夜雨聆风最近在公众号上刷到卡兹克开源了一个叫aihot的skill。
我当时就觉得，这玩意对我有用。
但又觉得哪里不够，看了一会儿才想清楚，aihot解决的是「看到什么」的问题，帮你每天抓AI圈的精选热点，很好用。
但我缺的不是热点，我缺的是「说什么」。
看到热点之后，我要怎么表达，从哪个角度切入，输出什么样的观点，这部分它管不了。
于是我花了大概一个小时，基于aihot做了一个改造版本，叫x-aihot-operator skill。
今天这篇聊聊这件事，怎么做的，做完有什么感受。
先简单介绍一下卡兹克的原版aihot skill是什么。
它是一个可以在Claude Code里运行的skill，每天帮你抓取AI圈的精选热点，不是全量，是经过筛选的，避免信息过载把人淹没。
运行完之后你会拿到一份候选话题清单，今天AI圈发生了什么，哪些值得关注。
功能很干净，就做这一件事，做得不错。
卡兹克把它开源了，MIT License，任何人都可以拿来用，也可以在它基础上改。
我就是这么干的。
我的改造版本x-aihot-operator skill，在原版的基础上做了一件事，把我自己的观点输出规则也灌进去。
原版给你热点，我的版本在热点基础上再往前走一步，根据我的账号定位和表达风格，对每个候选话题给出观点切入方向，两到三个角度，供我选择和调整。
这样我每次运行，拿到的不只是「今天AI圈发生了什么」，而是「今天有哪些热点适合我发，每个热点我可以从哪几个角度说」。
节省的不是获取信息的时间，是从信息到观点那个最费劲的环节。
我的账号定位是AI Workflow Builder，关注的是AI如何进入真实工作流，变成生产力，不是追模型参数，不是搬运新闻。
所以观点输出规则里有一条核心判断标准，看到热点先问，它改变了哪个真实工作流，谁会最先受益，它降低了谁的门槛。
如果回答不上来，这个热点再热我也不一定要发。
说说开发过程，这部分有一个地方让我印象比较深。
整个开发过程大概一个小时，用的是Codex。
技术实现那些部分很顺，没什么卡壳。
最花时间的是什么，是我要把自己的观点风格和账号立场喂给它。
AI帮你写代码、写逻辑、跑流程，这些它都能干，也干得不错。
但有一件事它干不了，它不知道你是谁，不知道你看世界的方式，不知道你发的时候想传递什么判断。
这部分必须你自己来。
你要能说清楚，我的核心立场是什么，我不发哪类内容，我的表达习惯是什么，我希望读者看完我的X之后记住什么。
说清楚了，它才能按你的风格生成观点。
说不清楚，生成出来的就是一个泛泛的AI内容号，没有你的味道。
我自己整理这部分花了不少时间，不是因为难，是因为很多东西平时存在脑子里，没有显式地写出来过，要把它们翻出来、整理清楚、变成能让AI理解的描述，需要认真想一想。
这个过程对我来说也是一次梳理，把一些模糊的感受变成了明确的规则。
测试效果我自己挺满意的。
跑起来之后，每次执行完，给出的热点候选和观点切入都还挺对我的路子，基本上不需要大改，稍微调一下就能发。
和之前的状态对比，以前刷热点，看完不知道从哪个角度说，想半天，写出来又感觉不对，存进草稿箱，过两天热点凉了也没发出去。
现在流程顺多了。
讲真的，这种顺畅感才是我做这件事真正想要的。
不是为了炫技，也不是为了说「我用AI做了X运营」，而是让一件原本靠状态靠灵感的事情，变得可以稳定执行。
最后说一点我自己的感受，和AI Workflow这件事有关。
我一直觉得工具是填进Workflow里的，不是Workflow本身。
很多人谈AI提效，上来就是今天用哪个模型，明天试哪个Agent，工具换了一堆，但流程没设计清楚，最后反而越用越乱。
真正的顺序是反过来的，先想清楚你要稳定完成什么任务，把任务拆开，哪些步骤需要信息输入，哪些需要判断，哪些需要生成，最后才是选工具，把工具填进每个步骤里。
这次做x-aihot-operator skill，表面上是在改造一个开源工具，实际上是在给自己的X运营设计一个可以稳定跑的流程。
流程设计好了，AI负责执行，我负责判断和定调。
这种分工，我觉得是比较对的人机协作方式。
AI不替我做人，AI帮我把我要做的事做得更稳定。
这玩意跑通之后，我想的不只是X运营了。
同样的逻辑可以用在公众号，用在产品开发，用在任何一件原本靠状态和灵感才能完成的事情上。
一旦你把它变成可重复的流程，AI就真的成了生产力。
不是玩具，不是演示，是生产力。
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