高效 AI 内容生产全流程

今天一直在打磨 AI 内容生成的流程，简单分享下思路。

实际上我的逻辑很单纯，整个流程由我主导，AI 负责具体的执行。

每次执行具体任务前，AI 都会先征求我的看法，任务结束后还会询问修改建议，以确保最终结果完美。

归纳来看，整个内容制作流程包含四个阶段：确定选题大纲、收集素材、生成初稿以及最终定稿。

确定选题大纲并不难，比如我告诉 AI 要写某个主题的文章，同时同步我的调研数据。

这些数据涵盖关键词、话题、搜索意图、受众分析，或是我预设的内容框架。

通过几轮人机对话，第一阶段的大纲基本成型，接下来就是素材收集。

素材收集其实很轻松，因为我维护了一个系统化的本地素材库，平时看到好的文章、数据或材料，都会整理并切片存入库中。

这一步 AI 只需读取素材库并提取相应片段，类似于卡片笔记法的写作思路。

对于缺少的素材，AI 会标记出来并询问是否联网查询（这引导我后续去搜集这些内容）。

完成这一步后，初步大纲生成，我人工通读确认无误后，即可生成初稿。

初稿生成是核心环节，直接决定文案质量。

过程中需把控语气语调、易读性、情绪传达，并植入价值点，确保内容言之有物。

目前我用 Claude Skill 实现，在 skill.md 中定义工作流逻辑，在 reference 文件夹中列出参考内容。

例如语气控制，我会提供大量参考案例（好坏都有）供 AI 学习，并将我的要求写入文件。

注：推荐有兴趣的朋友阅读 Claude 官方文档，收获颇丰。

此时初稿已出，剩下最后的人工审核。

检查事实准确性、语气合规性、行文易读性。

对不合规点做批注，注明修改意见，通读一遍完成审核。

定稿较简单，前期工作量大，只需 AI 根据审核意见完善内容。

这样，AI 辅助的内容生产流程就设计好了，后续只需不断实践、发现问题并改进。