AI选题工作流：从4小时到20分钟的效率革命 · AI HOT
AYi @AYi_AInotes 70
2026-05-24 11:27 ·40天前
AI 摘要 内容创作者的核心瓶颈往往在于选题而非写作。作者通过部署AI Agent驱动云手机，自动化刷取X、小红书、Reddit等平台的推荐流，替代了每日数小时的人工筛选工作。其工作流关键在于为不同平台定义有效的“信号阈值”（例如在AI圈的X平台，转发≥500或点赞≥2000），并编写特定Prompt指导Agent执行筛选。通过多台云手机并行运行，实现了跨平台的高效信号捕捉。此方法将选题耗时从每日3-4小时降至20分钟，文章命中率从约15%提升至60%以上。作者指出，AI Agent主要完成初筛，最终的内容判断与风格适配仍需人工完成。这套开源工作流旨在证明，优化工作流中AI的位置，能极大提升单兵创作者的产能。
AYi @AYi_AInotes · X 2026-05-24 11:27 · 40天前
在 X 看原推 · x.com AI 摘要 内容创作者的核心瓶颈往往在于选题而非写作。作者通过部署AI Agent驱动云手机，自动化刷取X、小红书、Reddit等平台的推荐流，替代了每日数小时的人工筛选工作。其工作流关键在于为不同平台定义有效的“信号阈值”（例如在AI圈的X平台，转发≥500或点赞≥2000），并编写特定Prompt指导Agent执行筛选。通过多台云手机并行运行，实现了跨平台的高效信号捕捉。此方法将选题耗时从每日3-4小时降至20分钟，文章命中率从约15%提升至60%以上。作者指出，AI Agent主要完成初筛，最终的内容判断与风格适配仍需人工完成。这套开源工作流旨在证明，优化工作流中AI的位置，能极大提升单兵创作者的产能。
第二，它跑在一个「空白人格」的手机上，不登录任何账号，推荐流是纯算法基线，没有被我的个人兴趣污染，看到的是平台真正在推什么。
原来你自己刷 X，相当于在一家被你常点的口味彻底「惯坏」的餐厅吃饭，菜单永远是它觉得你爱吃的那几样。
但你想知道这家店真正的招牌是啥，得换一张完全空白的脸进去重新点一遍，这就是云手机在做的事。
三、我的具体玩法，分三步
第一步：定义你的「信号阈值」 参考样本里有个博主用「100w+ 播放」做阈值，那是给泛流量博主用的，但AI 圈不一样。
AI 圈的信号不在「播放量」，在「转发数 + 评论数 + 作者权重」。
内容必须命中关键词：Claude / GPT / Cursor / Skill / MCP / Agent / Prompt 因为 AI 圈在 X 上的盘子，比泛娱乐小一个数量级，500 转发在 AI Twitter，等于泛流量 100w 播放，都是「刚验证、还没饱和」的临界点。
高于 1 万转发，已经被反复写烂，你写也是 me too。
100-500 这个区间，才是「已经验证有人愿意看 + 还没被大盘吃透」的黄金带。
说白了，信号阈值这件事最反直觉的地方就在这--不是越高越好，是要选一个「刚出锅但还没人吃」的温度。
第二步：写一个能跑的 Prompt 把它拖进 Airtap，配成每日 Routine，早上 7 点开始跑，8 点你打开电脑就有表。
第三步：多 App 并行，这才是最爽的部分 把上面的 Prompt 90% 复用，只改 App 和阈值：
每个 App 开一台云手机并行跑，我现在 4 台云手机同时在跑，每天早上 8 点拿到 4 张选题表。
你会发现一个非常爽的现象，同一个「信号」同时出现在 3 个平台，那基本就是必写的。
最耗人的「找选题」被自动化之后，覆盖 5 个平台和覆盖 1 个平台，投入的人力几乎一样。
打个比方，原来你只能开一辆车跑一条快递线，现在你雇了 4 个不会累的司机，4 条线同时跑，油钱（云手机成本）几乎不变，订单量翻 4 倍。
四、两周的数据复盘，数字都是真的 一年下来，省出的不是 998 个小时，是 998 个「原来要瞪着屏幕死磕」的小时。
因为我一直觉得，深度写作和实测，才是 AI 还干不了的部分。
五、但我得给自己泼一盆冷水 Airtap 帮你完成的是「信号筛选」，不是「判断」。
表格里的 20 条，能转化成文章的可能只有 3-5 条。
偶尔会卡在某个弹窗，偶尔会读错数字，偶尔会跳过该命中的帖子。
我大概一周要调一次 Prompt，调阈值、调关键词、加新的边界 case。
Airtap 不是救世主，它属于流水线的第一道工序。
但就这一道工序，已经把我从「每天 4 小时刷 Feed 的体力工」，变成了「每天 20 分钟做判断的内容人」。
六、最后真正想说的 AI 博主真正的瓶颈，从来不是「AI 不够强」，是「你的工作流没把 AI 放对位置」。
把 AI 放在「帮你写」，你会发现它写的还不如你自己。
把 AI 放在「帮你筛」，你会发现你自己的产能瞬间翻 3 倍。
未来一年，我的判断是--单兵 AI 博主跟团队的差距，越来越来自「工作流的成熟度」，而不是「谁更聪明」。
这套 Prompt 我下个月可能又改了，这套阈值我也可能又调了。
但「让 AI 替我筛信号」这个底层动作，我已经回不去了。
就像一个开过电动车的人，再让他回去骑共享单车，他骑得动，但不会再骑了。
如果你也是中推区的 AI 同路人，欢迎拿走这套 Prompt 直接试，跑通了告诉我数据，我帮你迭代下一版，我们一起琢磨。
🌅 关注 @airtap_ai 看更多 Routine demo
📌 觉得有用的话，帮我点个赞 / 转发，让更多被信息流困住的兄弟看到
（文中的Airtap只是我自用的Agent 工具以及写文章提到的参考案例，不构成任何推荐）
心法、Prompt、5 平台扩展，这一篇我全部开源。
一、AI 博主的一天，是从「刷」开始的 打开 X，看 Sam Altman 又发了什么、Karpathy 又转了什么、哪个新 Skill 在刷屏，切到小红书，看 AI 测评、看 Prompt 分享、看谁又出了新工作流，切到 Reddit，看 r/LocalLLaMA、r/ClaudeAI 最新的高赞讨论，再切到 B 站，看哪个 UP 主又出了新教程。
更操蛋的是，你刷到的那些「热点」，往往别人已经写完发出来了。
剥开来看，你在做的事本质上就是个体力活--用人眼盯数字，盯关键词，盯热度。
我一直觉得，「选题」这件事的本质就是个数据筛选问题，不是「有没有灵感」，是「有没有在对的时间扫到对的信号」。
说实话，我之前真的试过，用过 RSS，用过各种聚合工具，自己还吭哧吭哧写过几个爬虫，最后全死在同一个地方--X 和小红书这种 App，根本没有体面的 API，你想要的「推荐流」数据，只活在 App 里。
二、转折点：让一台云手机替你刷 先讲清楚它是什么--一个能操作手机 App 的 AI Agent，给它一台云手机（云端跑的 Android），写个 Prompt，它就在那台手机上替你刷。
重点是这个，它不是 API 调用，是真的在「刷手机」。
所以 X 的 For You 流、小红书的发现页、Reddit 的 Hot，这些没有官方 API 的东西，它都能读。
第二，它跑在一个「空白人格」的手机上，不登录任何账号，推荐流是纯算法基线，没有被我的个人兴趣污染，看到的是平台真正在推什么。
原来你自己刷 X，相当于在一家被你常点的口味彻底「惯坏」的餐厅吃饭，菜单永远是它觉得你爱吃的那几样。
但你想知道这家店真正的招牌是啥，得换一张完全空白的脸进去重新点一遍，这就是云手机在做的事。
三、我的具体玩法，分三步
第一步：定义你的「信号阈值」 参考样本里有个博主用「100w+ 播放」做阈值，那是给泛流量博主用的，但AI 圈不一样。
AI 圈的信号不在「播放量」，在「转发数 + 评论数 + 作者权重」。
内容必须命中关键词：Claude / GPT / Cursor / Skill / MCP / Agent / Prompt 因为 AI 圈在 X 上的盘子，比泛娱乐小一个数量级，500 转发在 AI Twitter，等于泛流量 100w 播放，都是「刚验证、还没饱和」的临界点。
高于 1 万转发，已经被反复写烂，你写也是 me too。
100-500 这个区间，才是「已经验证有人愿意看 + 还没被大盘吃透」的黄金带。
说白了，信号阈值这件事最反直觉的地方就在这--不是越高越好，是要选一个「刚出锅但还没人吃」的温度。
第二步：写一个能跑的 Prompt 把它拖进 Airtap，配成每日 Routine，早上 7 点开始跑，8 点你打开电脑就有表。
第三步：多 App 并行，这才是最爽的部分 把上面的 Prompt 90% 复用，只改 App 和阈值：
每个 App 开一台云手机并行跑，我现在 4 台云手机同时在跑，每天早上 8 点拿到 4 张选题表。
你会发现一个非常爽的现象，同一个「信号」同时出现在 3 个平台，那基本就是必写的。
最耗人的「找选题」被自动化之后，覆盖 5 个平台和覆盖 1 个平台，投入的人力几乎一样。
打个比方，原来你只能开一辆车跑一条快递线，现在你雇了 4 个不会累的司机，4 条线同时跑，油钱（云手机成本）几乎不变，订单量翻 4 倍。
四、两周的数据复盘，数字都是真的 一年下来，省出的不是 998 个小时，是 998 个「原来要瞪着屏幕死磕」的小时。
因为我一直觉得，深度写作和实测，才是 AI 还干不了的部分。
五、但我得给自己泼一盆冷水 Airtap 帮你完成的是「信号筛选」，不是「判断」。
表格里的 20 条，能转化成文章的可能只有 3-5 条。
偶尔会卡在某个弹窗，偶尔会读错数字，偶尔会跳过该命中的帖子。
我大概一周要调一次 Prompt，调阈值、调关键词、加新的边界 case。
Airtap 不是救世主，它属于流水线的第一道工序。
但就这一道工序，已经把我从「每天 4 小时刷 Feed 的体力工」，变成了「每天 20 分钟做判断的内容人」。
六、最后真正想说的 AI 博主真正的瓶颈，从来不是「AI 不够强」，是「你的工作流没把 AI 放对位置」。
把 AI 放在「帮你写」，你会发现它写的还不如你自己。
把 AI 放在「帮你筛」，你会发现你自己的产能瞬间翻 3 倍。
未来一年，我的判断是--单兵 AI 博主跟团队的差距，越来越来自「工作流的成熟度」，而不是「谁更聪明」。
这套 Prompt 我下个月可能又改了，这套阈值我也可能又调了。
但「让 AI 替我筛信号」这个底层动作，我已经回不去了。
就像一个开过电动车的人，再让他回去骑共享单车，他骑得动，但不会再骑了。
如果你也是中推区的 AI 同路人，欢迎拿走这套 Prompt 直接试，跑通了告诉我数据，我帮你迭代下一版，我们一起琢磨。
🌅 关注 @airtap_ai 看更多 Routine demo
📌 觉得有用的话，帮我点个赞 / 转发，让更多被信息流困住的兄弟看到
（文中的Airtap只是我自用的Agent 工具以及写文章提到的参考案例，不构成任何推荐）
AYi@AYi_AInotes · X