#内容生产

avatar
SOP 型内容生产者，很擅长阉割掉 Claude Code 的智力 我见到一些「创作者」非常依赖所谓的 SOP、工作流去生产内容，他们觉得「智能体」加上系统提示词生产内容，和用 claude code 没区别 在他们的工作环境里，上下文是不重要的（其实是根本没有），反正都是把一堆提示词灌进大模型，你怎么灌都是灌，Agent 除了用起来比 chatbot 不方便一点，可以说是毫无优势了 这里会造成一个死锁 因为原有的生产方式没有有效沉淀内容 -> 所以使用 Agent 的初期效果和 chatbot 没区别 -> 所以继续使用 chatbot -> 所以坚信 Agent 除了用起来不方便没有其他区别 但真正好的 AI 协作方式是定义目标和约束，而不是定义步骤 在定义步骤的情况下，你希望的是 prompt1 -> prompt2-> prompt3 -> prompt4 即便迁移到 claude code，也不过是 skill1 -> skill2 -> skill3 -> skill4，垃圾依然是垃圾 而在定义目标和约束的情况下，我希望智力可以通过我积累的内容得以涌现 当我试图把内容改成所谓的「更大人群面选题」时候，claude code 会提醒我，我曾经写过如何用一个更窄的选题，同样做出好内容 当我找不到观点的时候，claude code 不仅可以推理出观点，还可以检索到我曾经被数据验证过的观点，而不是把「观点」和「观点」混为一谈 当我用 skill 去写所谓的「爆款标题」的时候，claude code 会告诉我，我迭代标题的过程、我对标题的理解、我此时此刻写的标题，和我写标题的 skill，不是一件事，而是有内在关联的四件事 Agent 会在我的足够有密度的上下文里，找到我自己看不见的连接，有力量的不是模型能力，是上下文密度 不认可 Agent 创作的「创作者们」，认为 claude code 无法升级他们的 SOP 他们觉得调用一个又一个 skill，和你切换一个又一个「智能体」有啥区别？ 我的看法是：这是一群使用旧工具极其熟练的人，旧工具带来的回报越大，他们就越是认为旧工具带来的 SOP 价值连城。于是任何无法融入旧 SOP 的新工具，都是垃圾工具 没关系，只要你永远看不见「上下文」，你就永远正确，「智能体」就永远无敌，你就永远立于不败之地，新范式就永远是花花架子 可是，真正有问题的，到底是新的工具，还是被困在旧范式里面的人？ 等汽车遍布马路的时候，我们再来看看到底是谁在骑马 这一天不会太久远，比你想象的快十倍
#SOP #Claude Code #智能体 #内容生产 #工作流 #大模型
avatar
Y11
5个月前
做内容营销，看似有很多技巧性的难题，但如果能系统攻克，就能掌握任何行业的内容增长逻辑。 第一个挑战是内容方向的判断。 很多人不知道什么样的内容能带来流量、转化、涨粉或引导私域，缺乏系统的分析工具和数据模型。 就像航海没有罗盘，只能凭感觉航行，很难持续找到正确的方向。 第二个挑战是内容源头的构建。 持续产出优质内容，需要建立自己的“内容供应链”。 一方面要学会整合他人的优质素材，通过二次创作转化；另一方面要深入挖掘源头信息，找到别人没发现的内容增量。如果只是简单模仿，要么靠平台流量差异，要么靠时间差，这种增长难以持续，尤其对时效性强的领域更不适用。 第三个挑战是内容生产能力。 即便找到了信息，如何提炼、加工、创新，让内容比原作更吸引人，需要方法论、网感和对用户的深刻理解。这些能力不是一蹴而就的，需要长期刻意练习，培养对内容的敏感度和洞察力。 第四个挑战是内容分发效率。 不仅要考虑覆盖广度——比如图文、视频、SEO、私域等多渠道分发，还要关注分发深度——如何通过优化策略（如数据互评、社群转发）提升跑量效率，如何创新形式提高爆款概率。这就像搭建一个立体的内容传播网络，每个节点的优化都很重要。 第五个挑战是趋势把握。 很多人错过了风口：当抖音崛起时还在做微信裂变，小红书热门时扎堆涌入抖音，投放有红利时偏做自然流。其实，“风”的方向很重要，选对趋势，即使基础工作做得一般，也可能获得不错的结果。但前提是能敏锐识别行业的“风口信号”。 第六个挑战是成本控制。 一套成熟的内容系统可能需要几十万月投入，但如果有更高效的工具和兼职协作模式，别人可能用更低成本实现增长。成本模式的差异，会直接影响竞争壁垒。 其实，这六大难题的核心，是构建一套可复用的“内容增长系统”。 当你真正理解内容方向判断、源头挖掘、生产、分发、趋势、成本这六个环节的底层逻辑，无论面对什么行业、什么品类，都能快速搭建起适合自己的增长框架，让内容营销从“碰运气”变成“可复制”的能力。
#内容营销 #内容增长 #内容生产 #内容分发 #趋势把握
avatar
朋友们，如果是跨境电商或者tk直播从业者，你的高光时代绝对来了。 Wan开源的animate解决视频动作的可控性问题，结合nanobanana或者seedream，内容生产的门槛将会无限降低。 如果你有100个品要测试tk直播，该怎么做？相信接下来就是谁落地能力强谁能拿结果。
AI视频井喷：Midjourney领跑，多模态混战· 337 条信息
#跨境电商 #TK直播 #内容生产 #开源animate #落地能力
avatar
Yangyi
7个月前
都2025年了还有人不知道小红书API发布限流 我都惊了 说真的兄弟这都是我几年前干的差事了 以前和广东那边的朋友搞机器矩阵 获客端和SCRM都干 后来平台越来越恶心 就不怎么做了 但东西还都在 这些年不想搞分发 就只做内容生产了 但就总有人被骗 说人家API能发布 那API要能发布 我们都是傻子吗跑去买手机搞RPA？ API能发只有一种方式 就是小红书官方小程序API 我只想说能救一个是一个吧 毕竟没干过的总得给人家交学费
#小红书API #限流 #官方小程序API #内容生产 #避坑
avatar
Cell 细胞
10个月前
AIGC 会让每个创作者，都能拥有自己的“糖水工厂”——像港片里那种街角小摊，每天卖的不是“最好”的饮料，而是最快出杯、刚好够甜、有人愿意买单的那种糖水。 这也意味着，内容质量不再是一个绝对值，而是一个“是否匹配场景”的相对标准。 有些内容要讲究打磨，像雕塑； 有些内容要讲究速度，像打印； 有些内容要讲究可复制，像流水线； 有些内容要讲究个性，像手作。
#AIGC #创作者经济 #内容生产 #内容质量 #场景匹配
avatar
Cell 细胞
10个月前
这波 AIGC 对内容生产的冲击，最初大家关注的是“是不是AI生成的”，但最终会回归到一个更本质的问题：内容质量如何、是否满足用户需求。而“内容质量”本身也是相对的，取决于场景、受众和目的。 就像有人喝速溶咖啡，他们并不在意是不是手冲精品，也不会去关心咖啡豆的产地，只要够快、够提神、价格合适，这杯速溶就有它的市场。而另一些人追求风味、香气和仪式感，自然会选择手冲或精品咖啡。 同样地，AIGC 生成的内容如果在“效率”“覆盖面”“成本”上具备优势，且达到用户在某一场景下的“够用”标准，那它就是合格甚至优秀的内容。不是所有内容都要做成《纽约客》长文，很多时候，一篇 AI 写的 500 字科普，可能已经满足了 90% 用户的检索需求。 所以，焦点会从“是不是AI做的”，回到“这个内容对我有没有用”。这正是内容行业的新逻辑：质量相对、价值场景化、效率决定可持续性。
#AIGC #内容生产 #内容质量 #用户需求 #创作变革
avatar
小火炉播客
10个月前
【80后传媒史】激荡二十年：传统媒体的崩盘与AI革命之下内容生产的前路 🎙️👉：
#80后传媒史 #传统媒体崩盘 #AI革命 #内容生产
avatar
“AI版Office”天工超级智能体发布，加速推动内容生...
#AI #office #天工超级智能体 #内容生产 #技术创新