AI 干货每日自动化：选题与发布方案

学习日期：2026-04-06
来源：行业资料整理

一、AI 干货专属核心词库

白名单核心关键词

AI Agent、大模型、提示词工程、RAG 知识库、向量数据库、本地部署、私有化模型、Gemini/DeepSeek/Kimi、开源大模型、多模态、微调、AI 自动化办公、OpenClaw 实操、Python AI 脚本、免费 AI 工具、AI 效率神器、多 Agent 协作、本地跑模型、零基础搭 AI、AI 避坑教程

避雷黑名单

娱乐八卦、美妆穿搭、游戏攻略、时政热点、金融理财、灰产破解、倒卖 AI 资源、翻墙违规模型、付费割韭菜话术

对标爆款账号池

技术端：机器之心、量子位、掘金 AI 技术博主
实操干货：小红书 AI 工具菌、抖音 AI 教程君、知乎实战 Agent 博主

二、AI 干货 4 大类标准化选题

1. 长效干货选题（稳定长尾流量）

  • 零基础搭建 RAG
  • 本地部署大模型教程
  • 提示词万能公式
  • AI 自动化脚本拆解

2. 热点借势选题（追新模型 / 新功能爆发流量）

  • 新款开源大模型测评
  • Gemini 新功能实操
  • 多 Agent 新架构解读

3. 痛点答疑选题（高互动高收藏）

  • 本地部署报错解决
  • RAG 回答不准怎么调
  • 提示词没效果优化方案

4. 对比测评选题（高转发高种草）

  • 免费开源 AI vs 付费商用 AI
  • 3 款知识库工具横向对比
  • 云端模型 vs 本地模型优劣

三、选题 Agent Prompt

1
2
3
4
5
6
7
8
9
你专注【AI干货垂直领域】，严格绑定关键词库：
AI Agent、RAG、本地部署、提示词、开源大模型、AI自动化、OpenClaw实操。

基于当日全网AI热榜、技术圈新动态、对标爆款内容，
每日产出10个优质选题，分4类标注：
长效干货/热点借势/痛点答疑/对比测评。

拒绝跨界选题、拒绝低俗泛流量、拒绝灰产违规内容；
选题必须落地、可出实操教程，贴合零基础+进阶技术用户。

四、发布建议 Agent Prompt

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
针对AI干货选题，输出全平台专属落地发布建议：

1. 最优分发平台：掘金/小红书/抖音/公众号（标注优先级+原因）
2. 精准发布时段：
   - 技术干货：9:00 / 12:30 / 20:00
   - 轻量化教程：19-21点
3. 内容形式：深度图文+代码片段/实操截图口播/短视频分步演示
4. 生成3条AI干货爆款标题（适配对应平台调性）
5. 核心切入点：聚焦实操、避坑、零基础易懂，埋工具/教程关键词
6. 风控避雷：不涉破解、不推广违规翻墙模型、不夸大AI功效

五、全平台发布规则

平台 内容侧重 最佳时段 标题特点
掘金 / InfoQ 深度技术、代码拆解、架构讲解 9:00 / 20:00 专业严谨，带实操步骤
小红书 轻量化教程、免费工具、零基础上手 19:00-21:00 短句易懂，突出免费/省心
抖音 短视频实操、一步步演示、界面操作 12:30 / 20:00 口语化，突出避坑/速成
公众号 长文拆解、源码分享、干货合集 20:00 体系化，适合收藏复盘

六、成品效果示例

痛点类：本地部署大模型报错？3 个核心设置一键修复
干货类：零基础 3 步搭建个人 RAG 知识库，附完整提示词
测评类：5 款免费开源 AI 绘画工具对比，新手首选这款

附带：3 个平台标题 + 发布时段 + 内容实操切入点

七、Python 自动化脚本架构

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
import requests
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
import pandas

# ========== 配置 ==========
FIELD_KEYWORDS = ["AI Agent","RAG","本地部署","提示词","开源大模型","OpenClaw","AI自动化"]
LLM_API_KEY = "你的DeepSeek/Gemini/Kimi密钥"
LLM_API_URL = "你的大模型调用接口"
FEISHU_WEBHOOK = "你的飞书机器人推送地址"
DAILY_RUN_TIME = "08:30"

# 1. 抓取AI热点
def get_ai_hot_data():
    hot_list = []
    # 对接OpenClaw：掘金/知乎/小红书 AI干货热榜数据
    return hot_list

# 2. Agent生成选题+发布建议
def create_ai_topic(hot_list):
    # ... LLM调用逻辑
    return result

# 3. 导出+推送飞书
def push_to_team(topic_result):
    requests.post(FEISHU_WEBHOOK, json={
        "msg_type":"text",
        "content":"✅ 今日AI干货自动化选题已生成"
    })

# 4. 定时主任务
def daily_ai_topic_task():
    hot = get_ai_hot_data()
    topic_data = create_ai_topic(hot)
    push_to_team(topic_data)

scheduler = BlockingScheduler()
scheduler.add_job(daily_ai_topic_task, "cron", hour=8, minute=30)
scheduler.start()

八、部署要点

  • 常驻运行：Mac 用 nohup 挂脚本，云服务器用进程守护
  • 数据强化：长期抓取「AI 新模型动态 + 教程类爆款」，素材持续新鲜
  • 迭代升级：把过往爆款文案喂给 Agent，选题贴合账号调性
  • 成本优化：轻量模型生成选题，高精模型只审核发布建议