# AI Native CLI 会是一种新商业模式
**作者**: 卡颂
**日期**: 2026-07-10T09:11:48.000Z
**来源**: [https://x.com/kasong2048/status/2075508272946450880](https://x.com/kasong2048/status/2075508272946450880)
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对于泛知识付费领域的 KOL,Skill 是一种非常好的获客、建立影响力、提高收入 的工具,因为:
- 获客、建立影响力:一个凝聚领域SOP 的 Skill,如果真的好用,很容易在该领域指数传播,进而为作者带来曝光
- 提高收入:Skill 可以将标品包装成非标品(因为融入 KOL 自身方法论),或者降低 非标品的交付成本,进而提高收入
但 Skill 本身并不能成为一种商业模式,因为他的复制成本为 0。这就造成两种极端情况:
1. 一些 KOL 把好用的 Skill 藏着掖着自用
2. 一些 KOL 将 Skill 完全开源作为建立影响力、提高收入的工具
两种情况都不是最优解,前者没壁垒,后者赚钱效率低。
只有包装成 AI 解决方案,才能兼顾 壁垒 & 赚钱效率。
## AI 解决方案
一个 AI 解决方案,通常包含 3 部分:
1. Agent:通常是 codex、pi、cc
2. workflow:skill 编排的SOP
3. 领域私有知识
前两者都没壁垒,壁垒在于 不断积累的领域私有知识。
问题的关键在于 执行 AI 解决方案的容器。你确实可以开发一个 网站/App/小程序 来执行你的方案,再将 Skill 来的流量导入容器里变现。

但是,这个引流路径卡点太多。
你的流量来自于 Skill,这些“使用 Skill 的用户”可能是在 豆包、workbuddy 里用的,让他们迁移到 外部应用 损耗是很大的。
最理想的状态是:用户在哪用 Skill 就在哪用你的应用,“从免费Skill 到 付费应用”是同一容器下的升阶行为。
能实现这种商业模式的容器,就是 AI Native CLI
## AI Native CLI
我们平时用鼠标点击的界面叫 GUI(Graphical User Interface,图形用户界面)
CLI 是相对于 GUI 的概念, Command-Line Interface(命令行界面),也就是靠打字输入指令来操作的窗口。
举个例子:你要把“我的照片”目录内容拷贝到备份盘,CLI 操作是:
> cp -r 我的照片 备份盘/
CLI 通常是面向人类开发者的,AI Native CLI 则指 —— 给 AI 使用的 CLI。
比如飞书CLI,你可以让 agent 使用 飞书CLI 操作你的飞书。
Human Native 和 AI Native CLI 的一些区别:
- 前者要开发者自己看文档学习后使用,后者会内置 Skill,教 Agent 在不同场景下该怎么操作
- 前者出错后通常只会报错,后者出错后会给 Agent 修复的提示,Agent 可以自己尝试修复问题并继续执行
总之,给到 AI 一个 AI Native CLI,他会自己学不同场景该怎么用(当然,背后是为不同场景 SOP 设计 Skill)。
## AI Native CLI 商业模式
在任何“能使用 Skill”的载体中,都能使用 AI Native CLI。比如:飞书CLI 的安装提示词:

AI Native CLI 可以是一个包含完整 登录/鉴权/CRUD/付费 的应用,这意味着:他能区分 免费/付费用户,并区别对待。

举例,你是一名 心理咨询师,提供一个 Skill 帮用户做基础的心理疏导:
- 免费用户:基于标准 SOP 返回结果
- 付费用户:基于用户场景的私有 SOP + 相似患者案例数据 给到更精准的结果
甚至 可以进一步 梳理用户的情况后 推荐 1v1 咨询服务,相当于建立了阶梯服务:
> 免费 Skill 用户 -> 付费 Skill 用户 -> 咨询服务
且这个阶梯是完全自动化的升阶。
## 总结
基于:
1. 会有越来越多 泛知识付费领域的 KOL 开始写 Skill
2. AI Native CLI 可以在 SKill 内部完成商业闭环
得出结论:
AI Native CLI 会是一种新商业模式。
最后,对于那些把好用 Skill 藏着掖着的 KOL,我劝一句:Skill 是马太效应非常强的工具。你同领域要是冒出个好用的 Skill,基本没你啥事儿了。
你说我比他更好用啊,然后赶紧开源。 别人看你好用,第二天就把你的理念抄过去。
复制粘贴文本有成本么?回答我!
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