完整介绍如何构建以研究为先的内容自动化系统，涵盖每个工具、步骤及其局限性。
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Adapted from @EXM7777# 如何自动化内容创作（完整课程） 我基本上是在把我为任何业务自动化内容创作所使用的完整系统交给你……链条中的每一个工具、按顺序的每一个步骤，以及它在哪里会出问题。 因为内容代理不过是一条研究流水线，末尾加上了一个写作步骤。 而几乎所有人都会犯的错误，就是先搭建写作步骤。 本文包含以下内容： - 为什么先写作后研究只会产出垃圾内容 - 快速通道：一个在 Slack 中运行整条流水线的 AI 员工 - 在 Codex 中配合 GPT-6 Astra 的定制化构建 - 通过 Last30Days 进行发现、通过爬虫和转录扩展档案，以及 Gemini 视频分析 - 销售页面上从不提及的限制 - 你本周就可以执行的构建清单 ## 错误所在：先写作后研究 一个空洞的提示词，要求模型为你的产品写一篇爆款帖子，却没有给它任何立足点，于是它只能去调用它所读过的一切内容的平均值……而一切内容的平均值，就是泛泛而谈。 解决方法是颠倒顺序：先收集各平台当下正在奏效的内容的实时证据，然后让代理基于这些证据进行写作。 在开始之前，有一点诚实的说明：参与度不等于真实性，一个爆款观点仍然只是一个受欢迎的观点。 所以你即将构建的这条流水线，排序的是注意力，而判断依然由你来做……它无法保证内容的真实性，无法替代信源核查，也无法像你一样了解你的受众。 这种分工正是整个设计的核心：代理负责收集和起草，人类负责核实和审批。 ## 快速通道：使用 Viktor 构建 Viktor 是一个为 Slack 工作区共享的 AI 员工：团队将其添加到指定频道，团队中任何人都可以调用它，它基于共享上下文运行，而不是为每个人单独提供一个助手（https://ref.viktor.com/machina-x-3）。 这改变了内容工作的感受……你用简单的英语在工作已经发生的频道里输入任务，它就会返回一个完成品：研究简报、草稿、报告。 它还能处理周期性的部分……只需安排一次每周研究任务，它就会自动重复执行，无需任何人记得去触发。 任何敏感内容都会等待人工处理，审核优先的审批机制是内置的……所以不会仅因为代理觉得有把握，内容就自动发出去。 访问权限遵循频道成员资格：只有当它是某个频道的成员时，它才能读取该频道，而加入或离开频道需要经过明确批准。 随着时间推移真正带来价值的，是共享知识……它所学到的内容会被写入整个团队共享的文件，因此某个人做出的修正，会体现在所有人的下一次运行中。 它还通过托管连接器连接到数以千计的工具，大多数只需一键 OAuth……包括你将在下文见到的那类爬虫，因此整条研究流水线可以在 Slack 内部运行。 如果你想要实现这个系统的最简路径，就是这个：Viktor 在你的 Slack 中，爬虫作为它的双手，你的审批作为关卡（https://ref.viktor.com/machina-x-3）。 这就是快速通道……文章的其余部分是定制化构建，那是你完全自主掌控的版本。 ## 定制化构建：Codex 配合 GPT-6 Astra 这个系统的自有版本，运行在 Codex 内部，以 GPT-6 Astra 作为代理。 这个循环的运行方式：发现当下有效的内容，将赢家扩展为完整档案，将口头内容转化为文字证据，让 Gemini 观看实际视频，加载业务背景，起草附带佐证的每周批次，等待你的审批 七个步骤，按顺序排列 1. 发现当下有效的内容 发现阶段从 Last30Days 开始，这是一个你直接安装到 Codex 中的 Agent Skill： 它跨 X、Instagram Reels、TikTok 和 YouTube（以及 Reddit 和网页）研究某个主题，抓取帖子、互动数据，以及当下正在赢得关注的内容的转录文本 在 X 上，它拉取时间线并按主题相关性排名……它可以自行找出某个主题对应的正确账号和 subreddit 在 Instagram 和 TikTok 上，它按关键词搜索，抓取播放量、点赞数和评论数，并获取排名靠前结果的视频转录文本 在 YouTube 上，它使用 yt-dlp 进行搜索和转录，无需 API 密钥 一个操作层面的事实：数据源会宕机，凭证会过期，平台会修改其标记……把发现阶段当作尽力而为的工作，对失败的部分重新运行 2. 扩展每一个赢家档案 发现阶段给你一个有效账号和帖子的候选名单……现在你通过平台爬虫将这份名单转化为完整证据，这些小型 Agent 你只需指向一个档案即可按需运行 每个平台都有一个公开爬虫： - X：档案和时间线，包含每条帖子的互动数据，无需 X 账号或 Cookie - Instagram：帖子、Reels 和评论，以及账号级别的概览 - TikTok：一个创作者发布的所有内容，附带数据 - YouTube：视频和频道数据，以及已有的字幕 你的内容 Agent 从这些爬虫中需要的始终是同样的东西：账号是谁，他们发布了什么，每条帖子的表现如何，以及媒体本身 我通过 Apify 运行我的爬虫，但任何能返回结构化数据的爬虫都可以胜任 这就是扩展层：输入候选名单……输出结构化档案、帖子、互动数据和媒体 3. 将口头内容转化为证据 短视频的核心是口头表达，因此转录文本是你最丰富的证据……规则是字幕优先，生成兜底 在 YouTube 上，大多数视频已有字幕，yt-dlp 可以下载上传的字幕和自动生成的字幕轨道 回退链，按顺序：手动字幕，然后是自动生成字幕，然后是 AI 转录……只有在没有可用字幕时才生成 原因在于：如果一个视频根本没有字幕轨道，任何字幕 API 都帮不上忙，文字内容根本不存在，必须由生成来创造 生成路径：yt-dlp 提取音频，然后 Whisper 将语音转化为文字，可在本地运行或通过 API……还有托管爬虫可以为你运行整个链路，字幕优先，AI 仅作兜底 一个决定这一切是否奏效的基础设施细节：你的请求来自哪里……有一个基准测试显示，从住宅网络连接成功拉取了所有转录文本，从数据中心大多数失败，完全不用代理则全部失败 4. 让 Gemini 观看视频 转录文本告诉你说了什么……但它遗漏了钩子帧、节奏、剪辑韵律、屏幕上展示的证据 这正是 Gemini 的用途：它可以描述、分段并从视频中提取信息，回答关于视频的问题，并精确引用特定时间戳 它既能看也能听：转录、区分说话人、语音和音乐中的情绪……甚至是非语音声音 你可以上传文件，也可以直接提供公开的 YouTube 链接 所以针对每条获胜视频的提示词很简单：标注钩子、节奏、场景切换、佐证时刻和行动号召，每项都附上时间戳 这里有两种处理模式值得关注 静态模式是默认选项：它以每秒一帧的速率对视频进行单次采样……对于短片来说没问题，但快速动作在这个帧率下可能会丢失细节 代理模式在较新的 Flash 模型上可用，允许模型自主在视频时间轴上移动，以更高帧率重看关键片段……处理长内容时，它消耗的 token 要少得多，准确率也略高 如果默认采样遗漏了你所在领域的节奏，可以在配置中提高帧率 了解上限：免费套餐每天上传的 YouTube 视频不能超过 8 小时，且只支持公开视频 1. 为智能体提供业务背景 关于市场的证据是输入内容的一半……另一半是关于你自己的证据 构建一个智能体在每次运行时都会读取的知识库： - 用一段话描述产品，包含价格和承诺 - 受众：谁在购买、他们已经尝试过什么、他们会划过什么内容 - 语气风格：你真实发布过的帖子，标注好与坏 - 已批准的示例和已拒绝的角度，让品味得以积累 - 永久性修正规则……每条你否则会反复重申的备注，都变成一条规则 这就是"为你的业务起草内容的智能体"与"为某个品类起草内容的智能体"之间的区别 1. 将证据转化为每周批次内容 现在，搭载 GPT-6 Astra 的 Codex 就该发挥作用了 每周运行流程：将研究内容归类为规律模式，提出将某个模式与你的产品相匹配的角度，根据证据起草每篇内容，附上原始来源（来源帖子、转录文本片段、Gemini 时间戳），然后停下来 它等待审批……没有任何内容会自动发布 来源凭据才是重点：当一篇草稿声称某种钩子风格正在奏效时，你可以点击跳转到证明它的视频；而当它无法附上凭据时，那就是一个信号，说明这句话是凭空捏造的 1. 让每次运行改善下一次 单次运行是一个批次，循环本身才是资产 按计划刷新研究内容，将新的获胜案例与素材库进行对比，并将你做出的每条修正保存为下次运行的规则……Viktor 在工作区层面使用的那套共享知识理念，同样适用于你自己的智能体 每个周期，草稿的起点都更接近可发布状态，因为知识库已经吸收了上一个周期的修改 ## 边界条件 以上所有内容都是真实可行的，但都有其局限性……以下是这些局限，让你不必在实际生产中踩坑才发现 - X 平台的覆盖是不完整的：部分推文不会出现在搜索结果中，你抓取的时间线是经过排名的公开信息流，而非完整存档 - Instagram：私密账号无法抓取，公开指标是未登录状态下的快照 - TikTok 评论提取不保证完整 - YouTube 字幕提取存在已知故障模式……在信任之前，先在你的目标频道上测试 - 有些视频根本没有字幕轨道……空响应可以通过优化连接来修复，但缺失的字幕轨道只能通过自行生成来解决 - Gemini 以每秒一帧的速率可能遗漏快速动作，有用户反映同一视频的截图能正常识别屏幕文字，但逐帧提取会出错 - 时长限制因平台和模型而异，因此在批量处理长视频前，请先确认你所使用的具体技术栈 - 分页设置、抓取上限和定价会随时变更，不另行通知……每季度重新核实 - 还有一条固定原则：发布内容须经人工审批，因为智能体排列的是关注度，而真实性由你把关 诚实地承认局限，才是让系统值得信赖、真正可运行的前提 ## 构建清单 整套系统用一句话概括： > Last30Days 用于发现内容 → 平台爬虫抓取完整主页 → 字幕和 Whisper 生成文字稿 → Gemini 进行带时间戳的视频分析 → Codex 结合 GPT-6 Astra 进行聚类、起草并附上来源凭证 → 由你审批 花一个下午搭建，每周运行一次，保存每一次修改记录，这样每批内容都会比上一批更好 如果你宁愿跳过这些接线工作……Viktor 是捷径：一位 AI 员工入驻你的 Slack，爬虫作为它的双手，用普通英语输入任务，先审批再执行，知识在整个团队内共享 免费试用 @viktor_com——在 viktor.com 获得 100 美元积分，无需绑卡（https://ref.viktor.com/machina-x-3） 付费合作
