#AI内容创作

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网友投稿 近日，一名从事 AI 内容创作的抖音博主 因在视频中“阴阳”华为、被指“恶意收集企业负面信息”遭举报，账号随即被封禁七天。 封禁期满后，该博主 特意头戴华为手机出镜，“郑重其事”地向华为公司道歉：“都怪我把你们在发布会上曾经说的话又重复了一遍，我是汉奸，我不爱国，我们继续领先支持你们家的产品，1000年领先美国。”
#AI内容创作 #抖音博主 #阴阳华为 #恶意收集企业负面信息 #账号封禁
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宝玉
1个月前
这个提示词价值不大，是一场精心的营销，目的是为了卖课，不过这个帖子的讨论本身是有价值的。 下面的内容是 AI 辅助总结，提示词见评论： ---- （打开编辑器，泡上一杯咖啡） 朋友们，今天 Reddit r/ChatGPT 上的一个热帖，可以说是“信息量与槽点齐飞”。 起因是，一位老兄发帖宣称，自己在 2025 年“测试了 1000 多个 ChatGPT Prompt”之后，终于找到了一个“能持续击败其他所有框架”的“必胜公式”。 他将其命名为 DEPTH 方法。 在深入看社区的“花式吊打”之前，我们必须先理解这个“靶子”是什么。 什么是 DEPTH 公式？ 这位老兄（下称 OP）提出的 DEPTH，是一个用于构建“超级 Prompt”的缩写框架： - D - Define Multiple Perspectives (定义多重视角)：别只说“写个邮件”，而要说“你现在是三个专家：一个行为心理学家、一个直效营销文案和一个数据分析师。请你们合作……” - E - Establish Success Metrics (建立成功指标)：别只说“写好点”，而要说“目标是 40% 的打开率、12% 的点击率，必须包含 3 个心理学触发点。” - P - Provide Context Layers (提供上下文)：别只说“为我公司写”，而要说“背景：我们是 B2B SaaS，月费 200 刀，目标是过度劳累的创始人……” - T - Task Breakdown (任务拆解)：别只说“搞个活动”，而要说“第一步：识别痛点。第二步：制造钩子。第三步：构建价值。第四步：软性 CTA。” - H - Human Feedback Loop (人类反馈闭环)：别接受第一版答案，而要说“请从 1-10 分为你的回答打分... 低于 8 分的请自行改进。如果你不确定某些事实，标记为 [UNCERTAIN] 并解释原因。” OP 甚至给出了一个“战绩”：用这个方法生成的 LinkedIn 帖子，拿到了 14% 的参与度和 47 条评论。 表面上看，这套理论非常结构化、非常“专业”，对吧？ 然而，当这套“屠龙术”被扔进 HN（Reddit）这个“试炼场”时，社区的反应却远非“顶礼膜拜”。这场讨论迅速演变成了对当前 Prompt Engineering 乱象的一次“集体会诊”。 我为大家提炼了三个核心的交锋点。 焦点一：公式虽好，但为何产出的还是“AI 口水话”？ 这场讨论的第一个转折点，来自一位叫 FineInstruction1397 的用户。他“学以致用”，真的把 OP 那个关于“AI 取代工作”的 LinkedIn 帖子例子扔给了 ChatGPT。 结果呢？他得到了这么一段： > “ChatGPT 没在抢工作。它在抢‘借口’。 > …… > AI 不会淘汰工人——它只会淘汰浪费。 > …… > ⚡ 学习 AI 的 CEO 将取代那些不学习的。 > 你是想被取代——还是被放大？” 这……怎么说呢。 社区的反应非常直接。一位用户的评论（by jmlusiardo）一针见血：“这简直是‘不是 A，而是 B’这种 ChatGPT 陈词滥调（clichés）的大杂烩。” 另一位用户 BrooklynNets 在看到另一个类似例子后，更是火力全开：“这根本就是一堆充斥着破折号和无意义 emoji 的‘垃圾’（slop）。它就像一个 LinkedIn 帖子和一条 Instagram 字幕生下来的私生子，我的大脑已经被训练到可以自动划过这种内容了。” 这立刻引爆了讨论区的核心焦虑：为什么我们用了如此复杂、精妙的 Prompt 公式，得到的却依然是这种“一眼假”的、充满“AI 味儿”的平庸内容？ OP 显然没有（或者说，回避了）回答这个问题。 焦点二：真正的“老炮儿”，是如何让 AI “说人话”的？ 当 OP 的“必胜公式”被证明无法解决“AI 味儿”这个核心痛点时，真正有价值的讨论开始了。社区里的“老炮儿”们纷纷亮出了自己的“独门秘籍”。 这才是这场讨论的“金矿”所在。 秘籍一：“以毒攻毒”，用 AI 对抗 AI 用户 ophydian210 提出了一个非常“黑客”的思路： > “永远不要用同一个 AI 来生成内容和清理内容。这里面偏见太重了。 > 我会用 Gemini 2.5 或 Chat 5（编者注：指代当时的先进模型）来跑我的复杂 Prompt，然后把产出的内容，原封不动地扔给 Claude，让它来重写和润色。” 这个“套娃”策略瞬间点醒了很多人。利用不同模型之间的“偏见”差异（Bias）来进行交叉验证和“去味”，这显然比 OP 那个自嗨的“H - 反馈闭环”要高明得多。 秘籍二：“喂投”胜过“指令” OP 的方法论核心是“下指令”（Instructions）。但多位用户指出，对于“风格”和“语气”这种微妙的东西，“给例子”（Examples）远比“下指令”有效。 就像用户 Sequoia93 说的：“（高质量的）例子胜过指令。” 用户 TheOdbball 补充得更具体：“（AI 的）训练数据有问题。你必须把你自己的东西写下来，做成 Markdown 文件，喂给你的 LLM（比如放到一个写作文件夹里），然后告诉它：‘就按这个风格写，但要写得更好’。” 秘籍三：拆解“说人话”的精细指令库 用户 Rasputin_mad_monk 显然对 OP 的粗糙框架很不满。他直接甩出了自己珍藏的“自然语言指令库”，展示了什么才叫“精细活”： - 自然语言与流畅度：“像和熟人聊天一样重写这个”、“像在喝咖啡时和同事聊天一样解释这个”。 - 情感连接：“增加回复的温度，同时保持专业性”、“用更具同理心和理解力的方式重述”。 - 个性化触感：“多用‘你’和‘我们’让内容更个人化”。 - 技术平衡：“简化技术信息，但保持准确性”、“像一个专家在进行随意交谈那样解释”。 对比一下，OP 那个“建立成功指标”的指令，显得多么生硬和机械。 焦点三：这是“屠龙术”，还是一场“营销秀”？ 随着讨论的深入，社区的“牛鬼蛇神”们开始扒 OP 的“底裤”。 用户 keepcalmandmoomore 发出了最强烈的质疑：“你声称‘测试’了 1000 多个 Prompt？你的测试方法是什么？你如何客观地给每一个目的都不同的 Prompt 打分？” 用户 mafudge 紧随其后：“没有公布测试方法论，就不可信。” 这时，讨论的性质变了。大家开始意识到，这可能根本不是一次诚恳的“经验分享”，而是一次精心策划的“内容营销”。 - 它有一个朗朗上口的缩写（DEPTH）。 - 它声称解决了所有人的痛点（“必胜公式”）。 - 它给出了一个（可能杜撰的）惊人战绩（“14% 参与度”）。 果不其然，当有用户问“我能不能把我糟糕的 Prompt 自动转换成你的 DEPTH 格式”时，OP（Over_Ask_7684）兴奋地回复：“当然！我已经为你创建了一个手把手的指南，快去我‘个人简介里的链接’查看吧！” 图穷匕见。 正如用户 Historical_Ad_481 的总结：“果然，最后还是个营销广告。” 我们的总结：框架是死的，人是活的 这场讨论从一个“必胜公式”开始，最后演变成了一场对“AI 时代内容创作”的深刻反思。 OP 提出的 DEPTH 框架本身有错吗？其实没错。它很好地总结了“结构化 Prompt”的精髓——即从“模糊的聊天”转向“清晰的简报（Briefing）”。 这确实是 Prompt Engineering 的第一课。 然而，社区之所以“震怒”，是因为 OP 将其包装为“终极答案”来贩卖焦虑和课程。 而 HN（Reddit）社区的集体智慧告诉我们： 1. 没有“银弹”：在“AI 味儿”和“人类创造力”的博弈中，没有一劳永逸的公式。 2. “协作”而非“指挥”：正如用户 Gabe_at_Descript 所言，真正高明的用法，是把 AI 当作“创意团队”来“协作”，而不是当作“机器”来“指挥”。 3. “验证”重于“生成”：AI 负责辅助（Assist），人类负责验证（Validate）。真正的价值核心，永远在 OP 公式里的最后一步——“H”（Human Feedback Loop），而这恰恰是 OP 最不重视、只想用 AI 自动化的环节。 归根结底，这个所谓的“DEPTH”框架，或许只达到了“深度”的表皮。而真正的深度，藏在社区那些“喂投”、“套娃”和“精细指令”的实战经验里。 你对这个 DEPTH 框架怎么看？你又有哪些让 AI “说人话”的独门技巧？不妨在评论区聊聊。
#ChatGPT #Prompt Engineering #AI内容创作 #营销炒作 #AI味
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Bitturing
1个月前
我最近一直在想一个问题： 未来人和 AI 到底会在哪里碰撞出新的舞台 后来看到一句话，特别有共鸣—— 未来的“竞技场”，其实已经在我们身边慢慢长出来了 有三种苗头特别明显👇 1️⃣ 现在就很卷的地方 像AI内容创作、自动驾驶、机器人这些， 竞争已经在白热化。 但越卷，说明机会越多。 只要能找到一个切口，你就可能在巨头缝隙里突围。 2️⃣ 细分到离谱的小赛道 别小看那些“看起来没什么人做”的角落。 有些垂直AI应用、独立开发者工具， 可能半年后就长成新的风口。 真正的变化，往往从这些小裂缝开始。 3️⃣ 刚冒头的新世界 虚拟人、具身智能、AI伴侣、量子AI…… 这些听起来像科幻的东西， 其实都在悄悄成型。 它们可能是未来5年最值得下注的方向。
#AI内容创作 #自动驾驶 #机器人 #虚拟人 #具身智能
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油管百万粉丝大神 Dan Koe：如何用AI搭建内容创作工作流。 最近刷油管和x，看到了一个叫Dan Koe博主。 他用了极短的时间在油管和x上积累上百万粉丝。 Dan Koe的AI内容创作工作流，具备清晰的生产流程，他在YouTube拥有117万粉，在X平台拥有54万粉，他并非将AI视作万能助手，他把AI视作思考杠杆，而不是写作工具。 我今天就给大家分享他的AI内容创作工作流的方法论。 其实术的方法会有滞后性，但是底层方法论是不会过时的。 第一步，询问一下AI，倘若一个人要制作出真正有价值的内容，他应当做什么 第二步，询问AI，这个过程令人们痛苦的地方是什么 第三步，询问AI，倘若将痛苦的部分改掉，用技巧让过程更顺畅，会变成什么样，Dan运用这个三层系统分析至少3篇帖子，找出那些能让人产生共鸣的底层规律。 建立你的素材库，收集至少50篇好内容，将这些内容拆解，分析它们为什么能火。 设计你的调研工作流，Dan不像大多数人那样直接让AI写文章，他先让AI协助自己搜集资料，整合观点，找出底层规律，最终生成一个个可以自由组合的内容积木，他的目的并非将写作外包给AI，而是用AI压缩那些搜集资料和研究思考的时间。 他把AI视作高速摄像机，超级剪辑台，自己当导演，系统设计师。 搭建你的内容永动机，Dan坚持日更，直到某篇内容带来的粉丝远超平时，然后分析这篇内容火的原因，围绕这个爆款主题创作衍生内容，他用30%的精力制作爆款内容的衍生内容，用剩下70%的精力继续做实验，找到下一个爆款。 就这样循环，热门推文变成长内容，长内容变成帖子生成器，在平台上验证效果，再创作衍生内容，最终变成未来的长内容素材。 Dan的核心原则只有一句话，上下文为王。 你喂给AI的上下文越多，素材库越丰富，拆解的内容越深入，它就越能输出你想要的东西。 大多数人只是将一篇写好的文章丢进AI，然后说给我生成10条推文，结果往往不尽如人意，Dan不一样，他像工程师一样，精心设计的提示词能拆解成功案例，整合底层规律，最终生成可以自由组合的内容积木。 Dan不太追热点，他认为所有内容平台的底层逻辑都基于人类心理学，倘若你能理解人性，并善用AI来加深这种理解， 你的内容互动量会显著提升。他用AI并非为了替代自己的思考，而是为了放大自己的思考，加速自己的验证过程，这也许是内容创作者在AI时代可以去探索的新方向，我们比的是谁能构建出更出色的思想系统，谁能更好地利用AI这个杠杆，去撬动更大的影响力。 Dan还具备跨平台分发策略，他先在X写，因为280字符的限制会迫使内容更精炼，发布后再分发到其他平台。 其实我也总结了一个方法：X到即刻直接复制粘贴，X到小红书转成图片发布，X到其他视频平台就对着镜头读一遍录成短视频， 内容发布前再用ContentAny做一次内容的AI检测、同质化检测、标题检测和去同质化优化。 同一个核心想法，用不同形式呈现，一个验证过的好想法，在任何平台都会受欢迎。 Dan具备自己的一套工具，YouTube标题生成器用心理学技巧生成20到30个不同版本，内容灵感生成器能生成60种变体，帮助构思那些令人不舒服但真实可行的建议。 这些是直接可以发布的内容作品，不需要再加工。 很多人在研究Dan的方法，他们发现Dan把AI视作思考的杠杆，而不是写作的工具。 这句话让人受益匪浅。 值得反复思考。 倘若你将AI视作万能助手，期望它直接给你写出花来，那你大概率会失望，但倘若你把自己视作导演和系统设计师，把AI视作手里的高速摄像机和超级剪辑台，你就能构建出属于自己的内容永动机，这不是简单的模仿，而是要理解底层的系统思维，然后用AI去放大这种思维。 Dan的工作流看起来其实没那么复杂，核心就那几步，建立素材库，设计调研工作流，搭建内容循环。 关键不在于工具多高级，而在于你是否真的理解了上下文为王这个原则，你是否真的把AI视作了思考杠杆，而不是写作工具。
#Dan Koe #AI内容创作 #内容永动机 #思考杠杆 #上下文为王
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我发现了一个，还是蓝海的赚钱新思路： 把“长内容”拆成“短内容”，利润翻 10 倍 一条高质量长文 = 10 条爆款图文 = 1000 次曝光机会 🧵🧵🧵 🧪 用 AI 把任何长内容拆成 30 条爆款素材 举个例子： 我用 Flowith OS ，自动抓取了罗永浩 & 李想这期访谈。 AI 提炼出了整段的高能片段： ✅ 罗永浩的复盘逻辑 ✅ 李想的产品哲学 ✅ 两人的冲突点与金句 全流程不到 5 分钟，直接生成可发布的小红书图文 ⚡ 效果炸裂 这些内容全是真实、有冲突、有共鸣的爆点素材 📈 平均点击率提升 280% 📈 粉丝增长 4.6 倍 🧩 可复制的流程 这套方法人人都能立刻用👇 1️⃣ 找一条优质长内容（访谈 / 播客 / 讲座） 2️⃣ 用 Flowith 这类工具，自动提炼 → 拆解 → 生成图文脚本 3️⃣ 自动定时发布 让每一条创作都持续带来流量、粉丝和收入
独立创业者如何突破零收入困境，迈向月入1000元· 307 条信息
#AI内容创作 #长内容拆解 #Flowith OS #罗永浩李想访谈 #小红书图文
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在ai内容创作能力不断提升的时候，公共表达的重要性可能会越来越让位于小圈子但更高共识的信息网络 至少对我来说这一点开始变得明显 在传统社交网络时代，小圈子容易形成信息茧房，ai时代，这点越来越不用担心 ai就是打破信息茧房的最好方法，当然得会用，用好ai
#AI内容创作 #公共表达 #信息茧房 #社交网络 #信息网络
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dontbesilent
4个月前
智能体跑出爆款案例了，不容易 🎉🎉 用智能体简单，愿意自己露脸天天拍不简单 一定是 AI 帮助人做内容，而不是人利用 AI 替自己做内容，这有区别
AI视频井喷：Midjourney领跑，多模态混战· 337 条信息
#智能体 #爆款案例 #AI内容创作 #积极 #露脸拍摄