夜雨聆风这个系列的每篇文章，都是 AI 自动生成、自动配图、自动推送的。包括这一篇。
前两篇我们聊了：AI 在重塑研发团队，OpenClaw 让普通人也能用上 AI 执行力。
这篇，我想说说背后的事情——这个系列本身，是怎么生产出来的。
我搭了一条自动化流水线。
整个流程是这样的：
给一个主题 → AI 联网搜热点 → 生成文章草稿 → 用代码画配图 → 调微信 API 推送到草稿箱。
从我说出主题，到文章出现在草稿箱，全程不需要我手动复制粘贴一个字。
技术上没什么神秘的，核心就三件事：
第一，用 AI 写文章。
给定主题和风格要求，AI 联网搜索当前热点，输出带 HTML 排版的完整正文。格式直接符合微信公众号要求——内联 CSS、短句、加粗金句、结尾互动召唤，一次到位。
第二，用代码画配图。
这里有个坑我踩了两次才绕过去。
一开始用 AI 图像生成（Imagen 4），反复在 prompt 里写"图里的文字必须是简体中文"，生成出来还是英文，或者中文字体乱掉。
后来直接放弃了，改用 Python 的 Matplotlib 画图。代码写什么字，图里就是什么字，100% 精确，零翻车。
第三，调微信草稿 API。
图片先上传到微信 CDN 拿到 URL，封面图上传为永久素材拿到 media_id，然后构建 JSON payload，POST 到 `/cgi-bin/draft/add`。
整个过程，一个 Python 脚本，不到 200 行。
当然，翻车也翻了好几次。
把翻车经验提炼成四句话：
1. 中文发出去变成乱码。原因：json.dumps() 默认会把中文转成 Unicode 转义格式。修复一行：加上 ensure_ascii=False。
2. 微信接口超时。原因：为了让 AI 搜索走代理，顺便把微信请求也代理了，然后代理不支持直连国内接口。修复：给微信的 Session 单独设置 `trust_env = False`，让它忽略系统代理。
3. 配图文字全是英文。就是上面说的，AI 图像生成靠不住，换 Matplotlib。
4. 标题或摘要超出微信字数限制。微信对标题和摘要有字节数限制，中文一个字 3 字节，超了就报 45003/45004 错误。经验值：标题不超过 20 个中文字，摘要不超过 17 个。
这套流水线跑起来之后，我发现了一件有意思的事：
生产内容本身的成本，降到几乎可以忽略。
以前写一篇公众号文章，搜资料、整理大纲、写正文、找配图、排版，快则半天，慢则一天。
现在，这部分的时间成本接近零。
真正有价值的事情，变成了：你想说什么，你有没有值得讲的东西。
工具帮你把表达的摩擦力降到最低。但你要表达什么，AI 代替不了。
这个系列接下来会继续。
我们在用 AI 工具做事，同时也在用 AI 记录这件事本身。
会用工具的人，正在以一当十。但决定用工具做什么的人，依然不可替代。
你现在的工作流里，有哪个环节是可以自动化但还没自动化的？评论区说说。