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DanKoe 视频笔记：创作者经济：智能创作者如何在2026年赚钱（你来得太早）
在本节课中，我们将探讨创作者经济的未来演变。我们将分析当前数字产品模式的局限性，并预测一种结合了人工智能与个人知识的新型产品形态。通过学习，你将理解如何构建一个“AI优先”的数字产品，从而在未来几年获得竞争优势。
当前创作者经济模式
目前，创作者主要通过销售数字产品和服务来盈利。
常见的模式包括咨询、课程、社区、小组和订阅会员。
这种模式有其合理性。数字产品利润空间巨大。它们可以由个人大规模交付。相比依赖平台广告收入或接受赞助，它们为创作者提供了更多自由。数字产品，尤其是基于兴趣的教育内容，可能是人们能购买到的最具变革性的产品。从未有过这样一个时代，人们能以可负担的价格，从技能前沿的实践者那里获得教育。教育影响行为，而正确的教育是唯一能改变你生活的事情。当然，这个领域也存在不良行为者。
预测与核心理念
现在，我对这种演变有一个预测。理解这一点，可能让你在接下来的几年里获得竞争优势。
我的预测基于以下三个核心理念：
1. 信息永远不会免费
一方面，信息因其价值而显得昂贵——正确的信息在正确的位置可以改变你的生活。另一方面，信息的获取成本不断降低，使其趋向免费。这两股力量相互对抗。
信息本身并无意愿。是人们希望信息免费，因为他们常常不理解信息是劳动的产物。一个现实是：如果人们不付费，他们往往不会重视。只有那些与金钱关系不佳的人，才会在为关键信息付费时犹豫。
当然，信息存在的时间越长，其价值通常越低。它会变成常识。人工智能（AI）被训练在最受欢迎或最相关的信息上。但有一个类别的信息将在可预见的未来保持其价值：个人信息。
创作者从事的正是个人信息（写作、音频、视频）业务，并将继续如此。核心问题在于如何将正确的信息放在正确的位置。
2. AI 永远不会给你提供最佳答案
这并非因为 AI 不如你聪明。而是因为你可能不够擅长引导 AI 超越你自身的能力。
如果你让 ChatGPT 为你写一本书，它会写出来，但成品可能不值得一读。但如果你既擅长写书，又精通提示工程（即向 AI 提供清晰指令），那么你很可能比以前更快地写出一本出色的书。这输出的仍然是你自己的知识，而非 AI 的。
AI 只有在拥有足够背景信息的高度相关领域（如营销、写作、设计等非机械性工作）中才有效。当背景信息足够丰富时，AI 的角色就不再是提供知识，而是处理繁琐的工作。这将变得非常有意义。
3. 课程是静态的
当前主要有三种产品形态：
- 自己动手做（如课程）
- 由你完成（如辅导）
- 由我来完成（如自由职业/服务）
自社交媒体兴起以来，创作者们一直在销售这些。每种形态都有其缺点：
- 课程是静态信息，需要用户正确解读才能生效，完成率和成功率通常较低。
- 自由职业往往令人不满，因为你是在执行他人的愿景而非自己的项目。
- 辅导若要规模化，需要投入大量时间或组建不断扩大的团队。
那么，如果 AI 现在允许你将所有这些压缩成一个新产品呢？如果一个数字产品既能提供教育，又能根据你独特的知识来执行任务，会怎样？
数字产品的未来：教育 + 执行
上一节我们探讨了当前模式的局限，本节中我们来看看一种融合了教育与执行的新形态。
想象一个数字产品包含两个部分：
- 教育部分：以易于消化的方式呈现的课程或知识。
- 执行部分：基于特定知识构建的 AI 提示，让用户能够更快地执行任务。
单独来看，这两者的价值都不如它们结合时大。
让 AI 为你完成任务，并不会教你如何自己完成。因此，当 AI 只能提供一个初稿时，你不知道如何将其完善成有效的终稿。AI 无法解决迭代问题或结果不佳的问题，除非你知道如何引导 AI。这就是为什么“氛围编码者”目前难以构建复杂应用——他们对编码的理解不够深入，遇到错误时要么必须开始学习，要么陷入困境。
同样，当你只有教育背景时，将知识应用到自身独特情境中也很困难。许多人因为试图生搬硬套老师的做法，而忽略了自身情况的特殊性，导致课程效果不佳。
“教育+执行”的融合正是解决之道。
AI 擅长在得到提示时收集你的个人背景信息，从而在完成任务时将这些因素考虑进去。以学习建立个人品牌为例，其中涉及许多变量：你的信念、观点、兴趣、想法等。AI 不能直接从你脑中提取这些，但它可以引导你的思维，帮助你梳理出这些内容。
让我用一个 YouTube 课程的例子来更清晰地说明：
一个典型的 YouTube 课程可能教授：
- 如何产生具有病毒潜力的想法
- 如何设计和迭代缩略图
- 如何概述 YouTube 脚本和关键点
- 如何设计钩子和开场以减少观众流失
- 如何为视频制作故事板以控制节奏、B 卷镜头、主镜头和视觉效果
关键点在于：没有一种放之四海而皆准的“最佳方法”。 如果你让 AI 在没有上下文的情况下做这些事，它只会给出互联网上能找到的通用信息。在 YouTube 等领域，“什么有效”是不断变化的。没有两个成功的 YouTuber 是完全相同的，这意味着即使是针对 YouTube 的专用 AI 工具，如果基于单一的“最佳实践”构建，也会有缺陷。如果每个人都使用同一个 AI 工具，其产出的效果就会递减。
因此，当创作者基于自己的思维、模型和方法来构建课程，并将上述每个教学点转化为具体的 AI 提示（如创意生成、大纲、脚本撰写等）时，神奇的事情就发生了。
你不仅拥有了教育，还拥有了执行力！这不再是传统的课程。它是创作者思维的一部分，现在可以独立行动。
用户可以购买这“一部分思维”，学习“操作手册”，提供自己的背景信息，然后它就能为用户工作。它提供想法，用户选择其一，它引导用户完成大纲，用户进行编辑，然后它根据用户自己的声音输出脚本。未来，AI 甚至可能制作出整个视频，听起来像用户，风格也像用户。
这仍然是用户在制作视频，只是工作量大大减少。产出物不是低质量的 AI 垃圾，因为它拥有上下文。
对于一个公司的内容团队，你无需雇佣这位创作者作为自由职业者，因为他们可以在“不在场”的情况下为你工作。对于健身教练，他们可以通过提示来提供定制化的训练计划、营养方案和每日进度追踪。
你不再仅仅是销售课程。你在销售一个完整的解决方案——一个个性化、特定的系统。AI 不会直接提供这样的系统，因为它需要被专门训练才能做到。这种解决方案更有可能为用户带来实际成果。
信息的价值不是在下降，而是在急剧增加。
如何构建一个 AI 优先的产品
如果你是一名创作者，或想成为创作者，你能做的最好的事情就是学习如何将你的知识转化为 AI 提示。如果你是个初学者但做得很出色，那么恭喜，你现在就拥有了一个可以立即开始销售的产品！
以下是具体的构建步骤：
第一步：记录你的流程
首先，打开一个笔记或文档。建议使用像 Kortex 这样的工具，以便后续轻松将文档内容转化为提示。
核心任务是： 假装你在向另一个人提供极其详细的指示，以便他们能完全复现你所做的一切。
这将花费一些时间。例如，如果你是一名 YouTuber，你需要为流程中的每个步骤创建文档。参考前面提到的 YouTube 课程要点，并逐一详细扩展。对于“创建 YouTube 简介”这个子任务，这里有一个详细的示例。
你几乎可以为任何任务这样做。初次尝试可能有些困难，因为你正在学习如何管理和指导一个“员工”（AI）。但好处是，你只需记录一次，就可以永久使用。这份记录也可以作为你未来课程的大纲。这是一项具有高杠杆效应的活动。
补充方法：借鉴他人的流程
虽然建议从记录自己的流程开始，但为了学习和获取价值，你也可以：
- 选择一个你想完成的任务。
- 在 YouTube 上找到教授该任务的专家视频。
- 或者，找到一本教授该任务的 PDF 电子书。
- 将视频链接或 PDF 上传给 AI（例如在 Kortex 中）。
- 让 AI 分解出详细的步骤说明。
- 将结果保存为文档，供下一步使用。
我之前提到的 YouTube 简介说明就是这样创建的。
第二步：将每个部分转化为提示
值得投入 30-40 小时自学提示工程。这里我提供一个实用的快捷方法。
我喜欢根据任务结构将提示分为两个阶段：
- 第一阶段（收集背景）：通过“采访”用户，收集执行任务所需的相关信息。
- 第二阶段（执行任务）：利用第一阶段收集的用户信息，执行具体任务。
以创建 YouTube 简介为例，显然需要用户的背景信息：他们想做成视频的想法，以及参考文本以模仿其行文风格。
通常，任务之间是相互依存的。一个典型的工作流可能是：
- 创意生成提示：收集用户兴趣背景，输出高潜力话题。
- YouTube 简介提示：将选定的话题作为输入，并收集用户想强调的要点，输出视频简介。
- 大纲提示：将简介作为输入，输出视频详细大纲。
- 脚本提示：将大纲作为输入，输出完整视频脚本。
简而言之，你需要创建一系列封装了整个流程的提示。
快捷方式： 使用一个能生成优质提示的“元提示”。
你可以复制这个现成的元提示，或者在 Kortex 中进入 聊天 → 创建令人难以置信的 AI 提示 功能。我推荐使用 Gemini 2.5 Pro 或 Claude 3.7 Sonnet 模型。
你只需告诉它你想完成的任务，并提供该任务的详细说明文档，要求它将输出的提示结构化为上述两个阶段。之后，你可以将生成的提示保存为独立的文档，便于组织和管理。
第三步：亲自使用并迭代
创建出初步的提示后，工作并未结束。AI 并非万能魔法，若想让它出色工作，你需要进行迭代。
这就像创建任何生活或工作系统：你先建立一个初步流程，尝试运行一周，观察哪些部分不顺畅，然后进行调整，直到获得满意（比如 80-90% 符合预期）的结果。
在接下来的几周里，你的任务就是使用自己创建的提示，评估其输出质量，并不断修改和完善提示本身，直到它能稳定产出高质量的结果。目前，AI 的输出总是需要人工进行评估和最终编辑。例如，AI 生成的 YouTube 脚本可以作为一个优秀的初稿，但你仍需进行最后的润色。
第四步：创建产品文档
恭喜！现在你拥有了一套可用于自己工作或作为产品出售的提示库。
接下来，你需要创建产品的“教育”部分，即课程内容。你需要教授用户如何使用这些提示，以及他们需要了解的、关于任务本身的核心知识。
幸运的是，你已经有了第一步中记录的流程概要。你只需要将其扩展和结构化，形成一个能从 A 点（用户现状）引导到 B 点（用户目标）的完整产品。
如果你想深入了解产品创建，可以参考这份超级指南。
这里提供一个快速方法：
- 购买一个他人做得成功的数字产品。
- 将其所有内容保存为 Kortex 中的独立文档。
- 询问 AI 如何分解该产品的结构和成功模式。
- 将你学到的知识转化为一个创建产品的“元提示”。
- 将你自己产品的具体细节输入这个元提示。
- 让 AI 引导你完成自己产品的创建。
你在这里学到的不仅仅是创建产品，更是一种用 AI 思考和工作的方法，它能教你如何利用 AI 完成任何你想达成的目标。
总结与延伸
本节课中，我们一起探讨了创作者经济的未来。我们分析了当前数字产品（课程、咨询、服务）的局限性，并预测了下一代产品将是 “教育”与“AI 执行”的融合体。这种产品不再是静态的信息包，而是创作者思维的系统化延伸，能够根据用户的独特背景提供个性化的指导和产出，从而极大提高成果转化率。
我们详细学习了构建这种 AI 优先产品的四步法：1) 记录流程，2) 转化为提示，3) 使用并迭代，4) 创建产品文档。掌握这种方法，不仅能让你创建出更具竞争力的产品，更能从根本上提升你利用 AI 解决问题的能力。
如果你想继续深入学习：
- “30 天内建立盈利的个人品牌”挑战将于 6 月 16 日启动，提供早鸟折扣。
- 最新的付费内容包括关于构建数字产品的超级指南和如何撰写高转化销售页面。
- Claude 4 即将发布，它将与其他所有主流 AI 模型一同集成在 Kortex——一款笔记与 AI 工作流软件中。
– Dan
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