我想开启一个 Vibe Writing 项目：利用 AI 帮助大家辅助写作，做自媒体账号，简单来说就是用 AI 做公众号和小红书账号。
核心目标不是「用 AI 替你写」，而是把 AI 当作一个随叫随到的编辑/主编系统。让你更快动笔、更容易坚持、更快获得反馈，并把内容沉淀成长期的渠道资产。
现在随便用 ChatGPT、豆包、DeepSeek 都能写一篇文章，但写出来的大多是「AI 八股文」，是 AI 垃圾，我这套思路和实践，能让你写出充满「人味」的内容，积累粉丝、社群和影响力。
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1. 别先做产品 MVP
很多人（包括过去的我）都会有一个很自然的路径：让 AI 帮我做个 MVP（比如做个网页），上线后拿到正反馈，再继续迭代。
但现实是：Vibe Coding 从 0 到 1 获得正反馈的周期和要素，往往比想象中长很多。尤其对上班族来说，时间和精力被切得很碎；如果短时间内拿不到反馈，就很容易中途放弃。
结合我自己和身边人做网站的经历，这条路的周期和难度确实偏大，并不适合大多数「普通人」作为第一步。
2. 先做内容与渠道
相比做产品，用 AI 辅助写文章、做公众号和社交媒体这条路径更清晰、上手更快、反馈更及时：
- 投入成本更小：时间、精力、心智负担都更低。
- 正反馈更快：哪怕只有几十个阅读、几个点赞评论，也能构成持续创作的燃料。
- 长期价值更高：通过内容积累粉丝和用户，尤其是培养「抓热点」的手感，对后续做产品、做出海都会很有帮助。
更现实的一点：变现没有想象中那么难。
我维护了一个博主群：当你的粉丝达到 500+ 的量级后就可以进群接单。群里经常有各种商单，不用担心「三五百粉丝能不能接单」，达到这个量级后，真的就是「有手就行」。
作为副业的话，不要把变现当成「维持温饱」的压力源，而是当成「获得正反馈 + 赚点零花钱」的结果。这样更容易启动，也更容易持续。
3. 我的转折
在开始做社交媒体之前，我其实有过很多次「想做」，甚至几年前注册了公众号，但始终没能动笔。
当时最大的问题有两个：
- 不知道写什么，也不知道从哪里切入。
- 那时候还没有 AI，我总觉得自己缺乏写作天赋、文笔也一般，于是迟迟迈不出第一步。
市面上当然有很多教写作的课程，但我总觉得不太适合我，导致这个计划长期停留在想法阶段。
但今年我开始做社交媒体，而且目前做得还不错：短短三四个月，公众号粉丝 3000+，小红书 1000+，X（Twitter） 3000+。总结下来，核心点在于：
- 我找到了真正喜欢的领域：AI 编程
- 你翻我的公众号或小红书，会看到大量 AI 编程相关内容：教程、新闻、观察、心得和踩坑复盘。
- 写作变成了「顺手记录」
- 我不再把写作当作一项艰难任务，而是做事情的过程中顺便把它记录下来：做了什么、怎么做的、踩了什么坑、怎么解决的。
- 持续的正反馈
- 发出去后有阅读量、有互动、有私信，这些都在不断强化「继续写下去」的动机。
我现在的心态很放松：我爱写啥写啥。
有空就写，有想写的就动笔，不想写就放着。我不在乎粉丝增减，也不太在乎评论区的声音，处于一种相对「不管不顾」的写作状态。
如果你刚开始写，阅读量低、反馈少是常态。把它当成积累：没人看就当日记写。不要纠结能不能爆、能不能接商单、有没有商业价值 — — 先写 20 篇、50 篇、100 篇再说。
把它当成一件很常规的事。
对，先写 100 篇再说。
4. 涨粉靠爆款
涨粉的逻辑跟做产品爆款很像：粉丝增长不靠你日常更新的那些内容，而是靠少数爆款。
爆款怎么来？本质是你不断写，偶尔几篇被平台推荐，于是靠这几个爆款获得巨量粉丝。现实就是这么残酷，我现在公众号和小红书的几千粉丝，基本就是少数几篇爆款带来的。
所以策略应该是：
- 别纠结哪一篇能不能爆：日常只要持续更新，尝试不同主题，抓不同热点。
- 爆不爆很随机：不是你觉得能爆就一定能爆。
- 你能做的是提高概率，而不是保证结果：让「爆款出现的样本量」变大。
最好的状态是一颗平常心：爆了更好，不爆也无所谓，不要患得患失。
我的一些爆款题材，通常是复盘型的「成功/失败案例」，比如：
- Claude Code 的教程和使用技巧
这类爆款屈指可数，但它们能带来大量粉丝。
你观察其他大博主也一样：哪怕是「影视飓风」这样的大号，早期的核心爆款也来自某个非常具体的选题（例如「二十万粉丝的频道收入有多少？」）。不是靠持续更新常规内容就能自然涨起来的。
5. 用 AI 写得更像人
如果你只是给 AI 一个主题，让 DeepSeek 或 ChatGPT 直接写，写出来的内容往往很「稳」、很套路，甚至是「AI 八股文」。大部分 AI 直接生成的文章都会落入这个问题。
我更推荐把 AI 当成一个「懂流程的编辑」。例如用 Claude Code 来写，效果通常会更好一些，它会更像在遵循正规的写作流程：调研 → 主题规划 → 框架 → 结合案例 → 修改润色。
几个关键原则：
- 一定要穿插自己的案例/经历/素材
- 有自己的案例，文章就更像真人写的，而不是通用的 AI 输出。暂时没有案例也没关系，先写、先积累，后续再把素材加进去。
- 不要被「AI 羞耻感」卡住
- 在 AI 时代之前，用电脑和 Word 写作，在更早那批用笔写字的人眼里，也曾被认为是「投机取巧」。AI 只是更强的工具而已。
- 你始终是主编，AI 是编辑
- 选题、方向、能不能发：你说了算。
- 开头不行、AI 味太重：你可以改、可以重写、甚至直接删掉再来。
- 最终文章体现的是你的意志和判断，而不是某个 AI 的通用表达。
退一步讲，就算有人看出来你用了 AI 又怎样？只要内容有价值、能引起共鸣、读者有收获，大多数人并不在乎你是否使用工具。
重点不是「用不用 AI」，而是「能不能写出让人愿意看、愿意传播、愿意点赞分享的内容」。
6. 口述 + AI 编辑
这是我最近非常喜欢的一套流程，能显著降低「AI 味」：
- 语音输入：Typeless、智谱输入法、豆包输入法等都可以。
- 开始口述：想到哪说到哪，说 10 分钟到半小时，把想表达的内容全部录进去。
- AI 辅助编辑：让 AI 基于口述稿做重组、优化、润色、补充结构。
这套方法「AI 味」会更少，因为核心表达是你先说出来的，AI 只是帮你做编辑加工，不太会出现那种套话或逻辑痕迹很重的感觉。
它还可以叠加一个习惯养成：比如在安全的公园里 边快走边录音，半小时既锻炼了身体，也把文章素材录出来了，最后再用 AI 整理一下就能发布。一个动作实现两件事，投入产出比很高。
7. 选题从熟悉领域开始
很多人卡在「不知道写什么」。我的建议很简单：写你了解、感兴趣、或正在从事的领域，从你最熟悉的地方切入。
你可以按专业背景来：
- 做产品：产品观察与分析、竞品拆解、复盘
- 做运营：案例分析、增长方法、平台机制理解
- 做设计：优秀案例拆解、设计流程、作品复盘
- 学心理：心理学概念科普、日常应用、案例解读
不需要为了「AI 热」强行做 AI 内容。如果你对 AI 感兴趣，当然可以钻研；但如果做 AI 内容让你很费劲，那就别强求。核心切入点是：做你相对擅长、做起来不太费劲的内容。
内容深度也别有负担：做入门级、科普型、浅显易懂的内容反而更容易覆盖更广的用户。
我写 Claude Code 的内容也是这样：写得太深可能只有三五百阅读；写得更浅显、更实用，阅读量反而能上到几千甚至上万。你唯一需要在意的是：在浅显的同时，是否有你自己的观点和切入点。
此外，还有两类非常值得做的题材：
- 「陪伴式学习」：把你的学习过程当作学习日志
- 记录你踩过的坑和解决方案
- 分享新发现的小技巧或好案例
- 跟着别人教程实践一遍并复盘
- 这种内容甚至可能被原作者转发，带来额外流量。
- 「原领域 + AI」落地案例（很容易成为爆款）
- 比如你是做运营的，分享你如何用 AI 提效并拿到可验证的结果。AI 火了很多年，但真正上手实践并拿到结果的人仍然不多，这类内容逻辑硬、可信度高，也更容易被认可。
另外一个「流量密码」是持续关注新模型、新 AI 产品：技术迭代常带来效率跨代提升，也会形成新的热点与爆点。以 Claude Code 为例，它在 AI 编程方面的关注度非常高，因此围绕它写内容更容易获得推荐。
8. 运营：建群助推荐
持续创作过程中，我建议重点关注两件事：
- 积累粉丝群：有了自己的用户池，无论写什么都能先发群里，获得一波初始阅读。
- 辅助推荐系统：群里的阅读率和分享率能帮助平台更快判断内容质量，从而获得更大规模的推荐。
我现在大概有 10 个粉丝群，不管发什么，保底都有几百上千阅读量。所以我对「一篇文章能不能火」几乎不焦虑：底线是有人看就够了；有额外推荐当然更好，没有也无所谓。
9. 下一步怎么做
我的初步想法是：先带大家使用 Claude Code 和 Codex 这类工具完成写作与发布的完整流程，帮助你更快进入「能持续写」的状态。
等内容与方法论积累到一定量级后，再把它产品化，通过进一步降低门槛，让更多人参与进来，学习并实践 Vibe Writing。
如果你也想开始做内容，最重要的一步不是「找一个完美选题」，而是，先写起来。先写 100 篇再说。
对这个事情感兴趣的朋友们，可以加群：「Vibe Writing 自媒体交流群」，群过期之后，可加微信littlebena(备注 AI 自媒体)
先搞个免费群讨论起来，能不能做成一个付费的产品，后续再说。