聪明的创作者将在2026年怎样赚钱

概要

Dan Koe预测，创作者数字产品会从静态课程、教练或自由职业，演变成“教育 + 执行”的AI优先系统。通用AI开箱即用时只能给出泛化初稿；真正有价值的是创作者把自己的知识、判断标准和流程写成上下文，让AI承担繁琐执行，同时让购买者通过课程理解怎样判断和修改结果。构建方法分四步：先像给员工写操作手册一样，逐项记录自己的完整工作流程；也可以从专家视频或书籍提取流程作为学习材料。随后，把每个环节做成两阶段提示词，第一阶段采访用户并收集兴趣、目标、声音等个人上下文，第二阶段据此执行；多个提示词按想法、开场、大纲、脚本依次衔接。第三，创作者必须亲自使用数周、评分并迭代，直到输出达到本人水平的80%至90%，仍把AI结果视为需人工编辑的初稿。最后补齐课程和说明文档，教用户既会使用系统，也理解任务本身。这样出售的不再只是信息，而是一套经过训练、能适应个人情境并协助行动的完整解决方案。

正文翻译

现在，创作者主要销售数字产品和服务。

教练、课程、社群、同期班和订阅会员。

这很合理。

它们的利润率极高，一个人就能大规模交付；相较依赖平台分成或接受赞助，也能提供更多自由。可以说，它们还是一个人能购买的、最有可能带来转变的产品类型。过去从未有过这样的时代：人们可以用负担得起的价格，向处于技能前沿的人接受基于兴趣的教育。既然教育会影响行为，正确的教育就是唯一能改变人生的东西。当然，这个领域也有坏人。

现在，我对它接下来的演变有一个预测。

如果理解这一点，你可能在未来几年获得竞争优势。

这个预测建立在以下信念上：

1）信息永远不会免费

一方面，Woz，你提出的观点是：信息仿佛希望变得昂贵，因为它非常有价值，正确的信息出现在正确的地方，足以改变一个人的人生。另一方面，信息又仿佛希望免费，因为传播信息的成本一直在下降。因此，这两种力量始终互相争斗。——Stewart Brand采访苹果公司的Steve Wozniak

信息并不“想”免费，因为信息没有欲望。

是人们想让信息免费，因为他们不理解信息本身就是劳动。

这句话现在听起来或许已经很俗套，但如果人们不付钱，也就不会付出注意力。只有与金钱关系不健康的人，才会反对为关键信息付费。

当然，信息存在越久，价值就越低。它会变成常识，AI也会学习其中最热门或最相关的部分。但还有另一类信息，近期仍会保有价值。

这正是创作者登场的地方。

创作者经营的是个人信息，也就是文字、音频和视频，而且未来仍会如此。

正如Brand在前面的引语中对Wozniak指出的，问题是让正确的信息出现在正确的地方。

2）开箱即用的AI永远不会给你最佳答案

问题不是AI不如你。

而是你还不够优秀，无法让AI变得比你更好。

因为如果让ChatGPT替你写一本书，它确实会写，但那本书不值得读。

如果你既擅长写书，又懂提示工程，主要就是向AI给出清晰指令，那么你大概能比过去快得多地写出一本出色的书，而知识依然来自你，不是来自AI。

在营销、写作、设计等高度相对、非机械性的领域，AI只有获得足够上下文才有效。上下文充足到一定程度后，提供知识的已经不是AI，它只是在承担繁琐劳动。

下面会让这件事更清楚。

3）课程是静态的

市场上有三类产品。

自己做、陪你做、替你做。

自社交媒体诞生以来，创作者一直在销售这些产品。有些人用营销等技能做自由职业，有些人围绕健康等兴趣提供教练服务，还有些人需要低价产品时就卖课程。

但每一类都有缺点。

课程是静态信息，必须被正确理解才能奏效。

自由职业通常缺乏满足感，因为你在替别人做项目，而不是建设自己的项目。

教练服务要扩大规模，要么投入大量时间，要么不断扩张团队。

但如果AI能把三者压缩成同一种产品呢？

如果一种数字产品，既能提供教育，又能依据你独特的知识负责执行，会怎样？

数字产品的未来

这些年，我做过一些数字产品。

下一个产品会是一项“30天建立个人品牌”挑战。

因为我想先检验这套理论，再尝试把它作为Kortex的一项功能去追逐浪潮，也就是共享带有自定义提示词的工作空间。

现在，让我们走一遍具体情境。

想象我的数字产品由两部分组成：

• 教育：以容易消化的方式组织起来的课程或知识。
• 执行：基于这些具体知识编写的AI提示词，帮助你更快完成工作。

二者单独存在时，都不如结合起来有价值。

让AI替你完成任务，并不能教会你亲自做这项任务。所以，当AI不可避免地只交出初稿时，你不知道怎样把它改成真正有效的终稿。AI不会自动解决迭代或没有结果的问题，除非你知道该往哪里引导它。

这就是为什么“氛围编程者”目前无法构建复杂产品。

他们没有从高层理解编程，因此一旦遇到错误，要么开始学习代码，要么因为把主动权外包而卡住。即使将来人们能用自然语言写出完整应用，也不代表真的会有人使用。换句话说，你仍然需要学习。

而当你只有教育时，也很难把知识应用于自己的处境。很多人学课程时遇到困难，是因为只想复制老师，却没意识到自己的独特处境会改变教育的应用方式。

二者结合时，优势才会真正显现。

AI很擅长收集你的个人上下文，尤其在提示词明确要求它这样做时；随后，它可以把这些上下文纳入任务执行。

如果你向我学习怎样开始个人品牌，其中有许多活动变量。你要提取自己的信念、意见、兴趣、想法以及其他内容。AI无法直接把这些从头脑里抽出来，但它可以引导你的头脑自己提出答案。

这正是课程完成率和成功率如此低的原因。

让我说得更清楚：

想象一门YouTube课程。

它教授：

• 怎样产生具有病毒传播潜力的想法。
• 怎样设计缩略图创意并反复迭代。
• 怎样列出YouTube脚本和关键点大纲。
• 怎样安排钩子和开场，降低观众流失。
• 怎样为视频制作分镜，安排节奏、补充镜头、主镜头和视觉素材。

你需要理解，这些事情并不存在一种绝对最佳做法。

如果毫无上下文地要求AI完成，它只会给你从互联网上找到的一般信息。

YouTube以及大多数相对、非机械性的领域，都有一个特点：“有效的方法”经常变化。没有两个YouTuber完全相同，却都可能取得某种成功。这意味着，即使是专门面向YouTube的AI软件也会有缺陷，因为它大概建立在某一套最佳实践上。当所有人都使用同一个AI工具时，它产生的结果反而会下降。

所以，在这门YouTube课程中，创作者应当用自己的思维、模型和方法来构建课程。

接着，当他们把前面每个要点变成提示词，例如生成想法、大纲、脚本等，神奇的事情就发生了。

你不只获得教育，也获得执行！

你意识到这有多疯狂吗？

一门YouTube课程不再只是一门课程，而是创作者心智的一部分，并且可以自行采取行动。

作为个人，你可以购买对方心智的这部分，学习它的“操作手册”，给它你自己的上下文，然后让它替你工作。

它给出想法，你选择一个；它引导你完成大纲，你进行编辑；它再按你的声音吐出脚本。见鬼，到了某个时候，AI甚至能创建整段视频，听起来像你，看起来也符合你的风格。

视频仍然是你创造的，只是需要做的劳动更少。

这不是AI垃圾，因为它拥有上下文。

如果想看实际效果，可以观看我在Kortex频道制作的视频。

那公司的内容团队呢？你不必把这个人作为自由职业者雇进来，因为他即使不在现场，也能借助系统替你工作。

健身教练之类的服务又怎样？他们无法替客户亲自锻炼，但仍能提供提示词，用来创建定制训练计划、营养方案和每日签到，追踪进度、减重或其他目标。

你卖的不再是一门课程。

你卖的是完整解决方案：一个个性化、具体的系统。开箱即用的AI永远无法直接给你它，因为AI需要先被训练成这样做；而它也更有可能带来结果。

信息的价值没有下降，反而正在急剧上升。

怎样构建AI优先产品

如果你是创作者，或者希望成为创作者，能做的最好事情就是学习怎样把知识变成提示词。

如果你是初学者，却把这件事做好了，恭喜，你已经拥有第一款可以立即开始销售的产品！

下面是我会采取的具体步骤：

1）记录你的流程

打开一条笔记或一份文档来写。

如果想让过程容易一些，可以在Kortex里完成，这样我们把文档变成提示词时，就能在AI聊天中直接引用它。你也可以在ChatGPT等工具之间复制粘贴；不过Kortex同时有ChatGPT和其他模型，可以针对不同用途选择不同模型。

接下来，假设你正在向另一个人提供详细指令，让他能完成与你相同的工作。

这需要一些时间。

如果你是YouTuber，就要为流程的每个步骤分别建立文档。回看之前的要点，再把每一项展开。

以制作YouTube开场为例，文档可能会是这样。由于内容很长而且非常详细，我把它放在链接文档中。

当然，几乎任何任务都可以这样做。如果此前从未做过，过程可能很困难。你正在主动学习怎样管理和教导一名员工，也就是AI，这需要时间。

但是，你只需记录一次，之后可以永远使用。

同时，你也可以把它视为课程大纲。

前期需要投入一些工作，但回报很大。

这是一项值得重点投入、杠杆极高的活动。

1.5）使用别人的流程

对于你自己的东西，我建议亲手完成前面的步骤。

不过，为了增加价值和教育意义，还有另一种做法：

• 选择一项你想完成的任务。
• 在YouTube找到一位用视频教授这项任务的专家。
• 或者，找到一本教授这项任务的书的PDF。
• 把材料交给AI；在Kortex里，你可以链接YouTube视频或上传PDF。
• 要求AI拆解其中的详细指令。
• 把结果保存成文档，在第二步中引用。

前面的YouTube开场指令，就是我用这种方式做出来的。

我找到一个教授它的视频，再让AI拆解。

我还有一门免费的AI迷你课程，其中讲了多个类似示例。

2）把每个部分变成提示词

花30到40小时自行学习提示工程，是值得的。

显然，我不可能在这里把一切讲完。

因此，我想给你一个自己常用的捷径。

我喜欢根据具体任务，把提示词组织成两个阶段。

• 阶段一：上下文收集。提示词采访用户，取得高质量完成任务所需的相关信息。
• 阶段二：执行。提示词使用用户提供的信息完成任务。

如果任务是制作YouTube开场，显然需要用户上下文，包括对方想变成视频的点子，以及一份可供参考的声音分析，让结果听起来像本人。

最好再准备一个想法生成提示词，这样可以把它的输出交给YouTube开场提示词。

这些任务会以某种方式一层层建立在彼此之上。

• 首先，想法生成提示词收集你的兴趣等上下文，再输出可能有好表现的主题。
• 接着，选择其中一个主题，作为上下文交给YouTube开场提示词；后者还会收集你想使用的关键点。
• 然后，把结果作为上下文交给大纲提示词。
• 最后，再把大纲作为上下文交给脚本提示词。

简单说，你要创建相当多的提示词，才能完整封装整个流程。

现在来说捷径。

我有一个可以创建优秀提示词的提示词。

你告诉它想完成什么任务，提供这项任务的操作指令，再要求它把输出的提示词组织成两个阶段。

你可以在这里复制提示词，或者在Kortex中进入“Chat → Create Incredible AI Prompts”，让它替你完成。我喜欢用Gemini 2.5 Pro或Claude 3.7 Sonnet来做这件事。

下面就是这个“用于创建提示词的提示词”。

注意，我以文档形式提供了操作指令，并把它组织成两个阶段。这里是该提示词的输出。

这种做法的美妙之处在于，你可以把提示词保存成文档，方便组织并随时引用。

3）亲自使用并迭代

你可能以为到这里就完成了。

其实没有。

我知道你希望AI是一件包办全部工作的魔法工具，但如果想获得好结果，它不是这样运作的。

把目前的结果视为初稿。

为生活创建任何系统时也一样。

你建立一套惯例，尝试一周，观察哪里效果不好，再测试新做法，直到它能产生出色结果。健康、内容写作等领域都是如此。

未来几周，你的工作是亲自使用创建的提示词，给结果评分，再不断修改提示词，直到输出达到你本人水平的80%到90%。

到了那时，你才拥有值得交给别人的东西。

现阶段，AI输出永远需要有人评分和编辑。

如果让它吐出YouTube脚本，你当然可以直接使用，也可能获得不错效果，甚至好过多数人；但你仍应把它当作草稿，最后亲自润色。

4）创建说明文档

恭喜。

现在，你已经拥有一套提示词资料库，既可以用于自己的工作，也能变成提供给别人的产品。

接下来，需要创建课程部分。

你既要教授怎样使用提示词，也要教授用户必须理解的任务知识。

幸运的是，你已经列出了自己的流程。

只需要继续展开并组织这些内容，把它变成一款能带领用户从A点走到B点的产品。

如果想深入学习，我在这里写过一份创建数字产品的超长指南。

不再多讲一个小时，下面是我会如何创建数字产品：

• 购买一款看起来表现很好的同类产品。
• 把全部内容作为独立文档保存到Kortex。
• 让AI拆解产品的结构和模式，也就是它为什么有效。
• 用你在前面学到的知识，把拆解结果变成提示词。
• 向它提供你自己的产品细节。
• 让它引导你完成自己的产品。

你在这里学到的，不只是创建一款产品的方法。

这是一种与AI共同思考的方式。

你可以用它教AI完成任何想实现的任务。

就把这个想法留给你。

感谢阅读。

——Dan

如果你想继续深入：

• “30天打造可盈利个人品牌”挑战将于6月16日上线，目前有早鸟优惠。
• Substack最新付费文章包括创建数字产品的超长指南，以及怎样为该产品写销售页；下一篇会讨论发布策略。
• Claude 4刚刚发布，我们会把它和其他所有AI模型一起加入Kortex，这是一款笔记和AI工作流软件。

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作者：Dan Koe

原文：How Smart Creators Will Make Money In 2026 (You're Early)