AI内容自动化工作流

过去用 AI 做内容，通常是：找文章、让 AI 改写、自己整理、自己排版、自己发布。虽提高了单次效率，但大量重复工作仍靠人工。

为探索能否把整个内容生产过程拆成可重复运行的工作流，我设计并运行了这套从信息获取到公众号草稿生成的 AI 内容生产工作流。

单点使用 AI 改写文字，只能提升个别环节效率，大量协调与整理仍依赖人工。

真正的难点不是「再找一个更好的模型」，而是如何把信息获取、内容重构、封面生成、格式转换与发布准备，串成一条可以重复运行、且边界清晰的流程。

第一套工作流从文章 URL 开始：提取标题重点、内容分析与重构、生成新标题、AI 生成封面、上传素材、转为公众号格式、通过 API 创建草稿，最后由人工终审并发布；封面生成也自动化，可用提示词控制风格（完整流程见下方示意图）。

第二套进一步增加自动化入口：定时收集热点、筛选、存入飞书素材库，再经关键词检索取出 URL 进入生产工作流，使内容生产从「手动找文章」发展为「自动发现、筛选、生产、草稿、人工审核」的完整流程。

项目主要使用 Coze Workflow，并实际接入 Feishu、API、OpenClaw 与 Qwen 云端大模型等不同工具；OpenClaw + Qwen 云端大模型方案也曾进入正式工作流并完成内容生产任务。

我负责工作流设计、业务流程拆解、AI 工具选择、Prompt 设计、API 集成、内容处理逻辑、自动化测试、信息检索探索与整体优化。

重点不是某一个 AI 工具，而是如何把多个 AI 能力、数据源与工具组合成可以实际运行的业务流程。

这不是概念 Demo：实际筛选 50+ 条素材，完成约 10 次完整工作流运行，10 次全部成功进入公众号草稿箱，成功率 100%，最终发布始终由人工完成。

项目验证了一套完整的 AI 内容生产流程并实际产出内容，也让我进一步确认：AI 自动化的价值不只是替代一个人工步骤，而是把多个原本分散的工作连接成单一工作流。最终沉淀的核心模式是 AI Automation + API Integration + Human-in-the-loop。