目錄
- 前言：全網吹 OpenClaw，你卻在給 AI 捐款
- 第一類：灰產老司機（內容工廠）
- 第二類：大模型偷師派（學藝割韭）
- 第三類：POD 商業模式（印即賣）
- 第四類：商業演技派（Agent Swarm 表演）
- 燃料區：普通人燒的是創業夢
- 認知升級：資源囤積 ≠ 知識內化（完整版）
- 後記：別再燒錢了，先問春風
前言：全網吹 OpenClaw，你卻在給 AI 捐款
這篇不講配置，不講一鍵部屬，就講一件最現實的事：
真正燒 Token 賺錢的人，從來不是刷影片的那群人。
他們把 AI 當印鈔機、當免費勞工、當表演道具。
大多數人燒的 Token，其實就是在給 AI 燒你的錢，還以為自己在創業呢。
好處也是有就屬 OpenClaw(小龍蝦) 花錢比你快，當 “營銷號+賣課+雲服務商+模型提供商” 的利益一致時，Open Claw 神話就誕生了(～￣▽￣)～。
WARNING不要再被「一天開發 20 個軟體」這種標題騙了。那就不是商業，那就是一個騙傻逼的表演。
下面帶有興趣的朋友們了解一下目前主流變現的四個方案，每一類都附上有趣 GitHub 專案讓你參考。
第一類：灰產老司機（內容工廠）
最簡單粗暴、最賺的一批人。
他們不喊啥口號，只追求 ROI > 1。
Token 對他們來說就是印鈔機⸺不心疼。
真實 GitHub 案例：
這個倉庫就是典型的 AI 故事生成器：輸入文字就能批次產出情感故事、恐怖、浪漫…
內容工廠的人就是這樣一天跑幾百次，生成「修仙網文」「深夜情感文」，轉換率只要 0.8% 以上，廣告費回本後全是純利。
一天燒 10 萬 Token（約 300 美金），帶貨收入輕鬆破萬。
心得一個多小時寫了七章，天目檢測 AI 特徵為零，但是內容上跳躍太厲害，上下文內容不深，但也算是進步淺力很大的一個項目，如果能深度開發我個人認為非常有淺力。
1.1 扣子(Coze) 影片工作流
這一節我講得細一點，不只給新手看，也給跟著我的徒弟一個清晰方向。 對這塊不熟的讀者，可以先直接往下跳，不影響整體閱讀。
什麼是 扣子(Coze)？
你可以把它理解成：一個現成、成熟、零程式門檻的 AI 工作流平台。 不用寫程式、不用架伺服器、不用懂複雜模型部署，只要拖曳組裝，就能做出：
- 自動文案生成
- 影片腳本生成
- 短影片批量製作
- 產品視例圖生成
- 多平台內容一鍵輸出
簡單講工作流：別人還在手動做內容，你已經用一套標準化 SOP，讓 AI 幫你打工。
為什麼我特別提扣子？——低成本、可直接變現
這幾年台港澳的朋友，應該都很清楚陸抖、短視頻、內容變現這塊有多龐大。 過去想做這塊，你需要：腳本、剪輯、配音、上架，時間成本極高。
現在有了扣子這類成熟工作流：
- 有現成可直接用的流程模板
- 有完整可複製的 SOP
- 有大量已經跑通的變現案例
你只要花空閒時間，把這套已經被驗證過的模式學會，讓 AI 幫你批量生產內容，再拿去做流量、接廣告、帶貨，變現路徑非常清晰。
更關鍵的是： 扣子目前每天都會免費贈送 Token 點數，等於是平台直接給你「免費啟動資金」。
我一直強調： 未來 Token 一定會成為時代的硬通貨，現在一線工程師可能比較了解目前狀況。 對普通人來說，現在的 Token 成本極低，甚至免費就能用⸺ 這不是廣告喔！這是當下最適合普通人切入的低成本變現機會。
Coze扣子工作流搭建保姆級教學
扣子智能體工作流搭建保姆級教學，視頻共計37分鐘，我是直接引用新智能体老師的影片。
新智能体老師
第二類：大模型偷師派（學藝割韭）
表面喊「自研項目大模型」，背地裡天天餵頂級老師（Grok、Claude），蒸餾出廉價小徒弟去割垂直行業。
真實 GitHub 案例：
這是專門的 LLM 蒸餾工具包（支援 online/offline 蒸餾），很多人拿來把 Grok/Gemini 的知識壓縮到 7B 模型。
再搭配法律場景：
用蒸餾後的小模型做合同審核，訓練一次幾千美金，之後每月只燒幾百 Token，賣給律師事務所年費輕鬆回本 10 倍以上。
IMPORTANT這其實也不叫割韭菜，這叫 智商套利。花錢投資「頂級老師訓練便宜徒弟」，再去行業變現。
第三類：POD 商業模式（Print on Demand）
把 AI 當成「不亂辭職、不請假、不改稿」的超級勞工。
真實 GitHub 案例：
這個倉庫的 AI MerchAgent™ 一鍵把 prompt 轉成 T 恤設計，自動連 Printful/Printify 生產。
客戶下單 → AI 排版 → 直發，零庫存。
以前請設計師一天 3 張，現在 AI 一天 3000 張，利潤直接翻 20 倍。
NOTE在他們眼裡，AI 不是人工智慧，就是一台永不罷工的印表機。
還有部分繪師，利用 AI 起稿省的都不是一星半點的時間，換句話說時間就是金錢。
第四類：商業演技派（Agent Swarm 表演）
最搞笑的一批人，燒 Token 不是跑業務，是演給 VC 看。
真實 GitHub 案例：
這是一個用「三省六部制度」設計的多 Agent 協作框架， 任務要先過中書省 → 門下省 → 尚書省 → 六部執行 → 再回報皇帝。
老闆，我這邊已經建立完整朝廷體系了！
太好了！現在能自動開發產品了？
當然！任務先送中書省審批，再交門下省覆核，尚書省分派給六部執行，目前流程非常完善！
看到多 Agent + 看板 + 流程圖就我高潮
WARNING投資人看完 demo 砸錢，他們轉頭就把 Agent 關掉。
燃料區：普通人燒的是創業夢
這群人沒有業務閉環，天天被主播或影片忽悠上 OpenClaw，配置環境花三天，跑幾個 Prompt 就覺得在創業。
燒了幾萬 Token，什麼都沒賺到。
這時候我必須把隨筆完整拉出來講，因為它太重要了。
認知升級：資源囤積 ≠ 知識內化（完整版）
資源囤積 ≠ 知識內化
真的需要更多資源嗎？一句話結束：擁有更多資源對真正學習者作用不大，它只會盲目增加自信心，影響判斷。
你忘了最初目的是什麼？
這讓想起 AI 新手（也包括我以前）：瘋狂收集模型、雲平台、Prompt 模板，卻從不問商業閉環。
就像網安新手瘋狂下載工具包卻從不實戰。
我自己當初在 YT 看很多逆向大佬影片，看完第一節就跑去找「靶場&項目」練習，其實對前期學習毫無幫助。
現在回頭看，那只是「工具占有欲」在作祟，永遠不會滿足準備。
簡化思維的陷阱：從漏洞利用看認知偏見
面對一個 Web 應用，只看 robots.txt 或 /admin 就判定漏洞，會錯過更隱蔽的攻擊面。
CTF 案例：多數人看到 .git 洩漏就衝源碼審計，卻忽略過時 nginx 1.10.3，最後用 CVE-2017-7529 緩存投毒解題的人不到 5%。
AI 燒 Token 也一樣：只看「一天跑 20 個 Agent」就衝，卻從不建立多維度檢查（商業閉環、ROI、蒸餾成本）。
我們應該用 OSSTMM 方法論（開放源碼安全測試方法論）思維，建立「商業層→技術層→財務層」清單，打破簡化過濾器。
從知識搬運到認知訓練
真正的教育者應引導思考。
現在 AI 培訓大多停留在「教你用 Sqlmap」階段，卻不教手工構造 UNION SELECT 原理。
國外 OSCP 證書則要求從零寫漏洞利用、理解記憶體堆疊劫持。
燒 Token 的人也要這樣：不要只會呼叫 API，要懂 Token 計費、模型蒸餾、Agent 協作原理。
行動指南
- 資源斷捨離：刪掉 90%「待學標籤」，只留 1 個靶場（真實業務）+ 1 個模型 + 1 個筆記系統。
- 堅持不懈：選定的影片/專案，從頭到尾跑完，不要三天打魚兩天曬網。
- 原理至上：雖然技術迭代快（Log4j → Spring4Shell），但底層原理（TCP 三次握手、AI 蒸餾）有效期數十年。
後感
這篇文章像一面鏡子，照出數字時代學習者的集體焦慮——我們追逐更好資源，實則逃避枯燥的精深練習。
真正的教育，就是教你與未知共處，在迷霧中點亮一盞不依賴外部工具的內生之燈🕯️。
後記：別再燒錢了，先問春風
下一篇張我可能會實打實教大家：
- 什麼情況租機器
- 什麼情況買機器
- 什麼時候直接調 API
只想讓大家少走幾年彎路。
你現在屬於哪一類人？
可以留言告訴我，我來幫你算算你的 Token 到底燒得值不值 😂
