两年前，如果有人跟我说“一个人就是一支队伍”，我会觉得他在灌鸡汤。那时候做副业，恨不得有三头六臂，既要写文案、又要搞设计、还得盯着后台数据，每天忙到凌晨两点，结果也就是把自己感动了一把，收益少得可怜。
直到2023年这波AI浪潮爆发，我才意识到：以前我们是在“用工具干活”，现在是可以“雇佣AI干活”。
这中间的区别太大了。很多想做轻资产创业的朋友，最容易踩的一个大坑就是：把AI当搜索引擎用，而不是当“员工”用。 结果就是，团队虽然只有2-3个人（甚至只有你自己），但沟通成本极高，流程极其混乱，每个人都累得要死。
今天想跟大家复盘一下，我是如何把一个原本需要5人配置的草台班子，精简成“1人+2个AI Agent+1个实习生”的高效战队，并跑通月入过万变现闭环的。
一、 拒绝“全能神”思维，给AI发具体的“工牌”
很多刚开始做AI副业的朋友，最大的痛苦在于：觉得AI什么都能干，结果什么都干不好。
我见过一个做自媒体的朋友阿强，他想做情感类短视频。他每天的操作是：打开ChatGPT让它写脚本，然后扔给剪映一键成片。结果做出来的东西，只有机器味，没有“人味”，播放量一直卡在500左右。
阿强跑来问我：“AI是不是不行？”
其实不是AI不行，是他的岗位定义不行。在1-3人的微型团队里，最忌讳的就是职责模糊。你不能指望一个对话框既是编剧，又是导演，还是剪辑师。
我的解决方法是：把业务拆碎，给AI发“工牌”。
在我的团队里，我设计了三个固定的AI角色，并且把它们固定在我的常用Prompt库里：
- 选题参谋（Role: Data Analyst）： 它的任务不是写文章，而是只负责分析对标账号的爆款选题，给我提供3个有数据支撑的方向。
- 初稿写手（Role: Junior Writer）： 它的任务是根据我定好的骨架填充血肉，我不要求它写出金句，但要求逻辑通顺。
- 金句润色师（Role: Senior Editor）： 专门负责把平淡的句子改成带有情绪钩子的短句。
真实案例： 去年11月，我们接了一个职场IP的陪跑项目。以前写一篇深度稿需要一个熟手文案憋一天。后来我们调整了协作流：
- Step 1： 我（人类）花15分钟定好大纲和核心观点；
- Step 2： “初稿写手”AI用2分钟生成2000字底稿；
- Step 3： 实习生花30分钟校对事实错误，并由“金句润色师”AI提供10个标题备选；
- Step 4： 我最后花20分钟做“注入灵魂”的修改。
结果： 生产一篇高质量稿件的时间从8小时压缩到了1.5小时，而且因为有了固定角色的Prompt约束，输出质量非常稳定，不再是“开盲盒”。
二、 警惕“黑盒协作”，把SOP变成可执行的代码
在1-3人的小团队里，最怕的一种情况是：只有老板知道怎么用AI，其他人（或者实习生）只能干瞪眼。
这就导致了一个严重的问题：这个团队极其依赖你个人的时间。你生病了，业务就停了。这不叫创业，这叫给自己找了份没社保的工作。
要解决这个问题，必须把SOP（标准作业程序）代码化。
很多人以为SOP就是文档，但在AI时代，SOP = 结构化Prompt + 工作流工具。
我亲测有效的方法论： 不要直接把任务丢给AI，而是先把你的思考过程“外部化”。
举个我自己的例子。我每周五下午都会做一件事：Prompt Code Review（提示词复盘）。这听起来很技术，其实很简单。
比如我们要做“小红书种草文案”。
- 踩坑版： 直接告诉实习生“你去用GPT写5篇种草文案”。结果实习生生成的文案千奇百怪，甚至还有很多幻觉。
- 落地版： 我花了一周时间测试，把这个任务固化成了一段Json格式的指令：
# Role: 小红书爆款写手
# Goal: 撰写吸引20-30岁女性的护肤品种草文案
# Workflow:
1. 分析痛点：基于用户输入的[产品功能]，反推3个生活场景痛点。
2. 情绪共鸣：用"我懂你..."的口吻开篇。
3. 结构要求：Emoji含量>10%，采用"痛点+解决方案+使用感受+行动呼吁"结构。
# Constraints:
- 严禁使用"综上所述"、"总而言之"等长连接词。
- 全文不超过400字。
我们将这段Prompt固定在飞书文档里。新来的实习生不需要懂什么底层逻辑，直接复制这段指令，填入产品信息，就能产出80分以上的文案。
这一步做完，我就从“执行者”变成了“流程设计者”。 团队哪怕只有两个人，也能像流水线一样高效运转。
三、 建立“异步+同频”的知识库，让AI成为团队的第二大脑
小团队最大的痛点是什么？是信息的断层。
今天我想到了一个好点子，发在微信群里，明天就被聊天记录冲走了。下周要做复盘时，大家又是一脸懵逼。对于只有两三人的团队，记忆力就是生产力。
传统的做法是搞个网盘存文件，但根本没人看。现在的玩法是：搭建AI知识库。
我使用的是 Notion（作为数据库）+ Claude/GPT（作为分析端）的组合。
真实场景还原： 我们团队虽然只有3个人，但我们要同时维护4个不同领域的账号。以前最头疼的是“风格不统一”和“资料难找”。
后来我们建立了一个名为“Project X”的Notion知识库。
- 所有的过往爆款文章、用户好评、被验证过的Prompt，全部丢进去。
- 所有的踩坑记录（比如哪个时间点发文数据差），也丢进去。
当我们需要写一篇新文章时，我们不会直接问AI“怎么写”，而是会先把知识库里的相关内容喂给AI（利用现在大模型的高上下文窗口能力），然后说：
“请基于我们要写的这个新主题，参考【知识库】中过往数据的风格和雷点，为我生成一份策划案。”
这就像是你有了一个永远不会忘事、永远24小时在线的老员工。
效果复盘： 用了这个方法后，我们的新号冷启动周期缩短了一半。因为AI不是在瞎编，它是在基于我们团队的历史经验在做决策。这才是真正的“降本增效”——降的是试错成本，增的是复用效率。
四、 总结与行动指南
我想对所有想做轻资产创业的朋友说：人少不是劣势，是你在AI时代最大的优势。 船小好调头，只要你不再用“堆人力”的旧思维去打仗。
未来的超级个体，不是一个人干十个人的活，而是一个人指挥十个AI Agent，去干一百个人的活。
如果你现在正处于1-3人的起步期，建议你这周只做这3件事：
- 盘点任务清单： 把你手头所有重复性超过3次的工作列出来（如找图、排版、回复私信）。
- 角色化封装： 挑选最痛的一个环节，不要只用通用对话，试着写出一个带角色（Role）、任务（Task）、限制（Constraints）的结构化Prompt，并保存下来。
- 找一个搭子： 这个搭子可以是真人，也可以是DeepSeek或Claude。每天花15分钟，把你的想法讲给它听，让它帮你梳理逻辑。
最后留个开放式问题： 在用AI工具辅助工作的过程中，你遇到过最让你崩溃的“人工智障”时刻是什么？欢迎在评论区吐槽，没准你的痛点，就是下一个优化的起点。