先建库，再写文章——为什么大多数 AI 写作是「无根之木」
文章指出直接使用 ChatGPT 等 AI 生成内容往往缺乏事实依据且容易产生幻觉，作者提出了一种「先建库，再写作」的方法。通过提前花两天时间收集并结构化整理 43 篇高质量文献作为私有知识库（人工版 RAG），确保写作时每个论点都有可靠的数据和来源支撑。文章对比了临时搜索与提前备料的差异，并展示了该方法在 7 天内产出多篇高质量技术博客并获得显著收益的实战案例。
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从搜索到核查：打造高质量内容的AI六步生产流水线
文章对比了AI写作的“魔法棒”与“流水线”模式，指出一次性生成缺乏质量门禁，容易产生误导性幻觉。作者提出了一套包含库检索、补搜、写作、配图、核查、修复的六步生产管线，强调通过结构化验证和分诊核查，确保每个论点有据可查，从而将AI写作从简单的文本生成升级为可验证的知识生产过程。
新蓝人计划（1）｜别抄作业，先搭好你的AI 写作闭环
文章记录了作者从盲目模仿大佬工作流失败，到顿悟后构建个人最小可用 AI 写作闭环的过程。作者强调新手不应照搬复杂流程，而应基于自身写作习惯（如草稿、优化、配图、发布），利用 Codex 等 AI 工具搭建简单可跑通的系统，并主张通过“先完成再迭代”的方式持续优化。
商单内耗终结者：开源「商单 Skill」+ EverOS，经验永久复用
作者针对商单博主接单时反复从零开始的内耗问题，开源了一套「商单 Skill」工作流，配合 EverOS 记忆工具使用。方案分三步：将过往 Brief、交付稿件、踩坑复盘入库转为可检索记忆；自动沉淀 SOP 与可复用流程；新单先由 AI 拆解需求、调取历史爆款套路，再动笔成稿。改稿经验也会永久存档，帮助提前规避品牌禁词、法务审核等雷区。所有经验本地或云端存储，工具负责记忆，人负责决策。附赠动笔核对清单，实现「记录→提炼→检索→回存」的经验复用闭环。
我是如何使用 AI 创作长视频脚本的？
作者分享了一套用 AI 创作长视频脚本的四步工作流，核心理念是'别让 AI 写，跟 AI 聊'。第一步在 YouMind 建项目，倒出观点和收集素材；第二步站在白板前用 Codex 语音对话共创'钩子—论证—升华'三段式大纲；第三步通过 Codex 实时语音把逐字稿'聊'出来，保证口语化；第四步用 YouMind 文字转语音倍速听稿、边听边改并精准控制时长。这套方法使作者 B 站视频从几千播放提升到期期破万，脚本创作时间从一整天缩短到两三小时。文章强调先把自己的观点喂给 AI，再通过对话输出，成稿才能保留个人风格而非 AI 腔调。
知识库越建越乱？先让 AI 学会回答：这句话从哪来
文章针对个人知识库越建越乱的问题，提出一套面向普通用户的起步方案：先选一个具体主题、整理十份资料，将原始资料与整理结果分开存放，统一知识卡格式（含来源、核对日期、未确认项等），用真实问题验收，并设定更新规则。核心是让 AI 整理的知识有出处、可复查、知边界，避免无来源的推断被当作事实。
这个skill，可以复刻任意写作风格
前文字记者作者介绍了自己开发的「写作蒸馏器.skill」，一个可以复刻任意写作风格的 Claude Skill。该工具基于语言学研究方法，将写作风格拆解为六层：词汇统计、文章结构、选题逻辑、视角、认知世界观以及配图排版，通过量化统计和逐篇标注的方式蒸馏出可复用的风格规则档案。使用流程分三步：准备至少20-30篇同体裁完整文章作为素材、让agent自动蒸馏生成Writing-DNA等风格文档、写作时让agent重读风格文件并参考原材料来复现风格。作者对比了蒸馏与微调两种方案，认为小样本场景下蒸馏通过锚定模型注意力更有效。该skill已开源并被超6759人使用，作者也分享了基于它的新写作工作流。
告别混乱收藏夹！我用 Markdown + 本地 AI 搭建数字大脑
作者分享了自己搭建 AI 个人知识库的完整经验。文章指出收藏资料不等于拥有知识，知识库应帮助找回信息、形成判断并推动行动。作者以 Markdown、JSON 和原始文件为事实源，搭建了包含 raw、notes、wiki、briefs、logs 五层结构的系统，覆盖内容入库、索引检索、AI 引用问答、周报复盘等流程。文章还总结了搭建中的关键原则：原文、AI 总结与个人判断分开，回答必须带引用，先用简单检索验证需求，注意隐私与数据边界，并通过 14 天真实使用验证价值，最终实现从收集到判断的行动循环。
别让你的经验烂在硬盘里！七步之内让 AI 把零散资料做成可分享干货
文章介绍了一套用 Agent 将散乱资料整理成可分享干货的七步流程：搭建项目工作台、通过问答生成任务开工单、盘点资料并建立材料索引与缺口记录、制作每个观点都有出处的提纲、生成讲稿/摘要/配图清单、让 AI 扮演审核员逐句核对事实与隐私、最后整理交付包并沉淀可复用模板。作者强调 AI 负责组织信息，人负责提供资料和做决定，通过严格的提示词约束控制幻觉，把硬盘里的零散经验变成真正的个人资产，可用于工作汇报、内容创作和项目复盘等场景。
用WorkBuddy跑通小红书（实操版）
作者分享用AI工具WorkBuddy运营小红书的一个月实操经验，提出三步工作流：一是明确账号定位，通过提示词让AI记住账号是谁、写给谁、风格是什么；二是建立写作知识库，将过往笔记、思考与素材整理入库，让AI产出逼近个人风格；三是自己定选题（围绕搜索关键词与痛点），写下零散思考后调用小红书运营专家成文，再人工润色打磨。核心观点：AI不能替代人干活，只是个人能力的放大器，其产出上限取决于使用者提供的素材质量与定位清晰度。
How I write with AI
作者分享了如何借助 AI 进行写作：坚持“用 AI 辅助写作”而非“让 AI 代写”，文字必须出自本人。他用 LLM 加速研究，通过自建的 researcher skill 结合 Exa、Hacker News、内部仓库和 Slack 等工具寻找真实、可引用的案例，并要求来源和引语以抑制幻觉。在草稿阶段，AI 充当文档内搜索和研究伙伴，帮助补充例子、验证事实、发现盲点。他强调写作者应多实验 AI 用法，而非因 AI 垃圾内容而全盘否定。
我把自己的内容来源系统摊开来，想请大家挑挑问题
作者分享了自己正在搭建的内容创作工作台：从微信群、X、GitHub、YouTube、币安广场等渠道只读采集选题，用一系列 Skill 工具（last30days、content-research-writer、humanizer-zh 等）完成深挖、母稿撰写、中文润色、小红书和公众号改写与配图，目标是形成一条无人值守的内容流水线。作者坦承系统尚不成熟，存在群聊读取不完整、平台访问受限、主观判断影响排序、缺乏发布数据验证等问题，公开征集社区意见，探讨选题来源、偏见规避、自动化与人工把关的边界。
公众号和小红书素材库加内容创作Skills开源，附工作流从0到1搭建指南
本文分享了作者在公众号和小红书平台上的内容生产全流程经验，重点介绍了如何通过建立风格规格文档和素材库，结合Skills功能搭建从选题到发布的自动化工作流。作者强调提示词是Skills的基础，但复杂规则应放在规格文档中，并指出AI生成内容缺乏曝光的原因在于缺少真实细节，因此需要人工补充个人观点和经历。文章还开源了核心Skills代码，展示了完整的SOP流程，帮助读者从0到1搭建自己的内容创作系统。
