我把每天找选题、写初稿的活完全交给AI:整套飞书配置+专属Skill全部开源
作者分享了一套基于「豆包工作」的全自动内容创作流水线搭建教程:通过飞书连接器建「选题作战库」多维表格收集素材,利用AI自动快判打分筛选选题,并借助云电脑+定时任务实现关机挂机巡检。文章详细公开了建表提示词、快判Prompt、以及将个人文风萃取为知识库并封装成自定义写作Skill的完整协议,包括事实分层打标和人工确认闸门等关键设计,防止AI写作失控和文风漂移,实现从灵感到成稿的端到端闭环。
作者分享了一套基于「豆包工作」的全自动内容创作流水线搭建教程:通过飞书连接器建「选题作战库」多维表格收集素材,利用AI自动快判打分筛选选题,并借助云电脑+定时任务实现关机挂机巡检。文章详细公开了建表提示词、快判Prompt、以及将个人文风萃取为知识库并封装成自定义写作Skill的完整协议,包括事实分层打标和人工确认闸门等关键设计,防止AI写作失控和文风漂移,实现从灵感到成稿的端到端闭环。
教程当天发布、含完整提示词与分步操作,可操作性极强且附带人工闸门等有价值的工程细节,但观点层面主要围绕单一产品介绍,新颖性和独立分析深度有限。
作者分享如何用豆包工作在飞书上搭建个人 LLM-Wiki 知识库:先让豆包工作根据 Karpathy 的 LLM Wiki 方法论在飞书中初始化知识空间(原始资料、词条、索引、更新日志四大节点),再批量将文章、提示词教程等素材入库,自动建资料卡、提词条、补双链、更新索引。随后设计了 LLM Wiki 运维 Skill,包含 Ingest、Query、Lint、词条管理、索引日志维护五大功能,任何新对话 @ 一下即可操作。配合定时任务和云电脑每天自动拉取 AI 日报入库,存入的提示词方法论可直接调用来生成视频、做网站。整套 Skill 已开源。
作者介绍如何利用 WorkBuddy 平台搭配两个自建 skill(文章排版和文章视觉),实现公众号内容生产自动化。文章详细讲解了配置公众号开发者信息(AppID、AppSecret、IP白名单)的准备工作,然后通过 WorkBuddy 调用接口自动完成排版、配图、封面生成和推送草稿箱的全流程。作者还演示了让 AI 自动撰写文章并用开源去AI味 skill 优化的方法,同时强调自动发布存在封号风险,发布前仍需人工审核,将节省的时间留给选题和内容创作本身。
作者作为AI博主,分享了自己搭建「选题雷达」系统的完整流程。系统包含两个AI编辑:一个负责AI大新闻选题,通过AIHOT热点榜、精选流和Follow Builders追踪正在爆的事件;另一个负责实战心法选题,通过best-skills排行榜和GitHub Trending筛选值得亲测的工具。每条选题需经过48小时时效、目标用户相关度、一小时内可执行动作等多重过滤,并由Agent打分排序。作者强调AI只决定「值得看」,最终「值得写」的判断仍靠人的体感。整个系统跑在HermesAgent和GrokBot上,让作者把重复性工作交给AI,只保留判断、体验和表达。
文章探讨了高级 AI Skill 的本质:不是把更多指令塞进一份文件,而是把多个单点能力按任务关系编排组合。作者通过分析 GitHub 上多个热门 Skill 仓库,总结出五种组合模式:路由(判断调用哪个 Skill)、顺序(强制工作流程)、选择(按需分诊组合)、流水线(专业能力交接)和分层(Skill 与系统能力分工)。文章提出组合 Skill 的五个核心零件:路由、输入输出契约、顺序与并行、上下文状态、验证反馈,并建议从真实返工中逐步长出组合关系。核心观点:Prompt 让 AI 听懂一次需求,Skill 固化一类做法,而组合 Skill 才能把复杂任务交付出来。
作者针对素材散落各处、写作效率低的痛点,实操搭建了一条内容自动化流水线:公开视频经飞书妙记转写,素材存入飞书多维表格,WorkBuddy 每日定时读取表格并推荐选题,作者在 Obsidian 完成写稿与审校,再通过自制插件将文章送入 X Article 草稿箱。文章详细记录了飞书账号连接踩坑、多维表格字段设计、定时任务配置与权限最小化原则,并强调自动化只处理重复劳动,发布与最终决策仍由人完成。数据回写环节尚未实测。
本文是一篇面向内容创作者的保姆级教程,介绍如何在不写代码的情况下,借助 Codex 将爆火的小黑配图 Skill 改造成符合自己风格的配图系统。作者详细拆解了七个步骤:从让 Codex 分析原 Skill、复制新版本、提供个人角色与视觉规则,到正式修改、生成测试图、根据反馈迭代,最后安装使用。核心思路是保留原 Skill 成熟的工作流,替换角色、配色、提示词和检查标准,并通过“生成—反馈—修改—重测”的循环不断优化,最终形成真正适合自己的个人配图系统。
作者体验字节跳动的豆包工作后,认为其远超预期。文章详细介绍了豆包工作的几大亮点:覆盖金融、法律、电商等行业的内置Skill生态与连接器(企业微信、钉钉、腾讯会议等);全局划词翻译与解释功能;本地Office集成,可直接在PPT、Excel中与AI协作编辑;浏览器录制与回放功能可将企业重复工作流沉淀为专属技能;以及手机、电脑、云电脑之间的多端切换能力。作者认为字节太懂国内用户,国内下一波AI赚钱风口在于帮企业搭建工作流、做培训和落地服务。
作者分享了如何用五个 Slack 频道运营一人公司的实践经验。通过 AI 员工工具 Viktor(可连接 3200+ 工具),将内容创作、客户项目、咨询销售、财务和广告投放等日常工作自动化。核心思路是让 AI 读取现有工具中的业务状态、应用公司规则、完成准备工作,最后回到 Slack 供作者审批。文中详细展示了 X/YouTube 选题、客户项目跟进、销售线索挖掘和财务追踪四个工作流的完整提示词设置,强调 AI 只做研究和准备,所有发布、发送和支出决策仍由人把关,从而每周节省大量拼凑信息的时间。
作者结合实际使用经验,总结了 Codex 6 的 16 个实用技巧,帮助用户把任务交代清楚、获得可直接使用的结果。内容涵盖:先更新版本、确认工作目录、明确目标材料限制与完成标准、使用 Plan 规划、发截图圈出修改区域、运行中及时补充指令、用 Goal 写清终点、关键决定写入文件、通过 AGENTS.md 沉淀重复要求、按需选用 Skill、确认工具权限、分清并行任务范围、验收时查看 Diff 改动范围,以及从手动跑通开始逐步自动化。核心思想是把模糊需求转化为可执行、可验收的指令,减少返工与 Token 浪费。