用智能体做内容选题——再也不对着空白文档发呆

选题。

每个做内容的人都有这个体验：打开文档，光标闪了十分钟，一个字没写。不是写不出来，是不知道写什么。

写吧，感觉什么都被写过了。不写吧，明天还得发。

今天教你用智能体帮你打开脑子——不是替你想选题，是帮你把脑子里散乱的线索理清楚，再推你一把。

一、痛点：选题为什么这么难

最痛苦的不是没想法，是想法在脑子里打结。 你知道有东西可写，但就是理不出一个清晰的角度。

智能体帮你做的不是”凭空变出一个选题”，是帮你拆结——把散乱的线索变成结构化的选题清单。

二、用智能体怎么做：分4步给指令

选题的完整流程：喂背景 → 让Agent发散 → 让Agent收敛 → 让Agent出标题。

第一步：把你的”底牌”亮给Agent

选题不是凭空来的，它基于你的账号定位、读者画像、过往内容。你不告诉Agent这些，它只能给你一堆万能但无用的建议。

指令示例（给背景）：

“我运营一个关于AI智能体的微信公众号，目标读者是对AI感兴趣但不需要写代码的普通人。账号定位是’说人话的智能体科普’，不写代码、不教开发，用类比和场景讲清楚智能体能帮你干什么。

我的内容风格：

• 用表格、用类比、不堆术语
• 每篇文章2000-3000字
• 系列化运营，目前有一个’场景拆解’系列，每天拆一个用智能体的具体场景

已经写过的选题方向：

• 智能体是什么（概念科普）
• 智能体平台横评
• 行业案例（客服、销售）
• 踩坑日记
• 场景拆解：竞品分析、周报、会议纪要、数据分析

我的读者画像：25-40岁，互联网/科技行业从业者，对AI好奇但不是技术岗，想用AI提升效率但不知道从哪入手。

现在我需要一批新选题，帮我打开思路。”

为什么要给这么多？ 因为选题的质量取决于约束条件的清晰度。你告诉Agent”帮我想想选题”，它给你”AI的未来十大趋势”这种烂大街的；你告诉它账号定位、读者画像、已写过的方向，它才能帮你找差异化角度。

第二步：让Agent帮你”发散”

这一步的目标不是选，是量——先有20个想法，再从中挑3个。

指令示例（发散选题）：

“基于上面的背景，帮我做选题发散。要求：

1. 给我15个选题方向，分成3类：
• A类：场景拆解类（延续我的系列，但要找新的场景，不要重复已写过的）
• B类：热点解读类（近期AI领域有什么值得写的话题？给我可以追的热点方向）
• C类：认知颠覆类（读者的哪些常见误解可以被打破？哪些反常识的角度值得写？）
2. 每个选题给一句话说明’为什么读者会点开看’
3. 不要给我’AI改变世界’这种空泛方向，要具体到一个场景、一个问题、一个误解”

Agent会做什么：

1. 基于你的定位和已写过的方向，避开重复
2. 在A类里找你没拆过的场景（比如”用智能体做PPT””用智能体做活动方案””用智能体学英语”）
3. 在B类里结合近期热点（新模型发布、行业事件、政策变化）
4. 在C类里找认知差（比如”很多人以为智能体=聊天机器人，其实不是”）

你拿到之后做什么： 快速扫一遍，第一轮用直觉删——看到没感觉的直接划掉，不用想为什么。15个删到7-8个，这一步就够了。

第三步：让Agent帮你”收敛”

发散完了，现在要收——把7-8个模糊方向，变成3个可执行的选题。

指令示例（收敛选题）：

“从你给的15个方向里，我对以下3个比较感兴趣：

1. 用智能体做PPT大纲
2. 很多人以为智能体就是高级版聊天机器人，其实区别很大
3. 用智能体帮你读论文/长文章

帮我把这3个方向各展开成一个完整选题：

1. 给一个具体标题（不超过20字，有信息量，不标题党）
2. 写一段50字的’开头钩子’（第一段话，让读者想继续看）
3. 列出这篇文章的3-5个核心论点/板块
4. 说一下这个选题跟我已经写过的内容有什么呼应或区别
5. 如果是场景拆解类，说明这个场景的’痛点钩子’是什么”

Agent会做什么：

1. 把模糊方向变成具体选题，带标题、钩子、结构
2. 检查跟你过往内容的关联，避免重复
3. 给你一个可以直接动笔的框架

这一步的产出就是”选题卡”。 你拿着3张选题卡，每张上面有标题、钩子、结构——这时候你已经不是面对空白文档了，你是面对3个现成的框架，选一个就能写。

第四步：让Agent帮你磨标题

选题定了，但标题还得磨。标题决定了打开率，多花3分钟值得。

指令示例（磨标题）：

“我选定了这个选题：用智能体帮你读论文/长文章——再也不怕老板甩来一篇50页报告

帮我想10个标题版本，分3种风格：

• 痛点型（直击读者痛点，比如’看不完的论文XXX’）
• 利益型（说清楚看了能获得什么，比如’3分钟读完50页报告’）
• 好奇型（制造信息差，比如’原来论文可以这么读’）

每个标题不超过22字，不要用’震惊”必看’这种词。”

Agent会做什么：

给你10个不同角度的标题，你从里面挑一个，或者把两个缝合一下。

标题挑选的3个标准：

1. 有信息量
   
   ——读者光看标题就知道这篇文章讲什么
2. 有差异感
   
   ——跟同类文章的标题不一样，不是第N个”AI帮你XXX”
3. 像人话
   
   ——不是SEO关键词堆砌，是你真的会跟朋友说的话

三、总账：30分钟 vs 3小时

省下的两小时，拿去把内容写好。 选题只是起点，内容质量才是终点。

四、5个一定会踩的坑

坑1：Agent给的选题太”万能”

你不说背景，Agent给你的就是”AI在教育领域的应用””智能体的未来发展”——正确但没用，每个账号都能写，写了也没人看。

怎么解： 第一步的背景说明绝对不能省。你给的约束越具体（账号定位、读者画像、已写方向），选题越精准。背景信息是选题质量的杠杆。

坑2：发散太多，选不出来

Agent给你15个方向，你觉得每个都不错，结果纠结了半小时一个都没定。

怎么解： 发散阶段用直觉删，不要理性分析。第一感觉没兴趣的，直接划掉。 纠结说明不是真的好选题——真正好的选题你看到的第一秒就想写。

坑3：选题好但写不出来

Agent帮你定的选题角度很新，但等你真坐下来写，发现你对这个话题的了解不够深，写不出有料的内容。

怎么解： 选题不光要”读者想看”，还得”你写得动”。收敛阶段多问自己一句：“这个选题我有足够的内容储备吗？” 如果答案是不确定，要么换一个，要么先让Agent帮你做一轮资料搜集。

坑4：追热点追成了跟风

Agent建议你追某个热点，你追了，但写出来的跟其他十篇文章一样——同一件事，同一个角度，同一个结论。

怎么解： 追热点的关键不是”写这件事”，是**”写这件事跟你的读者的关系”**。别人写”OpenAI发布了什么”，你写”OpenAI发布的东西对你日常用智能体有什么影响”。同一个热点，换个距离拍，照片就不一样。

坑5：标题让Agent写完直接用

Agent给的10个标题里确实有好货，但直接复制粘贴用，大概率不是最优解。

怎么解： 把Agent的标题当原材料，不是成品。最好的标题往往是你从两个版本里各取一半，缝合出来的。Agent给你积木，搭房子的还是你。

五、不同内容类型，选题策略不同

今天用公众号举的例子，但你可能在做各种内容。核心原则不变：先给背景，再发散，再收敛，最后磨标题。

同一个AI智能体话题，写给公众号读者和写给小红书读者，选题方向完全不同。 先定渠道，再定选题。

六、换工具行不行？

选题这个场景，最大的效率杀手是”每次都要重新介绍自己”。 WorkBuddy能记住你的账号定位和历史文章，第二次用的时候直接说”再帮我发散一轮新选题”，它就知道你是谁、写过什么。这个优势在长期运营中会越来越大。

七、一个进阶玩法：让Agent帮你做”选题矩阵”

常规选题是”一篇一篇想”，进阶选题是**”一批一批排”**。

如果你要规划未来一周甚至一个月的选题，试试这个指令：

“基于我的账号定位（AI智能体科普，面向非技术读者），帮我做一个未来2周的选题矩阵。

要求：

1. 14天，每天一个选题，标注类型（场景拆解/热点解读/工具评测/认知科普/踩坑日记）
2. 选题之间要有逻辑递进——前一天的预告指向后一天，后一天的内容呼应前一天
3. 每3天安排一个’轻量日’（1500字以内的短内容），避免持续高强度输出
4. 留出1-2个’热点预留位’——不预先定选题，等热点来了随时插入
5. 每个选题给标题+一句话说明+预估字数

用表格呈现。”

这个价值很大。 你不再是每天早上醒来想”今天写什么”，而是拿着一张14天的排期表，每天打开对应的格子就能动笔。

从”日更生存模式”切换到”排期运营模式”。 前者是被选题追着跑，后者是你追着选题跑。

八、一张图：选题全流程

脑子里打结  ↓亮底牌（账号定位+读者画像+已写方向）  ↓发散：让Agent给15个方向，分3类  ↓直觉删选：15个 → 7-8个  ↓收敛：让Agent把3个方向展开成选题卡（标题+钩子+结构）  ↓磨标题：10个版本里挑+缝  ↓拿到"选题卡"，动笔  ↓进阶：一次排14天选题矩阵

从”对着空白文档发呆”变成”对着选题卡动笔”。

九、说句实话：选题的灵魂在你身上

写了五期场景拆解，这期我想说点不一样的。

前面四期——竞品分析、周报、会议纪要、数据分析——智能体都能做到”接近替代你”。你给它数据它就能出结果，你给它录音它就能出纪要。

但选题不一样。 选题是内容创作中最”人”的部分。

智能体能帮你发散角度、整理线索、打磨标题，但”写什么”最终取决于你对读者的理解、对行业的判断、对自己表达欲的诚实。

Agent给你15个方向，你选哪个、删哪个——这个选择本身就是你的内容品味。品味没法外包。

智能体帮你从”无”到”有”，但从”有”到”好”，还得靠你。

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