一个人运营3个自媒体账号，我用WorkBuddy搭建了一套内容创作工作台

本文记录了我用WorkBuddy的自定义Skill系统搭建内容创作工作流的过程，包括4个自建Skill的实现细节、8步流水线的设计思路、以及头条反爬踩坑经验。适合想用AI工具提升内容生产效率的创作者参考。

一、背景

我运营3个自媒体账号：

• 不着急的老伙计 — 微信公众号 / 银发养生 / 每天2篇
• 半程赴山海 — 微信公众号 / 女性情感 / 每天2篇
• 不着急的老伙计 — 今日头条 / 中老年生活科普 / 重启期每天3条微头条+1条问答

注：头条号与公众号"不着急的老伙计"是同一品牌的不同平台分发，内容可复用。头条号与"半程赴山海"（女性情感赛道）完全隔离，内容不交叉。

此前的工作方式是：用普通AI对话工具逐篇写稿，写完手动查重、手动排版、手动配图。每篇文章要经历"选题→写稿→检查→配图→排版→记录"多次来回切换，效率低且容易漏步骤。

WorkBuddy的自定义Skill系统允许我把这些环节封装成可复用的技能模块，按流水线顺序串联调用。本文记录的是搭建过程和踩过的坑，不是成品方案——有些环节仍在迭代中。

二、8步流水线设计

设计思路

把内容创作拆成8个标准化步骤，每步对应一个或多个Skill：

选题 → 写稿 → 原创检测 → 标题优化 → 违禁词扫描 → 配图设计 → 多平台适配 → 发布追踪

其中有两个人工确认节点：

• 原创检测未通过（评分<70%）→ 暂停，按建议改写后重新检测
• 违禁词扫描有风险→ 暂停，替换敏感表述后重新扫描

其余步骤由总控Skill（content-workbench）自动串联，但最终发布仍需手动操作（原因见第五节踩坑部分）。

8步流水线

内容创作工作台总览

涉及的Skill清单

总控

• content-workbench — 调度全流程（自建）

选题

• uapis.cn热榜API — 拉取头条热榜（免费第三方API）

写稿

• toutiao-hotspot-rewriter — 头条热点改写+格式判定（社区安装）
• wechat-rewrite — 公众号风格改写（社区安装）

原创检测

• content-originality-checker — n-gram相似度分析（自建）

标题优化

• wechat-title — 标题生成+评分（社区安装）

违禁词

• wechat-prohibited-word — 敏感词扫描（社区安装）

配图

• ImageGen / Pollinations.AI — AI生图（内置/免费）

多平台适配

• multi-platform-adapter — 一文适配多平台（自建）

发布追踪

• publish-tracker — 发布记录（自建）

辅助

• wechat-search / wechat-10w-hot — 爆文搜索/热文推送（社区安装）

其中4个是我用WorkBuddy的skill-creator自建的，下面讲实现细节。

技能速查网格

三、自建Skill实现细节

1. content-originality-checker（原创度检测器）

解决的问题：改写热点内容时，需要一个量化指标判断改写程度是否足够，而不是凭感觉。

技术实现：Python脚本，基于n-gram和Jaccard相似度，纯本地运行。

核心算法——n-gram提取（中文按字、英文按词）：

def get_ngrams(text: str, n: int = 3) -> set[str]:
    """提取 n-gram（中文按字，英文按词）"""
    cleaned = re.sub(r"[^\w\u4e00-\u9fff]", "", text)
    has_chinese = bool(re.search(r"[\u4e00-\u9fff]", cleaned))
    if has_chinese:
        chars = re.findall(r"[\u4e00-\u9fff]", cleaned)
        if len(chars) < n:
            return set()
        return {"|".join(chars[i:i+n]) for i in range(len(chars) - n + 1)}
    else:
        words = cleaned.lower().split()
        if len(words) < n:
            return set()
        return {"|".join(words[i:i+n]) for i in range(len(words) - n + 1)}

相似度计算用Jaccard系数，3-gram和4-gram加权（0.4/0.6）：

sim_3 = jaccard_similarity(orig_3gram, src_3gram)
sim_4 = jaccard_similarity(orig_4gram, src_4gram)
overall_sim = sim_3 * 0.4 + sim_4 * 0.6

原创度评分公式：

originality_score = (1 - overall_sim) * 0.5 + sentence_originality * 0.5

其中 sentence_originality 是每个句子与来源原文中最相似句子的Jaccard距离的平均值。

使用方式：

python check_originality.py --original my_article.txt --source source_article.txt

输出包括：原创度评分（0-100%）、高重复段落标注（相似度>0.5的句子）、改写建议（按相似度分级：>0.8几乎照搬需重写、>0.6高度相似需重构、>0.5中度相似需替换）。

评分参考线：≥70%可发布，50-69%需改写，<50%需整体重写。

2. multi-platform-adapter（多平台内容适配器）

解决的问题：同一篇素材要发到头条、公众号、小红书，三者的字数、结构、语气、标签格式都不同。

实现方式：建了一个参考文件 references/platform_specs.md，包含三个平台的格式规范：

• 字数范围：头条800-1500 / 公众号1500-3000 / 小红书300-800
• 标题风格：头条数字悬念式 / 公众号情感钩子式 / 小红书直白利益式
• 结构模板：头条导语+小标题 / 公众号叙事+金句 / 小红书钩子+要点+互动
• 排版规范：Emoji用量、分段长度、标签格式

Skill本身不包含代码，而是通过参考文件指导AI按规范输出三个版本，同时做差异化检查防止一稿多投被判定重复。

3. publish-tracker（发布数据追踪器）

解决的问题：发布后没有系统记录，不知道哪篇效果好、什么时间发最好。

技术实现：Python脚本初始化一个Markdown格式的追踪文件：

TRACKER_PATH = Path(r"E:\WorkBuddyData\outputs\data\publish_log.md")

content = f"""# 发布数据追踪日志
> 每次发布后追加一行记录，3天后更新表现数据。
> 初始化日期：{today}
"""

记录字段包括：标题、平台、赛道、发布时间、3天阅读量、3天互动数据。积累10篇后可手动生成效果分析。

4. content-workbench（内容工作台总控技能）

解决的问题：上述Skill各自独立，每次用都要手动触发，容易漏步骤。

实现方式：SKILL.md的frontmatter定义了触发条件和允许调用的工具：

---
name: content-workbench
version: 1.2.0
description: |
  内容创作工作台。整合公众号和头条号全流程的总控技能。
  当用户说"开始工作""内容工作台""今天写什么"时触发。
allowed-tools:
  - Read
  - Write
  - Edit
  - Bash
  - WebSearch
  - WebFetch
  - Skill
---

触发后展示当日待办（3个账号各需产出什么），用户选择后自动按8步流水线顺序调用对应Skill。在原创检测和违禁词扫描两个节点会暂停等待人工确认。

四、头条写作的格式自动判定

头条有"微头条"（100-300字）和"头条文章"（800-1500字）两种格式。我在toutiao-hotspot-rewriter技能的参考文件里加了一组关键词触发表：

• 说到「微头条、短、快评、一句话、说两句」→ 只出微头条
• 说到「文章、长文、深度、详解、写一篇」→ 只出头条文章
• 说到「都要、两种、全都要」→ 两个都出
• 都没带（如"蹭个热点"）→ 默认两个都出+提示

这样不用每次都解释要哪种格式，说"帮我写个短评蹭个热点"就只出微头条，说"这个热点写篇深度文章"就只出头条文章。

五、踩过的坑

坑1：头条自动发布走不通

最初想用Playwright自动化登录头条后台发草稿，结果发现头条的反爬机制：

• HeadlessChrome的User-Agent会被检测
• 改成正常Chrome UA仍然被拒（API返回code:7050）
• msToken和a_bogus参数由前端JS SDK动态生成，无头浏览器无法复现

最终方案改为：WorkBuddy自动生成文案和配图 → 手动复制粘贴到头条发布。自动化覆盖了"写稿→检测→配图"环节，发布环节仍需人工操作。

坑2：配图环节遗漏

最初的8步流水线第6步只写了"封面设计（仅公众号）"，头条号被跳过了。后来发现头条文章需要3-5张正文配图，微头条也需要1-3张配图才能获得更好的点击率。

修正后的配图规格：

• 公众号：正文2-3张 + 封面1张
• 头条文章：正文3-5张（每个小标题下1张）+ 首图即封面
• 微头条：正文1-3张

写稿时正文中会自动标注 ![配图：具体描述](位置) 占位符，比如"甜瓜切开后靠近果皮的横截面特写"，而不是笼统的"配图"。

六、自动化定时任务

结合WorkBuddy的Automation功能，设了7条定时任务：

公众号（4条）

• 7:00 — 不着急的老伙计 第1篇
• 19:00 — 不着急的老伙计 第2篇
• 12:00 — 半程赴山海 第1篇
• 21:00 — 半程赴山海 第2篇

头条号（3条）

• 7:00 — 微头条①（固定选题，痛点分点式模板）
• 11:30 — 微头条②（固定选题，故事引入式模板）+ 问答
• 19:30 — 微头条③（追当天热点，反常识开头式模板）

到点后WorkBuddy自动生成文案和配图建议，我手动复制到各平台发布。头条晚间那条会先拉热榜筛选中老年相关热点，找不到合适热点则fallback到固定选题。

七、可视化面板

用HTML做了一个本地运行的可视化面板，包含：

• 3个账号卡片：显示每日进度，点击复制对应Prompt
• 8步流水线图：每步标注调用的Skill
• 技能速查网格：所有Skill一览
• 快捷指令：一键复制常用Prompt
• 今日产出记录：用localStorage追踪进度

面板是纯静态HTML，浏览器打开即用，不依赖任何后端服务。

快捷指令面板

八、总结

这套工作台目前能覆盖"选题→写稿→检测→配图"的内容生产环节，通过定时任务实现到点自动生成文案。需要人工参与的环节包括：发布操作、旧作品管理、互动评论、数据记录。

技术上的核心收获是用Skill的参考文件机制（references目录）把平台规范、写作模板、触发表等知识固化下来，让AI每次按规范输出，而不是每次对话都重新描述需求。

如果你也在做类似的内容创作自动化，建议先把单篇流程手动跑通，确认每个环节的输入输出都对齐了，再考虑串联和自动化。