分享一下最近搞过的 AI + 副业，也给大家看看几个行业下的 AI 能力边界（？），顺便给自己打波求职广告

起因：

其一，是最近接的私活开发业务暂停了，一下子少了一大笔收入，迫切的需要开辟新的收入来源。 其二，是自己之前只是用 ai 来解决代码功能开发相关的问题，其实对 ai 原理一知半解，对 ai 技术比较好奇，想要探索探索 ai 赋能的各种方向下，ai 的能力到底如何。于是边学 ai 原理，一边用 ai 来做各种副业测试。

模型： 文字为载体的任务，主要使用基于 GPT-5.4 的模型来进行各类非代码任务的测试。 代码类之前比较喜欢使用 GPT-5.3-CODEX 。 视频类主要就是即梦里的 seedance 模型了。 在几年之前，就大概什么模型新发布了都会尝试用用，主要还是习惯 GPT 系的，去年 12 月份用 Gemini 比较多，现在还是用回 GPT 了。 （ 为什么要特意介绍模型呢，因为现在各种流行的 ai 赋能工具，都可以理解为 ai agent ，而 ai agent 到底好不好用，受使用的 LLM 模型底座很大影响。有时候或许不是你写的 System Prompt 不好使，而是模型能力不够。）

AI 载体：部署在 HetZner 的 CX33 服务器上的 openclaw ，使用 qq bot 渠道来交流。

副业方向 1——初次尝试 AI Agent 开发：用 ReAct Agent 开发范式自己开发了一个黄金行情交易分析工具 agent. 通过 Cron 来推进 Agent 自动运行，通过 akshare 拿到的上海黄金交易所行情数据，然后让 agent 来多次循环分析行情，根据 macd ，rsi 等。用 fastapi 暴露出后端服务，然后让 ai 快速糊了一个前端页面来查看。主要是满足自己一颗量化分析交易的心。目前死于找不到合适的量化交易接口，开通接口资金门槛太高。收入 0.（模型 GPT-5.3-CODEX ）

副业方向 2—— AI 小说：通过多轮次和 Claw 讨论小说设定，先敲定整本书设定，然后跟 ai 再多轮次对话敲定各类主角、配角、力量体系、世界观等设定。也是通过 Cron + HeartBeat 来让 Claw 可以每半小时自动续写一章节小说。同时让其在工作流里不断实现，读设定——遵从设定——写细纲——写正文——一致性检查——逻辑硬伤检查——时间线更新——…。目前昨晚刚刚签约番茄小说，后台更新到了 13 章，实际 Claw 已经写到了 43 章，但是最近我让他从 25 章开始重构了。因为读起来太平淡，小说数据似乎也不太好，不清楚番茄这里签约到底根据什么来的。收入 0.（模型 GPT-5.4 ，思考等级 xhigh ，几天时间烧了快 500 多美元的 token 了 感谢 ai 公益站，感谢奥特曼，感谢 Openai 。感觉是拿薅的 token 换钱，但是小说的转换比例还是太少了，转换速度也太慢了）

副业方向 3—— AI 视频：平常刷 B 站比较多，经常能刷到咕咕嘎嘎小企鹅的形象。于是用即梦来创作 AI 视频，买的最低档的一个月基础会员。现在 AI 视频制作真的火爆，从早上到晚上 24 点都在排队。24 点以后倒是经常可以直接提交 prompt ，直接开始制作。主要就是看同行最火的视频怎么做，自己口头描述一下发给 GPT ，再让 GPT 来生成、润色视频生成 prompt 脚本。再通过剪映简单的剪辑。或者直接上传抖音，简单的配一个 Rec 贴纸，如果生成的视频声音效果不好，那就配个 BGM 遮盖一点。目前用的 0 基础抖音新号，发布了 4 个 AI 视频，增长 29 个粉丝，播放量 1 万 5. 点赞 600-700 的样子。收入 0.

其它方向，比如 用 ai 翻译技术文章，然后降低 ai 感觉，发布到微信公众号啊什么的。

看到这里，这篇文章主要就是希望能给大家一点使用 ai 探索副业的经验上的参考帮助。

最后，也给自己打个广告，我 30 岁，3 年左右的开发经验，不过工作经历不太好。技术方面会全栈开发，前端开发（ React + Vue + ts + Tailwind ），后端开发 （ Express + MySQL + Prisma ）。对 WMS 类型（或者后台管理类型）业务比较熟悉，也负责过对相关类型业务从 0 搭建项目到独立建模，建表，确定模型关系，然后完成全栈项目。对 AI Agent 开发也算上手了，也搞过知识库，有 rag 等实操经验。目前坐标北京，北京，上海，杭州，南京目前都可以，最好还是优先北京吧。

对交流 AI 副业感兴趣的可以加入 Discord https://discord.gg/MWWDwXZ2TV ，平常一起讨论。也欢迎对想要给我一份工作的老板来加入，或者留言你的联系方式，我来加老板。谢谢了

（ AI 目前还是不够全能，在某些方向上也有所欠缺。但是对于代码方向上，至少 github 上分享的代码都是能跑通的吧，那么对于 AI 训练来讲，代码资料这方面真的相比于其他领域的资料质量很高了。所以大模型强于代码开发。实际商业中，从用户感知角度来考虑，功能的开发，用户能跑通就够用。极致的交互体验和性能优化，是活下来的才有资格来进行的）

（本文内容由本人来书写的，没有经过 AI 虚构，润色）谢谢。