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来源:大疯狂有话说 ID:liudayue1128 作者:大疯狂

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早上9点,我打开电脑,Obsidian里躺着3篇公众号草稿、2条小红书笔记,还有朋友圈已经两天没更新了。

公众号要更新,小红书要发帖,朋友圈还得分享点什么。每次都是这样:打开Claude,说"帮我写一篇关于XX的文章",然后开始漫长的来回修改。

有时候它给我写成了论文,有时候又太口语化。最让我头疼的是,每次都得重复解释我想要什么风格、什么长度、用什么结构。

"能不能搭个系统,让AI按我的要求自动完成这些流程?"

这个想法在脑子里转了一圈,我决定今天就干这件事。

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上午10点:确定目标,开始搭建

我先在Obsidian里新建了一个文件夹,叫06_writingflowcode>。

然后列出我最常用的几种写作场景:

  • 公众号:长文,需要配图,结构完整

  • 小红书:短文,标题要吸睛,开头要抓人

  • 朋友圈:碎片化思考,简短有力

  • 视频脚本:口播稿,要控制时长

这四个场景的需求完全不同。如果每次都让AI现场发挥,出来的东西肯定不稳定。

我需要一个路由机制:根据不同场景,自动加载对应的流程配置。

于是我在根目录下创建了一个CLAUDE.md,写下第一段配置:

## 一、任务路由机制(两层判断)


### 第一层:工作区判断
根据需求判断属于哪个工作区:
- 公众号 → 执行公众号流程
- 小红书 → 执行小红书流程
...

写完这段,我突然意识到一个问题:判断完工作区还不够

因为有时候我是要写新文章,有时候是改已有文章,有时候只是想让AI审校一下。这些任务的流程完全不一样。

所以我加了第二层判断:任务类型。

这样一来,AI就能自动识别:"哦,这是要写一篇新的公众号文章,而且用户没给详细需求,我得先补充brief。"

写到这里已经11点了。我泡了杯咖啡,继续往下搞。

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上午11点:核心痛点,一个个解决

配置好路由机制后,我开始思考:之前用AI写作,到底哪里最痛?

我在纸上列了几条:

  1. 选题难:每次都不知道写什么,AI也不主动提建议

  2. 资料搜集麻烦:涉及新技术时,AI经常用过时信息

  3. AI味太重:生成的文章一看就是AI写的,套话一堆

  4. 扩写费时间:从想法到成稿,中间要改好几轮

这些问题,不解决的话,系统再花哨也没用。

解决痛点1:选题

我决定在公众号流程里加一个Step 3: 选题讨论

要求AI不能直接写文章,必须先提供3-4个选题方向,每个都要包含:

  • 标题建议

  • 核心角度

  • 工作量评估

  • 大纲(3-7个大标题 + 字数分配)

这样我就能快速看到几个方向,选一个最合适的,而不是等AI写完了发现方向不对。

解决痛点2:资料搜集麻烦

我加了一个强制搜索规则

涉及以下情况,必须搜索:
- 新概念/新方法/新技术
- 2024-2025年的新产品、新工具
- 不确定的技术细节

而且搜索完后,AI必须把信息保存到_knowledge_base/文件夹,标注时间和来源。

这样下次再用到同样的知识点,就不用重复搜索了。

解决痛点3:AI味太重

这个是最难的。

我之前试过很多方法,比如让AI"写得自然一点"、"别用套话",但效果都不好。

后来我发现,关键是要用真实素材替代AI生成的内容

于是我做了两件事:

第一件:建立个人素材库

我把自己在Obsidian里记录的真实经历、观点、案例,按主题分类整理到个人素材库/文件夹。

比如:

  • AI工具使用经验

  • 编程开发心得

  • 产品思考

第二件:设计三遍审校机制

  • 第一遍:检查内容(事实、逻辑、结构)

  • 第二遍:降AI味(删套话、改句式、加真实细节)

  • 第三遍:打磨细节(句长、标点、节奏)

尤其是第二遍,我列了一个详细的checklist,比如:

  • 删除"在当今时代"、"综上所述"这类套话

  • 把"显著提升"改成具体数字

  • 把"进行操作"改成具体动词

  • 加入个人态度(不要太中立客观)

写到这里,已经中午12点半了。我去吃了个饭,下午继续。

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下午2点:发现新需求,快速迭代

吃完饭回来,我本来想直接收工的。

但刷手机时看到OpenAI降价的新闻,评论区都在讨论。

我突然意识到一个问题:追热点

公众号写作经常需要追热点,但我现有的流程里没有专门针对热点内容的机制。

热点内容和普通文章不一样,它需要:

  • 快速判断热点价值(值不值得写)

  • 深度分析热点(不能只是转述新闻)

  • 爆款标题(吸引点击)

  • 快速排版(尽快发布)

我决定加一个新工作区:热点内容

然后我开始搜索"如何判断热点价值"、"爆款文章的要素"。

找到一些资料后,我提炼出一个13要素快筛系统

生存层(基础需求):

  • 成本(钱/时间/精力)

  • 最坏(焦虑/恐惧/损失)

  • 激素(愤怒/爽感/共鸣)

发展层(社会属性):

  • 人(名人/素人逆袭)

  • 场景(具体可感知)

  • 数据(惊人对比)

  • 对比(前后/新旧)

超越层(认知升级):

  • 反认知(颠覆常识)

  • 怀旧(集体记忆)

  • 好奇(未知/悬疑)

  • 顶配(极致/最强)

  • 高维(哲学思考)

  • 钩子问题(引发讨论)

每个要素给分,总分≥12分才值得写

这样就能避免浪费时间在低价值热点上。

接着我设计了3阶段瀑布流分析

  1. 速判期(1000字):快速评分,决定继续还是放弃

  2. 框架定位期(1500字):选择内容框架(预言型/震撼型/深度型)

  3. 素材收集期(12000字):收集事实、观点、场景、爆点素材

这个流程下来,AI会输出一份14000字的深度分析报告。

有了充足的素材,写文章就不会空洞了。

然后我又加了爆款标题生成功能:

  • 一次生成20个备选标题

  • 每个标题13-20字

  • 必须包含至少2个13要素

  • 分4组:数据震撼型、场景共鸣型、反认知型、人物故事型

这样我就能从20个标题里挑一个最合适的。

写完这些配置,已经下午4点了。

我测试了一下,让AI分析"OpenAI最新降价"这个热点。

它真的按照3阶段瀑布流,输出了一份14000字的分析报告,还给了20个标题。

我从20个标题里挑了好一会儿,最后选了:"AI大模型价格战,普通人的机会来了"。

虽然还不确定这个标题够不够吸引人,但至少比我自己想的几个强多了。

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下午5点:最后一块拼图

系统基本搭完了,但我总觉得还缺点什么。

我回看了一下今天写的配置,发现一个问题:如何保证内容的事实准确性?

AI有时候会编造数据、用错时间、引用不存在的名人名言。

虽然三遍审校能发现一些问题,但针对事实准确性的检查还不够系统。

于是我加了第四个环节:内容审核

放在三遍审校之后、发布之前。

审核checklist包括4项:

  1. 引言真实性:核查名人名言、案例故事、研究结论

  2. 数据来源:所有数据标注来源和时间

  3. 信息准确性:产品名称、功能描述、价格信息

  4. 时间准确性:事件时间、产品发布时间、时间线

每个数据点都要有明确来源,比如:

根据OpenAI官方博客(2025年1月),ChatGPT的周活跃用户已超过2亿。

而不是模糊地说"据报道,用户量很大"。

这样一来,整个流程就完整了:

创作 → 三遍审校 → 内容审核 → 发布

我把这个版本标记为v1.2

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晚上7点:回顾与思考

晚饭后,我打开文件夹,看着今天搭建的这套系统。

从早上10点到现在,9个小时。

我完成了:

  • v1.0:核心架构(两层判断 + 9步流程 + 三遍审校 + 个人素材库)

  • v1.1:热点能力(13要素快筛 + 3阶段分析 + 爆款标题 + 排版优化)

  • v1.2:内容审核(4项核查 + 来源标注)

我试着用这套系统写了一篇文章,流程确实顺畅多了。

AI不再是一个"盲目执行命令的工具",而是一个"按照规范协作的助手"。

我不用再每次都重复解释需求,也不用担心它写跑偏。

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一些意外的收获

搭建这套系统的过程中,我发现几个有意思的点:

1. AI需要明确的决策边界

之前我总觉得AI应该"聪明一点,自己判断"。

但实际上,AI最怕的就是模糊指令。

比如"帮我写一篇文章",它不知道:

  • 写多长?

  • 什么风格?

  • 发在哪里?

  • 用什么结构?

结果就是瞎猜,猜错了还得重来。

但如果我明确告诉它:"这是公众号文章,按9步流程执行",它就知道该干什么了。

2. 流程可以迭代,但原则不能妥协

我在配置里写了4条不可妥协的核心原则

  • 绝不编造数据

  • 绝不使用过时信息

  • 绝不省略Think Aloud(重要决策要说明思考过程)

  • 绝不跳过用户确认(重要决策要等我确认)

这些原则即使流程再怎么优化,也不能违反。

因为它们是保证质量的底线。

3. 个人素材库是降AI味的核心

我试过很多降AI味的方法,但效果最好的还是用真实素材

因为AI再怎么模仿人类写作,也无法编造你的真实经历。

比如我在素材库里记录了一次使用Claude Code的真实体验:

"上次让它写小红书,结果给我来了篇3000字长文,完全没法发。"

这种真实细节,AI绝对写不出来。

所以我决定以后每次用完AI工具,都把真实经历记录到素材库。

积累得越多,文章的"人味"就越足。

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未来的优化方向

虽然系统基本能用了,但我知道还有很多可以改进的地方:

  1. 自动化配图目前配图还是手动的,能不能让AI根据内容自动生成Midjourney提示词?

  2. 风格学习让AI读我之前写的文章,自动提取风格特征,而不是每次都手动配置。

  3. 数据统计记录每篇文章的阅读量、点赞数,分析哪种选题、哪种结构效果更好。

  4. 多平台分发一篇文章写完后,自动改写成小红书版、朋友圈版、视频脚本版。

这些功能我打算在v2.0版本里实现。

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今天这9个小时,我做了一件之前想做但一直没做的事。

以前总觉得"搭系统"很复杂,需要写代码、需要很强的技术背景。

但实际上,Claude Code的核心就是配置文件

你只需要用Markdown写清楚规则,AI就能按照你的要求执行。

这让我想起之前看过的一句话:

"工具的价值不在于它有多强大,而在于你如何使用它。"

AI写作也是一样。

与其每次都临时发挥,不如花点时间搭个系统,让AI按照你的标准协作。

这样不仅效率更高,质量也更稳定。

如果你也在用AI写作,不妨试试这个思路。

从确定工作区,到设计流程,再到建立审校机制。

一步步来,你会发现:

AI不是来替代你的,而是来放大你的能力的。

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