夜雨聆风从一篇 Markdown 到公众号正式发布，我需要做 7 件事。
封面图、列表摘要、HTML排版、图片上传、复制粘贴、发布确认、飞书同步。
每件单独看都不难。但每次做一遍，大概要花30分钟。
所以我做了一个技能，让AI一条龙处理。
前5步做得很顺。封面图能生成，摘要压到100字以内，HTML排版也挺好。
但后面就出事了。
AI能生成，不代表能发布
第一次打开生成的HTML，排版、标题、图片，都没问题。
复制到公众号后台，图片全裂了。
图片路径还是本地的。在我的电脑上当然能看。公众号需要的是公网可访问的地址。
在本地预览成功，不代表它真的可以发布。
这就是自动化里最容易被忽略的点。
后来补了一层逻辑：生成HTML时，先把本地图片上传到GitHub图床，替换成jsDelivr的CDN地址。
这一步听起来很小，但它决定了这个工具到底是"看起来能用"，还是"真的能发出去"。
公众号刚顺起来，我又想同步飞书。
本来想直接把公众号HTML搬过去，结果发现飞书对排版的支持完全不同。白色文字、深色块、特殊样式，搬到飞书里显示出来很别扭。
后来改成：公众号走HTML，飞书走Markdown，各自补齐图片上传。
不同平台要走不同的出口。能稳定、清晰、可维护，比看起来一致更重要。
还有一个问题，发布这一步本身，自动化不了。
个人订阅号没有认证资质，公众号后台不开放发布接口。也就是说，不管前面的流程跑得多顺，最后一公里还是得手动复制到公众号后台，点发布。
只有认证过的公众号，才支持通过接口自动发布。
这是一个很现实的限制。你不能指望所有环节都能全自动，尤其是涉及平台认证和权限的部分。
自动化不是把按钮做少
这次折腾下来，最大的体会是：AI自动化最难的不是让AI做一件事。
让AI生成封面，很容易。写摘要，不难。转HTML，也不难。
真正难的是把这些动作接成一条能长期使用的链路。
文件放哪？命名规则是什么？目录不存在时要不要创建？文章发布后要不要归档？图片是引用原图还是复制一份？复制到公众号后图片还能正常显示？飞书要保留样式还是优先保证结构？
这些问题每一个都不大。
但只要有一个断点没处理好，整条流水线就会从"自动化"变成"半自动化"。
半自动化最折磨人。
因为你以为它帮你省事了，结果最后还要自己到处补漏。
技能的价值，是记住规则
我把这些流程做成技能，不是因为名字听起来高级。
是因为它能把那些我不想每次都解释的规则沉淀下来。
比如：
公众号封面和摘要要放在文章同级的日期目录里。发布稿要从草稿归档到发布目录。发布目录按年份区分。公众号HTML里的图片必须上传到图床。飞书发布基于Markdown，不要强行套HTML。
这些规则如果每次都靠口头提醒，迟早会漏。但写进技能之后，它就变成了稳定的执行习惯。
这也是我理解的AI工作流。
不是让AI每次重新猜我的意思。而是把已经确认过的做法，变成下一次可以直接调用的能力。
你也可以从一个小技能开始
如果你也经常被某个重复流程卡住，不一定非要一上来做一套复杂系统。
可以先从一个很小的 skill 开始。
比如你每次写完文章，都要生成封面、摘要、排版和发布记录，那就先把这四件事的规则写清楚。
比如你每次整理会议纪要，都要提炼结论、行动项和负责人，那就先把这三个输出固定下来。
比如你每次发飞书文档，都要带上标题、来源链接、创建时间和图片，那就把这些字段变成默认动作。
重点不是让AI一次变得多厉害。
而是把你已经确认过的工作习惯，变成它下次可以直接照做的规则。
先让它稳定帮你省掉一件小事。
等这件小事跑顺了，再把上下游接起来。
很多真正能用的自动化，不是从宏大的架构开始的，而是从“下次别再让我重复解释这个”开始的。
写在最后
很多人对AI的期待，是从"帮我处理一个任务"开始的。
写文案、做总结、转格式，这些确实有用。
但如果只停在内容生成上，很快就会遇到瓶颈。
因为真正耗人的，不是生成那一段文字，而是文字之后的所有收尾。
文件要放好，图片要能用，平台要适配，发布后要归档，下次还要找得到。
这些事不热闹，也不酷。但它们决定了一个人能不能稳定输出。
工具真正成熟的标志，不是它能帮你开始。
而是它能陪你把事情做完。
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