自媒体运营（完整用例）
选题 / 写稿 / 排程 / 数据 四件事的闭环。不是”一键生成内容”——是让你自己越来越会判断什么该发。
🎯 做好这个可以做什么
自媒体做了半年以上的人最大的痛苦不是写不出，是：
- 选题决策乱——一周三个号挑不出该发哪个。你需要一个懂你内容地图的搭子陪你挑
- 发布节律断——有灵感时憋四篇，没灵感时三周空窗。你需要一个排程工作台
- 数据反馈断——发完就发了，不知道为什么这篇火那篇沉。你需要一个会把数据翻给你看的 AI
核心差别：它不是替你发内容，是帮你建立”发什么、为什么发、发了之后知道什么”的闭环。
🪨 最简单的实现
起步只要一个内容日历 md + 一个 agent：
我的运营/
├── CLAUDE.md # 讲：我在哪些平台发 / 我的定位 / 我的目标读者
├── 内容日历.md # 未来一个月排程：日期 / 平台 / 选题 / 状态
├── drafts/ # 草稿文件夹
└── skills/
└── 选题会.md # 一个简单 skill：对话式帮你挑下一条选题
最简 skill 的 prompt 例子：
“读 内容日历.md + 最近两周发过的内容。推荐我下一条该发什么、为什么（考虑节奏、近期数据、当前热度）。”
你会得到：
- 一个可视的内容日历
- 一个帮你挑选题的对话搭子
- 从”想到什么发什么”转成”有节律地发”
你不会得到：
- 还没有多 agent 分工（选题/写作/审校混一起）
- 还没有数据反馈回路
🔺 第一次升级 · 选题 / 写作 / 审校 三 agent 分工
MVP 跑一个月后你会发现：同一个 agent 从选题聊到审稿，聊到后面已经爱上自己的选题了，失去判断力。
拆成三个 agent：
- 选题 agent——只做决策、不做执行。它的工作是否决你 80% 的灵感，只让 20% 往下走
- 写作 agent——接到选题后才上场。见 写作 用例页
- 审校 agent——完全独立 prompt、完全没有起稿上下文。以陌生读者视角读完整篇稿
关键是：三个 agent 之间的交接文件化——选题确定后写进 内容日历.md、草稿完成后存 drafts/、审校意见单独存。每一步都能回头查。
这一步之后，你收获的是可复盘的流程——哪个选题从哪天开始想的、为什么没过审、哪里改了第三轮。
🗼 第二次升级 · 数据反馈闭环
最高阶：把发布后的数据回流进选题系统，让 AI 自己学。
怎么做：
- 发完就回写数据——每篇发完 24h / 7d / 30d 的阅读量、回复、取关数据手动（或半自动）写进日历
- 定期做数据复盘 agent——每周一跑一次：过去两周数据里看到什么模式？哪类标题打开率高？哪类选题读者留言少？
- 选题 agent 升级——决策时主动调起数据复盘的结论。“你这个选题跟三周前那个很像，那篇数据一般，确定要发吗？”
到这一步你收获的不是”更高效”，是判断力的外化——AI 把你的编辑直觉从”在脑子里”搬到”在文件里”。半年后的你翻回去看，能看清自己的判断怎么演化。
现成参考：
content_orchestrationskill（动态优先级引擎）content_strategyskill（内容地图、定位、大观点管理）article-namingskill（5 分钟标题候选）
🧭 陈彬视角（待 BB）
陈彬在 DG 写作系统 / 指挥家 agent / 回应度框架的实战补充位