西里森森: 今天给大家分享一个百万粉丝博主的内容生产工作流。 同样是用AI辅助创作，很多人用AI写的内容自己都看不下去，但有些创作者用同样的工具，产出的内容却能在多个平台拿到百万级曝光。 这中间差了什么？ 前几天看到Dan Koe的一个访谈，他全网有几百万粉丝，内容遍布Twitter、YouTube、Newsletter。 但其实他每天只花2小时创作，就能覆盖所有平台。 他说：我从不让AI替我写东西，但AI帮我把6小时的视频浓缩成1000字的知识点。 很多人用AI写作，直接打开ChatGPT，输入"帮我写一篇关于XX的文章"，然后AI刷刷刷输出3000字，复制粘贴，发布。 结果AI味太浓，根本没人看。 但AI最擅长的其实不是写，而是拆解和重组。 Dan的做法是，把内容生产分成了几个清晰的模块，每个模块AI都有明确分工。 我们一起来拆解一下： 首先第一步，他会选择用Twitter做想法的试验场。 什么是好内容？ 在Dan看来，好内容首先得是经过验证的想法。 他不会拍脑袋写，而是先在Twitter发短内容测试反应。280个字的限制反而是优势，因为你必须把一个idea压缩到最精炼的状态。 他会把Twitter上表现好的帖子，扩展成Newsletter的选题。 同理，YouTube上播放量高的视频主题，他也会拆解成Twitter帖子。 这最终会形成一个循环系统，每个平台互相喂养。 然后是第二步，让AI辅助整理相关素材。 Dan经常看3到6小时的长视频学习，但他不会边看边记笔记，为什么？ 因为有Gemini这样的工具，可以直接处理YouTube视频，把核心观点提取出来。 这就相当于把6小时的信息浓缩成1000字的关键点，让你可以快速回顾和引用。 同理，当他写Newsletter时，会把之前的推文、看过的视频、读过的书，全部丢给AI，让AI找出相似点和可以组合的角度。 这不是让AI代写，而是让AI帮你整理思路的原材料。 第三步，拆解爆款内容的DNA，这一步也是整个系统里最精妙的部分。 Dan不会直接让AI写帖子，因为AI写出来的东西总是很平。 他做的是：找一条自己或别人写得特别好的帖子，让AI分析它为什么好。 他有条推文是这样的："如何判断你在做有意义的事？你会感觉好几周、好几个月甚至好几年都没进步。然后突然某一天，成长一下子全来了。" 他会让AI回答：这条推文用了什么结构？触发了什么心理机制？为什么会让人产生共鸣？ AI给出的分析包括：钩子声明、痛苦与挣扎、回报、洞察与警告等等。 然后Dan把这些结构要素提取出来，变成一个模板。 下次写类似主题时，他不是照搬那条推文，而是把新的想法套进这个经过验证的结构里。 同样的idea，换一个结构，又是一条新帖子。 同一个事实，用不同的框架呈现，受众的感知完全不同。 Dan做的就是建立自己的框架库，然后灵活运用。 第四步：创建两阶段提示词系统，这一步也是技术层面最值得学的部分。 Dan设计了一套两阶段Prompt： 1️⃣第一阶段：上下文采集。 AI会像记者一样采访你，问你的领域是什么、受众痛点是什么、你的独特观点是什么。 2️⃣第二阶段：内容生成。 基于你提供的信息，AI按照你预设的结构，生成3个不同版本的帖子。 但关键在于，他不是直接问AI"帮我写3条推文"，而是先让AI理解你是谁、你的声音是什么、你想表达什么。 更妙的是，他还有一个超级提示词，或者说可以叫“元提示词”，专门用来生成其他提示词。 步骤也很简单👇： 1、找到3条你喜欢的高表现内容 2、让AI拆解这些内容的结构和原理 3、把拆解结果输入超级提示词 4、生成一个定制化的两阶段提示词 5、用这个提示词开始创作 这套方法可以迁移到任何内容形式：推文、YouTube脚本、着陆页文案等等。 第五步：每天2小时的执行节奏。 知道方法论是一回事，能不能持续执行是另一回事。 Dan的日常很简单：早上起床，做完简单的routine，然后坐到电脑前，接下来2小时专注做两件事： 1、完成Newsletter的一个章节 2、写3条社交媒体帖子 这2小时里，他会把写好的内容分发到所有平台，或者提前排期。 然后，他会每周选一天录YouTube视频，剩下的时间留给学习和生活。 AI不会让所有人都变成好的创作者，但会让好的创作者变得更高效。 区别在于，你把AI当什么。 如果你指望AI替你思考、替你提炼观点，那输出的东西一定是平庸的。 但如果你把AI当成放大器，用它来扩展你的思考边界、加速你的迭代速度，那它就成了一个强大的杠杆。 Dan说：AI时代最稀缺的不是会用工具的人，而是有密度想法的人。