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生财有术钱塘江鲤：AI自动化内容采集、选题、生成图片、发布分发、串联，实现内容获客10倍提效！
发布时间：2025-08-15 21:26:00 编辑：admin 浏览:12
大家好，我是钱塘江鲤，是AI数据相关方向的从业者，主要做的是为垂类模型，提供行业专业数据和合成数据，同时协助企业进行AI落地。
听到这里，大家会有点好奇：一个做AI数据的，怎么会分享AI+自动化提效这个话题呢？
这其实正是我今天想传递的一个核心信息——利用AI和自动化来提升生产效率的门槛，比我们想象的要低得多。
今天分享的部分内容，可能涉及到一些代码，但99%都是AI生成的。即使遇到一些问题，也可以借助模型能力进行迭代和修复，所以并不需要大家有很过硬的技术背景。
现在AI的能力非常强大，只要思路对了，复现和应用起来就会非常快，完全不用担心无从下手。
做内容的整个流程中，从爆款采集、对标到内容生成、发布、数据回收等，70%的时间都浪费在重复劳动上。
但是我如果说：这些工作，现在AI都能帮我们搞定呢？
这就像多了一个24小时不眠不休的硅基员工。以前我们得手动复制粘贴、整理数据、翻评论区挖用户需求、找选题方向——现在，只要是人能在电脑上完成的动作，几乎都能实现自动化。
所以我的判断是，未来在内容领域，凡是靠人力重复堆砌的工作，一定会被AI+自动化取代。这不是要不要的问题，而是谁先掌握，谁就能十倍领先的生存法则。
Part 1
什么是自动化，
如何实现自动化？
简单来说，自动化就是用技术代替人力，把那些重复又机械的活交给机器处理——我们只需要动脑，专注在更有价值的事情上。
用好自动化加上AI，其实就等于给团队招了一个数字员工，它像一个超级杠杆，能成倍放大我们的业务价值。
比如大家可以看下面这个基础的自动化工作流，这是现在最常见的一种玩法：我们设定好关键词或者对标账号，自动去小红书、抖音上抓取爆款内容，筛选出表现最好的数据，把视频文案保存到飞书表格，再通过飞书AI自动生成配图，最后一键分发到小红书、飞书、抖音公众号等平台。
整个流程几乎是全自动跑完的，人只需要在关键节点上做个质量检查。
这样一来，我们的运营效率完全不一样了——用很小的成本，就能跑出超预期的转化效果，变成了我们低成本测试、快速获客的利器。
01
低代码应用集成自动化平台
首先是低代码的应用集成自动化平台，比如 Zapier、n8n、Make，它们通过“触发器+动作”的机制，把不同的应用串联起来。
比如我在Notion写了一篇笔记，它可以自动同步到 Twitter。
这类平台的优点是上手快、门槛低，几乎零代码，适合个人或小团队，处理一些简单的跨平台联动任务。
但它的缺点也比较明显：作为国外平台，对国内工具的生态支持并不完善，同时也很难通过预设模板来支持复杂的业务流程。所以最终用不用，还是得看具体的应用场景来决定。
02
传统RPA
接下来是传统的RPA工具，比如八爪鱼RPA、影刀RPA，它们通过可视化的指令拖拽来实现自动化流程。
优点是基于本地运行，可以接管键盘和鼠标，模拟人工操作，完成整套流程；而且上手门槛低，半天就能入门。
但它也有一些限制，比如在某些场景下运行不够稳定，自定义调度也比较困难，不太容易集成进现有的工作体系。不过整体来看，它仍然是一种相对均衡、适配面较广的自动化方式。
白杨SEO补：延伸阅读，关于NOTION、RPA等是啥看：
claude、notion、mj、sd、suno、sora、cursor、agent、coze、rpa、ai、seo是什么？必看
03
AI工作流平台
再往下是在线工作流平台，通过拖拽形式将不同环节串联起来。
比如输入一个链接或一篇文章，就可以自动生成不同风格、不同调性的文案，形成完整内容。
这类方式适用于内容创作类的自动化，但个性化实现成本依然偏高，对复杂逻辑的支持有限，多工作流协同能力较弱，并发场景下的稳定性也存在问题，整体算是一种适合入门、轻量化使用的工具。
白杨SEO补：延伸阅读，关于AI工作流可以看：
AI工作流是什么？coze扣子工作流怎么搭建和使用？【参考】
04
AI编程
下一种方式，是利用AI编程，实现脚本化或产品化的自动化——比如使用Cursor这样的AI IDE，自行编写自动化脚本。
这种方式灵活性极强，可以根据需求定制复杂的自动化工作流，比如我就用AI编程实现了同时采集多个平台数据，再用AI进行趋势分析、内容生成和分发。
它最大的优势是高度可定制，能应对各种复杂业务场景，但前提是你具备一定的编程能力，对初学者来说不算友好。
当然，它还有一个核心优势，就是可以稳定支持大规模并行处理，短时间内完成高强度任务密集执行。
05
全自主Agent-如Manus
再往后的形态，是类似Manus这样的全自主Agent。
我认为，自动化的最终形态，很可能就是这种方式——我们只需要下达一个指令，它就能自动拆解任务，调用不同的工具完成执行，并最终交付结果。
比如我告诉它：做一份关于RPA的调研PPT，它会自动检索信息、整合内容，很快给出成品，甚至不需要我们事先编排流程。
它的优势在于简单、高效，并具备一定的自我扩展能力，可以联动多个平台、整合不同数据来源。
当然，目前这类工具在可控性和成熟度上仍有待提升，但随着大模型能力增强、产品不断迭代，这些问题最终都会被解决。
到这里，我们已经聊了几种自动化的实现路径——从低代码平台，到RPA，再到AI编程，最后是全自主Agent。
每一种方式都有自己的优势与局限，关键是结合实际需求，找到最适合自己的实现方案。
接下来，我们就进入实战部分：怎么用自动化，解决内容运营中的真实痛点。
Part 2
自动化采集
那我们该如何在实际场景中运用自动化，解决真实问题呢？
第一个典型场景，就是自动化采集。
当我们要做爆款内容时，最重要的一步就是先搞清楚：什么内容能跑量？哪些内容转化高？这时候就必须采集足够多的数据。
某种程度上来说，全网的爆款内容，其实就是用户真实需求的映射——全网爆款 = 现成的用户需求数据库 = 你的流量密码。所以第一步，肯定是先采集高质量的数据。
这些数据来源可以覆盖全球，比如YouTube、Twitter、Reddit，也可以是国内的抖音、小红书等平台。
通过采集这些数据，建立自己的中心素材库，就可以快速围绕爆款内容做二创，也可以借助AI进行选题挖掘。
说到数据采集，大家可能会想到很多方式，比如低代码的采集工具，像八爪鱼、后裔采集，或者传统的RPA工具；也可能是基于浏览器的自动化工具，比如Web Scraper、Automa，甚至更高级的方式，如逆向、代理网络爬虫等。
但这些方法要么上手门槛高，要么采集效率偏低。那么有没有一种方式，能在效率和易用性之间找到平衡？
这里我推荐一个组合方案：Cursor + Playwright。
Cursor大家都不陌生，之前在生财里就有很多用Cursor做出的经典产品案例。而 Playwright 是什么？你可以把它理解为一个自动化测试框架，也可以看作是基于浏览器的 RPA 工具。
它能并行打开多个浏览器窗口，实现全自动操作，不管是用于数据采集、内容发布，还是任何浏览器端的自动化任务，都能很好地适配。
举个例子，这是亦仁老大去年12月发布的关于YouTube Shorts的超级标。我当时看到帖子后，当晚就写了一个简单的脚本，第二天就已经采集了十几万条视频，最终筛选出1万个相关频道。
可以看到，这套流程逻辑其实和RPA很像：先打开网页，找到搜索框，输入关键词，或者直接点击tag，定位到所有相关视频，再模拟人工点击和滚动，拿到需要的数据。
我们可以同时启动50个浏览器进行采集，每个浏览器之间环境是隔离的，相当于在一台电脑上开出多个AI工位，每个工位分配一个AI牛马，专门负责采数据的活儿。
这里顺便告诉大家一个冷知识：像YouTube这种全球性的平台，是支持IPv6的，而IPv6的IP 成本很低，所以我们可以几乎零成本、无限量地采集YouTube等平台的数据。
那这种自动化采集到底怎么实现？我这里演示一下，如何在十分钟内完成一个这样的采集脚本。
Cursor 能根据我们的需求，一次性生成脚本并完成数据采集，整个过程不到五分钟，脚本直接bug free一次性跑通。
即使真的遇到问题，在 AI 模型能力不断进化的今天，也很容易调试解决。是不是感觉没那么难？
所以很多时候。门槛真的没想象中那么高，只要你愿意动手试一下。
同样的采集方法，其实也可以轻松扩展到国内的平台。
我们只需要稍微改造一下刚才用于 YouTube的采集脚本，整个浏览器调度的模块是完全一致的，只要根据不同平台写不到100行的代码，就可以迁移。
以小红书为例，我们就可以用类似的方式来进行数据采集。
大家可以看这个演示，系统自动打开了10个浏览器，模拟人类在小红书中输入关键词，首先获取 A-Z 的所有长尾词，然后逐个开始采集。这种方式还有一个优势，就是可以有效避开风控机制，提高整体采集效率。
同样的逻辑也可以拓展到其他任意平台。
这是我日常使用的看板控制台，大家可以看到上面展示了各类数据源的原始数据，它会根据我设置的关键词和感兴趣的话题，在全网范围内自动搜索并采集相关内容。
此外，还有一些通用的热榜信息，比如公众号热榜等，也都同步到了我的看板系统。
右侧则是我基于关键词或关注博主采集到的推文信息，还包括根据关键词在全网检索到的新闻内容，并自动通过 AI 做摘要和总结——一方面方便我快速了解行业最新动态，另一方面也为内容创作提供了高质量的素材来源。
这样一来，当你的竞品还在手动刷热点、手动采集数据的时候，你的一台电脑上已经有上百个浏览器组成的 AI 打工人，有条不紊、分工协作地帮你从各大平台高效采集所需数据。
Part 3
自动化选题
接下来是选题挖掘的自动化。要知道，原始数据 ≠ 价值，真正有用的，是如何借助 AI 对采集到的爆款笔记和评论进行分析。
关键在于，现在这件事的成本已经低到惊人。
这都得益于大语言模型价格的不断下降，比如 Gemini Flash 2，每百万输出token仅需0.4 美元，一杯咖啡的钱，就能调用一千 token，足以分析五百条笔记和评论。
通过饱和式生成，我们可以让 AI 源源不断地产出选题灵感——大力出奇迹。
所以我一直觉得，人工找选题像钓鱼，要靠耐心和运气；而AI找选题，是直接把整片海抽干，把大鱼小鱼一网打尽。
比如在前面提到的笔记采集流程中，我们可以设置条件，比如点赞或评论数超过某个阈值，就将对应的评论信息全部采集下来。
接着从多个维度进行分析——选题方向、用户需求、评论区详情等等，最终生成新的选题。
这些自动生成的选题报告非常有价值，完全可以每天产出数百个高质量选题，供团队选择。
来看一个具体的案例：他们从选题方向出发，结合评论区的情感比例，做了一定的分析。
我们可以看这个例子——AI采集了一篇爆款笔记《没上班的人一天都在做什么》，然后对笔记和评论区进行了分析。
评论区有 3000 多条评论，AI 分析出了评论倾向、主要观点总结、评论类型分类、用户需求拆解等内容。大家可以看到，AI 从多个角度给出了原始分析内容。
比如，AI 的选题建议中提到：87% 的评论都在说“刷手机刷到焦虑”，高频关键词是“不知道能做什么”。
这说明什么？说明用户真正关注的，可能并不是猎奇内容，而是实实在在的解决方案。
于是，AI 自动生成了若干选题建议，比如：
❖
《裸辞自救指南》——解决“目标感缺失”问题
❖
《零成本副业实操》——对应“想赚钱没门路”的用户
❖
《自由职业时间表》——回应“虚度光阴”和“愧疚感”焦虑
最终，AI 结合爆款笔记，自动生成了标题如《裸辞空窗期自救指南》《5个零成本副业实操手册》的选题内容。
整个过程中没有任何人工介入，AI已经自动完成了从数据分析到选题产出的全过程，真正实现了选题挖掘的自动化。
再比如这条笔记案例：“说一个身边只有你用的小众 APP”。这条笔记下有1.6万条评论，AI 在采集之后也自动进行了分析。
比如，AI 从评论中挖掘出了一些刚需信息：有人在找免费 PDF 编辑工具，有人提到外卖返利神器，还有大量评论出现了“求推荐”这样的表达。
基于这些反馈，AI 给出了相应建议：既然有用户在评论区怒吼“被 PDF 软件搞崩溃”，那就应该马上产出《免费工具大全》；又比如，高频词中出现了“二手平台”，那就可以快速推出《闲置变现攻略》。
整个过程同样无需人工干预，AI 能够自动识别需求、生成选题，真正实现了从数据到内容的高效转化。
甚至可以说，这已经不是“选题”了，而是用户举着喇叭在告诉你：“我要这个！”
因为我们所用的，是用户在评论区亲自留下的吐槽和需求数据，还有什么比这更精准的呢？其中很多痛点，可能是我们平时根本想不到的。
如果靠人工去筛选、逐条研判，每条笔记的评论区至少要花上半个小时。
但通过自动化，我们可以每天稳定分析100条以上的爆款笔记，自动生成高质量选题，直接同步到飞书——甚至连初稿都已经自动生成，整体效率提升10倍都不止！
Part 4
自动化生成图片
前面我们讲到了爆款内容的采集和选题的自动化，下一步就是生成内容形式，比如自动生成图片，或者通过数字人来进行分发。
这里我们可以先讲一个最简单、效果却最好的图文创作形式。随着DeepSeek V3最新版本的推出，现在在前端的生成效果上，已经和 Claude 3.7不相上下了。
那我们能不能把采集来的爆款文案，或者从抖音视频中提取出的文案，批量化地用于图片创作呢？毕竟一个一个做，实在是太麻烦了。
比如这个飞书表格，就是我们在上一个步骤中采集并提取出的所有对标短视频文案。
我们在表格中新增一列，命名为“AI 生成小红书封面”，然后选择DeepSeek最新的V3模型，提示词用的是归藏老师的开源提示词，接着直接批量生成，就可以得到卡片源码。
比如这次我采集了大约8 条对标文案，在几分钟内，系统就自动生成了所有的卡片源码。随后，我们通过自动化流程解析这些源码并转化为图片。
大家可以看下这个效果——从采集对标视频文案，到生成小红书的高质量图文封面，整个流程处理了80多条内容，总共耗时不到20分钟，这个提效速度应该已经非常可观了。
而且这个应用场景，并不仅限于生成小红书封面，我们还可以新增一个AI列，用于生成正文图片、公众号首图等等。
甚至可以把社群内所有成员的自我介绍，汇总成一列，在几分钟内批量生成上百张AI名片或荣誉证书，效率极高。
那成本呢？大家可以看下这个结果：我总共生成了100多条内容，包括测试用的提示词在内，总成本只有0.91元。
结合生成的图片质量来看，整体是完全可以接受的。
实际上，这种形式不仅适用于小红书套图或公众号图文生成，在社群运营中同样实用——比如为社群成员批量生成个性化名片或荣誉证书，哪怕是1000个用户，也能在几分钟内全部生成、保存或分发。
所以从综合成本和使用效率来看，这种方式对我们来说是一个非常大的提升。
Part 5
自动化分发
下一个场景是“发布”——内容生产的最终目的，是触达目标受众。
但一旦内容制作完成，真正的挑战才刚刚开始：我们往往需要把内容，上传到十几个不同的平台，每个平台下面还可能挂着几十个账号，发布过程往往是半手动，甚至完全手动完成的。
而这种重复性极高的操作，恰恰是最适合自动化发挥作用的地方。如果我们想实现全链路自动化，内容的高效分发就变得至关重要。
那要怎么实现呢？通常有几种方案。一种是使用RPA工具，比如影刀；另一种是使用 Playwright 这样的浏览器自动化方式。
后者的优点是稳定性强、支持并行发布，而且可以实现环境隔离，避免账号间的干扰。
下面这个就是我用影刀，从零搭建的一个公众号自动发布流程——只需要从左边拖拽相关的指令，一步一步配置流程即可。
整体上手门槛不高，这只是一个简单示例，是我为了演示加的流程，可能还不够完整，但整个过程不到半小时就能搭建完成。
接下来是第二种方案——浏览器自动化，比如 Playwright或Selenium。我们在前面的数据采集部分也已经展示过。
这种方式的特点是：我们可以在一台电脑上同时打开几十个，甚至上百个浏览器，相当于开启了100个虚拟工位，每个工位都在独立运行。
有的在小红书上传图片，有的在抖音发布视频，有的在Twitter发布thread，甚至还有的在同步到 Pinterest。
关键在于，这些浏览器之间的运行环境，是完全隔离的，就像为每个账号准备了独立的“工作间”。
即使这些工位，都在执行同一个平台的任务，也可以通过配置独立 IP，实现账号与环境的完全隔离。
这种方式尤其适合需要大规模、多平台矩阵发布和高频内容输出的场景，比如社媒矩阵获客、跨境电商推广、独立站引流等。
下面是一个简单演示，用Playwright从零搭建公众号自动化发布流程。
在这里我们可以使用Playwright的codegen功能，只需要手动操作一遍流程，系统就能自动生成代码。我们再将其复制粘贴到 Cursor 中，稍作修改即可使用。
当然，这种方式相对来说有一定的技术门槛，难度也比 RPA 略高一些。
综上可以看到，借助自动化，我们已经可以实现从养号、采集、改写、选题到发布的全流程闭环，运营效率实现了指数级的提升。
但在最后，我还是想强调一点：AI 只是工具，内容的核心价值，依然来自于“创造”本身。
虽然自动化能大幅提升效率，但我们必须始终记住，AI 是提效工具，不是制造垃圾内容的机器。它无法也不应该完全替代人的工作。
自动化前，我们要做好人工验证，明确任务目标；自动化后，也需要人工监控，确保流程正常运行、及时调整。
即便是高度自动化，依然不是100%自动化，人机协同才是未来的主流模式。
其次是对原创的尊重——二创和改写必须有足够的创新，不能简单复制他人内容。我们真正追求的，不是堆砌内容数量，而是通过自动化解放人力，把时间和精力，集中在真正能创造价值的事情上。
Part 6
AI+自动化串联
刚刚我们说到了实现方式，以及AI+自动化在我们常见的运营场景中的一些优化，下一步就要把工具串联起来，作为一个全自动工具，帮助我们完成任务。
01
案例一
爆款文案提取工作流，实现从视频平台批量提取文案信息，半小时内提取500多条视频文案，并进行不同风格改写。
相比人工提取(每小时约60条)，实现了20倍提效。
02
案例二
公众号批量发布工作流，根据关键词扩展出大量相关主题，批量生成文章内容后，自动发布到公众号。
通过并行发布机制，实现低成本SEO优化，吸引精准流量。
03
案例三
Twitter爆款二创工作流，采集Twitter热门Thread，自动化改写、翻译并发布。
人工流程约需1小时/条，通过自动化后缩减至2分钟/条，一个半个月内，多篇内容获得数百万曝光量。
Part 7
总结
其实，AI自动化的应用，远不止于内容生产或获客。在跨境、电商、社群运营等领域，AI自动化还有更多可以大展拳脚的场景，远远超出我们今天展示的这些案例。
可以说，今天我们看到的，仅仅是AI自动化的一个开始。
希望大家能从这些实操案例中，找到适合自己业务的切入点，从一个小小的工作流开始，逐步构建属于自己的 AI 自动化体系。
我也非常期待在未来的交流中，听到你们用自动化跑通流程、提效业务、实现突破的成功故事。
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