小红书AI虚拟产品能卖到百万？信息差才是真机会

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你好，我是 Luke，做了 4 年小红书博主，去年在小红书上卖了 2000 多单数字产品，累计变现 6 位数，写了小报童专栏《小红书创作指北》《小红书虚拟产品指南》作者，目前是生财有术虚拟产品的航海教练。

今天想跟大家分享一下：如何通过 AI 在小红书上原创虚拟产品？

如果你在小红书上稍微有研究过虚拟产品，你大概知道这个账号，专门卖面试题，一年已经变现百万了，但很少人知道，这些面试题全是 AI 做的。

详情页里“考察点和参考答案使用合成算法生成”，这话术拿满分。

对了，10 月中旬我和松月开一期《AI实战课·提效x内容商业化》，不讲专业术语，只和业务结合，如果你是：对 AI、制作智能体、和用 AI 原创虚拟产品感兴趣的人，那欢迎跟我们一起学习 AI ！不确定还有有下期，早报名早学习，戳：

话不多说，上干货。

我发现很多人把学 AI 的目的和手段错位了。

把学 AI 当作最终目的，深入到了很纯粹的技术层面，比如学习AI的底层背后技术，学习如何本地部署 AI 大模型，2 月份 Deepseek 很火，就有关于如何把 Deepseek 部署到本地的知识付费教程。

从当下的视角往回看，那个时候太疯狂了，其实根本没有必要去部署，因为当下的大模型已经足够优秀，特别是对于普通人的日常工作场景，大模型或者是一些 AI 应用，基本就可以全覆盖。

所以，我们学 AI 不是目的，AI 只是手段，我们的核心诉求是：通过 AI 去解决我们遇到的问题。

这篇的文章：聚焦在如何用 AI 原创虚拟产品，并赚到钱。

很多同学觉得不靠谱，但是目前的市场反馈就是这样的，用 AI 原创虚拟产品并赚到钱，是完全可以实现的。

01 原创虚拟产品，不要把 AI 当作救世主

我认为人与人用 AI 的区别不在于技巧，而是要深度理解人和 AI 的关系，到底把 AI 看作什么？

很多人把 AI 的角色设定为救世主。

救世主什么意思？

救世主的意思，是你把所有的工作任务不负责任的交给 AI，试图通过 AI 全部解决你的问题，但这是不靠谱且不负责任的。

特别是，现在很多人宣扬一种“一键直出”的思想，把一切都交给 AI，让 AI 去做所有事情，这件事本身就非常不靠谱。

很多人认为一键直出有效的原因在于：对结果物的定义不同。很多同学估计都看过一种内容叫做“Deep Seek + 小红书 + 多维表格 = 500 篇爆款文案”

他们将“结果物”定义为“我把这 500 篇笔记生产出来了”，他们不考虑这些内容是否能拿到市场的反馈和结果，而真正的成果物一定是要经过市场检验的。

02 用好大模型，解决99%的业务问题

很多同学把AI想复杂了，认为学 AI 必须要掌握很多高大上的知识，要学习智能体搭建、AI 工具层出不同、认为每个 AI 工具都要使用。

其实，没这个必要，用好大模型就能解决99%的业务问题，特别是针对小红书虚拟产品来讲，大模型的多模态能力都能解决。

为什么这么说？

小红书虚拟产品的呈现形式，从元素上讲，主要是由文字+图片+视频组成，而文字和图片都可以通过AI生成，或者辅助生成。

所以，用好大模型能解决99%的业务问题。

我刚刚讲过，不要一键直出，不要把 AI 当作救世主。

用好大模型的关键是弄明白自己的工作流，思考你的工作流中 AI 的位置是什么？人类必须规划并主导业务流，将 AI 视为介入流程中特定环节的“助手”和“赋能工具”，而非替代人类决策的“救世主”或“一键直出”的万能方案。

在一个完整的工作流中，AI 的优势是解决【重复卡点】。

举个例子：比如你想要通过 AI 辅助你生成小红书笔记，你的工作流并不是让 AI 从 0-1 写一篇小红书笔记，而是先拆解工作流。

成功的 AI 协作，可以将复杂的任务拆解成具体的、可由 AI 辅助完成的最小单元。例如，一篇小红书笔记应该被拆解为标题、正文、评论区、配图，那么你可以用大模型分别解决标题问题、正文问题、评论区和配图等等专职工作。

可能很多同学会问，为什么这么做？

因为，AI 的上下文窗口（Token 数量）是有限的。如果你一次性将一个复杂任务（如一篇包含所有元素的高质量笔记）扔给 AI，它为了完成所有子任务，会将其有限的 Token 量平均分配给这些部分，从而导致每一个部分的回答都很平庸。

当 AI 的注意力分散，基于不完整信息生成内容时，它为了完成任务。很有可能会“胡乱回答”或“编造答案”，产生事实性错误（即“幻觉”）。通过拆解任务，可以要求 AI 专注于最小单元，减少这种基于不完整信息进行填补的情况

通过“小步快跑”，确保在有限的上下文窗口下，每一部分都能生成极致的、深度丰富的答案，避免回答过于浅薄。

小结一下。

真正能够提高生产力的 AI，一定要学会理解你的业务流是什么，理解你的工作流是什么，思考和 AI 友好相处的模式是什么。

AI 非常适合专一的任务，所以最好一次性只让 AI 执行一个任务，操作也很简单，只需要多建立新对话就可以了。

03 虚拟产品的“乐高塑品逻辑

刚刚前两部分主要讲的是到底该怎么和 AI 相处，因为这篇文章的主题是 AI 原创虚拟产品，所以这部分一定要认真看！！！

每个同学都应该玩过乐高，乐高就是把一堆零件组装成一个一个作品，用 AI 原创做虚拟产品也是同样的道理，我称之为乐高塑品。

乐高塑品：将一个复杂的虚拟产品或内容任务，拆解成具体的、可由 AI 辅助完成的最小单元（即“乐高积木块”），然后针对每个单元进行单独的 AI 优化和生成，最后再将这些优化过的“积木块”聚合起来，形成最终高质量的虚拟产品.

乐高塑品和我刚刚讲的内容结合，有 2 个关键 Tips。

1、工作流规划与卡点识别

“乐高式塑品”的前提是人类必须提前规划好任务的工作流和业务流。

• 在规划工作流时，你会发现流程中存在一些重复的卡点。

• 这些重复的卡点就是AI 可以介入的部分，通过 AI 介入这些卡点，实现虚拟产品的构建。

2、任务的“先拆后聚”原则

这是“乐高式塑品”的核心操作方法，强调将复杂的整体拆分成具体的、可控的单元：

•拆解（Dismantle）：将一个整体任务（如一篇小红书笔记）拆解到一个非常具体的东西（如标题、正文、评论区、配图），从而与 AI 达成共识，避免思路混乱。

•优化（Optimize）：针对每一个拆解出的最小单元，应用 AI 协作法则进行质量锚定，例如对标题进行“顶级对标”，对正文进行“顶级对标”。

•聚合（Aggregate）：将所有优化完成的单元组装在一起，完成最终的产品，这一过程被称为“先拆后聚乐高建模

比如在我们讲解的面试题项目，90%的工作都是靠 AI 介入的；

第一步，确定产品结构：面试题 = 面试问题 + 答案；

第二步，找到卡点：如何找到面试真题

第三步，收集语料：在小红书上搜索“面经”、“面试真题”、“面试题回忆版”等关键词，将这些公开的语料收集起来，形成一个题库（例如，通过收集 10 到 15 篇笔记收集到 30 道面试题）

第四步，确定单个面试题答案结构：比如单个面试题的结构可以分为面试官考察角度，回答思路框架，具体回答示例，不好的回答，不好的回答分析等等。

第五步，小步快跑生成面试题答案（每次生成5个答案）

第六步，整合到飞书文档。

在这个流程中，为了避免生成质量平庸的“AI 味”内容，必须采取“小步快跑，多次迭代”的协作法则，而非“一键直出”。

因为 AI 的上下文窗口（ Token ）是有限的。如果你一次性将 30 道面试题扔给AI要求生成答案，AI 为了完成所有任务，会将其有限的 Token 量平均分配给这 30 道题，这会导致每道题的回答都很平庸，分散了算力，降低了质量。

为了合理地榨干 AI 的算力，你应该一次只给 AI 三到五道面试题，让它在有限的窗口下，生成极致的、深度丰富的答案，通过这种方式，每一个面试题的答案都成为一个精雕细琢的、有结构、有深度的“乐高积木”。最终将这些高质量的积木聚合起来，就形成了高价且高转化率的面试题虚拟产品。

最后，我想强调的是：

用 AI 原创虚拟产品并在小红书赚到钱，这不难，并且已经在多个赛道得到验证，关键在于你是如何理解 AI，如何与 AI 相处，这是关键。

如何去理解业务？消费者的付费点在哪里？

如何去根据业务拆解工作流？如何找到重复卡点并且融入 AI？这些都是需要你去探索的；

总而言之，AI 的魅力和作用不止于此，值得我们每个人去探索，欢迎添加我，继续交流：

另外，10 月中旬我和松月开一期《AI实战课·提效x内容商业化》，不讲专业术语，只和业务结合，如果你是：对 AI、制作智能体、和用 AI 原创虚拟产品感兴趣的人，那欢迎跟我们一起学习 AI！不确定还有有下期，早报名早学习，戳：