力不是写代码而是能把用户模糊的需求翻译成 AI 能理解的指令再手动修补 AI 给出的结果。本质上这跟设计类的逻辑一模一样AI 负责快速生成 80 分的答案人负责把它打磨到甲方认可的程度。2.5 需求图谱小结为了方便想对比判定自己适合哪个方向我整理了一张表需求类型典型交付物单价区间最核心的自身能力平面设计类海报、主图、详情页300 - 2500 元审美判断、PS 精修文案内容类推文、脚本、种草文200 - 1500 元事实核查、风格把控视频辅助类切片、字幕、封面100 - 800 元剪辑基础、内容节奏感数据自动化类脚本、报表、小工具500 - 5000 元需求分析、逻辑思维每一类都有人做也都能赚到钱但想长期做下去一定要选跟自己已有技能重合度高的方向切入。让 AI 放大你已有的能力而不是让你从零开始学一个全新领域。这是我那天饭局上反复确认到的一个共性。3. 实操工作流从接单到交付的完整闭环聊完做什么再聊怎么落地。这一节我把他们普遍在用的工作流梳理出来不是某个人的独家秘籍而是在不同人那里反复出现的高频路径。按这个路径走新人基本不会跑偏。3.1 获客闷声的人是怎么接到单的这部分可能是很多人最好奇的。网上那些天天晒单的人大多在做培训或卖课。真正闷声赚钱的人获客路径恰恰很朴素总结起来就三个字转介绍。处于这个圈子里的接单人几乎不主动投平台、不运营自媒体他们的单子主要来自四类渠道之前合作过的传统行业客户因为交付稳定又便宜持续给活。熟人在公司里遇到搞不定的需求直接扔给他们。早期服务过的几个甲方在不同公司之间跳槽把需求带了过去。极少数通过闲鱼、猪八戒等平台低价首单试水然后引导私下复购。有一个细节值得专门说他们的朋友圈通常保持“业务在线”状态但很少炫耀具体案例。比如设计师会定期发一些抽象的视觉练习、心得片段文案会发几句最近的观察。这既向甲方释放了“我还在做这行”的信号又不会引来同行竞争的目光。3.2 报价与成本核算不是漫天要价是有一套算法报价这件事是新手最容易翻车的环节。那天饭局上一位做了三年接单的老哥给我算了一笔账我觉得特别实在分享出来给大家参考。他的公式是报价 (预计工时 × 个人时薪基数) 工具成本 修改预留 沟通成本其中个人时薪基数不是固定值取决于他自己的“市场行情”一般是主业时薪的 1.5 到 2 倍。比如他主业时薪换算下来是 100 元那接单时薪至少按 150 到 200 元算。工具成本按单次均摊比如某绘图软件月费几十元每月接 10 单每单摊个几块钱基本可以忽略。修改预留是重点一般按总价的 20% 到 30% 预估因为几乎没有一个甲方不改稿。沟通成本更隐蔽——微信来回沟通、开会、反复确认需求这些时间有时比制作本身还长不能白干。举一个真实的报价过程一个甲方让他做一套新店开业海报预计工时 6 小时时薪基数 180 元那制作费是 1080 元加上 30% 修改预留和沟通成本最终报价约 1500 元。甲方几乎没还价因为他之前找设计公司询价收到的报价是 4000 元起。3.3 需求确认与排期先问清楚再做省掉一半麻烦这里有一个“三分问七分做”的原则。接单不是拿到需求就开干而是要先把模糊需求问清楚。从他们复盘的经验来看下面这几个问题在动手前必须确认交付物格式是给源文件还是只给成品图AI 生成的内容能不能给可编辑版本尺寸与场景最终用在哪里线上屏幕还是线下打印分辨率要求是多少色调与风格偏向有没有参考图有没有明确禁止出现的风格元素修改次数上限合同或口头约定里明确包含几轮修改超出怎么收费版权归属AI 生成内容的版权怎么界定甲方是否需要买断每一条都可能变成后续扯皮的雷。比如版权问题很多甲方现在会追问“这张图是 AI 画的吧”这时候预先准备好的交付说明就派上用场了——明确写了哪些部分由 AI 生成、经过了多少人工修改、最终版权如何转移。坦诚一点反而更容易建立信任。3.4 生产执行一套可复制的高质量产出模板需求确认之后就是实际生产环节。这里我用设计类和文案类各举一个典型流程大家可以直接套用。设计类工作流先用某对话模型把需求描述扩展成风格关键词列表例如“背景是深蓝色渐变、主体是产品特写、有柔光效果、文案居左、留白充足”。在图像模型里生成 6 到 10 张初稿从中挑出 2 到 3 张构图框架合适的。用局部重绘或垫图功能把客户产品图嵌入 AI 生成的场景中多轮精修。把修好的图放进后期软件里统一校色、加文字、调整版式。导出预览图发给甲方确认后交付高清成品。文案类工作流用对话模型输出三个不同角度的初稿产品功能角度、用户场景角度、价格优惠角度。人工筛选后把中选的稿子按甲方品牌语感重新改写一遍。如果是推广内容手动添加准确的产品参数、价格数字、活动时间。用查重工具自检一遍然后自己朗读一次改掉所有拗口的表达。交付时附上三个备选标题和一个内容说明显得专业且留有余地。这两个流程的共同本质都是**“让 AI 产出半成品人来决定方向和做最终打磨”**。纯 AI 直接交付和纯手工作坊式交付在这个市场里都做不到长期稳定前者是质量不可控后者是效率跟不上。4. 工具选型与常见坑别被工具牵着鼻子走工具选型这一块市面上的教程特别喜欢鼓吹“某某 AI 天下第一”但实际接单的人选工具的思路完全不同——核心是稳定性、可重复性和结果可控性。4.1 设计向开源模型加在线精修做图像接单的人主力是某开源生成模型本地部署才能保证隐私和无限量出图。搭配两类辅助工具一是浏览器端的在线图像编辑做局部修改和尺寸调整二是传统的专业后期软件负责最终精修和排版。为什么不用纯在线生成服务除了隐私问题外还因为在线服务每次生成结果的随机性太强很难做到多张图风格统一。本地的开源模型可以把风格关键词固定在一个“配方”里完成一套视觉的统一性。这一点对品牌类订单至关重要甲方可能要做一套十张海报风格要一模一样。4.2 文案向两个模型交叉验证身边做文案接单的人普遍会用两种以上不同的大模型交叉生成内容然后人工择优、合并。为什么要交叉因为单一模型有一套固定的语言习惯连续用久了写出来的东西都带同一个“味”。两个模型一起用可以明显降低这种单调感。另一个细节是文案类接单建议保留每轮修改的聊天记录。后来如果甲方说你风格不符、要求退款这些记录就是最好的工作证明能让扯皮成本降到最低。4.3 视频向先标准化再做创意视频辅助类的工具选择核心是先完成标准化环节再考虑创意效果。比如先统一用某个自动字幕工具生成初稿再用剪辑软件手动调整断句和时间轴。封面图的生成可以用图像模型批量找到合适的构图再统一替换字体和标题。我做了一个测试一条 8 分钟的采访视频用传统方式人工拆条加字幕保守估计要两个半小时。用工具先跑一遍再人工修正错别字、微调时间轴全程大概五十分钟。节省下来的时间就是多接一单的容量。4.4 工具没有银弹关键是建立自己的提示词库跟这些闷声赚钱的人聊久了我发现他们每个人电脑里都有一份自己的“提示词配方”格式类似风格关键词组合比如“电影感、暖色调、浅景深、低角度”负面提示词比如“不要扭曲的手指、不要多余的文字、不要模糊边缘”常用主体描述模板不同品类的产品各自一套局部重绘的绑定区域规则这份配方库不是一天建成的而是每一单结束之后花十分钟复盘迭代、慢慢积累起来的。这才是真正的核心竞争力而不是工具本身。工具人人可用但配方库属于个人经验别人抄不走。5. 典型问题与避坑实录这是我见过最多的翻车现场写到这里应该把最实际的一些问题拉出来晒一晒。这些不是理论推演而是那天饭局上大家你一言我一语拼出来的实战避坑记录。5.1 版权风险AI 内容不是凭空冒出来的AI 生成内容的版权归属在法律层面还处于不断完善的过程中。但接单人要面对的现实问题是甲方可能会持续追问素材的版权来源。目前行业内比较稳妥的实操做法包括在交付说明中写明哪些内容由 AI 生成、经过多少人工修改尽量使用原创拍摄素材或商用素材库做垫图和参考不直接使用有明显水印或来源不明的内容对于品牌方的正式商业用途主动建议对方做一次额外的版权尽调在报价中包含极少的版权风险补偿预留或明确在合同中注明双方责任边界。一位做电商设计的朋友分享了一次真实经历甲方在某平台投放时平台方要求提供图片的“非 AI 生成”证明。他最后是靠保留完整的创作过程录屏和图层源文件才通过审核。这以后他接单都会主动保留过程文件作为交付物的一部分。5.2 交付标准争议修改量为什么会失控这是接单人最常见的纠纷来源。甲方永远想多改几轮接单人觉得已经改无可改。要避免这种僵局关键在于把“修改”和“新需求”区分开。有效的做法是在确认需求时明确“包含两轮修改每轮修改范围不超过整体画面的 30%超出部分按新需求报价”。这在印刷和设计行业早就成熟了但很多 AI 接单人根本没意识到自己也可以沿用这个规则。实际经验是提前说清楚再做比事后撕破脸要好太多了。5.3 效率陷阱AI 越快甲方就认为越便宜有个现象值得警惕当甲方知道你做一单只需要三小时他的支付意愿就会下降。所以不少有经验的接单人会有意控制“表面工作量”比如不会在消息里秒回交付文件而是故意隔一段时间再发或者主动汇报“我在原有基础上又给你优化了一版”给甲方一种“这事不简单”的心理预期。这不是教人撒谎而是管理预期。事实上打磨那些细节确实花了时间——调试提示词、做多版本对比、手动修正局部这些都是真的劳动只是外人看不到而已。如果你三小时交出来的作品已经足够好那这三小时的经验积累可能值三年。5.4 客户关系单子不是一次性交易做得久的人都在反复强调一个理念把每一单都当成长期合作的第一单。平均一个稳定的甲方一年下来带来的收入相当于一次性客户的五六倍。所以他们会刻意预留一点便宜的服务比如赠送一版朋友圈宣传图或者在重要节日主动给老客户更新两版促销模板。这些成本几乎为零但换来的是复购率和口碑推荐性价比极高。5.5 常见问题与排查速查表我把一些高频问题和应对方式整理成了表方便按图索骥问题症状排查思路应对方式生成的图片手部变形手指数量异常、关节扭曲提示词中缺少手部约束模型版本过旧增加负面提示词使用局部重绘修手文案味太浓每句都以“让”或“为”开头输出前没有给出语料样本先让模型模仿三篇往期文案再正式写多张图风格不一致同一套图色调差异明显没有固定风格关键词建立统一风格“配方”并锁定随机种子字幕错别字多人名、地名错得离谱直接依赖自动识别结果关键名词提前创建专属词典修改量失控改完一版又来一版需求阶段没有限定修改次数交付前书面确认包含的修改轮次版权被质疑甲方要求提供创作证明没有保留过程文件开启屏幕录制、保留分层源文件6. 这条路能走多远一点个人的判断饭局快散的时候有人问了句“你说这行还能干多久会不会卷到没有利润”。在场的人没有悲观的神色但也都承认——单纯用 AI 生成内容的护城河正在快速变浅。因为工具的普及速度太快半年前还算稀缺的技能现在可能已经不值钱了。但另一面是真正能长期赚钱的人在做的事情已经悄悄变了他们不再是“AI 使用者”而是**“AI 交付管理者”**。他们的价值体现在给甲方一套完整、稳定、可预期的交付结果里面包含了需求洞察、质量把控、版权处理、沟通管理这些 AI 做不了的事。我个人比较认同的一个判断是未来接单市场上单一技能型的人会被压缩利润但全流程型的人反而会更有空间。因为甲方需要的是问题被解决而不是某一张图或某一篇文案。AI 降低了生产门槛却没有降低对接单人的综合能力要求相反它把对人的要求从“做得快”悄悄变成了“想得全、管得住、兜得了底”。如果你正打算试试这条路我的建议很简单先别辞职别报课别买一堆工具会员。挑一个你已经懂行的领域花两周时间把 AI 工作流跑到顺手然后用一个极低的价格接下第一个真实的单子把所有流程走一遍。走完这一遍你自然会知道接下去该怎么办。
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