别再听完就忘了:我做了一个小宇宙播客 AI 工作流
作者文子分享了自己开发的「Wenzi 小宇宙工作流」,旨在解决播客听完即忘、难以沉淀知识的问题。该工作流包含两个模块:一是将播客链接自动转录为干净的 Markdown 逐字稿;二是为内容创作者定制化提取选题,先确认用户定位,再从逐字稿中提炼候选选题。作者强调 AI 适合处理转录、排版等繁琐工作,而价值判断和表达决定权应保留在人手中。项目已开源至 GitHub。
作者文子分享了自己开发的「Wenzi 小宇宙工作流」,旨在解决播客听完即忘、难以沉淀知识的问题。该工作流包含两个模块:一是将播客链接自动转录为干净的 Markdown 逐字稿;二是为内容创作者定制化提取选题,先确认用户定位,再从逐字稿中提炼候选选题。作者强调 AI 适合处理转录、排版等繁琐工作,而价值判断和表达决定权应保留在人手中。项目已开源至 GitHub。
文章详细介绍了作者自建的播客AI工作流,包含具体模块、使用场景和开源链接,实用性强且时效性高,但深度分析稍显不足。
作者基于自己做 AI 生产力培训课的实践经验,开源了 50 个知识管理相关 Skill,分为三个仓库:Read Buddy(阅读整理,将网页、RSS、播客、微信读书划线等转为结构化内容)、Design Buddy(设计与配图,覆盖封面、架构图、公众号排版)、Creator Buddy(创作分析,挖掘热点与竞品数据)。文章还阐述了 AI 生产力系统的理念:通过目录规则、目标计划、工具技能、记忆日志、风格画像五大模块,将文件夹体系与 Skill 结合,让 Agent 自动完成选题、写作、配图与运营分析,实现从输入到输出的完整知识工作链路。
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。
作者分享了使用 Claude Code(Opus 5.5)批量制作资讯类竖屏短视频的完整工作流。核心步骤包括:选题(AI 粗选、人工精选,信息源以推特和 Hacker News 为主)、素材准备(Gemini API 写脚本和 TTS 配音、Suno 背景音乐、背景图、logo 等)、编写初始提示词、让 Agent 撰写脚本并派子 agent 做对抗式审查、反复修改脚本与成片。文中提供了可直接复用的提示词模板,并开源了包含 18 套竖屏视频风格的 Claude Code skill(creator-style-kit),可用于固定视频的字体、配色、动效与音效风格。
作者分享了自己深入学习英文播客的完整工作流:先通过 Scripod、开源 Skill 或自研 Obsidian 插件获取播客文字稿,再用 AI 提示词将英文口语稿重塑为保留完整论证的中文长文,随后花半小时逐字审阅改稿以真正理解内容,最后借助墨问、公众号等工具沉淀为合集并生成音频,在通勤和做家务时反复阅读收听。文章以 Morgan Housel 的播客为例,强调不追求全自动、保留人工深度参与,是继《严肃阅读工作流》后的姊妹篇。
作者分享用 AI 智能体工作流制作热点深度长视频的实操复盘:3 天涨粉 9149,总播放 258 万,单条最高 108 万。文章回顾了从模仿大号遇挫、车企热点短暂爆发到流量断崖的经历,以及关键的转折——抛弃固化的旧 Skill,让新模型自由发挥后画面匹配度大幅提升。作者总结了四大生产流水线(抓热点、审选题、跑生产、细核对)、选题内审五道安全阀(热点时效、人群普适、增量材料、情绪脱水、叙事轮换),并分享视频号、小红书、抖音、B 站等 8 个平台的分发体感与应对策略。
Archify 是一个近期登上 GitHub Trending 榜首、Star 超 5.3 万的开源 Skill,主要功能是将文字内容输出为带动画、可交互、可导出的独立 HTML 文件。作者深度体验两天后总结出两大用法:一是把复杂文字变成有层级、有主线的视觉简图,作为文章配图,并可导入 Figma 或 Illustrator 替换字体配色以统一视觉风格;二是为文章、视频和社交媒体制作动态素材,支持导出 PNG、SVG、WebM,或通过录屏展示交互流程配合口播讲解复杂机制。作者认为这两点对内容创作者非常有用,并欢迎分享更多创意用法。
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。
作者分享了自己开源的公众号排版Skill。此前作者的公众号排版一直通过自研的Obsidian插件wechatPB完成,但考虑到非Obsidian用户的使用门槛,决定将其改造为通用的排版Skill。该Skill的特点是提供实时预览页面和DIY工具栏,支持5套预设风格切换、配色调整、字重修改、标题样式、图片圆角等元素级自定义,并可保存为新风格复用。还内置风格学习功能,通过分析博主文章截图或链接生成专属样式,甚至可混合多篇风格产出个性化方案。项目已上传GitHub。
作者将自己在 AI 创业中反复跑通的工作流整理成开源免费的 CS Skills 库,包含 11 个 active skills,覆盖产品设计、前端实现、PRD 执行、深度调研、竞品分析、内容创作、电商短视频分镜、代码清理与部署收尾等全流程。核心逻辑是一句话说目标,cs-run 自动定位工作流并推进到可验证结果,解决 AI 工具多但不知道下一步让 AI 做什么的痛点。适合一边做产品、一边做内容的 AI 创业者使用。