夜雨聆风
摘要：从选题、写稿、审稿、配图、排版，只需要让codex搭建一套skill流程就能搞定。
选题判断、资料拆解、正文写作、主编二改、配图生成、图片上传、Markdown 插图。跑完之后我最大的感受是：AI 真正省掉的不是写字时间，而是反复整理流程的耐心。
以前我公众号，最容易卡住的不是正文，真正耗时间的是选题。
选题要判断能不能写，参考文章要拆，标题要改，正文要审，配图要规划，图片还要传到图床，最后再复制进 Markdown 编辑器里预览。
每一步都不难。
每一步都要人重新想一遍。
我这次干脆做了个测试：让 Codex 按一套 Skill 流程，从选题到配图完整跑一遍。
跑完后有 3 个判断：
- Codex 最适合接管的是流程，不是判断。
- 公众号文章真正该自动化的，是选题、结构、审稿、配图这些重复动作。
- 最后发布前仍然要人确认，尤其是事实、标题承诺和图片表达。
之前用自动写发了后，直接保存到草稿箱的模式，发现根本不能发，要么是内容质量太差，要么是排版错误，这次搭的skill流程，不是直接“闭眼发文”。
它更像一个不会嫌烦的内容助理，你把标准讲清楚，它就按标准把一篇文章推到可编辑、可预览、可发布前检查的状态。
我没有从“写文章”开始，而是先让它判断选题
这一步很关键。
很多人用 AI 写公众号，一上来就是：
帮我写一篇公众号文章，主题是 XXX。
这句话太空，AI 当然会写，但它不知道你到底要什么。
是要热点观点？
是要工具教程？
是要案例拆解？
还是要给读者一套能照着做的流程？
我这次给 Codex 的主题是：
一篇公众号从选题到配图，我让 Codex 跑了一遍完整流程。
这个题目看起来很明确，但还不够。
整套skill按公众号选题标准判断：
读者是谁？ 读者看完能得到什么？ 有没有真实流程可以展示？ 能不能配出过程图？ 这篇文章最后要给什么可复制的东西？
判断下来，这个选题适合写成“AI 工作流实测型”文章。
因为它不是讲一个工具功能，而是讲一条完整链路。
这一步的价值是：文章还没开始写，方向已经稳了。
如果选题本身只能讲观点，没有案例，没有过程，也没有读者可以复制的动作，那后面写得再顺，也很容易变成一篇空泛文章。
我现在越来越觉得，公众号写作里最应该先自动化的不是“正文生成”，而是“选题质检”。
先问这几个问题：
这篇文章解决什么具体问题？ 读者为什么现在要看？ 它能不能产生截图、流程图、清单图？ 写完后读者能不能马上照着做？
这几个问题过不了，就先别急着写。
第二步：让 Codex 拆结构，而不是照搬参考文
写公众号很少完全从零开始。
通常都会有参考文章、历史爆款、同行案例，或者自己以前写过的内容。
但这里最容易翻车。
如果你让 AI “参考这篇文章写一篇类似的”，它很容易学到表层表达。
标题像。
段落像。
语气像。
甚至连节奏都像。
这就不对了。
我在 Skill 里把这件事写得很死：参考文章只能拆结构，不照搬表达。
拆什么？
拆这些：
标题给了什么承诺 开头是不是先讲真实场景 前 300 字有没有先给结论 正文是按任务写，还是按功能写 图片是证明过程，还是单纯装饰 结尾有没有给清单、模板或下一步行动
这一步跑完，Codex 会形成一个内部蓝图。
它知道这篇文章不是“介绍 Codex”，而是要写出一个流程：
选题怎么定。
资料怎么拆。
正文怎么写。
稿子怎么改。
图片怎么做。
最后怎么交付。
这就把文章从“工具介绍”拉回了“真实任务”。
我觉得这是很多 AI 写作最缺的一步。
大家总想让 AI 直接写结果，但忽略了“写之前的判断”。
人写文章时，脑子里其实一直在做这些事：
这个角度够不够新？
这个标题会不会太虚？
这一段有没有证据？
这张图放这里有没有用？
如果你不把这些判断写进流程，AI 就会默认用最安全、最平均、最像说明书的写法。
看起来完整。
但没有现场感。
第三步：正文不是一次生成，而是三轮推进
这次我没有让 Codex 一次性写完就结束。
我让它分三轮走。
第一轮，先写初稿。
初稿只负责把结构搭起来：开头、结论、过程、步骤、边界、结尾。
这个阶段不要追求好看。
先把骨架搭对。
第二轮，主编二改。
这一轮重点改 4 件事：
标题是不是更具体 开头有没有太慢 每一节有没有读者收益 有没有把结果和边界讲清楚
很多 AI 稿的问题不是错，而是“太端着”。
它会写很多正确但没必要的话。
比如“在当今时代”“值得注意的是”“综上所述”。
这些词单独看没问题，但放在公众号里很容易显得像报告。
第三轮，去 AI 味。
这里不是简单换词。
而是把抽象表达改成具体场景。
比如：
“显著提升效率”不如写成“少掉了来回整理结构的那半小时”。
“形成完整闭环”不如写成“从选题到配图都能留在同一个流程里”。
“具备较强可复用性”不如写成“下一篇文章只要换主题就能再跑一遍”。
这种改法才像真人写作。
因为真人不会只讲概念，真人会讲自己卡在哪里、怎么改、最后得到什么。
第四步：配图不能最后才想
这次我最大的收获之一是：配图要在写作中间就开始规划。
以前我经常写完文章才想：
这里要不要加张图？
封面写什么？
流程图放哪？
这样做很容易变成装饰图。
文章已经写完了，图片只是为了让版面不那么空。
但这次我让 Codex 从结构阶段就考虑配图。
每一张图都要回答一个问题：
它在证明什么？
封面证明这篇文章的结果：从选题到配图，一条链路跑通了。
流程图证明步骤：Codex 不是只写正文，而是跑 5 个节点。
拆解图证明重点：选题、正文、配图分别解决什么问题。
策略图证明方法：配图不是凑数，是证据。
清单图证明边界：发布前哪些地方必须人看。
这里我建议你记住一个原则：
公众号配图不是为了好看，而是为了降低理解成本。
尤其是 AI 工具和工作流文章，读者最怕你只是在吹。
如果你有流程图、对比图、检查清单图，读者会更容易相信：这事真的跑过，不是空想。
这次我没有用纯 AI 生图，而是用了 HTML/浏览器截图生成信息图。
原因也很简单：
中文要准。
AI 图片做氛围图没问题，但中文标题、清单、流程节点很容易出错。
对公众号来说，信息图错一个字就很别扭。
所以我的做法是：
封面可以偏视觉冲击 流程图、清单图、对比图尽量用可控方式生成 图片生成后统一上传到图床 Markdown 里只放 HTTPS 图片链接
这条链路跑通后，文章就不只是文字稿，而是一篇可直接进编辑器预览的成品。
第五步：最后交付的不是草稿，而是一份可检查的成品
这也是我觉得 Codex 适合做内容生产的地方。
它不只是回答你一段文字。
它可以在一个本地项目里同时处理：
article.mdimages/cover.png正文配图 上传后的图片链接 内部生产记录 发布前检查清单
这就很像一个小型内容工厂。
当然，这里必须讲边界。
Codex 可以帮你把内容推到“可发布前检查”的状态，但不应该替你做最终发布判断。
尤其是这几件事：
标题有没有过度承诺 工具能力有没有写夸 时间、价格、功能有没有过期 图片有没有误导 观点是否符合你的账号定位 最后发布是否由你本人确认
我这次文章跑完后，最后仍然要看一遍清单。
我不建议新手一上来就追求“全自动发公众号”。
更稳的路线是：
自动生成成品，人工负责判断。
这才是当前最适合普通创作者的用法。
你也可以照着搭一套
如果你想复刻这套流程，不需要一开始搞得很复杂。
先准备一个最小 Skill。
核心只写 5 件事：
1. 账号定位：写给谁看 2. 文章结构：开头、结论、正文、边界、结尾 3. 写作口吻：哪些词少用，哪些表达多用 4. 配图规则：封面、流程图、清单图分别承担什么作用 5. 发布检查：哪些地方必须人工确认
这就够你跑第一版了。
后面每写一篇，再把踩坑补进去。
比如这次我会补 3 条规则：
第一，参考文只拆结构，不照搬表达。
第二，正文按真实任务推进，不按工具功能罗列。
第三，信息图优先用可控渲染方式，避免中文错字。
这三条写进去，下一篇就能少踩很多坑。
Skill 的本质不是魔法。
它就是把你的内容 SOP 写给 Codex 看。
只要你愿意把流程讲清楚，它就能帮你稳定执行。
最后说句实话
这次跑完，我对 Codex 写公众号的判断更清楚了。
它不一定能替你写出最有灵魂的那句话。
那种东西还是要靠人。
但它很擅长把一堆琐碎动作串起来。
从选题判断，到正文结构，到配图，再到 Markdown 插图。
它真正省掉的，是那种反复来回切换、反复整理、反复检查的消耗。
如果你每个月只写一两篇文章，可能感受没那么明显。
但如果你持续做公众号、做小红书、做教程、做产品内容，这套流程会越用越值钱。
因为它不是在帮你写一篇文章。
它是在帮你沉淀一套以后还能复用的内容生产系统。
这才是 Codex + Skill 最值得普通创作者关注的地方。