原文首发于我的微信公众号 TaohongMaxwell：查看原文

五月初，我刚当选了OPC同行社广州城市主理人，想着怎么也得做点什么，不能只是挂个名头。

于是，我在5月30号下午组了一场线下交流，叫上了一些对AI和一人公司感兴趣的本地朋友，举办了一场AI工具应用经验交流，主要讨论 OpenClaw、Hermes、Claude Code，以及大家在用AI的过程中沉淀下来的经验，踩过的坑等。

就这样，我协助OPC同行社完成了在广州举办的第一场线下活动。

一、大家都是干啥的

到场之前，我没想过来参会人员的职业完全不重叠。

我原本以为只会有几个人来，结果群里响应的七个人真的坐在了一张桌子边上，从一点聊到快四点。钉钉AI录音卡全程开着，回去转出来快两万字，把我自己吓一跳。

有在科技公司做流程的，关注行业的新技术，自己也在研究怎么把AI用到日常工作里，还想看看能不能发展成副业。

有做保险经纪的（也就是我的保险经纪人江婷婷老师），已经是典型的一人公司模式——自己就是全部团队，用GPT写文案优化效率是她每天都干的事。

有在游戏公司做财务的，非技术出身，但最近用Codex把自己部门的数据报表自动化了，她说起这事的时候用了四个字——「新鲜热辣」，语气里带着一种真的被震撼到的兴奋。

有做美妆直播运营的，管着好几个平台的数据和人员对接，最想要一个能帮她搞定复杂表格的AI助手。她的需求特别具体，一听就是被Excel折磨了很久。

有做电商设计的，已经用AI辅助写过不少脚本工具了，现在琢磨着怎么把AI和副业结合起来。

还有一位朋友，电子信息专业背景，有海外留学经历，从ChatGPT刚出来就开始深度体验了，主要用Python处理工作文档，属于我们这群人里（除了我之外，嘻嘻……）技术底子最扎实的一个。

除了我本人外，没有一个是大家刻板印象里的「技术人」，但全都带着同一个问题来了：AI到底能不能帮我把活干了。他们不是来听讲座的，是已经在各自的岗位上用AI试过了，带着疑问和心得来互相讨论的。

二、OPC到底是啥？

聊着聊着，我们就自然到了OPC上。

OPC，One-Person Company，也就是一人公司。国内一提OPC，大多想到辞职创业单干。但国际上，大家对OPC的理解更宽——你不需要辞职，借助AI的能力一个人干出一个团队的产出，也就是"一人如一队"。

而OPC同行社则是一个面向全球 AI 时代一人公司、独立创始人、独立开发者和超级个体的支持型社区。社区聚焦 AI 创业、AI 应用、一人公司和个人品牌成长，帮助成员连接同路人、获取资源、探索合作机会并共同成长。

相比传统创业社群，OPC同行社更关注 AI 时代个人和小团队的创业方式，也更重视全球化视野，包括产品和服务出海、海外获客、海外营销、AI 内容生产、2B SaaS 和独立开发者产品等方向。

讲真，我个人观察下来，目前真正靠OPC稳定变现的案例还非常少，大部分人还在提效的阶段：用AI帮自己干活快了一点，但还没把多出来的时间和能力变成收入。现场讨论下来，AI培训可能是目前最清晰的路径，其他方向的定制化服务不确定性还是很大。

那么问题来了，瓶颈在哪？

不是工具不够好。AI迭代的速度够快了，光是保持跟上节奏就已经很累了。

我个人认为，目前最大的瓶颈是，你有没有把自己的经验结构化、方法论化。最早跑通的那些人，不是因为偷偷用了什么秘密模型，是他们比你先把自己最熟悉的工作流拆清楚、写下来、并喂给了AI。

你的经验才是护城河，模型不是。

同时，我们也聊了AI安全的问题：中转站API有风险，涉密数据别上云，有条件的可以本地部署。相信大家对于数据安全还是很有把握的，心里有这根弦就行。

三、“AI摸鱼”

我打开Claude Code和Codex给大家演示，这两样东西和大多数人认知里的对话式AI不一样。

不是打开网页敲一行字等回复，是直接访问你电脑上的文件，编辑文档，写代码，配置环境，甚至帮你把一摞专家评审书自动填完。

后面两个小时，我们就这些「Agents」和「对话类AI」的话题往下聊了很多。Claude Code和Codex各自适合什么场景，DeepSeek的性价比确实高，豆包润色去AI痕迹效果挺自然，MiniMax多模态理解的速度也快。多模型协作怎么搭——DeepSeek出初稿，豆包润色，MiniMax补图片理解，各取所长。也聊了Skill，把自己的工作方法固化成流程，以后AI按你的套路来。还有API成本，缓存命中时价格只要十分之一，对高频使用的人来说省不少。

但全场聊得最深的，不是哪个工具更强，是「你怎么知道AI做对了」。

我这么说是有切身体会的：过去，一个项目从建模到参数设置到结果验证，资深工程师得全程盯着，生怕仿真计算过程中有什么地方设置错误了，错了就要改模型或设置，改完还要重新算，大量时间耗在重复性操作上。现在借助AI脚本，一个人配合AI就能搞定原来需要多人协作的工作量。

但前提是，这个人必须懂全流程，知道什么结果是「对」的。如果不具备这个判断力，AI输出的结果数据漂漂亮亮、实际有错，你根本看不出来。AI不会替你担责，最终签字的是你。

我管这个叫「AI摸鱼」——它在干活，确实在干，但你不懂行它就敢拿一套看起来专业却经不起推敲的东西糊弄你。不是它故意骗你，是它根本没有对错的概念，只是在算概率。

这就是为什么，经验比工具更重要。先有经验，后有工具，顺序不能反。

Skill也是这个道理。很多人以为Skill是把工具用得溜，其实不是的。Skill是把你的经验方法论固化成流程。脑子里得有标书该怎么写的标准，AI才能帮你执行。没有那个可量化评价AI工作成果的标准，AI写出来的你也不敢拿来交差。

四、每天省下的时间可以喝杯咖啡

让我印象最为深刻的，还是这位和Codex并肩作战、快速搞定一大堆繁重工作的财务朋友。

她说的不是「我学会了一个新工具」，而是「以前每周折腾大半天的事，现在跑一下就行」，她在意的不是Codex本身，是省下来的那半天。

说这话的时候，她的语气里还带着「新鲜热辣」的兴奋。我能够明显地感受到，这种兴奋不是因为这工具多厉害，是因为她发现：站在AI的肩膀上，自己一个人就能搞定以前一个团队才能做的事。

不是程序员，一句代码不会写，但她懂自己的报表逻辑，知道想要什么结果，所以去试了，并且还试成了。

这其实特别符合今天整个下午聊下来大家一致认同的一个判断：经验比工具重要。不说「我以前是做什么的所以我不行」，而是「我知道我要什么结果所以我去试试」。

那些跑通的工具和方法论，往往是懂自己领域的人先摸着石头过河趟出来的，而不一定是技术最强的人先搞定的。

五、后续

在OPC同行社，我们每个月会有一到两场线下交流，行业主题会慢慢聚焦到各行各业如何用AI把OPC运转起来上。

如果你也在想AI怎么才能真正帮到自己，我的建议是从一件事开始——把你现在最熟悉的那个工作流程从头到尾、一步一步写下来。

你会发现，你可能只是「会做」，但从没认真想过自己是「怎么做的」。把那个「怎么做」理清楚，再去碰工具，AI会突然变得好用起来。不是它变聪明了，是你的经验终于能指挥它了。例如，能让一个不会写代码的人每周省出大半天去干点别的，这就是工具最好的意义。

对OPC同行社感兴趣的朋友，可以到 opc.community 看看。我们六月份的活动主题是「AI 杠杆 × 个人专业」，是五月份活动的延申。如果您也在探索利用AI给自己提效，去实践OPC/超级个体，那我们或许聊得来。