这篇博客本身就是一个例子。我只说了题目，剩下的成稿、排版、生成长图、上传服务器，都由 AI 完成。我要做的只有一件事：发布前看一遍，说「可以」。
流程只有五步
我给题目和要点，或者丢一个链接AI 写稿，给我全文预览我说「可以」，或者提修改意见AI 生成网页和推广长图，传到云盘线上验证，归档进我的知识库
整个流程里我按键最多的一次，就是确认那次。
关键设计：人只把一道关
刚开始我也担心，AI 写的东西直接发出去，靠谱吗？所以流程里设了一道硬性闸门：没有我的明确确认，任何上传动作都不执行。AI 可以写一百遍，按下发布键的手是我的。
另一个原则是留档。每篇文章的 markdown 原稿都存一份在本地，哪天系统坏了，凭这些原稿能把整站重建出来。
技术上其实很朴素
没有大模型微调，没有自建服务器：
博客是纯静态页，一套 markdown 渲染模板托管在 123 云盘的 WebDAV 上，零成本脚本负责：合并首页索引、生成 RSS、算上一篇下一篇、生成带二维码的长图评论区用邮件表单方案，读者留言进我邮箱，我转给 AI 上站
整套东西的核心就两个脚本加一份配置，AI 负责在正确的时机调用它们。
一点体会
自动化之后最明显的变化是产量：以前一篇博客要磨一个晚上，现在十分钟上线。但真正值得说的是约束：字数设上限、强制去 AI 腔、必须有数据和实例。管住 AI 的产出质量，比管住它的速度更重要。
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