01先把选题库建起来，别每天从零想
- 选题来源固定三类：客户真实提问、行业公开数据、自己踩过的坑。
- 每条选题存成一条记录：标题、来源、目标读者、核心观点。
- 写不出来的时候，去选题库里挑，不是去刷手机。
02把写作规则写下来，再让 AI 按规则写
- 规则至少包含：目标读者是谁、开头第一句要做什么、段落多长、结尾要不要行动项。
- 我固定的规则里有两条最有效：一段不超过三行；先给结论再给说明。
- 规则写清楚之后，AI 出来的东西才像这个号，而不是像一篇通用科普。
03初稿之后必须有一道事实核对
- AI 会写出「看起来对」的数字和引用。这一步不能省。
- 所有数字必须回原来源核一遍，核不到的就删掉，不要改成「据估算」。
- 引用别人的观点要能给出处，给不出的当自己的话说。
04配图和排版交给它，判断留给人
- 封面、配图的尺寸、命名、压缩，这些机械活完全可以自动化。
- 但「这篇该不该发」是人的判断，不交给 AI。
- 风格一致性靠规则约束，不靠每次重新沟通。
05为什么用桌面 Agent 而不是在线工具
- 素材在你的电脑上：聊天记录、截图、旧文档、客户问答。
- 写作规则也最好落在本地文件里，作为一个可以迭代的资产，而不是散在各处。
- 它能把「读本地素材 → 按规则写 → 存回本地」串起来，不需要你搬数据。
常见问题
AI 写的内容会不会很假？
会，如果没有规则和素材。两个办法能显著改善：一是把你的真实案例放进去当素材，二是把写作规则写具体（段落长度、开头方式、禁用词）。空手让 AI 写，出来的必然是通用文案。
一天能产几篇？
不建议用产量衡量。内容的质量分水岭在「有没有一手素材」，不在「写得快不快」。有真实素材时，一天两篇是正常的；没有素材时，一天十篇也没人看。
想在自己的场景里跑一遍？
两晚实训，带一个能运行的工作台回去；或者先从一次免费初诊开始。