月入 5 万美元的 AI 副业靠这几个工具就能跑起来?我把这十类热门工具都试了一遍

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月入 5 万美元的 AI 副业靠这几个工具就能跑起来?我把这十类热门工具都试了一遍
5508点击    2025-07-16 12:01

“月入 5 万美元的 AI 副业,真的只是堆几个工具就能跑起来?”


随着 AI 工具日益普及,很多人开始关注如何利用这些工具快速实现商业变现。知名全栈开发者和 AI 工具重度使用者 Ras Mic 在最新一期播客中,对市面上的十类热门的 AI 工具进行了深入剖析。从 n8n、Lindy、Claude Code、Devin、Code Rabbit,到 Bolt、Lovable、VAPI、MCP,再到 Vibe Coding 工具的应用,他详细讲解了这些工具的真实用途、适用人群、可达成的效果,以及隐藏的门槛和误区。


哪些是“程序员用得飞起,但非技术人最好绕道走”的高门槛工具?哪些又是真正能让“小白上手直接跑通商业化”的新范式?


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随着各类 AI 工具不断降低技术门槛、缩短产品开发周期,谁又能更快将创意变为现实?是“先质疑再行动”的技术型 CTO,还是“先试试看”的产品型 CEO?因此,在评判了这些工具的基础上,Ras Mic 还对“AI 副业月入 5 万美元”的话题进行了一个回顾,剖析了其中的挑战与机遇。


相比“AI 工具热潮”,更重要的是,这些工具正在带来一种全新的创新方式和思考方法。如果你是开发者、产品人,或对 AI 工具创业感兴趣,不妨花点时间读完这篇整理(因为绝大部分时间是 Ras Mic 的精彩讲述,所以本文以非对话形式呈现,略有删节)。


1 n8n:对开发者没啥用


如果你不太用现代工具,比如你不是 Google Drive 的重度用户、不常用 Slack、没搞过自动化、没接触过 Zapier,那 这个工具基本对你没啥用。


而且我看到 Twitter 上已经开始疯传这玩意儿了,简直成了新一代的“电商创业”骗局。我真的是……如果 n8n 有联盟计划,那简直就是 Shopify 再现了。现在所有人都在谈自动化,我觉得从这个意义上讲,它有点被高估了。


如果是从开发者的视角看待这件事,你会觉得,“我可以自己写这些东西,我用不了你们这套”。或者你哪怕懒得自己写,也可以问 ChatGPT 要个 JSON,复制粘贴一下就完事了。


但对绝大多数人来说,他们看到别人分享的自动化流程,复制了下来,结果根本跑不起来,或者哪里出问题了,他们不知道该怎么办。所以对大多数人来说,这个工具是被高估的,但我觉得对于半技术或者技术用户来说,它是被低估的。我所谓的“技术型组织”不一定是写代码的,但他们懂得一些技术原理。


2 Lindy.ai:营销特牛


Lindy.ai 这款工具也挺有意思,不过更偏营销。


其实 n8n 也有很多营销成分。Lindy 的优点在于它有很多模版,我觉得是被低估的。


它大概有上百个模版,比如说你想搞一个自动邮件的 outreach agent,点个按钮就能复制粘贴模版,而且能直接用。我觉得这个特别好的一点是:模版能激发灵感。有些用例我本来没想到,但看到模版后就能迁移应用。


3 Claude Code:门槛高,但你得试试


Claude Code,真的被严重低估了。


虽然它现在已经火遍全网,但我真的觉得它太强大了。如果让我只能选一个 AI 工具,而且未来 AI 不再进步,我一定会选 Claude Code。


网上现在有很多视频教你怎么用 prompt 创建 Markdown 文件、写 PRD、喂上下文……这些技能当然重要,也让大家越来越像产品经理那样思考,这很棒。但 Claude Code 展示了另一种完全不同的可能性:它能构建一个“任务代理”,自己追踪任务、规划流程、执行操作、写测试……大多数程序员或独立开发者都不喜欢写测试,我自己也讨厌,但测试确实很重要。Claude Code 能自动帮你编写测试。


如果你是开发者,居然还没试过 Claude Code,那你真的错过了。即使你不是开发者,网上有很多教学视频,随便找一个,只要你安装 Cursor 或 Windsurf 这类开发环境,再配上 Claude Code,就能体验到真正意义上的“智能编码”。


在我看来,Claude Code 是迄今为止我们见过的最纯粹、最接近“Agentic Coding”理念的工具。


当然,对非技术用户来说,即使是启动 Cursor 都会让人望而却步。


我知道这很难。如果这事很容易,大家早就都在用了。虽然我说这话是站在一个“对我来说这些工具很简单”的角度,但如果你从未尝试过,真的会错过很多东西。你哪怕试一次都好。如果过程中卡壳了,也没关系——你完全可以用另一个 AI 工具来解决接下来的问题。


虽然这些工具最初不是为非技术人设计的,但我还是建议用一下。


还有一个很让人兴奋的点是,Claude Code 最近还发布了 SDK(软件开发工具包),这样很多 AI 平台就可以直接集成 Claude Code 的 Agent,而不需要从头开发自己的 Agent。


Claude 的团队曾直截了当地说,他们现在建议很多构建 AI 编码助手的开发者,干脆直接用 Claude 的 Agent, 他们原话是:“我们会轻松碾压你们。”(当然说得很礼貌)


说真的,Claude 在 AI 编码这个领域里已经算是彻底打赢了、站稳了。我一点也不会惊讶,如果未来所有“Vibe 编程”工具,比如 Devin、Code Rabbit、Lovable、Tempo、Bolt、Figma Make、Hostinger、Airtable 等等,统统都集成 Claude Code 的 Agent


毕竟这些研究人员,现在身价都是上亿美元了,谁想花钱去“重复造轮子”?


所以我觉得,虽然 Claude Code 对非技术用户来说门槛确实比较高,但你还是值得去尝试一下。


一旦真正理解它的用法,那种感觉是完全不同的。我会把 Claude Code 放在这样的一个象限里:它确实不算特别容易上手,用户体验也不是特别友好,毕竟需要用终端,而终端对很多人来说还是挺吓人的。但说实话,没有哪个工具像它这么强大。


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所以我把 Claude Code 放在图里这个位置。无论是技术人员还是非技术人员,这款工具都被严重低估了。


4 Devin、Code Rabbit:适合用来“从零开始”构建项目


Devin 和 Code Rabbit,这两个工具可以说是目前最接近“真正助理”的 AI 工具。


这两款工具的定位就是帮你从零开始构建项目。


Devin 的界面看上去可能和其他 Vibe coding 工具差不多,但它其实是专门为与你的现有代码库集成而设计的。它真正厉害的地方有三点。


第一:它有一个叫 DeepWiki 的功能。 你只需要连接 GitHub 仓库,它就能读取整个代码库,自动生成详细的项目文档。这对做正式项目的人来说意义重大。你可以不是技术出身,但读了这份文档后,就能理解系统的架构原理。


比如这个小项目,用于为社区成员创建 Apple Wallet 的 Pass 卡。Devin 自动帮我拆解了整个流程,比如 Pass 卡怎么生成、设备怎么注册、怎么更新,还能识别我调用了 Apple Pass 这个外部服务,并提示我点击就能查看接口文档和数据流图。


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它会说明 API 的调用流程,比如设备注册是哪个 endpoint,来回的数据格式也能展示得一清二楚。


如果你是一个三四人的小团队,正做一个严肃的项目,光这一功能就值回 Devin 的价格。


第二个亮点,是你可以开启一个“Session”来让 Devin 执行某项任务。 你可以让它修复 bug、添加新功能,而且可以并行跑多个任务。最棒的是——它支持和 Slack、Linear 的深度集成。


你可以在 Linear 里写好一个产品需求文档,然后直接叫 Devin 来实现。它会读取这些需求,自动开始开发流程,最后自动生成 PR(Pull Request)并提交到 GitHub。


我曾遇到过一个很小的 bug,一行代码的问题,但我花了好几个小时都没发现问题在哪。后来我用 Devin 处理,它直接帮我写好了 PR,说明修改了哪部分、为什么修改、影响了哪些文件,连部署状态都一目了然。我最终只要审查一下,觉得没问题就合并。


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对我来说,像 Devin 和 Code Rabbit 属于“实际可用”的 AI 助手型工具。如果你是产品经理,不会写代码,但能写出一份清晰的功能文档,你完全可以用这些工具把功能做出来。像我现在的工作内容,其实写代码的时间反而变少了,我更多是在审查 Claude Code 和 Devin 提交的结果:判断它做的事情合不合理,合理就合并,不合理就打回重做。


价格也很友好,Devin 的计费模式是一次性付 $20 解锁,然后按用量计费 ,非常值得一试。虽然不是每个人都适合用它,但你只有试了才知道。


Code Rabbit 也是类似的工具,属于“助理型 AI Agent”。我还没完全用熟它,但它目前在 PR 审查方面非常好用。


Code Rabbit 会帮你在提交 PR 时自动审查代码。开发者 Code with Antonio 曾发推说:“过去 90 天,我发布了 3 门 Courses,Code Rabbit 帮我审查了 77 个 PR,留了 42 条评论,指出了 66 个问题,提供了 61 个建议。说真的,我还能算是‘一个人开发’吗?赶紧装上吧。”


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Code Rabbit 还有个很棒的地方是,如果它发现了问题,它会帮你整理出一个 prompt,你可以直接喂给你在用的 AI agent,包括问题的上下文、代码片段等等。就算你是个非技术用户也能看得懂。


Antonio 前几天还自己做了一个 Lovable 的克隆版,完全是他自己一行一行写出来的。你知道 Lovable 是个市值几十亿的产品,而他一个人就能复刻出来。所以,如果连 Antonio 都说这工具改变了他的开发流程,而且他是在写生产级别的代码,还能发现 66 个问题,那这绝对不是玩票性质。


另外,Vibe 编程当然很酷,你也能快速做出自己的产品。但如果你计划真的要有真实用户,那就必须考虑到安全性、支付是否安全、用户数据是否保护得当,这些都不是随便糊弄的。


总之,我认为 Devin 和 Code Rabbit 是当下最被低估的两款 AI 工具之一。


5 Bolt、Lovable、Tempo:取代不了工程师


对我来说,Bolt 和 Lovable 其实非常像。如果你还没有用过 Bolt 和 Lovable,那它们是被低估的工具;但如果你用过了,却不知道怎么正确地写 prompt,那它们会让人觉得被高估了;相反,如果你懂得怎么给好 prompt 和上下文,那它们仍然是被低估的。


只要你认真用过 Bolt 和 Lovable,就会开始意识到——原来写软件这么难。你用到一定程度之后,真的会觉得挑战升级了。


所以我觉得它们被低估的地方就在于:一开始你写 prompt 得到反馈结果的那种“新世界开启”的喜悦,确实会让人兴奋。我看到很多人第一次体验的时候,那种眼睛一亮的感觉真的挺震撼的。但你想把它们用得更深入、更极致的时候,就会开始意识到:这些 AI 工具并不是万能的。


下一个创业大潮可能不是 AI 应用,而是基础设施型公司,比如 Supabase 就干得很漂亮,像 Supabase、Convex 这些 backend-as-a-service 的公司,能把所有底层细节都打包好,还能无缝连接这些 vibe coding 工具,我觉得这才是大机会。


很多人说“AI 会取代工程师”,但我觉得:这些基础服务仍然需要工程师来建,因为它真的很难。即便 Claude Code 已经很强了,有些事它还是做不了。


但就目前而言,Bolt 和 Lovable 已经带来了巨大的 解锁能力和启发意义, 我觉得它们的“热度”是合理的。喜欢它们的人,肯定有他们喜欢的理由。而如果你之前没用过,现在去体验的话,确实像进入了一个全新的世界。


至于 Bolt 和 Lovable 谁更好?我觉得这个问题没有标准答案。这就像 Cursor 和 WindSurf,我也经常被问哪个更好。它们更新频率都很快,其实,只要选一个阵营跟着用就行了。当然也完全可以两个都用。


工具之间的优劣也是摇摆不定的——这周 Bolt 更好,下周 Lovable 更强,再下周别的工具又上来了。除非你特别在意某些独家功能,否则这些差异其实不大。


总之,对非技术用户来说,其实你已经生活在“工具自由”的时代了。


6 Figma Make:只是为了蹭热度


Figma Make、Hostinger、Airtable,我没用过,而且可能也不会去用。


Figma 推出 AI 工具倒是说得通。Figma 是设计师用的核心工具,但老实说,我觉得它被高估了。他们做 AI 编程工具多多少少是为了做样子。不是说他们真想和 Tempo、Bolt、Lovable 正面竞争,而是更像一种市场姿态。但我们猜他们是想蹭一下 Bolt、Lovable、Tempo 这波热度,让市场对 IPO 更感兴趣。


Hostinger 和 Airtable 也各自推出了 AI 工具,但我都没用过。我知道 Hostinger 是一家 VPS 服务提供商,产品本身不错,甚至还有专门为 n8n 自动化部署设计的模板。但就这些 AI 编程工具来说,我没碰过,也不太会去碰。


7 Manus AI:将保不住“一席之地”


我觉得 Manus 是最早一批真正意义上的 AI Agent 产品。


当时感觉就像,哇,这不就是电影里的 Jarvis 吗?它真的能替我做事情,而且我还能把它放那自己跑。它可以实时浏览网页给你看,这点也特别酷。


我用它做研究也试过几次,表现还不错。不过,如果我是 Manus 团队的一员,我可能会有些担心。你看 OpenAI 现在做 Deep Research,还有 Operator,这些都已经在往这个方向走了。你觉得 Manus 的产品够不够“专精”,还能保住一席之地吗?


可能截至现在这个时间点,我觉得 Manus 还是被低估的。但我有种预感——六个月后我们再回头看今天的视频,可能会说,“我们那时候怎么还在聊 Manus 啊?”


Sam Altman 说话那种狠劲儿真的记忆犹新,他直接说:“你最好把增长路线跟我们对齐,不然我们会直接把你碾压掉。”你看 OpenAI 推 Operator,Deep Research 模块也上线了,Perplexity 甚至都转型做浏览器了。如果是我,我肯定不想和这些玩家对着干。


8 VAPI:功能强大


VAPI 是用来创建语音代理的工具。绝大多数人可能从来没用过它,但它真的被严重低估了。


你可以用它做工作流,比如用 Twilio 创建一个电话号码,然后上传一个 Excel 或 Google Drive 的号码列表,系统就能自动拨打电话,然后由一个智能语音代理和对方进行对话。这个功能太强了。


9 MCP:对非技术人的影响更大


Theo 是个出色的开发者,但这也是一个典型的例子:开发者用开发者的视角看待问题


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说真的,我能理解 MCP 让人震撼的点,因为我朋友圈里 90% 是非开发者。我每天接触的也基本上是非技术背景的人,除了我工作环境里那些开发者之外。因为对于非技术用户来说,一个 Claw Desktop 应用可以访问外部数据,只需要做极少的配置就能完成,这是一个巨大的能力提升。


就我个人来说,我还是喜欢写代码,我也乐于自己维护代码,因为作为开发者我会更有掌控感,而不是完全信任别人提供的 MCP 工具。


但对那些半懂不懂的用户来说,这种解锁意义是巨大的。站在开发者角度,它就像是个 API,但对非技术用户来说,能把这些第三方服务接入一个 MCP 客户端,这就意味着“变现的可能”。


所以我觉得这一次,开发者们要接受现实,开发者群体太容易只从“技术结构”的角度去评价新东西,而忽略了“实际使用体验”和“对非技术人群的赋能”。


MCP 是被低估的。现在绝大多数人还在用 ChatGPT,虽然他们连 MCP 是什么都不知道,然而现在 OpenAI 也开始加入 MCP 了。


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10 Vibe Coding 的威力:轻松开发盈利应用


这得从 Greg Eisenberg 的一条火得离谱的推文开始。


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“我觉得你不理解你正处在哪个阶段——你一跃到了月入 5 万美元这个区间。你的净利润率至少 50%,因为你不需要大团队。你一个月赚 2.5 万,一年就是 30 万美元。你完全可以按 10~15 倍的估值(后被更正为 5~10 倍估值)卖掉这家公司,你的业务估值是 300~500 万。你又是 100% 持股,要么继续做大,要么退出变现,稍微再加把劲,这家公司估值就能到 600~1000 万美元。客户又喜欢你的产品,那你为什么还要去融资呢?”


这条推文被很多开发者都转发了,爆火,关键是它让人一下子意识到“为什么大家非得去融资呢?”


我觉得大家就是一下子被打懵了。一些人突然意识到,如今大家完全可以靠自己的节奏、通过这些新工具、做出一个有盈利能力的产品。


当然无需融资是理想中的最佳情况,但我也相信这一点。除非你要做的东西完全没法靠自己盈利,比如你用到了像 Anthropic 这样的模型,它的 API 费用高得离谱。他们的账单,真的贵得吓人。所以像 Lovable 那种公司,不得不融资才能活下去。要是能盈利,那简直是奇迹。但如果你做的就是个内容生成工具,或者轻量的 SaaS,真的不需要 Sequoia Capital 来投你。


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Alex Finn 是一个很好的例子。


他用的是一个 SaaS 模板,人也不是开发者。他现在一个月赚 30 万。他已经开始盈利了,虽然路还长,但他做到了。当然,这不代表每个人都可以这样,我认识很多非常优秀的工程师,也不一定能赚到这个数字。


所以这条路确实是可能的,只是很多人看完 Greg 的推文后,觉得 Greg 在“贩卖梦想”。所以这条推文有很大争议,但我是真的相信,虽然不能指望“写一个 prompt”就变出一个月入 5 万美元的 SaaS,也不是说让你辞职不干,但用像 Cursor 这样新工具,确实能帮你更快地开发、上线。


就算不是 5 万,1 万或 2 万也是可能的,只是 5 万这个数字真的戳到了一些人的情绪点。比如 Cal AI 这样的基于图像的卡路里追踪应用,月入 5 万其实比便利店还少。


但这只是说明我们要换个思维方式——这是“限制性信念”。人是会被自己的思维限制住的,不代表这件事不可能发生。如果你现在想做点事、试点事儿,现在是最好的时机。别说什么“几年前更好”了。特别是在 tech、SaaS 这些行业。


说实话,以前程序员就业确实容易些。要求低、工资高。做个 CRUD 应用收个 5 万、6 万都不稀奇,现在用 Vibe Coding 两下就搞定了。所以现在才是真的好时机。


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就像 Jack Friks 说的:“这并不是一个遥不可及的数字,完全是可实现的。只要再多一百个 vibe coder(月入 5 万),也不会挤占任何人的成功机会。”


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Jack Friks 自己的应用现在一个月赚 1.9 万美金。刚起步时,Jack 每月只有 1 千,他告诉他妈妈自己目标是 3 万,她都觉得太疯狂。“回头看,我只是被自己设下的假想限制困住了。很多人真的月入 5 万。为什么不能是你?”


因此,虽然 Greg 推文的结论是“不需要融资”,但实际上还有一个更重要的结论是:你可以去做这件事,至少可以尝试。


有些人认为 Greg 在美化创业,把过程中的困难轻描淡写。但我理解 Greg 的出发点:这并不是说这事儿容易,而是说,它是有可能做到的。这是两回事。如果“月入 5 万”真的那么简单,我们早就全做到了,但这不代表它不可能,关键在于,我们对“可能”的理解是否足够开放。


况且,现在的时代已经不同了。YC(Y Combinator)出来的创业公司,早就不是那种死磕一个方向三五年的路线了。你得快速试错,尽快找到产品市场匹配(PMF)。


我还有个理论:一个成功的公司需要两种人——一个有节奏感,一个有“自闭症式”的专注。CTO 就是那种很技术流的,理性又现实,知道什么能做什么不能。而 CEO 更像是那个不断激发大家梦想的人。


我觉得我有点两边都理解,我也理性,但也喜欢梦想。我记得有人说过一句话:悲观者总是对的,但乐观者才赚钱。我决定做乐观者。


现在很多非技术背景的人也开始能做出产品了,这才是真正的时代变化。模型越来越强,工具越来越多。


但说到底,一切都始于思维。如果你想做出卓越的产品,一定要先有一种信念:我可能现在没完全搞懂,但我可以靠努力、策略、时间、抓住时机,把它做出来。


所以我接受 Greg 的启发——月入 5 万,就从现在开始。


参考链接:


https://www.youtube.com/watch?v=Xq0xJl-2D_s


文章来自于微信公众号“InfoQ”,作者是“Tina”。


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1
OWL

【开源免费】OWL是一个完全开源免费的通用智能体项目。它可以远程开Ubuntu容器、自动挂载数据、做规划、执行任务,堪称「云端超级打工人」而且做到了开源界GAIA性能天花板,达到了57.7%,超越Huggingface 提出的Open Deep Research 55.15%的表现。

项目地址:GitHub:https://github.com/camel-ai/owl

2
OpenManus

【开源免费】OpenManus 目前支持在你的电脑上完成很多任务,包括网页浏览,文件操作,写代码等。OpenManus 使用了传统的 ReAct 的模式,这样的优势是基于当前的状态进行决策,上下文和记忆方便管理,无需单独处理。需要注意,Manus 有使用 Plan 进行规划。

项目地址:https://github.com/mannaandpoem/OpenManus


3
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

4
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

5
AI搜索

【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。

项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch

在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/


【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。

项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main

在线使用:https://www.morphic.sh/

6
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0