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从选题到发布：dontbesilent 的 Claude Code 工作流

由于流程太过复杂，本人不具备撰写能力，本文由 claude code 撰写。

为什么要看这篇文章？

很多人看到我的 Claude Code 工作目录截图后，第一反应是：「一个自媒体博主，至于搞这么复杂吗？」

但当我告诉他们，我用这套系统：

他们的反应变成了：「能不能教教我？」

这篇文章就是答案。

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核心理念：从碎片到系统

大多数人用 AI 的方式是： - 有个想法 → 问 AI → 得到答案 → 发布 → 忘记 - 下次又有想法 → 又问 AI → 又得到答案 → 又发布 → 又忘记

这是碎片化创作，每次都在重新发明轮子。

我的方式是： - 有个想法 → 记录到选题库 → AI 帮我检索素材库 → 复用已验证的框架 → 发布 → 数据复盘 → 沉淀方法论

这是系统化创作，每次创作都在给系统添砖加瓦。

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目录结构全景

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完整工作流：从想法到发布

第一步：选题记录（碎片想法管理）

当我有一个想法时，我会说：「记录选题」

AI 会自动把想法记录到 01-内容生产/选题管理/00-选题记录.md

这个文件是我的「想法收集箱」，所有碎片想法都先扔进来。

第二步：选题深化（从想法到文稿）

当我决定深化某个选题时，AI 会：

1.检索素材库（这是关键）

先查 核心概念库/：有没有相关理论框架？

再查 金句库/：有没有高质量表达？

然后查 03-已发布的选题/：有没有相关文稿？

2.建议复用

如果找到相关内容，AI 会建议我复用，而不是重新创作

这避免了「重复造轮子」

3.生成文稿

如果没有可复用的，AI 会基于我的风格生成新文稿

文稿会保存到 01-待深化的选题/

第三步：标题与封面生成

文稿写好后，我会说：「生成小红书标题+封面」

AI 会根据 方法论沉淀/dontbesilent小红书标题方法论.md 生成：

第四步：短视频开头优化

如果是短视频，我会说：「优化开头」

AI 会基于 内容数据统计/dontbesilent 手动整理的短视频开头.xlsx 的数据，优化前5秒的完播率。

第五步：发布与数据记录

发布后，我会把文稿移动到 03-已发布的选题/，并记录： - 发布时间 - 数据表现（播放量、点赞、评论） - 复盘思考

这些数据会反哺到 内容数据统计/ 和 方法论沉淀/。

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AI 自动化能力

我给 AI 定义了一些自动化能力，比如：

这些能力让 AI 不只是「回答问题」，而是「执行工作流」

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素材库管理：从「碰运气」到「系统化」

这是整个系统的核心。

传统方式： - 每次写文稿都从零开始 - 不知道自己以前写过什么 - 好的表达、框架、案例都散落在各个文稿里

我的方式： - AI 写文稿前，先检索素材库 - 找到相关内容后，建议复用 - 每次创作都在给素材库添砖加瓦

素材库结构：

内容素材库/ ├── 核心概念库/ # 可复用的理论框架（如”生产型兴趣”） ├── 金句库/ # 高质量表达 ├── 爆款文稿库/ # 已验证的内容结构 ├── 100条思考系列/ # 从10894条推文中提取的100条思考 └── 推文库/ # 10894条推文原始数据

举个例子：

当我要写「如何用兴趣赚钱」这个选题时，AI 会：

  1. 检索 核心概念库/生产型兴趣.md

  2. 检索 爆款文稿库/02-如何用兴趣赚钱并实现规模增长.md

  3. 告诉我：「你之前写过类似内容，要不要复用？」

这避免了「重复造轮子」，也保证了内容的一致性。

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数据驱动的方法论沉淀

我不是「凭感觉」做内容，而是「凭数据」。

内容数据统计/： - Dontbesilent 数据统计表.xlsx：所有内容的数据表现 - dontbesilent 手动整理的短视频开头.xlsx：短视频开头的完播率数据

方法论沉淀/： - dontbesilent小红书标题方法论.md：基于数据总结的标题规律 - 选题、标题、开头的关系详解.md：三者的逻辑关系

选题研究/： - dan koe 热门选题/：对标 Dan Koe 的选题分析 - 选题对比分析_流量好vs差vsDanKoe.md：流量好的选题 vs 流量差的选题

每次发布后，我都会把数据记录下来，然后反哺到方法论里。

这样，我的方法论是「活的」，会随着数据不断迭代。

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业务运营：内容只是手段，商业才是目的

很多人做内容，只关注流量，不关注变现。

我的 02-业务运营/ 目录，记录了：

内容是流量入口，业务是变现出口。

这个目录帮我时刻记住：做内容的目的是赚钱，不是涨粉。

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核心价值：系统化 > 碎片化

这套系统的核心价值，不是「AI 能帮我写文稿」，而是：

1.记忆系统：AI 知道我以前写过什么，避免重复造轮子

2.素材复用：好的框架、表达、案例，可以反复使用

3.方法论沉淀：每次创作都在给系统添砖加瓦

4.数据驱动：不是凭感觉，而是凭数据迭代

碎片化创作：每次都从零开始，效率低，质量不稳定

系统化创作：每次都在复用和迭代，效率高，质量稳定

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如何开始？

如果你也想搭建这样的系统，建议：

1.先建立目录结构：按业务流程分类，不是按文件类型

2.再定义工作流：把重复的工作流程，教给 AI

3.然后建立素材库：把好的内容、框架、表达，沉淀下来

4.最后数据驱动：记录数据，反哺方法论

不要一开始就追求完美，先从一个小流程开始，慢慢迭代。

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总结

这套系统，不是为了「炫技」，而是为了：

如果你也想从「碎片化创作」升级到「系统化创作」，这篇文章就是你的起点。

如何让 Claude Code 帮你搭建这套系统？

好消息：你不需要从零开始摸索。

只需要把这篇文章发给 Claude Code，它就能帮你完成这件事。

用户提示词模板

我想搭建一套像 dontbesilent 一样的内容生产系统。 我的基本情况： - 我做的内容类型是：[短视频/图文/音频] - 我的平台是：[小红书/抖音/公众号/…] - 我目前的痛点是：[每次都从零开始/找不到以前的素材/不知道什么选题好/…] 请帮我： 1. 设计一个适合我的目录结构 2. 建立素材库管理系统 3. 定义我需要的 AI 自动化能力 4. 创建 CLAUDE.md 项目指南参考这篇文章的思路： [把本文链接或内容粘贴给 Claude Code]

使用建议

1.先从小流程开始：不要一开始就追求完美，先解决一个具体痛点

2.边用边迭代：系统是用出来的，不是设计出来的

3.记录数据：从第一天就开始记录数据，这是方法论的基础

4.定期复盘：每周或每月回顾一次，看看哪些流程可以优化

Claude Code 会根据你的实际情况，帮你定制专属的内容生产系统。