AI 內容自動化 用 Claude Code 打造你的內容產線

時間永遠不夠

白天上班，晚上還要經營自媒體

平臺太多

部落格、臉書、LinkedIn、X、Threads⋯⋯

規格各不相同

每個平臺的字數、語氣、格式都不同

品質難以維持

趕時間就粗糙，顧品質就拖延

靈感來了沒時間寫

好點子在腦中一閃而過

Claude（Anthropic）

長文理解與精緻寫作的首選，可透過 Claude Code 深度整合工作流

GPT（OpenAI）

泛用型對話與多模態生成，生態系最完整

Gemini（Google）

搜尋整合與即時資訊的強項，與 Google 生態無縫接軌

趨勢觀察

從聊天對話走向自動化系統，AI Agent 成為主流

長文品質最佳

Claude 在長文寫作的品質評測中持續領先

本機整合

直接讀寫你電腦上的檔案，不需要上傳

Skills 擴展性

可以無限客製化，不受平臺限制

MCP 生態系

連接外部服務的標準協定，持續壯大

2022-2023：對話時代

ChatGPT 開啟 AI 對話，但只能一問一答

2024：長文時代

Claude 3 支援長文本，可處理完整文章

2025：Agent 時代

AI 可以自動執行多步驟任務

2026：系統時代

Claude Code + Skills + MCP 形成完整生態

終端機中的 AI 助手

在你的電腦上直接運行，不是在瀏覽器裡

可以讀寫檔案

直接操作你的本機檔案，不需要上傳下載

可以上網搜尋

透過 MCP 連接外部資訊來源

可以執行程式

自動化各種重複性工作

支援中文對話

直接用中文下指令，完全無障礙

可複製的工作流

把一套流程寫成 SKILL.md，AI 就能重複執行

觸發詞啟動

輸入特定關鍵字就能啟動對應 Skill

品質標準化

確保每次產出都符合你設定的品質標準

可分享給團隊

一人開發，全團隊受益

標準化協定

讓 AI 連接外部服務的統一介面

雙向溝通

AI 可以讀取外部資料，也可以寫入外部服務

生態系持續擴大

Notion、Google、GitHub 等主流服務都已支援

一次設定，長期使用

設定好之後，每次啟動 Claude Code 自動連接

idea-capture

輸入一句話，自動產出結構化種子卡

deep-researcher

給一個主題，自動完成五步研究

article-writer

選一個框架，自動撰寫完整文章

content-refiner

丟入初稿，自動三步精煉去 AI 味

content-distributor

一篇文章，自動產出六個平臺版本

Notion MCP

將種子卡自動同步到 Notion 資料庫管理

Google Calendar MCP

根據內容行事曆自動提醒寫作排程

Anytype MCP

將研究素材存入個人知識庫

GitHub MCP

文章版本控制，追蹤每次修改

筆電已開機且電量充足

確保能持續 3 小時的工作

可以連上現場 WiFi

網路連線是必要條件

已安裝 Node.js（v18 以上）

Claude Code 的運行環境

已有 Claude Pro 或 Max 帳號

用於啟動 Claude Code

準備 2-3 篇你過去寫的文章

待會用來建立風格檔

不教程式設計

全程用中文對話，不需要寫任何程式碼

不教 SEO 理論

聚焦在內容產製流程，SEO 是進階主題

不教寫作技巧

假設你已經知道要寫什麼，我們教你怎麼加速

不是魔法

AI 是加速器，你的觀點和故事才是核心

部落客與自媒體經營者

需要持續產出高品質內容

行銷人員

負責企業內容策略與多平臺經營

講師與顧問

需要建立個人品牌與專業內容

知識工作者

想將專業知識轉化為文章和貼文

創業者

一人身兼多職，需要高效內容產出

一套安裝完成的內容產製系統

五層架構全部就位

一份你的個人寫作風格檔

AI 會模仿你的語氣和習慣

一篇完整的文章

從靈感到精煉的完整產出

六個平臺版本

一篇文章自動轉化為六種格式

可重複使用的 Prompt 範本

回家就能繼續用

第一層：輸入層（idea-capture）

捕捉靈感 → 產出 Seed Card

第二層：研究層（deep-researcher）

五步研究法 → 產出 Research Brief

第三層：生產層（article-writer）

四大框架 → 產出文章初稿

第四層：加工層（content-refiner）

三步精煉 → 產出人味文章

第五層：分發層（content-distributor）

一篇文章 → 六個平臺版本

第一層

輸入：一句話 → 輸出：Seed Card（種子卡）

第二層

輸入：Seed Card → 輸出：Research Brief（研究報告）

第三層

輸入：Research Brief → 輸出：Draft（文章初稿）

第四層

輸入：Draft → 輸出：Refined Article（精煉文章）

第五層

輸入：Refined Article → 輸出：6 個平臺版本

style-profiler（風格分析師）

分析你的文章，建立個人化的寫作風格檔

content-pipeline（流程調度器）

串接五層，一鍵完成從靈感到分發的完整流程

SKILL.md

每個 Skill 的定義檔，描述觸發詞、流程與品質標準

style-profile.md

你的個人寫作風格檔，五個維度的描述

seeds/

靈感種子卡的儲存資料夾

research/

研究報告的輸出資料夾

drafts/

文章草稿與各平臺版本的輸出資料夾

觸發詞

什麼關鍵字可以啟動這個 Skill

輸入規格

需要什麼資料才能運行

處理流程

AI 要執行的步驟和邏輯

輸出格式

產出的檔案格式和結構

品質標準

產出必須達到的品質要求

作業系統

macOS 或 Windows 都支援

Node.js

需要 v18 以上（建議 v20 LTS），前往 nodejs.org 下載

網路連線

安裝和使用都需要網路

Claude Pro 或 Max 帳號

需要有效帳號才能使用 Claude Code

教學資源網站

ai-content-skills.pages.dev（稍後會用到）

直接輸入中文

不需要任何特殊語法，就像跟人說話一樣

描述你想要的結果

告訴它「我要⋯⋯」就好

可以追加修改

說「把語氣改輕鬆一點」「加個故事」

按 Enter 送出

等 AI 產出結果，通常幾秒到幾十秒

輸入 /help 看指令

常用指令一覽表

/idea-capture

靈感捕捉 — 把零散靈感變成結構化種子卡

/deep-researcher

深度研究 — 自動搜集資料、交叉比對、產出研究簡報

/article-writer

文章撰寫 — 四種敘事框架，產出完整長文

/content-refiner

內容精煉 — 三輪打磨：去 AI 味、注入故事、語氣校準

/content-distributor

多平臺分發 — 一篇文章改寫為六個平臺版本

/style-profile

風格分析 — 分析你的文章，建立個人寫作風格檔

/content-pipeline

完整流程 — 一鍵從靈感跑到六平臺分發

為什麼需要風格檔？

沒有風格檔，AI 寫出來的文章千人一面

怎麼建立？

提供 3-5 篇你過去的文章，AI 自動分析

分析什麼？

語氣、用字、句式、修辭、格式五個維度

可以微調

分析結果可以手動修改，讓風格描述更精確

語氣聲調（Tone）

正式/輕鬆、權威/親和、冷靜/熱情

用字習慣（Vocabulary）

偏好的詞彙、避免的用語、中英混用程度

句式結構（Syntax）

平均句長、段落長度、節奏感

修辭模式（Rhetoric）

比喻頻率、舉例方式、論證習慣

格式習慣（Format）

標題風格、分段方式、使用列表或段落

自動套用

後續所有 Skill 會自動讀取風格檔

持續優化

每次使用後可以微調風格描述

多風格切換

可以建立不同場景的風格檔（專業/輕鬆）

npm install 失敗

確認 Node.js 版本 ≥ 18，Mac 可試 sudo npm install

找不到下載的 ZIP

預設在「下載」資料夾，解壓縮後移到桌面即可

Windows 腳本無法執行

在 install.bat 上按右鍵 → 以系統管理員身分執行

Skills 沒有出現

重新執行安裝腳本，或手動複製 skills/ 到 ~/.claude/commands/

風格分析不準

提供更多文章樣本，至少 3 篇、風格一致的文章

設計理念

降低記錄門檻，讓捕捉靈感像拍照一樣簡單

輸入方式

一句話、一段筆記、一個連結都可以

自動整理

AI 會自動分類、加標籤、補充脈絡

產出格式

結構化的 Seed Card（種子卡）

觀察卡

生活中觀察到的現象或趨勢

摘錄卡

閱讀中值得記錄的段落或觀點

問題卡

想深入探討的問題或疑惑

靈感卡

突然冒出的創意或想法

反思卡

對經驗的回顧與整理

自動編號

以日期為前綴，方便排序

標籤系統

可依主題、類型、狀態篩選

狀態追蹤

新建 → 研究中 → 已寫作 → 已發布

定期回顧

每週瀏覽種子卡，挑選要發展的主題

日常觀察

咖啡廳對話、通勤見聞、工作場景

閱讀筆記

書籍、文章、電子報中的啟發

社群互動

留言區的問題、朋友的疑惑

工作經驗

解決問題的過程、踩過的坑

跨領域連結

A 領域的方法套用到 B 領域

問題

Google 搜尋只給你片段，缺乏脈絡和結構

解法

deep-researcher 用五步研究法，產出完整的研究報告

品質控制

每條事實都標記驗證狀態

引用來源

所有資訊都附上出處，確保可溯源

已驗證

多個可靠來源交叉確認的事實

單一來源

僅有一個來源，建議進一步確認

矛盾

不同來源說法衝突，需要人工判斷

引用格式

每條資訊都附上來源 URL 和日期

直接進入寫作

Research Brief 就是寫作的素材包

挑選重點

不需要全部用上，選最有力的觀點

補充個人觀點

研究是基底，你的觀點才是靈魂

過度研究

研究 3 小時但只用了 10% 的素材——設定時間限制

來源偏差

只看同一立場的資料——刻意搜尋反面觀點

數據過時

引用三年前的數據——標記資料日期

讀取風格檔

載入你的 style-profile.md，確保語氣一致

選擇框架

根據主題性質，選擇最適合的敘事框架

生成初稿

結合研究素材與風格設定，撰寫完整文章

自動標記

標記需要你補充個人故事的位置

Hook（開場鉤子）

一句話抓住注意力，點出爭議或痛點

觀點宣言

明確表達你的立場，不含糊

論據 × 3

三個支持你觀點的理由或證據

反面討論

主動回應可能的反對意見

結論 + CTA

重申觀點，給讀者一個明確的行動建議

問題描述

讀者遇到什麼問題？為什麼會卡住？

為什麼重要

不解決這個問題會怎樣？

步驟（Step by Step）

具體的操作步驟，每步都可驗證

常見問題 FAQ

預先回答讀者可能有的疑問

總結

回顧重點，鼓勵讀者動手試試

背景

設定場景，讓讀者理解處境

挑戰

遇到什麼困難？壓力多大？

嘗試與轉折

試了什麼方法？關鍵轉折點在哪裡？

結果

最終怎麼了？有什麼具體成果？

教訓

這個經驗教會了你什麼？讀者可以學到什麼？

前言

為什麼整理這份清單？有什麼選擇標準？

項目 × N

每個項目包含：名稱、說明、適用情境、推薦理由

選擇建議

幫讀者判斷哪個最適合自己

結語

總結清單價值，邀請讀者分享補充

觀點文

1500-2500 字，需要足夠篇幅展開論述

教學文

2000-3000 字，步驟要寫清楚才有價值

案例文

1200-2000 字，故事要精煉不拖沓

清單文

1500-2500 字，每個項目要有足夠說明

觀點文 + 案例文

先說觀點，再用親身案例佐證

教學文 + 清單文

步驟教學中穿插工具推薦清單

案例文 + 教學文

先說故事，再拆解成可複製的步驟

結構完整性

是否包含框架要求的所有段落

風格一致性

語氣是否與你的風格檔吻合

素材運用

研究素材是否被合理引用

故事缺口

AI 標記的位置是否需要你補充

場景開場

描述一個具體場景，讓讀者身歷其境

數據開場

用一個驚人的數字抓住注意力

問題開場

丟出一個讀者正在煩惱的問題

故事開場

用一個簡短的小故事引入主題

行動呼籲

告訴讀者「現在就去做這一件事」

反問結尾

留一個問題讓讀者帶走思考

金句收尾

用一句有力的話收束全文

空洞開場白

「在這個快速變化的時代⋯⋯」「隨著科技的進步⋯⋯」

過度修飾

每個名詞前都有形容詞，句子冗長又華麗

公式化轉折

「然而」「值得注意的是」「不可否認」連續出現

假親切語氣

「讓我們一起來看看吧！」「你一定會喜歡的！」

空洞結尾

「總而言之⋯⋯」「讓我們共同期待⋯⋯」

掃描全文

自動偵測空洞開場、過度修飾、公式轉折等

逐一替換

用更自然的表達方式替換 AI 痕跡

保留原意

替換的是表達方式，不是內容觀點

標記修改處

每一處修改都標記 before/after 供你確認

「首先⋯⋯其次⋯⋯最後⋯⋯」

→ 用自然的邏輯推進，不需要編號式連接詞

「不可否認的是」

→ 「但實際上」「事實是」

「在當今社會」

→ 直接說你要說的事，跳過空泛前言

「這是一個非常重要的」

→ 「最關鍵的」「真正有用的」

「讓我們一起來看看」

→ 直接展示，不需要邀請語

在抽象論述後

剛講完一個道理，馬上接一個具體故事

在建議之前

要給建議前，先說你自己踩過什麼坑

在情感高點

讀者最有感的段落，用故事加強共鳴

在數據旁邊

冰冷的數字配上溫暖的場景

具體場景

在哪裡、什麼時候、跟誰——讓讀者「看見」

真實情緒

當時你的感受：挫折、驚喜、尷尬、感動

轉折瞬間

事情在哪個瞬間改變了？

連結主題

這個故事如何呼應你想表達的觀點

用詞比對

檢查用字是否符合風格檔的偏好

句式調整

句長、段落長度是否符合你的習慣

語氣統一

整篇文章的語氣是否前後一致

最後通讀

以讀者角度通讀一遍，確認流暢度

第一輪：自動精煉

讓 content-refiner 先做一輪

第二輪：人工檢視

你親自通讀，標記需要調整的地方

第三輪：微調

針對標記處做最後修正

沒有故事

「持續寫作很重要，可以建立個人品牌。」

有故事

「三年前我開始每週寫一篇文章，第一年只有 50 個讀者。去年底，一個客戶告訴我：他追蹤我的文章兩年了。」

開場白

是具體場景還是空洞的「在這個時代」？

形容詞

每個形容詞都是必要的嗎？

轉折語

是自然的邏輯推進還是「然而值得注意的是」？

語氣

讀起來像你平常說話的方式嗎？

結尾

讀者看完會想做什麼？還是感覺空洞？

Blog（部落格）

完整長文，1500-3000 字，SEO 優化

Newsletter（電子報）

精華摘要，100-200 字，附連結導流

Facebook

故事導向，300-500 字，引發互動

LinkedIn

專業洞見，200-400 字，強調商業價值

X（Twitter）

犀利觀點，< 280 字元，金句導向

Threads

輕鬆分享，300-500 字，對話感強

共同原則

每個版本都能獨立閱讀，不是截斷是重新詮釋

LinkedIn

強調專業洞見與商業價值，語氣正式但不生硬

Facebook

故事優先，引發情感共鳴與互動討論

X

犀利觀點，一句話就要抓住注意力

Threads

輕鬆分享，像跟朋友聊天一樣

Newsletter

精華中的精華，給訂閱者最大價值

不是截斷，是重新詮釋

每個版本要根據平臺特性重新組織內容

保留核心訊息

不管哪個版本，讀者都能抓到你最重要的觀點

適配平臺語氣

LinkedIn 專業、Facebook 親切、X 犀利

每版都能獨立閱讀

不需要看過原文也能完整理解

追蹤各平臺成效

哪個版本的互動率最高？

回饋修正

根據數據調整各平臺的寫法

AB 測試

同一主題試不同開場，比較成效

Thread 1/3

聽說很多人用 AI 寫文章，但讀者一眼就看出來。問題不在 AI 不夠聰明，而在我們沒教它「說人話」。

Thread 2/3

我研究了一套三步法：先砍掉那些「在這個時代」的空話，再加入你自己的真實故事，最後用你平常的語氣重寫一遍。

Thread 3/3

試過的人都說：「改完之後，連我自己都看不出是 AI 幫忙的。」這不就是我們要的嗎？

Blog

週二至週四上午，SEO 流量最穩定

Newsletter

週二或週四早上 8-9 點，開信率最高

Facebook

週三晚上 7-9 點，互動率最佳

LinkedIn

週二至週四上午 9-11 點，商務人士活躍時段

X / Threads

中午 12-1 點、晚上 9-10 點，碎片時間瀏覽

一個指令啟動

告訴 AI 你的主題，剩下的事它來處理

自動串接五層

idea → research → write → refine → distribute

中途可暫停

每一層完成後會暫停等你確認

彈性跳過

已有研究素材？直接從第三層開始

每層暫停確認

AI 不會一口氣跑完，會等你確認再繼續

可以隨時中斷

任何一層結果不滿意，可以重跑該層

可以手動介入

在任何層之間手動編輯檔案

記錄完整留存

每一層的輸出都會保存，方便回溯

有靈感 → 從第一層

用 idea-capture 先記下，之後再發展

有素材 → 從第三層

已經做過研究，直接進入寫作

有草稿 → 從第四層

手邊有文章，用 content-refiner 精煉

要分發 → 從第五層

文章已完成，只需要多平臺版本

修改風格檔

隨時更新 style-profile.md 反映你的風格變化

調整平臺規格

修改字數限制、語氣設定、格式要求

新增平臺

加入 Medium、方格子、Podcast 腳本等新平臺

修改框架

自訂新的敘事框架，或調整現有框架的結構

email-responder

自動起草商務回信，符合你的溝通風格

meeting-summarizer

會議錄音轉逐字稿，自動摘要 + 行動項目

slide-outliner

文章轉簡報大綱，自動拆解成投影片結構

seo-optimizer

分析文章 SEO 強度，自動建議標題和 meta

Notion

自動將種子卡同步到 Notion 資料庫

Google Calendar

根據內容行事曆自動提醒寫作排程

Anytype

將研究素材結構化存入知識庫

GitHub

版本控制你的文章和 Skills

週一：熟練五層基本操作

每天用一層，五天走完一輪

週二：開發第一個自訂 Skill

從你最常做的重複工作開始

週三：串接 MCP 服務

讓系統連接你現有的工具

週四：建立內容行事曆

規劃未來一個月的內容主題

共享 Skills

將 Skills 放在共用的 Git 倉庫，全團隊同步

統一風格檔

建立品牌級別的寫作風格檔，確保一致性

分工明確

主管定主題、寫手用系統產出、編輯做精煉

版本控制

所有文章用 Git 管理，追蹤修改歷史

需要網路連線

Claude Code 運行需要連接 Anthropic API

API 有使用限制

注意每月的 token 用量和費用

AI 不能取代判斷

最終的觀點和品質由你把關

敏感資訊注意

避免在 prompt 中包含機密或個資

找到 MCP Server

在 MCP Registry 搜尋你需要的服務

設定連線

在 Claude Code 的 settings.json 加入 MCP 設定

授權存取

完成 OAuth 或 API Key 驗證

測試連線

用 Claude Code 測試讀寫外部服務

吸引（Attract）

用好內容吸引目標受眾的注意力

教育（Educate）

提供有價值的知識，建立專業形象

信任（Trust）

持續產出，讓受眾認為你是可靠的來源

轉換（Convert）

當受眾需要時，自然選擇你的產品或服務

排程

每週幾發文？每個平臺的最佳發文時間？

主題規劃

每月一個主軸，每週一個子題

平臺分配

哪些主題適合哪些平臺？

狀態追蹤

靈感 → 研究中 → 撰寫中 → 精煉中 → 已發布

一篇文章六個平臺

一次投入，六倍曝光

舊文翻新

定期更新常青內容，再次分發

主題串聯

相關文章互相連結，建立知識網絡

讀者回饋

從留言和互動中找到下一篇文章的靈感

第一週：深度觀點文

展現專業深度，建立權威

第二週：實用教學文

提供具體價值，吸引新讀者

第三週：個人案例文

建立情感連結，培養忠實讀者

第四週：資源清單文

整理實用資源，鼓勵收藏分享

每天：捕捉 1 個靈感

30 秒，一句話就好

每週：發布 1 篇文章

用五層系統，2 小時完成

每月：回顧 1 次數據

30 分鐘，調整方向

只發不聽

不看數據回饋，一直產出沒人看的內容

追求完美

花太多時間打磨一篇文章，不如先發再改

忽略分發

好內容沒人看到等於不存在

缺乏一致性

三天捕魚兩天曬網，讀者無法建立期待

「以前一篇文章要寫一整天，現在兩小時搞定六個平臺版本。」

— 自媒體經營者

「風格檔太神了，AI 真的學會了我的語氣。」

— 部落格作者

「三步去 AI 味是最實用的部分，文章品質立刻提升。」

— 行銷企劃

「content-pipeline 一條龍讓我每週多出 5 小時。」

— 講師

style-profiler

建立風格檔 — 所有產出的風格基準

01-idea-capture

靈感捕捉 — 降低記錄門檻

02-deep-researcher

深度研究 — 五步結構化研究

03-article-writer

文章撰寫 — 四大敘事框架

04-content-refiner

內容精煉 — 三步去 AI 味

05-content-distributor

多平臺分發 — 一篇文章六個版本

content-pipeline

流程調度 — 一鍵串接五層

style-profile.md

你的個人寫作風格檔

seeds/*.md

今天建立的種子卡

research/*.md

今天產出的研究報告

drafts/*.md

你的文章初稿與精煉版

dist/*.md

六個平臺的版本

Claude Code 官方文件

docs.anthropic.com — 最完整的技術參考

Vista 的 AI 內容策略

vista.tw — 持續更新的教學文章與案例

AI 好好用 Facebook 社團

加入社群，與其他使用者交流

《ChatGPT 提問課》

Vista 著，掌握與 AI 溝通的底層邏輯

需要會寫程式嗎？

完全不需要，全程用中文對話操作

Claude Code 要付費嗎？

需要 Anthropic 帳號，有免費額度可試用

可以用在工作上嗎？

可以，注意公司資訊安全政策即可

風格檔多久更新一次？

建議每月檢視一次，或寫作風格有變化時更新

系統會一直可用嗎？

Skills 是本地檔案，不受雲端服務影響

Anthropic 官方 Cookbook

github.com/anthropics — 範例和最佳實踐

MCP Registry

搜尋可用的 MCP 服務和串接方式

Vista 的 YouTube 頻道

每週更新 AI 工具教學影片