手把手教学 – 用Claude Code 搭建属于你的自动化AI内容生产系统（导读）

七天假用 Claude Code 把内容定位、参考素材、选题、成稿和改稿反馈连成一套系统。原文最具体的设计，是让 AI 调用作者自己的业务资料与真实经历，并保留初稿和终稿，持续积累写作偏好。这篇导读集中梳理这些环节及其分工。

不捏造客户案例和数据，必须基于真实案例

系统为什么从业务资料开始

作者从事装修业务和泛家居小红书运营，遇到的问题是每次写稿都要重新解释背景。为此，他把内容目录、产品服务资料和个人素材分开保存，用 CLAUDE.md 说明自己的行业身份、客户人群、产品、写作要求、技能入口和行为限制。客户画像需要包含具体场景、购买动机、顾虑与真实表达，不能只写一个宽泛的人群标签。

选题和写作怎样衔接

参考内容进入资料库后，选题技能把行业话题与作者的定位交叉筛选，并检查已有选题和已发布内容，减少重复。输出的候选题会附参考来源、切入角度和适合的写作方式；标题与开头的结构另存成可调用的资料。原文把写作分成直接利用现有材料成稿，以及通过数个问题补充作者观点、经历后成稿两种模式，作者更常使用后者。

改稿本身也是系统的输入

生成的文章保存两份：一份保留 AI 初稿，一份供作者修改。偏好更新技能对照两份稿件，识别反复出现的删减、用词和结构调整，把稳定习惯写进偏好档案，而不是把每次改动都当成永久规则。原文还把日常资料整理、行业知识归纳和深度写作对话中的个人经验作为补充素材的渠道；新旧资料冲突时，要留下提示供人确认。

原文已经做到哪里

作者介绍了朋友圈文案等延伸用途，但发布后的数据监控、月度复盘和私域转化仍是计划扩展项。文中的曝光量和出稿速度属于作者自述，本文未运行其工作流或附件。涉及外部内容、接口和账号授权时，仍需核对使用许可与最小权限；原文中的高权限令牌、复制登录信息和隐藏广告身份做法不作为执行建议。

来源：生财有术作者七天假《手把手教学 – 用Claude Code 搭建属于你的自动化AI内容生产系统》。

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