## 一、认知纠偏：自动化写作的层级分水岭

多数人对“用 AI 写文章”的理解停留在层级一：给一个提示词，生成一篇稿子。省了几十分钟，但每次都要重新交代背景、风格、格式要求，产出质量随提示词波动。
真正的分水岭在层级二到层级三之间：


|层级|特征|内容生产场景的表现|
|:-:|:-:|:-:|
|层级一：单点提效|一次性操作|每次手动输入提示词，生成单篇初稿|
|层级二：流程自动化|固定流水线可重复|选题→大纲→初稿→配图→排版，每步有脚本调用|
|层级三：生产系统|多线组合、可运维可迭代|选题库自动更新、数据回流淘汰低效类型、异常告警|
超级个体与普通用户的区别，在于是否拥有层级三的系统。别人卖时间，你卖的是可复用的生产资产。
## 二、两根支柱：让 Codex “懂规矩”且“会干活”

### 支柱一：AGENTS.MD——把写作标准固化下来

一个新人接手你的账号，需要反复交代定位、调性、格式要求。Codex 的解法是一个项目文件 `AGENTS.MD`，相当于给 Agent 的“岗位说明书 + 操作手册”。
以专业性文章生产为例，一份最小可用的 `AGENTS.MD` 骨架：

# 项目定位
本生产线用于【深度技术/行业分析文章】生产，服务【专业读者群体】。

# 输出标准
- 每篇 3000-5000 字，至少包含 3 个可验证的数据或案例引用
- 结构固定为：核心结论前置 → 分论点展开 → 风险/边界讨论 → 可执行建议
- 语言风格：克制、精确，避免营销话术和空洞排比

# 固定流程
1. 读取知识库/近期素材，提炼 3-5 个候选选题
2. 对每个选题标注：目标读者、核心争议点、所需素材类型
3. 按输出标准生成大纲，人工确认后进入初稿

# 禁止事项
- 不编造数据、案例、引用来源
- 不使用“赋能”“抓手”“闭环”等空泛词汇
```
**复利逻辑**：改一次 `AGENTS.MD`，之后所有任务的执行规则同步更新。不需要每次对话重复交代“要专业”“要引用来源”。
### 支柱二：Skill——把写作流程打包成可调用的“专机”

`AGENTS.MD` 让 Codex 知道“什么是好文章”，Skill 让 Codex 能“按固定流程产出好文章”。一个写作 Skill 的典型结构：

pro-article-writer/
├── AGENTS.md          # 该技能的执行规则
├── requirements.txt   # 依赖（如校验脚本所需库）
└── scripts/
    ├── fact_check.py  # 事实引用格式校验
    └── format_convert.py  # 多平台格式转换
```
每封装一个 Skill，就等于往自动化工厂里加了一台专机。下次需要产出专业性文章时，直接触发技能，Codex 调用整条流水线，而非从零推理每一步。
## 三、专业性文章的生产流水线实战

### 流水线设计：从选题到成稿的五个环节

```
选题生成 → 大纲确认 → 初稿撰写 → 事实校验 → 格式输出
   ↓           ↓           ↓           ↓           ↓
Skill:选题   人工介入    Skill:写作   Skill:核验   Skill:排版
```
**环节一：选题与大纲（自动化 + 人工决策点）**
Codex 读取知识库中的历史素材、行业动态、读者反馈，批量生成 5-8 个候选选题，每个标注：目标读者、核心论点、所需素材缺口。**人工在此处介入**：选择 1-2 个选题，确认大纲方向。这一步不可全自动，因为选题判断依赖对读者需求和内容价值的体感。
**环节二：初稿生成（结构化约束）**
大纲确认后，Codex 按 `AGENTS.MD` 中的结构规范逐节展开。关键约束：每个分论点必须附带至少一个可追溯的来源标记（URL、报告名称、数据出处），无来源支撑的断言自动标记为 `[待核实]`。初稿完成后，脚本自动扫描标记数量，超过阈值则退回补充素材。
**环节三：事实与引用校验（质量控制的硬关口）**
专业性文章的核心风险是“看起来专业但事实错误”。校验 Skill 执行三层检查：
1. **格式校验**：引用链接是否可访问、数据是否有单位、日期是否完整
2. **一致性校验**：同一数据在全文不同位置是否矛盾
3. **人工抽检**：按 20% 比例抽查关键事实，不合格则全量回滚

**环节四：多平台格式输出**
同一篇文章需要适配不同渠道：公众号需要 HTML 排版，知乎需要纯 Markdown，内部知识库需要带元数据的结构化文档。格式转换 Skill 自动完成，不重复劳动。
## 四、一个可复用的写作 Skill 实例

社区已有可参考的开源实现。`article-cowriter` 是一个面向中文长文写作的 Codex Skill，核心能力包括：逐章共创或直接生成完整初稿、事实核验、配图规划、公众号 HTML 排版。安装方式简洁：
```
mkdir -p ~/.agents/skills
git clone https://github.com/lt2236465917-design/article-cowriter.git \
  ~/.agents/skills/article-cowriter
```
使用时直接在 Codex 中调用：
```
$article-cowriter 我想写一篇关于 [主题] 的专业分析文章，目标读者是 [人群]
```
该 Skill 的设计原则值得借鉴：**先检查材料和事实，不为凑字数编造内容**。完稿前检查内容真实性和全文可读性，输出纯正文和带配图标注的两个版本。
## 五、风险边界：自动化不能替代的判断

三个必须保留人工介入的节点：
**第一，选题价值判断。** Codex 可以基于历史数据推荐“什么类型的文章点击率高”，但无法判断“这个选题对账号长期定位是否有增益”。追逐热点与建设品牌之间的取舍，是人的决策。
**第二，事实的最终责任。** 自动化校验能发现格式问题，但无法判断一个来源是否具有权威性、一个数据是否在特定语境下被误读。署名文章的事实责任归属作者本人。
**第三，风格的微妙分寸。** “专业”与“晦涩”之间、“简洁”与“武断”之间，存在无法被规则完全捕获的灰度。初稿可以自动化，定稿前的最后一轮语感调校，需要人来完成。


多数人对“用 AI 写文章”的理解停留在层级一：给一个提示词，生成一篇稿子。省了几十分钟，但每次都要重新交代背景、风格、格式要求，产出质量随提示词波动。真正的分水岭在层级二到层级三之间：

超级个体必修课：Codex 多场景自动化生产实战

人工智能

构建Codex自动化写作系统：通过AGENTS.MD固化写作标准，Skill打包专业流程，实现选题生成、初稿撰写、事实校验到多平台输出的全链路自动化。文章详解三级自动化层级、实战流水线设计及可复用Skill实例，并指出选题判断、事实责任、风格把控三大人工介入节点，助力超级个体构建可迭代的生产资产。

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