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河林的AI实战周报vol.2:爆款工作台搭建/代码视频生成/蝉妈妈选品/视频号经营日报……
这是河林的第 136 篇公众号原创文章，内容分类为 ai 营销工作流。
我的链接方式、输出合集，详见文末。
全文较长，建议点赞、推荐、转发再看。
河林的 AI 实战周报｜9 月下半月双周合辑
过去三周，我在 Codex 和 Claude Code 里累计跑了近 180 个活跃会话。
真正占据我时间的，不是又试了哪些新模型，而是反复在做一件事：
怎样让 AI 做完的东西能留下来——留下数据、留下规则、留下反馈入口，让它真正成为下一轮的起点，而不是又一次一次性交付。
这期把 9 月的三周的ai项目实践的结果，合并成一份半月报，挑了 5 个已经跑通、在持续用的案例展开讲，另外还有几件值得记一笔的小事。
正在做类似方向的朋友，可以看看有没有能直接搬的思路。
实操项目一：蝉妈妈内容素材雷达：从"每天找爆品"到内容研究流水线
我设计了一套流程，接入蝉妈妈的电商 api 接口，帮我自动每天推送我关注的电商选品信息，爆款内容素材。
每天自动扫描行业素材，去掉噪音，找到值得验证的内容变量，最后只对证据最完整的 1—2 条做深度拆解。
它现在能做什么
每天上午，系统从蝉妈妈读取滋补保健、美妆护肤、食品饮料三个类目的短视频素材。
一次扫描处理 200—300 条返回记录，去重后按跑量分、近 3 日播放量、证据完整度排序，选出 10 条候选。
而且不是把 10 条链接堆给我就完了，它还会继续做三层处理：
排行层——告诉我哪些素材值得看，保留真实链接；因子层——把十条内容里反复出现的钩子、场景、卖点证明和表达结构归纳出来；深拆层——只挑 1—2 条证据最完整的，分析前三秒、视听口播三轨、七步说服链，给出单变量测试建议。
最后同时生成 Markdown 与 HTML 日报，原始数据、深拆和运行记录分别归档。过去两周连续产出了 11 份日报，其中多数同步生成了 PDF。
跑了两周之后，开始看到一些有意思的规律：
美妆素材反复出现具体困扰词与人物关系场景；食
品素材更多用数量、赠品、原料和吃法构成价值感；
滋补保健则经常先回答"适不适合我"，再给参数与选择标准。
等等，这些都是目前可以验证过的爆款常用变量。
对你来说，你可以怎样用到自己的业务里
做任何行业雷达，都可以套同样的四层结构：
来源层负责尽量广，证据层负责不乱说，判断层负责提出假设，实验层负责用你自己的业务结果验证。
最小版本不需要 API。
每周固定收集 30 条竞品内容，去重后选 10 条，统一总结一次重复因子，只深拆 2 条，最后设计 1 个单变量实验。
千万不要一天拆 30 条，每条都写一大篇——那只会得到大量文字，却没有形成任何判断。
ClaudeCode 和 Codex，能通过代码视频框架，来直接创作和剪辑视频；
代码视频和文生视频不是一回事。
文生视频更像一台摄影机，擅长生成连续画面、人物动作、自然光影。
代码视频框架（Remotion、HyperFrames）更像一套可编程的剪辑台——文字什么时候出现、曲线怎样生长、镜头怎样移动，都可以被精确规定，然后一帧一帧渲染成视频。
为了了解一下具体能做到什么程度、以及了解一下 claudecode 和 codex 谁更擅长剪视频；
我做了一个对比实验：
只提供同一套 某智能戒指的产品资料和素材，不写详细分镜，也不指定审美方向，让 GPT-6 和 Opus 5.5 分别使用 Remotion 和 HyperFrames，各自做一条竖屏品牌视频。
| Remotion | HyperFrames | |
|---|---|---|
| GPT-6 | 24 秒《身体，自有节奏》中文编辑设计 | 24 秒《轻盈，随你发生》时尚杂志风 |
| Opus 5.5 | 25 秒《24h. One ceramic ring.》3D 表盘叙事 | 28 秒《Your body leaves clues.》夜色温度曲线 |
先整理产品事实表，区分已核实事实、厂商标称、示意数据和禁用表述。
然后把任务给到对应模型，交代清楚处理方案。
比如：
给到 codex/opus5.5，然后告诉他们用 remotion 或者 hyperframes 方案，来去剪辑我这条视频；
再搭配上你想要的风格描述提示词 告诉 AI 你想要剪辑什么样的具体风格就可以了。
为了保障效果，在视频产出之前就能预估效果，每条视频开始创作之前，可以让 agent 先写创意简报和时间线，再进入制作。
当我们拿到一个平台的数据榜单之后，最容易做的事情就是贴排名："今天谁第一、什么卖得好。"
这类内容看起来有信息，但对实际经营帮助有限——你看完了，然后呢？
我建立了一套自动化的日报分析、周报分析流程：
用友望数据导出的四类视频号销售数据——500 个账号、1000 条商品、500 家小店、200 个品牌——做了一份完整的视频号生意观察日报。
同时交付两个版本：内部我自己看和存档的 HTML 和发给我的视频号社群群友的 PDF 版本。
日报的结构围绕三件事：
今天最值得看的经营现象是什么；
哪些数据能互相印证；
看完以后，选品和达人研究可以做什么下一步动作。
比如有一天的主线是一个公开可核验的珠宝专场案例——同一天，相关达人、品牌和小店都出现在各自榜单的前列；打开直播详情，大量商品能明确关联到同一品牌和店铺。
另一组案例则比较了"一个单品几乎撑起整店"与"品牌通过大量直播场次承接销售"两种完全不同的经营结构。
这种对比本身就有判断价值。
不管你做抖音、小红书、视频号还是自己的销售数据，都可以先建三张表：
事实表只保存原始数据和时间；关系表只保存有证据的连接；判断表才写"这意味着什么"和"下一步做什么"。
这个项目是三周里投入时间最长的一个。
总的来说，我建立了一个能真正打通从对标账号➡️对标账号数据自动抓取➡️自动生成内容分析和选题研判➡️产出选题方向和爆款信号➡️根据本地知识库内容产出新选题的脚本
一个从对标到原创的，一条龙爆款选题内容工作台。
总的来说，我做了这几件事：
第一件事：确定我的对标账号清单。
第二件事：通过 API 数据接口，实现对对标账号清单数据的自动抓取。
第三件事：让我的本地 AI 对对标账号每周定期更新的短视频进行分析，从而生成选题研判，为我目前要做的新项目提供参考。
第四件事：根据新的选题参考和研判，对我最新的内容进行分析创作。
第五件事：拿到选题后，基于我的本地知识库内容，创作项目的新一轮选题。
最后，以工作台和自动化流程的形式，将这项任务自动化落地。让每周能够通过自动化流程定时触发，完成所有的动作，并且保证每一个环节的交付质量和 SOP。
最终，就构成了我实际在项目上可用的内容工作台。
工作台跑稳以后，我把搭建经验往上抽了一层，做成一个通用的工作台搭建 Skill。
以后面对客户跟进、供应商比较之类的新业务，不用复制具体字段，只复用背后的搭建方法就行。
最深的体会：好的自动化不是把所有事情都交给 AI，而是把"什么该自动、什么必须人工确认"写清楚。
收藏素材不自动创建选题，提报不自动等于已发布，没找到历史内容也不等于历史上从未做过。这些边界写清楚了，工具才不会越用越乱。
知识卡片间隔复习系统
把三个本地知识库做成了每天 6 张知识卡片的自动化：4 张新知 + 2 张间隔复习。
每张新知都带原文逐字摘录和行号，AI 的解释单独标注，不混在一起。
复习卡不直接铺答案，先出回忆题再折叠核对。
下载 Skill 的实战回灌
用我自己原创的抖音视频下载 skill，批量下载了我的目标账号的 452个视频、93 条图文的 673 张原图。
AIHOT 信息雷达搭建
已装入 Codex 和 Claude Code 的全局入口。
AI 剧情短视频带货研究
完成了一份完整的项目研究报告。
重点不是模型能生成什么样的剧情，而是拆商业链路：
什么产品适合、单条视频成本怎样控制、退货和违规怎样影响真实收益、第一轮试点用什么指标决定继续还是停止。目前仍处于研究阶段，不会因为看到几个爆单案例就写成"这套模式已经稳定"。
1案例不会自动变成方法。做过十个项目，不等于有一套方法。得把项目放在一起，找出重复出现的输入、判断、动作、边界和验收方式，经验才能被复制。
2唯一数据源，比更聪明的模型更优先。当两张表对同一条内容给出不同状态，AI 再聪明也只能在错误底稿上分析。先理清事实源，再谈自动化。
3数据相邻不代表存在关系。达人第一、品牌第一、小店第一，可以是线索；但只有详情字段或实体 ID 存在，才可以写成经营关系。不要用故事补证据。
4AI 可以帮你整理承诺，但不能替你做承诺。没有确认的机制、成本和客户判断，必须标出来。
5工作流稳定以后，还要继续往上抽象。从一次任务变成项目 SOP，再变成工作台，最后变成可跨项目复用的 Skill。
6每次补救都要写回系统。失败经验只停在聊天记录里，下次还是会从头踩坑。
7自动化也需要退出机制。能安全停止、知道旧数据怎么处理、恢复时不重复执行——这些和"每天几点启动"同样重要。· · ·
我的 AI 营销实战落地社群的群友，能看到我每周推送的 AI 周报飞书版，包含每个环节的具体可用的提示词；
以及如果对某个环节有疑问，可以在群里随时向我提问答疑。
对于大家关心比较多的内容，我会录制视频，录制我的操作来解答。
囤了100个AI提示词，也不一定用得好AI（AI×营销实战派 社群招募）
💠 我是河林💠
💠98 年 | 水瓶座 | INFJ | 东南大学💠
💠AI 营销架构师 | 视频号电商操盘手💠
💠友望数据合作讲师 | 生财有术航海家💠
💠业务：项目陪跑顾问 | AI 赋能教练💠
链接交流，业务合作：nanruihu
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