AI 赋能副业：只说一句话，我是怎么让 AI 自动帮我赚钱的？

大家好啊，我是汉堡🍔，好久没发贴了，今天冒个泡。最近 AI 发展的可谓是迅猛至极，claude code、codex、gemini-cli、openclaw 等 agent 工具层出不穷。说实话我们大部分人都是给 AI 打工，而非让 AI 给我们打工，尤其是 openclaw 出来之后，它花 token 的钱远远大于它给带来的效率提升，甚至越用越气、劳民伤财。我想分享一下我是如何通过 AI 不断优化工作流，来提升副业收入并且大幅提效的。

一、副业和懒猫微服

前一阵子，我买了一个 nas（https://www.codefather.cn/post/2016862590654799874 ），当我一直拿它当服务器用。在那篇介绍懒猫的帖子里有说过，它是有一个自己的软件商店，共 3400+ 款应用，显然这些都不可能是官方开发的，大部分是用户自己移植上去的，而移植一个开源项目是 100 块钱，上架自己开发的项目是 150~500 不等，所以我的副业就是自己开发应用，或者将现成的开源项目移植到懒猫微服中上架赚钱。

二、手把手教 AI 移植，心太累

一开始做这个副业的时候其实还是挺费精力的，虽然代码不需要我写，但一些打包文件和文件格式需要我喂给 AI，而社区和官方并没有提供保姆级的教程，我只能告诉 AI 具体怎么做，比如我得教它怎么编写核心的清单文件 lzc-manifest.yml，怎么写 lzc-build.yml 构建入口，以及如何配置 run.sh 容器启动脚本，并上传到懒猫微服中，就这样一步一步踩坑，然后好不容易上架了一个应用，结果发现已经被别人捷足先登了，最后分币未拿。

三、尝试用官方 skills 提效

后来懒猫官方其实提供了专属的 skills 来帮助构建和上架懒猫应用，能不能直接让 AI 去读取 skills 然后直接输出呢，实操下来发现可以是可以，但是要写一定的提示词，规范 AI 的边界，引导它遇到某些问题去查找对应 skills，因为官方 skills 包含多个，每个 skill 处理特定场景的问题，而让 AI 路由具体的 skill 效率变慢也比较费 token。结果就是，我还是得去教导它应该看哪部分、应该怎么做，它才能勉强按照我的意思来搞，不过沟通成本依然很高。

四、终极方案踩坑记录变SOP

既然让 AI 自己看文档不靠谱，我就决定自己来做个总结，将每次的踩坑经历和每个应用的移植教程给浓缩为一个通用的教程。在第一阶段我就是这么做的，只不过每个应用技术栈不同，对应的坑也不一样，比如 Python、Java、Next.js 和 Go 项目的部署是截然不同的，而 Java 是坑最多的（虽然我是学 Java 的，但现在对 Java 的好感直线下降）。

比如我发现，Java 项目的 JRE 必须严格限制为 Linux amd64 架构；而且懒猫容器的目录规范十分严格，所有持久化的业务数据必须存放在 /lzcapp/var/ 目录下，绝对不能写入包内容所在的只读目录 /lzcapp/pkg/content/ 里。

刚好，我今天开通了 claude 会员，直接请 claude 给我总结一个懒猫微服通用迁移教程，就这样整个工作流就搭建好了。其实也不是工作流了，就是一个文档而已。

五、直接起飞

做完整合文档这一步，我的工作流算是直接起飞了。现在我只要将这个整合的完整的、通用的文档发给 AI，它就能直接根据此文档来帮我移植项目了。它会自主进行“项目移植前评估”，检查应用是否已上架、判断中间件依赖是否合规；然后严格按照规范模板生成配置文件，甚至还会自动规避我之前踩过的架构和目录权限的坑。

我也找了一个项目试了一个，将文档丢给 AI，只让他通读文档开始迁移工作就行了，11 分钟之后已经成功了，中间一次对话都未发生，我只要做测试和上架工作就好了，如果项目是纯 web 端项目且无复杂的中间件，基本上半小时不到就可以完成整个项目迁移和上架工作。

六 总结

说了这么多，其实就想分享一个核心观点：AI 时代，会用 AI 和不会用 AI，效率差别真的很大，要让 AI 给我们打工而不是我们给 AI 打工，如果你要写的项目很多、时刻等到 AI 的回复和反馈，即使能赚钱，其实也是变相给 AI 打工了，哈哈哈哈哈哈哈。

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