自动化创意构思和趋势预测

内容创作中最大的瓶颈不是写作，而是决策。 什么 写作。我们不再盯着空白屏幕发呆，而是将探索阶段自动化。

我设置了一个自动触发器 Make.com每天早上，系统都会扫描与我的领域相关的特定 RSS 源（例如 TechCrunch、行业博客）和 subreddit 讨论。

• 扳机： Reddit 上最新的热门帖子（点赞数超过 100）或新闻标题。
• 行动： Make.com 通过 API 将标题发送给 AI 代理。
• 评估： AI 根据我预设的标准（搜索量潜力、受众相关性）分析主题的“内容契合度”。

如果得分很高，它会在我的页面上创建一个新页面。 概念 “创意”数据库，包含一个拟定标题和“待审核”状态。每天开始时，我都会看到一份经过审核的创意清单。

《深度研究简报》

一旦我批准了某个想法， 研究代理 关键就在这里。这就是Perplexity的优势所在。我们不需要泛泛而谈的AI功能；我们需要的是基于数据的洞见。

系统查询 Perplexity，分析所选关键词排名前 5 的文章。它提取关键标题、数据点，以及——最重要的是——内容差距 （竞争对手缺少什么）

这份简报已保存到 Notion 中。在开始写作之前，我会花 5 分钟时间审阅一遍，确保角度符合我的品牌战略。

递归写作过程（“Claude”步骤）

这是关键的区别所在。大多数人失败的原因在于，他们要求在单个提示中写一篇 2000 字的文章。随着输出长度的增加，LLM 的质量会下降。为了解决这个问题，我构建了一个…… 模块化写作工作流程。

我使用 Claude 3.5 十四行诗 因为它能够遵守复杂的风格指南。

“连锁”技术：

• 步骤 3.1 - 引子： 人工智能生成了5个不同版本的引言。我从中选出最好的一个。
• 步骤 3.2 - 分段绘图： 人工智能会根据已批准的简报撰写第一部分，并保持引言的上下文。
• 步骤 3.3 - 批判循环： 在进入第二部分之前，一个独立的AI“评论首页角色”会根据我的风格指南（例如，“使用主动语态”、“不要使用‘改变游戏规则’之类的流行语”）审查第一部分。它会自动纠正草稿。
• 步骤 3.4 - 重复： 这个循环会一直持续到整个草稿完成为止。

这种递归过程确保引言、正文和结论连贯且高质量，避免了人工智能一次性文章中常见的重复“废话”。

视觉情境化与旅程中期

一大段文字会严重影响用户体验。我们需要视觉元素。在撰写文本的同时，工作流程会识别出“视觉机会”。

系统会扫描草稿并提出图像概念建议。例如，如果文本讨论的是“攀登数据山”，它会生成一个详细的“旅程中”提示。

“人工润色”与搜索引擎优化

现阶段，我们已经在 Notion 中准备好了 2500 字的草稿和一些自定义图片。现在，轮到人来介入了。这就是…… 不是 语法编辑；这是编辑 影响。

我会加入一些人工智能不可能知道的个人轶事。我会验证复杂论证的逻辑性。我会确保语气真实可信，有时还会添加一些人工智能通常会忽略的“棱角”或争议性观点。

SEO层： 文本润色完成后，会使用优化工具（例如 Surfer SEO 或 NeuronWriter）进行处理。它会检查关键词密度，但并非通过堆砌关键词，而是通过语义相关性（自然语言处理）来判断，从而确保我们涵盖了Google期望的主题深度。