如何用Codex做自媒体 | Articles · 黄益贺

Key Takeaway

人是主编，AI只是帮手：旗帜鲜明反对“AI一键生成”。AI默认走最高概率、最安全的路径，内容正确但平庸，且没有真实感受和价值判断。选题方向可以让AI提，但拍板、核心素材、感受和立场必须由人来定。
先建系统，再谈生产：给账号写说明书（尤其写清“不做什么”），再建选题库、素材库、视觉素材库。从资料中提炼“内容母题”（可跨公众号/小红书/视频转换），而不是一次性选题。人负责判断，系统负责记忆，AI负责执行。
目标是复利，不是一次性任务：大多数AI教程只教写一篇文章、改一个标题。这本书要解决的是把定位、选题、资料、创作、复盘组织成可反复运行的工作流，甚至封装成Skill和自动化任务，让每一次创作都成为下一次的起点。

用Codex做自媒体，先写清账号定位和内容边界，再建立选题、素材、视觉素材三个资料库。从自己的经历与判断中确定内容母题，按平台组织框架、初稿和修改，最后把已跑通的步骤固化成工作流。人负责主编判断，AI负责执行，不能把批量生成当成内容系统。

我的新书《用Codex做自媒体》已经上市了。除了书本身，还有配套的视频课程和Skill，你买了书，进群就可以领取。

谦虚地说，这本书大概是市面上最好的、教你怎么用AI做自媒体的教程。

我这么有信心是因为，主流的观点和做法，都是在提倡“AI一键生成”。我旗帜鲜明地反对这种做法。

我可以很肯定地告诉你：AI一键生成的东西，都非常平庸。不信你去看公众号的万字长文，那边是重灾区。

我现在已经不看任何所谓的“万字长文”了。感觉90%都是AI生成的，没任何营养，就是车轱辘话来回说，纯粹浪费时间。

这些内容，都是那些AI自媒体、AI训练营搞出来的。他们是赚到钱了。但整个内容环境、内容生态都被污染了。

为什么AI一键生成的东西很平庸？

因为AI默认会沿着概率最高、最安全的路径生成内容，所以它很容易正确，但平庸。你读多了就会发现，没什么新东西，完全不值得一读。

另外，AI没有感受，没有价值判断——它们只能假装自己是个人。而真实的感受、独特的价值判断，恰恰是内容里最宝贵的东西。

所以，我在这本书里始终贯彻的一个原则是：人是主编，AI只是帮手。

在别的领域，我会让AI完全接手去做，比如编程。但在内容这块，我绝对不会放手。AI可以提出选题方向，但最终做什么内容，什么内容能代表我，必须由我来拍板。AI可以写稿，但稿子里的核心素材、真实感受和价值判断，必须来自我自己。

在这个原则之上，我在书里手把手地教你如何用Codex搭建AI原生内容生产系统。

大多数AI教程解决的都是一次性任务，比如写一篇文章、改一个标题等等。但我在书里想解决的，是如何把账号定位、选题、资料、创作、复盘等等，组织成一套可以反复运行的系统。让你不必每次都从零开始。

在这套系统里，人负责判断，系统负责记忆，AI负责执行。

首先，你要给自己的账号写一份说明书。

比如，这个账号是谁？写给谁？长期关注什么？坚持什么立场？什么内容坚决不做？什么语气不能出现？等等。

这些东西不写清楚，AI就只能猜。

我自己的账号说明书里，一定会重点讲清楚的，是不做什么。比如，我不做What型内容，也就是单纯说谁又发布了一个新的AI工具、新的模型之类的。这种“不做什么”，其实是设定了一条非常清晰、严格的边界。AI就明确知道哪个方向不能走。这在实践当中效果很好，大家可以试一试。

有了账号说明书，接下来是建立三个资料库：选题库、素材库和视觉素材库。

你突然冒出来的念头，放进选题库。你亲身经历的事情、读书时记下来的观点、用户提出的问题，放进素材库。你平时看到喜欢的封面和画面参考，放进视觉素材库。

这三个资料库里，最容易被忽略的，是视觉素材库。因为大家都觉得脚本是第一位的，文字是第一位的。但是今天，视频的封面很重要，视频里边B Roll的拍摄手法很重要。这些视觉层面的东西，如果你没有刻意保存的话，仅靠模糊的记忆和感觉，是很难做出来的。

有了资料积累之后，我们从里边提炼出一个内容母题。

为什么是内容母题，而不是选题？

在我这边，选题的定义更窄，只适合某种内容形态。比如，一个选题适合做成公众号文章，但没法做成小红书的贴子或者一期视频。

你记住我这句话：公众号，要讲透；小红书，要讲具体；视频，要讲出来。所以，一篇公众号文章是没法拿来当成视频脚本的。

相比选题，内容母题更宽。可以做文章，可以做贴子，可以做视频，只需要你针对内容形态做一些改动，就能完成转换。

在新书配套的视频课程里，我演示了“一个母题三种平台转换表”。到时你照着做一个，就能理解我刚才说的讲透、讲具体、讲出来是什么区别了。

母题定了之后，才能选定某个内容形态，出框架、写初稿、修改、定稿。当一套流程跑通之后，可以固定成工作流，甚至封装成Skill。对于一些需要重复、定时做的工作，可以再做成自动化的任务。这些我就不多说了，大家拿到书之后，可以慢慢看。

所以，这本书真正想教你的，不是什么神奇的提示词，而是怎样把你的判断固定下来，把资料组织起来，把重复劳动交出去，再让每一次创作和复盘，都成为下一次工作的起点。

这就是我所说的AI原生内容生产系统：人负责判断，系统负责记忆，AI负责执行。

所以，书加课程、加工具，组合在一起，我希望让这本书的读者都能搭建起这么一套系统，让内容生产形成复利。

OK，以上就是本期内容。想了解AI，想夺回个体主权，想找到志同道合的人，就来我们newtype社群。那咱们下期见！

可以用下面这张工作表检查本文的流程有没有真正落地。它是方法整理，不是新增的效率测试：

把第一轮控制在一篇内容。不要在流程还没跑通时，让AI一次性扩写成几十篇。资料中的事实、作者的判断和模型补充的建议要分开；没有原始依据的案例先标记待核查，不写成自己的亲身经历。

使用项目执行工具时，先确认工作目录、文件访问与审批设置。能在本地生成稿件，不等于得到发布授权。权限机制可查OpenAI官方安全文档。本清单整理于2026-09-27，未新增特定版本的现场测试。