爆款不是玄学，是一套能拆出来的指令

先给你看一个标题，「从水中飞鱼到千寻军子，一个冠军的成长之路」。 我看到的时候愣了几秒。这种爆款味很冲的标题不是人写的，是一条 Make 工作流自动生成的。同一条产线出的正文，代入感、修辞、结构编排，都明显强过随手丢给 ChatGPT 的那句「帮我写一篇爆款文章」。 差距出在哪。不在模型，在指令。你那句需求等于让一个新员工凭感觉发挥，而这条产线背后，是一套从真实爆款文章里逆向拆出来的写作指令，十几项约束一起起作用。 老雷把这套东西叫提示词工厂，逻辑一句话讲完，用爆款训练爆款。把真正跑出来的爆款喂给模型分析，提炼写作规律，再用规律驱动新内容。听着简单，

一次采集双平台分发，EXA 加 ChatGPT 的图文产线拆解

同时运营两个内容平台是什么体验。公众号长文写一篇两三个小时，再压缩成小红书笔记又是半小时起步，还没算找配图的工夫。配图还讲究版权，随手百度的图不敢用，图库里一张张挑，一篇八张，又是二十分钟。一天里的大半天，就这么交代在内容生产上。 更磨人的是重复劳动。同一件事，长文写一遍，笔记再换一种口气写一遍，写的人自己都烦。 这条产线我搭过一套完整的。RSS 自动捕捉热点标题，EXA 在全网检索素材，ChatGPT 写出两千字以上的文章，配图自动从免费图库抓，最后连小红书笔记一起生成，全部存进 Notion。实测一次运行不到五分钟，出来的是一篇图文并茂的文章加一条笔记，你要做的只剩精修。

头像定制三毛钱一张卖 79，Make 加 Replicate 的全自动产线

先说一个我盯着看了很久的生意。小红书搜「定制头像」，大量创作者在卖手绘头像，一张标价 79 元，销量两百多单。我当时就愣住了，这玩意看着是门手艺活，实际上是道数学题。 手绘一张头像，画师要花几个小时，产能卡在人的手上，订单一多就排期。数学题的另一边是成本。用 AI 生成，一张不到三毛钱，产线开着就有产能。 三毛对七十九，中间的差价足够养起一条自动化产线。这条产线我搭过完整的一套，照片丢进 Notion，点一下开始，Replicate 的模型自动画出美式卡通贴纸头像，成品自动存回数据库，

万字长文别一口气生成，先大纲后章节的 Make 流水线

给模型下一条指令，让它一口气写一万字，这种活儿多数人都试过。前两千字像模像样，中间开始车轱辘话来回说，写到后半段它自己都忘了结构，编号从第七章直接蹦到第十二章。。。 你要是也收过这种稿子，问题不在提示词，在路线。 一次生成万字，这条路本身就走不通。 拆成两次反而稳。先让模型只干一件事，出结构化大纲。再让自动化工具拿着大纲，一章一章地喂给模型扩写，最后拼装成篇。每次生成只盯着三千字，模型的注意力是够用的，质量自然就稳了。 这条流水线我在 Make 加 OpenRouter 上完整跑过，七个章节合计约一万五千字，全程两三分钟跑完，出来的 Markdown

文献综述别逐篇硬啃，Make 双分支一次产出两份报告

文献综述期的日常是这样一幅图景，检索一批论文，逐个下载 PDF，打开第一篇，抄下标题和作者，读完摘要再硬着头皮写总结，还要想这篇对自己的课题有什么启示。一篇下来一个小时没了。二十篇还能咬牙扛，到综述阶段要梳理几十上百篇的时候，纯手工就是不可行的方案。 我之前做深度研究项目时撞的就是这堵墙，一次要处理上百篇文献，手动总结根本来不及，这套流水线就是那次被逼出来的。整个流程不复杂，把 PDF 上传到 Notion，工作流自动下载、提取文本、把元数据抽成结构化字段，然后一口气生成两份报告，一份通用文献总结，一份针对你自己课题的文献摘要，全部回填数据库。 这篇写给同样要批量处理文献的人，研究生、

AI 写产品文案张嘴就编？把商品参数喂成知识库就老实了

事情是这样的。朋友的公司做跨境电商，上个月约我吃饭，聊的不是生意，是文案。 他们每上一个新品，亚马逊 Listing 五点描述、产品详情页、种草文、买家问答，一个 SKU 至少四五篇内容。几十个 SKU 排着队，运营组天天加班还是写不完。外包写回来的稿子参数全是编的，改稿的时间比自己写还长。 比量更麻烦的，是真话的约束。产品文案必须踩着真实参数写，续航 20 小时就是 20 小时，Type-

一个验证过的工作流，凭什么裂变成1000个

一个验证过的工作流不该只干一件事。四层改造方法论（参数、提示词、模块、编排）叠加起来，10 种画风 × 10 个赛道 × 10 个平台，一个工作流裂变成 1000 个。

RSS 只会通知不给全文，Jina Reader 把网页变成干净纯文本

用 RSS 追信息的人都会撞上同一堵墙。订阅源很勤快，网站一发新文章它就通知你，可点开一看，只有标题和一段摘要，正文没有。想把内容完整收进知识库，还是得自己开浏览器、进网站、复制全文，一套动作回到手工时代。 一两条还好，要是盯的是一个高频更新的信源，比如一家 AI 公司的官网新闻页，一天几条，天天手动搬，用不了两周人就崩了。追踪特定网站更新的研究者、做资讯简报的运营、靠信息差吃饭的内容团队，多多少少都受过这个罪。 这篇讲怎么把这堵墙拆了。用 Make 加一个 Jina

RSS 只有摘要不够用，Make 九个模块喂饱 Notion 知识库

每天要刷几十个网站追资讯的人，大概率都干过这种事，看到一篇有价值的文章，手动复制正文，粘进 Notion，标题是英文的还得再开个翻译窗口，一篇搬完十几分钟就没了。第二天，再来一遍。 这活有省力的干法。用 Make 搭一条流水线，九个模块串起来，RSS 订阅源一有更新就自动抓内容，标题翻译好，正文转成 Markdown 写进 Notion，同时把原文网页转成一份 A4 的 PDF 存进 Google Drive。全程零代码，