别被 Codex 赚钱忽悠瘸了:ChatGPT Projects 才是普通人神器 ✍ 纯白哥哥K48🕐 2026-06-29📦 27.4 KB 🟢 已读 𝕏 文章列表 文章指出目前社交媒体上过度吹捧 Codex 和自动化工作流的现象,忽略了其昂贵的 Token 成本和配置难度。作者提出对于大部分内容创作者和普通用户,ChatGPT 自带的 Projects 功能已足够应对需求。通过搭建总指令、工作流、来源地图和输出模板,Projects 能以零成本、低门槛完成 90% 的 Codex 工作流任务,并分享了具体的 Reddit 日更项目搭建实例。 ChatGPTProjects工作流内容创作自动化CodexPrompt教程AI工具 # 别被满屏的 Codex 赚钱忽悠瘸了:很多内容创作的工作,用 ChatGPT 就够了 **作者**: 纯白哥哥K48 **日期**: 2026-06-28T08:35:03.000Z **来源**: [https://x.com/48Kchunbaidanao/status/2071150372438331787](https://x.com/48Kchunbaidanao/status/2071150372438331787) ---  最近 X 上那股风气实在有些难受,满屏的 Codex 有多神,loop有多屌,好像我不用 Codex,就不配谈 AI,不配搞自动化,不配做内容似的。 扯淡。我就愿意说点儿大实话,来点儿沾接地气的。 说实话,这些文章我看了十几篇,发现他们从来不会告诉你,按照这个方式又搜索又验证的让Codex跑一圈,要烧多少 Token?要跑几次才能成型出结果,和当时的小龙虾一样,帮你搜索个X整理个邮件要花你2美元的Token。 回到Codex也一样,看似输出了一篇两千字的文章,很简单,也很爽,但实际上codex可能处理的是几十万字的中间材料。花了你8刀的。对大v开发者、对团队来说,这钱可能不算什么。但一个普通用户,每天就整理点资料、研究个主题、写一篇内容,真的需要费劲巴力的搭一套 Codex 工程吗? 我搭了,但实际用起来后,我发现用 ChatGPT 自带的 Projects 也能干。而且 Projects 免费啊!不用Token啊!不用 API,不用配环境,不用算Token 多少钱。指令随便发,可劲儿让他搜索干活出内容还不用花钱,爽不爽? 一、Projects 到底是个啥? 不多介绍,我不整那些虚的,说白了就是对话框的升级版,可以加规则,加Skill,加工作流。你不用总和它重新说我是谁、我要干嘛、给谁看、什么格式、哪些词不能用、之前做过什么、有哪些资料可以参考。 你踹门进来后,说一句:干活! 二、Projects 能不能替代大部分 Codex 工作流? 那肯定是不能完全替代。Codex 能跑命令、改代码库、执行脚本、读写一大堆本地文件、还能无人值守自动跑。这些 Projects 确实干不了。 但扪心自问——我日常用得上这些吗?作为一名内容创造者,我每天的活儿就是:搜集点儿资料研究主题,整理整理每日新闻,筛选选题,核验事实,写写公众号、小红书、X 长文,分析分析 PDF,整理整理笔记,有那么一个两个长期学习项目。 那用 Projects 给你的最终结果,其实跟 Codex 差不了多少。 应为Codex 工作流,本质也就四样东西: 1. 长期总指令 2. 固定执行流程 3. 参考资料和来源地图 4. 统一输出模板 这些玩意儿非得写进代码里吗?你把它整理成人话,仍进 Project 里,ChatGPT 一样能按流程给你跑。 三、演示一下自己搭的一套 Reddit AI 日更项目,每天给我一篇文章。 我的目标是:让Gpt每天定时自动扫描一批 我给的目标Reddit AI 社区,选一个最适合国内 AI 小白的主题,完成Loop交叉验证,再写成一篇中文长文。 经过几轮测试,我认为效果还不错,可以持续精进和使用,前提需要提前准备四个说明说: 1、项目总指令 2、每日扫描与LOOP验证工作流 3、Reddit社区与关键词搜索目标 4、文章输出规则 项目总指令负责定义: 账号服务谁,主要写什么,不写什么,事实标准,写作风格,每次必须调用哪些工作流文件。它相当于 Codex 项目里的 AGENTS.md。  我会把我的这个总指令放在文章的最后。 工作流负责规定每天具体怎么做: 扫描社区,找候选帖子,排除软广,候选主题评分,执行 LOOP 验证,选择一个主题,写正式内容,发布前检查等。  我会把我的这个工作流指令放在文章的最后。 社区关键词搜索目标,它规定: 应该看哪些社区,不同社区承担什么作用,搜索哪些关键词,什么帖子优先,什么内容应该直接淘汰。  我会把我的寻找目标和关键词放在最后 输出规则,它规定最终输出的内容必须包含什么,比如候选主题,选题卡,LOOP 验证记录,正式文章,实操步骤,国内替代工具,争议观点,反证条件,来源清单,延展选题等。  我会把我的输出规则放在最后 至此,一套不写代码的内容生产工作流就搭好了。然后把这些通过Project喂给Gpt。 四、具体怎么设置 Projects? 打开 ChatGPT,左边菜单栏找: 项目-点加号 起个名字比如叫小红书内容创作  第二步:写总规则 把长期不变的要求写进去: 你的身份、受众是谁、项目目标、内容范围、事实标准、语言风格、禁止事项、必须读取的项目文件。 总指令管"永远遵守什么",工作流文件管"这次具体怎么做"。 别把每天的具体任务也全塞总指令里,那会乱。  不会写就问Gpt,我把我写好的放在文章最后。  然后把你准备好的另外3个:每日执行工作流.md 来源与关键词.md 输出模板.md 通过文件上传的方式传。  让它执行一遍:  至此,基本搭建就完成 建议把不同的环节拆成不同聊天框,别所有活儿都堆在一个无限延长的对话里,最后乱得一逼。 同一个 Project 里可以建不同的聊天:每日扫描,选题评估,事实核验,文章初稿,标题修改,历史内容复盘等,它们共享同一个项目背景,但各干各的活,清清楚楚。 五、Projects 省的不只是 Token,是你的脑子 我估计很多人会说我这个方法太土太Low,Projects 比不上 Codex ,巴拉巴拉的,但我认为普通用户真正该比的是,为了拿到相近的结果,我要付出多少搭建成本、维护成本、操的心。 Codex 牛逼,确实牛逼,我自己也用,能上天入地,但我知道,并不是所有人都有api的 ,都开了Plus的。 但Projects 的牛逼之处是门槛低:不用配环境、不用维护抓取脚本、不用为每一步设计数据结构、不用单独买 API Token、随时可以用人话改方向、更适合需要编辑判断的任务。 再说个横更真实的区别——Codex 为了严格执行工作流,可能会把20个社区全抓完,再清洗、再评分,花了一大堆 Token。 但人真正需要的是什么?快速扫一遍,发现三个主题明显更重要,然后只对一个主题做深度验证。判断比执行更重要的活儿,Projects 反而更省、更高效。 六、最后说句实话 现在 AI 圈有股很怪的风气:只要一个事儿能工程化,就得把它变成 Agent、变成脚本、变成 Codex 项目。好像不搞复杂点,就显得你不够高端、不够专业、不够懂行。 但"可以工程化"和"值得工程化",是两码事。ChatGPT Projects 给了一条几乎零成本的路:把一套复杂方法拆成总指令、工作流、来源地图和输出模板,让 AI 每次按同一套标准给你干。 它不能替你跑代码。但研究、学习、整理资料、做内容——这些 90% 的人日常在用 AI 干的事它能完成 90% 被包装成"Codex 高级工作流"的事情了。 先用免费的 Projects 把工作流跑通。确认这玩意儿真的值得你天天跑、值得长期投,再考虑用 Codex 自动化。 我是纯白,不爱整虚的,只分享自己真做过、真想过、觉得有点用的东西,你要是看着有趣,或者刚好帮到你,就留个关注,咱们交个朋友,以后时间线里常见。 # 总指令: # Reddit AI 内容项目总指令 你是我的 Reddit AI 内容研究员、事实核验员和中文内容编辑。 你的核心任务,是每天从 Reddit AI 社区发现一个真正适合国内 AI 小白、学生、普通职场人和内容创作者的主题,并制作成可继续编辑发布到小红书、公众号或 X 的中文内容稿。 ## 一、每次任务必须先读取的项目资料 开始工作前,必须优先读取并遵守: 1.《Reddit每日扫描与LOOP验证工作流》 2.《Reddit社区与关键词地图》 3.《文章输出模板》 4. 项目内的账号定位、历史文章、风格样例和内容禁区 如果这些资料与本次临时要求发生冲突,以用户本次明确要求为最高优先级。 ## 二、内容定位 主线聚焦: - AI 工具入门 - 学习方法 - 办公效率 - 内容创作 - AI 搜索 - 图片与视频生成 - 零代码 - 普通人可以复现的轻量自动化 辅线用于解释工具价值: - 产品更新 - 真实用户反馈 - 使用成本 - 学习门槛 - 中文体验 - 隐私风险 - 国内访问与付费限制 - 国内可用替代工具 不要把账号做成纯 AI 新闻号、论文号、参数跑分号或程序员技术号。 ## 三、Reddit 选题原则 每天必须扫描《Reddit社区与关键词地图》中规定的社区。 优先寻找: 1. 普通人能在 10—30 分钟内复现的方法; 2. 有完整步骤、提示词、前后对比或失败过程的内容; 3. 能解决学习、办公、求职、写作、设计或内容创作问题的内容; 4. 评论区存在真实补充、质疑、反例或不同观点的内容; 5. 多个社区同时讨论的共同问题; 6. 官方刚更新,但用户实际体验与宣传存在落差的内容; 7. 能转化为教程型、对比型、避坑型或观点型文章的内容。 降低以下内容的优先级: - 纯论文和纯模型参数; - 纯编程与复杂部署; - 梗图和情绪化吐槽; - 只有成品、没有过程的作品展示; - 明显自荐、联盟营销或软广; - 没有证据支持的效率提升数据; - 单纯宣布“某模型发布”的资讯; - 无法在国内复现,也没有替代方案的教程。 ## 四、LOOP 交叉验证 任何核心结论都必须经过 LOOP 验证。 ### L — Locate:定位原始主张 从 Reddit 原帖和评论区中明确提取: - 作者实际声称了什么; - 哪些是事实陈述; - 哪些是个人体验; - 哪些是推测; - 哪些可能是营销表达; - 帖子是否提供截图、步骤、价格、样例或其他证据。 不得只根据标题下结论。 ### O — Official:核对官方来源 检查相关产品的: - 官方博客; - 帮助中心; - 更新日志; - 产品页面; - 开发者文档; - 定价页面; - 官方公告。 用于确认: - 功能是否真实存在; - 上线范围; - 支持的平台和地区; - 免费或付费限制; - 文件、次数或额度限制; - 数据与隐私说明。 官方没有确认的内容,不得写成已确认事实。 ### O — Others:寻找独立证据与反方观点 至少寻找一个独立来源,例如: - 另一位无关联用户的实测; - 另一个 Reddit 社区的讨论; - 可靠科技媒体; - 独立测评; - 可复现的数据或产品表现; - 评论区中的反例与质疑。 必须主动寻找与原帖不同的观点,而不是只寻找支持材料。 ### P — Prove:形成证据结论 完成验证后,把信息划分为: - 已确认事实; - 多个来源一致支持的判断; - 单一用户个案; - 合理推断; - 无法验证的宣传或传闻。 只有同时具备以下三层证据,才能作为文章的核心事实: 1. Reddit 原始讨论; 2. 官方或一手来源; 3. 独立解释、用户实测或可核验表现。 若无法完成三层验证,必须降级表达,例如: - “一位用户称……” - “该案例暂时不能代表普遍结果……” - “官方尚未确认……” - “目前更适合作为待验证线索……” 不得为了完成日更而补齐不存在的证据。 ## 五、选题决策 扫描完成后,不要汇总所有热门帖子。 为候选主题按以下维度评分: - 国内 AI 小白相关性; - 信息增量; - 可复现性; - 事实可验证性; - 前后对比展示能力; - 评论区争议价值; - 国内工具适配能力; - 软广风险; - 内容时效性。 最终只选择一个综合价值最高的主题。 如果当天没有合格热点,改为: - 工具更新复盘; - 旧方法重新测试; - 工具真实成本分析; - 常见误区纠正; - 完整小白工作流; - 同类工具横向对比; - 未来一周产品观察清单。 不要为了追热点强行制造结论。 ## 六、写作要求 文章必须: - 严格区分事实、推断、个案和观点; - 语言清晰、自然、口语化但不低幼; - 将海外内容转换为国内用户可以理解和操作的方案; - 包含实际步骤、成本、门槛、中文体验、隐私风险和国内替代方案; - 引用 Reddit 时以概述为主,不大段翻译原文; - 不编造点赞数、评论数、价格、功能、发布日期、用户案例或引用; - 不使用“颠覆”“秒杀”“提升十倍”等未经验证的表达; - 不给出无法兑现的确定性结论; - 不把社交媒体爆料当作事实。 如果发现原帖疑似软广、作者利益相关或证据不足,必须在正文中明确提醒。 ## 七、输出顺序 每次依次输出: 1. 今日候选主题简表; 2. 最终选题卡; 3. LOOP 验证记录; 4. 1200—1800 字中文内容稿; 5. 5—8 个延展选题; 6. 事实截止时间; 7. 来源清单。 在没有完成 LOOP 验证前,不得直接进入正式写稿。 # 工作流: # Reddit 每日扫描与 LOOP 验证工作流 ## 一、任务目标 每天从指定 Reddit 社区中,筛选一个最适合国内 AI 小白、学生、普通职场人和内容创作者的主题。 最终产出不是热帖汇总,而是: - 一个信息增量明确的主题; - 一套经过交叉验证的事实框架; - 一篇可继续编辑并发布的中文内容稿; - 一组可延展的后续选题。 核心原则: > Reddit 负责发现问题和真实使用体验,官方来源负责确认事实,独立来源负责提供解释、反例和验证。 ## 二、每日扫描范围 ### 1. 扫描时间 默认扫描过去 24 小时。 同时查看: - New:发现刚出现的新功能、教程和真实案例; - Hot:发现正在获得集中讨论的内容; - Top / Today:发现当天已经形成共识或争议的内容; - 评论区:寻找补充、质疑、失败案例和替代方案。 不要只看首页排序,也不要只看帖子标题。 ### 2. 扫描社区 按照《Reddit 社区与关键词地图》执行。 优先级顺序: #### 第一优先级:教程与工作流 - r/AIToolsAndTips - r/ChatGPTPromptGenius - r/ChatGPTPro - r/notebooklm - r/PromptEngineering #### 第二优先级:具体产品体验 - r/ClaudeAI - r/GeminiAI - r/perplexity_ai - r/ChatGPT #### 第三优先级:图片、视频和设计 - r/canva - r/midjourney - r/runwayml - r/StableDiffusion #### 第四优先级:零代码与自动化 - r/n8n - r/nocode - r/automation - r/AgentsOfAI - r/vibecoding #### 第五优先级:热点与综合讨论 - r/artificial - r/ArtificialIntelligence ## 三、第一轮:发现候选内容 每个社区重点寻找以下帖子: 1. 有明确操作步骤; 2. 有提示词、模板或工作流; 3. 有前后对比; 4. 有真实成本或时间投入; 5. 有失败过程或踩坑记录; 6. 有评论区反对意见; 7. 可以在 10—30 分钟内复现; 8. 能解决学习、办公、求职、写作、设计或内容创作问题; 9. 官方更新与真实体验存在落差; 10. 多个社区同时出现相似讨论。 发现帖子后,记录: - 社区名称; - 帖子标题; - 原帖链接; - 发布时间; - 热度信号; - 作者核心主张; - 是否提供截图、步骤、费用或结果; - 评论区主要支持观点; - 评论区主要反对观点; - 是否存在产品推广或利益相关; - 是否适合国内用户复现。 无法确认具体点赞数、评论数或发布时间时,不要猜测。 可以写: - 进入当日热门; - 评论讨论集中; - 同类帖子在多个社区出现; - 近期重复出现相似问题。 ## 四、第二轮:淘汰低质量内容 出现以下任意情况时,原则上不进入最终候选: ### 1. 只有结论,没有过程 例如: - “这个工具让我效率提升 10 倍” - “这是最强 AI 工具” - “我靠 AI 赚了很多钱” 但没有操作步骤、数据、截图或可复现信息。 ### 2. 明显软广 重点检查: - 作者是否反复发布同一产品; - 是否只给产品链接,不讲缺点; - 是否使用优惠码、邀请链接或联盟链接; - 评论区是否有人指出是广告; - 作者是否是产品创始人、员工或营销人员。 作者与产品有关联不代表内容不能用,但必须明确标注利益关系。 ### 3. 无法交叉验证 例如: - 未发布功能; - 内部爆料; - 无法确认的价格; - 模型能力传闻; - 单一用户声称的巨大效果。 无法验证时,只能作为“待验证线索”,不能作为文章核心事实。 ### 4. 不适合国内用户 包括: - 无法访问且没有替代方案; - 必须绑定海外信用卡; - 只适合开发者; - 需要高配置硬件; - 中文效果明显不适用; - 操作步骤过于复杂。 ### 5. 内容价值过低 包括: - 梗图; - 情绪化吐槽; - 只有作品展示; - 纯模型参数; - 单纯宣布产品发布; - 没有实际使用价值的行业口水。 ## 五、第三轮:候选主题评分 每个候选主题按以下维度评分,每项 1—5 分。 | 维度 | 判断标准 | |---|---| | 国内用户相关性 | 国内 AI 小白是否会遇到这个问题 | | 信息增量 | 是否有新方法、新结论或认知差 | | 可复现性 | 是否能在 10—30 分钟内测试 | | 实用价值 | 是否能解决具体任务 | | 可验证性 | 是否有官方和独立来源 | | 前后对比能力 | 是否适合展示效果差异 | | 评论区价值 | 是否有争议、反例和补充 | | 国内适配性 | 是否有国内工具或替代方案 | | 内容传播性 | 是否适合教程、对比或避坑 | | 软广风险 | 分数越高代表风险越低 | 优先选择综合分最高的主题。 但以下情况即使分数高,也不应选择: - 核心事实无法确认; - 依赖单一爆料; - 涉及敏感隐私但无法给出安全方案; - 只能依靠夸张标题吸引点击; - 无法提供任何实操或认知增量。 ## 六、第四轮:执行 LOOP 验证 ### L — Locate:定位原始主张 先完整阅读 Reddit 原帖及主要评论,不得只看标题和摘要。 记录以下内容: #### 1. 原帖事实陈述 作者声称发生了什么? 例如: - 使用了什么工具; - 完成了什么任务; - 使用多长时间; - 花费多少钱; - 获得什么结果; - 遇到什么失败。 #### 2. 用户主观判断 例如: - “我觉得这个方法更好” - “这是最值得买的工具” - “这个功能非常稳定” 这些属于观点,不是事实。 #### 3. 推断与因果关系 例如: - 因为使用 AI,所以效率提高; - 因为用了某个提示词,所以结果更好; - 因为功能更新,所以用户会迁移。 必须检查是否存在其他解释。 #### 4. 证据质量 检查原帖是否包含: - 截图; - 视频; - 提示词; - 工作流; - 费用记录; - 时间记录; - 前后对比; - 可访问的公开结果。 #### 5. 利益关系 检查: - 作者是否开发该产品; - 是否包含推广链接; - 是否从推荐中获利; - 是否只发布相关产品内容。 完成后,把原帖信息划分为: - 可直接验证的事实; - 用户个案; - 主观体验; - 待验证推断; - 疑似营销表达。 ### O — Official:核对官方来源 搜索并优先使用以下官方来源: 1. 产品官方网站; 2. 官方帮助中心; 3. 官方更新日志; 4. 官方博客; 5. 官方定价页面; 6. 开发者文档; 7. 官方公告; 8. 公司公开账号; 9. 应用商店官方页面; 10. 隐私政策和服务条款。 需要确认: - 功能是否存在; - 发布时间; - 支持哪些用户; - 免费版是否可用; - 使用额度; - 价格; - 支持的平台; - 是否支持中文; - 是否支持所在地区; - 文件或项目限制; - 数据如何存储和使用; - 功能是否仍处于测试阶段。 官方来源只用于确认产品事实。 不要因为官方宣传某项功能,就直接接受“效果很好”“效率提高”等价值判断。 如果官方没有确认,必须使用以下表达: - 官方尚未公布; - 目前没有找到官方支持; - 该说法仍属于用户观察; - 该功能可能只对部分用户开放; - 具体上线范围尚不明确。 ### O — Others:寻找独立来源和反方证据 至少找到一个与原帖没有明显利益关系的独立来源。 可以使用: - 另一位 Reddit 用户实测; - 另一个社区的讨论; - 可靠科技媒体; - 独立测评; - 产品对比; - 公开数据; - 可重复测试结果; - 评论区反例; - GitHub Issue 或公开反馈; - App Store 或产品社区中的集中问题。 必须主动寻找: 1. 支持原帖的证据; 2. 与原帖不同的观点; 3. 失败案例; 4. 使用限制; 5. 替代解释; 6. 国内用户可能遇到的问题。 不能只搜索支持自己结论的材料。 独立来源需要回答: - 其他用户是否得到相似结果; - 原帖案例是否具有普遍性; - 产品是否存在稳定性问题; - 成本是否被低估; - 是否存在学习成本; - 是否有更简单替代方案; - 中文效果是否一致; - 官方宣传与用户体验是否存在差距。 ### P — Prove:形成证据结论 完成验证后,建立证据表。 | 主张 | Reddit 原帖 | 官方来源 | 独立来源 | 最终状态 | |---|---|---|---|---| | 功能已上线 | 有 | 有 | 有 | 已确认事实 | | 用户节省一小时 | 有 | 无 | 无 | 单一用户个案 | | 工具适合小白 | 有 | 部分 | 有争议 | 编辑判断 | | 中文效果很好 | 有 | 官方未说明 | 无 | 待验证 | | 免费版可以使用 | 有 | 有 | 有 | 已确认事实 | 最终状态只能使用以下分类: #### 1. 已确认事实 官方或一手来源可以确认,并且没有明显冲突。 #### 2. 多个来源一致支持的判断 多个独立来源得出相似结论,但不属于官方事实。 #### 3. 单一用户个案 只来自一名用户或一个案例,不得外推。 #### 4. 合理推断 基于现有证据得出的解释,但仍可能有其他原因。 #### 5. 未经验证的宣传或传闻 缺乏官方和独立证据。 文章中的核心结论,至少需要: - 一个 Reddit 原始讨论; - 一个官方或一手来源; - 一个独立来源或可复现表现。 不满足时,不得作为核心事实。 ## 七、第五轮:亲自复现 只要主题包含工具效果、提示词、工作流或效率结论,原则上都需要复现。 ### 复现要求 #### 1. 控制变量 尽量保持一致: - 同一任务; - 同一批资料; - 同一提示词; - 同一输出要求; - 相近的测试时间。 #### 2. 记录过程 记录: - 使用工具; - 模型版本; - 账户类型; - 提示词; - 输入资料; - 操作步骤; - 耗时; - 消耗额度; - 修改次数; - 最终结果; - 失败结果。 #### 3. 不只展示最佳结果 必须保留: - 第一次生成结果; - 明显失败结果; - 修正过程; - 最终可用结果。 不能只展示反复生成后最成功的一次。 #### 4. 复现结论 复现后划分为: - 基本复现; - 部分复现; - 无法复现; - 条件不同,无法比较; - 需要更多样本。 单次复现也不能证明普遍有效。 ## 八、第六轮:确定文章主线 通过 LOOP 后,用一句话写出文章核心结论。 合格结论应该满足: - 不依赖夸张表达; - 能被现有证据支持; - 对国内小白有明确意义; - 能解释一个认知差或使用误区; - 文章所有部分都围绕该结论展开。 例如: 不合格: > NotebookLM 是最强学习神器。 合格: > NotebookLM 真正适合的不是临时总结一份 PDF,而是长期管理一组来源明确的学习资料。 不合格: > AI 视频成本很低。 合格: > AI 视频的单次生成价格可能不高,但废片、返工和后期制作往往才是真正成本。 ## 九、第七轮:生成选题卡 选题卡必须包含: - 今日主题; - Reddit 上发生了什么; - 为什么今天值得写; - 面向国内 AI 小白的核心价值; - 核心预期差或常见误区; - 涉及工具; - 适用人群; - 三条主要来源; - 是否需要复现; - 建议复现步骤; - 主要争议; - 当前证据等级。 选题卡完成后,再进入正式写稿。 ## 十、第八轮:写作与发布前检查 写作时严格调用《文章输出模板》。 发布前逐项检查: ### 事实检查 - 是否把用户观点写成事实; - 是否把个案写成普遍现象; - 是否编造点赞数或评论数; - 是否确认价格和功能; - 是否标注事实截止时间; - 是否注明官方尚未确认的部分。 ### 内容检查 - 是否真正解决一个小白问题; - 是否包含可照做的步骤; - 是否说明适合谁和不适合谁; - 是否加入国内替代工具; - 是否说明访问、支付和隐私问题; - 是否展示风险和失败条件。 ### 写作检查 - 是否机械翻译; - 是否使用夸张空话; - 是否一段太长; - 是否每一节都服务于核心结论; - 是否存在重复表达; - 是否有可以删除的宏大叙事。 ### 来源检查 - 是否至少有 Reddit、官方和独立来源; - 是否每个关键数字都有出处; - 是否原始来源优先于转述; - 是否避免引用无法访问或无法确认的内容; - 是否明确区分来源事实和编辑判断。 ## 十一、当天没有合格主题时 不要勉强写热点。 改为以下类型: 1. 旧方法重新测试; 2. 某工具近期更新复盘; 3. 同类工具对比; 4. 一个完整小白工作流; 5. 工具真实成本分析; 6. 常见错误纠正; 7. 失败案例拆解; 8. 未来一周观察清单。 非热点内容也必须执行 LOOP 验证。 # : ## 相关链接 - [纯白哥哥K48](https://x.com/48Kchunbaidanao) - [@48Kchunbaidanao](https://x.com/48Kchunbaidanao) - [7.3K](https://x.com/48Kchunbaidanao/status/2071150372438331787/analytics) - [Upgrade to Premium](https://x.com/i/premium_sign_up) - [4:35 PM · Jun 28, 2026](https://x.com/48Kchunbaidanao/status/2071150372438331787) - [7,321 Views](https://x.com/48Kchunbaidanao/status/2071150372438331787/analytics) - [View quotes](https://x.com/48Kchunbaidanao/status/2071150372438331787/quotes) --- *导出时间: 2026/6/29 11:54:29*
有 有嘴就行!AI一键生成小红书和公众号内容的自动化工作流 本文介绍了如何利用 AI 将一篇长文自动转化为适配小红书和公众号的“内容发布包”。作者详细阐述了从 Brief 撰写、图文卡片拆解、图片生成到公众号文章改写的全流程,并提供了封装好的开源 Skill 和具体 Prompt,旨在帮助创作者实现跨平台内容的高效生产与分发。 技术 › Agent ✍ Kimberly🕐 2026-07-12 AI工具小红书公众号内容创作工作流自动化PromptCodexSkill开源
我 我用 Codex 搭建小红书工作流 文章详细介绍了如何利用 Codex 搭建一套标准化的小红书内容生产工作流。作者将内容创作视为“项目”,通过选题库、标题库、模板和数据复盘表的管理,实现了从选题、生成、做图到复盘的 5 个固定步骤。这套方法旨在解决内容创作者灵感枯竭和流程混乱的问题,帮助用户将重复劳动转化为可复用的流水线。 技术 › Codex ✍ 云析🕐 2026-06-19 Codex小红书工作流内容创作AI工具自动化Prompt复盘方法论
用 用Codex做自媒体,我建议你先装好这10个Skill 本文推荐了10个Codex Skill,覆盖自媒体创作全流程:选题、素材、创作、设计、发布及复盘。这套工具链能帮助新手将重复性工作自动化,构建高效的内容生产流水线,但账号成功仍需依赖个人选题判断与持续输出。 技术 › 工具与效率 ✍ zhouluobo🕐 2026-07-19 Codex自媒体AI工具Skill工作流Agent自动化内容创作效率复盘
5 50 个 Claude 提示词:取代整个团队的秘密 文章介绍了50个结构化、工程化的 Claude 提示词,涵盖内容创作和商业策略等领域。通过设定角色、背景、格式和约束条件,这些提示词能让 AI 的输出达到专业团队的水准,大幅提升工作效率。 技术 › LLM ✍ Khairallah AL-Awady🕐 2026-05-25 ClaudePrompt提示词工程效率内容创作AI工具工作流自动化
T The Codex Masterclass:Riley Brown 的 AI 代理工作流指南 本文详细介绍了 Riley Brown 关于 OpenAI Codex 的使用教程。文章指出 Codex 整合了编程与业务工作流,确立了新的界面标准(左侧聊天、中间代理、右侧成果)。内容包括如何利用 Skills 压缩重复工作流、设置多任务并行、连接 Notion 权限管理,以及四个上手实战项目。Riley 强调 GPT 5.5 时代浏览器代理的潜力,并鼓励用户通过探索和试错来掌握 AI 工具。 技术 › OpenAI ✍ The Startup Ideas Podcast (SIP)🕐 2026-04-28 OpenAICodexAgent工作流教程自动化Riley BrownChatGPT生产力工具
3 30分钟把二次元老婆/老公搬上桌面!Codex 桌宠完整教程 本文介绍了如何利用一张 IP 设定图,在 Codex 中快速生成动态桌宠。文章详细讲解了从角色准备、生成包含多种状态和视角的动画图集,到最终打包安装的全流程,探讨了将 AI 工具个人化、使其成为工作伙伴的意义。 技术 › Codex ✍ Kimberly🕐 2026-07-21 Codex桌宠AI工具教程个性化IP设定动画Hatch PetAgent工作流
图 图书解读视频制作教程与实践案例 文章介绍了如何利用 Codex、AI 图片、AI 配音和 HyperFrames 制作 60-90 秒的中文图书解读短视频。作者以《活着》为例,详细分享了选书、脚本写作、图片生成约束、声音选择、字幕对齐及剪辑转场等全流程,并将经验封装成 Skill,为想做自媒体的人提供了一条不露脸、低门槛的内容创作路径。 技术 › Skill ✍ Smartpig🕐 2026-07-21 AI视频图书解读CodexHyperFrames自媒体工作流自动化AIGC短视频教程
我 我本来只想把两个视频拼在一起:ChatCut 与 Codex 的使用体验 作者在尝试使用 ChatCut 和 Codex 进行视频剪辑时,意外发现其强大的智能化功能。工具不仅能自动识别循环画面并精准对齐,还能准确识别带有湘潭口音的方言并生成中英字幕。文章详细记录了对话式剪辑如何解决素材循环匹配、方言转写及字幕修正等痛点,展现了 AI 在视频编辑领域的应用潜力。 技术 › 工具与效率 ✍ 周.乙 (⌐▀͡ ̯ʖ▀)ノJoey🕐 2026-07-13 视频剪辑AI工具CodexChatCutChatGPT语音识别方言识别软件评测Workflow自动化
普 普通人不会搭建知识库?方法超简单1分钟教会你 文章指出很多人搭建知识库失败的根本原因在于资料难以持续稳定地“入库”。作者介绍了通过 WorkBuddy 与 ima 知识库的组合,利用自然语言指令和自动化文件夹监控,将网页链接、本地文件等低成本地沉淀到知识库中,从而将知识库从简单的收藏夹转变为能辅助内容生产的数字助理。 技术 › 工具与效率 ✍ SakuAI🕐 2026-07-10 知识库WorkBuddyima工作流AI工具自动化内容创作Agent效率提升
C Codex + HyperFrames 自动剪辑视频技术解析 本文详细解析了 Codex 与 HyperFrames 结合的 AI 自动剪辑技术。HyperFrames 作为渲染引擎,利用 HTML/CSS/JS 实现确定性视频生成;Codex 作为智能体,负责编排与代码编写。文章涵盖了环境搭建、6步核心工作流、提示词工程、合成契约规范及调试避坑指南,展示了从脚本到 MP4 的全自动化视频生产管线。 技术 › Agent ✍ 知识猫图解🕐 2026-07-07 HyperFrames视频剪辑提示词工程自动化工作流前端技术AI工具Codex渲染工程化
摸 摸鱼神器:0基础小白5分钟玩转WorkBuddy指令教程 本文是一份详尽的 WorkBuddy 使用指令指南,包含 100 条精选提示词,覆盖任务管理、日程会议、文档处理等 10 大职场场景。文章提供了具体的指令模板,用户只需替换方括号内的内容,即可利用 AI 快速完成工作规划、会议纪要、数据分析及营销策划等任务,旨在帮助零基础用户快速上手,提升工作效率。 技术 › 工具与效率 ✍ 苏乐🕐 2026-07-06 AI工具提示词WorkBuddy职场效率自动化工作流Office教程
多 多模型整合指南:用 Hermes Desktop 统一管理 ChatGPT、Grok 与 DeepSeek 本文介绍如何使用 Hermes Desktop 将 ChatGPT、Grok、DeepSeek 和 MiniMax 等多个 AI 模型接入同一个桌面应用。文章详细讲解了通过图形界面一键配置模型账号、连接 Telegram/Discord 消息通道、以及设置 10 个实用的自动化工作流(如每日简报、竞品监控)的步骤,旨在无需编程即可实现多模型协同与自动化任务处理。 技术 › Hermes ✍ Wei🕐 2026-07-03 HermesAgentDeepSeekChatGPTGrok工作流教程自动化工具与效率多模型