直接抄大佬工作流，为什么跑不通
故事的起点很典型：看到别人公开了自己的自动化写作流程，热血上头，把几篇教程一股脑丢给AI，说"帮我也搭一个"。
AI确实很听话，一步步拆解、创建文件夹，结构清晰、命名高级。但拿到手一看——完全是个黑箱。每个 md 文件都看不懂，不知道为什么要有这些文件，也不知道它们之间怎么串起来跑。草稿该放哪里？灵感往哪写？写完怎么让AI接手？全是问号。
说白了，你拿到了别人的"躯壳"，但没有自己的"灵魂"。
这其实不难理解。大佬们的自动化工作流是顶级装备，新手等级不够直接穿上，当然会别扭。这也是为什么他们敢公开——真正能跑通的人，一定是在实践中形成了自己的理解，而不是靠复制粘贴。
第一版只做"最小可闭环"
想明白这一点之后，策略就清晰了：一开始先别用整套，模仿思路但不照搬细节。
如果你总盯着"大佬一天十篇"，心态很容易崩。那些流程是日日夜夜打磨出来的，不是一次性搭出来的。所以第一步不是"搭大而全"，而是先做一个最小可闭环——能走通从草稿到发布的完整链路就行。
搭好台，才好唱戏。
一步步实操：从写作习惯到工作流
第一步：先写清楚自己的真实写作习惯
别急着搭系统，先老老实实梳理自己平时怎么写东西。比如：
- 写草稿：把想说的全部一股脑倒出来，不分结构不管逻辑，疯狂输出
- 优化结构：反复看草稿，补充内容，调整结构
- 总结全文：思考主题、提炼标题（包括钩子和标题党思路），继续优化
- 配图：按标题或分段生成配图，搭配顶部图和分段图
- 发布：转成目标平台的格式（比如富文本的粗体、标题、图片、链接等），复制粘贴发布
这就是你的工作流原型。每个人的习惯不同，但核心都是这条链路：输入→加工→输出→发布。
第二步：把习惯压缩成流程
把上面的习惯抽象成阶段，每个阶段对应一个明确的输入和输出。这一步不需要任何工具，纸上画一画就行。
第三步：让AI搭一个"能跑"的简版系统
工具选择上，Codex、OpenCode、Antigravity、Claude Code 都行，当前阶段用免费版本就够了。模型能力有差异，但搭建简单工作流只要带 Agent 功能的都能做。
以 Codex 为例，核心操作：
创建工作目录，提示词：
这是我常用的写作习惯：写草稿→结构优化→提炼标题→文章配图→发布平台，请根据这个帮我创建一个写作工作流，并且根据不同阶段创建不同的目录。
细化每个阶段的规则，提示词：
这是我首次搭建工作流，一切从简，专注创作，后续持续迭代。结构优化：每次根据草稿目录下最新一篇文章，优化结构，生成A/B两版供我选择；总结全文：根据已选版本生成不同风格标题，补充小标题，提供A/B方案；文章配图：留出配图位置，写入生成配图的参考提示词；发布平台：生成符合目标平台格式的文件供直接复制粘贴。
几个关键设计决策：
- 结构优化：没有存量数据的时候，让AI每次生成A/B两版供选择，比直接出一版效果好
- 配图：让AI只留配图位置和提示词，方便后期用专门的图片工具生成
- 发布：让AI直接生成目标平台格式的版本，省掉手动排版的痛苦
- 额外生成一份 MD 格式存档，方便后续作为历史文章参考
真实跑一遍流程
搭完之后最重要的是立刻跑一遍，不要停留在"搭好了"的虚假满足感里。
1. 把草稿放进指定目录——就是你平时写的那坨不成形的文字，直接丢进去。
2. 给AI下执行指令——按工作流定义的阶段逐步推进。
3. 结构优化A/B选择——AI会给出两个版本。有意思的是，有些地方你会觉得原稿比AI改的好，这恰恰说明了A/B选择的价值。你不是在让AI替你写，而是让它给你选项。
4. 标题和小标题A/B选择——这一步实操中会遇到真实问题，比如AI只给了标题选项却没有生成完整文章。没关系，先记下问题，流程先走通，回头再优化规则。
5. 检查最终发布状态——配上图片，基本就是可发布状态了。
6. 逐张生成配图——初版提示词不一定贴合你的审美，这正好就是可迭代空间。每次优化后满意的提示词可以沉淀到专属的配图提示词文件里，让AI后续每次都参考。这其实已经是 Skill（技能模板）的雏形了。
"完成"比"完美"重要一万倍
整个过程中最大的感悟是：先跑通，再迭代。
首次搭建只要能走完从草稿到发布的完整链路就够了，不必追求完全自动化。跑通一遍之后，你自然会发现哪里卡顿、哪里多余、哪里需要加规则。把这些问题收集起来，反馈给AI，持续优化。
工作流本质上是一个非常私人的系统。别人的 Skill 当然可以参考，但"没跑通过"和"跑通过"是两种完全不同的状态。只有自己跑通过，你才真正理解每个环节为什么存在。
搭好第一版之后，持续输出、持续完善、持续迭代。最终你会得到一个高度定制的个人工作流——而不是别人的复制品。与其花三天搭一个看起来完美但用不起来的系统，不如花一小时搭一个粗糙但能跑的最小闭环，然后在真实使用中慢慢打磨。