AI 内容工作流的关键，不是让模型一次生成完美稿件，而是把每个环节拆小，让它在具体任务里提高效率。
1. 先做选题池
把你所在领域的高频问题列出来，再让 AI 帮你扩展同义表达、反向疑问和细分人群。
例如“ChatGPT Plus 值不值得开”可以拆成：学生需不需要、职场人怎么回本、免费版够不够、共享号有什么风险。
2. 再做内容结构
不要直接让 AI 写全文。先让它给出 3 到 5 个结构方案，再挑一个最适合你的读者。
一个可用结构通常包含：结论、适用人群、不适合人群、判断标准、行动建议。
3. 初稿只负责铺底
初稿阶段追求完整，不追求惊艳。让 AI 先把空白填上，然后你再补真实经历、具体数字、案例和判断。
没有真实判断的 AI 内容，很容易看起来正确但没有记忆点。
4. 发布前做两次检查
第一次检查事实。价格、政策、工具功能、法律规则和平台规则都要核对。
第二次检查表达。删掉空话，保留具体场景、操作步骤和适用边界。
5. 把反馈沉淀回选题池
评论区的问题、私信里的疑问、搜索词和收藏率，都可以变成下一批文章。
这样你不是每天从零开始找灵感，而是在一个越来越清晰的系统里迭代。