最近看到一个有趣的现象:很多人对AI生成的内容有一种本能的抗拒,觉得AI正在"污染"互联网,到处都是没有灵魂的机器文字。
但当我深入研究了Dan Koe这个案例后,我意识到这种担忧可能指向了错误的方向。
Dan Koe是一个在多平台拥有数百万粉丝的内容创作者。在最近的一期播客中,他完全公开了自己的AI内容创作系统。看完之后我发现,真正的问题不是AI会不会生成内容,而是:有想法、懂思考、有品味的人,正在用AI获得前所未有的创作效率。
现在已经不是"会用AI"和"不会用AI"的区别了,而是"有思考的人高效使用AI"和其他人的差距。
基础架构:双核心系统
Dan的整个内容帝国建立在两个基础上:
关键策略是Twitter优先:因为280字符是所有平台中最严格的限制,在这个约束下能说清楚的想法,扩展到其他平台就变得很容易。
一条Twitter内容可以:
每日工作流:2小时完成全平台内容
Dan的日常工作非常规律:
每天早晨2小时专注写作时间:
就这样。没有其他内容创作时间。
创意来源的两个渠道
渠道1:已验证内容扩展
当某条Twitter内容表现特别好时,Dan知道这个话题有市场需求,就会将其扩展成Newsletter。这是最稳妥的方法。
渠道2:爆款话题重新演绎
这是Dan的核心方法:
Dan强调:你要的是话题的热度验证,而不是别人的观点。
AI研究系统:6小时压缩到1小时
传统方法:观看多个长视频,手动做笔记,整理观点,通常需要大半天。
Dan的AI方法:
Dan在访谈中提到,这个过程能将6小时的研究工作压缩到1小时内完成。
三个核心AI工具
1. YouTube标题生成器
Dan将自己表现最好的15个YouTube标题输入AI,训练出一个专门的标题生成器。每当完成一篇Newsletter,这个工具就会基于内容生成20-30个标题候选。
2. 深度内容解构器
这个工具会将Newsletter分解成多个可单独使用的元素:
每个元素都可以单独制作成一条社交媒体内容。
3. 内容创意生成器
基于Dan的历史爆款内容格式,一次性生成60个新的创意方向。这些不是完成的内容,而是创意的起点。
增长策略:30-70实验法则
Dan发现某种内容格式能带来粉丝增长后,会采用这样的分配:
30%时间:持续创作这种已验证格式的变体
70%时间:实验寻找下一个爆款格式
当找到新的有效格式时,就淘汰旧的,建立新的30-70组合。
AI内容解构技术
Dan分享了一个特别实用的技巧:
看完Dan的完整工作流,我觉得有几个重要认知需要更新:
AI不是在替代思考,而是在放大思考
Dan使用AI的方式,核心都是信息处理和格式转换,而不是让AI替他思考:
AI在做的是把他脑子里的想法,高效地转换成不同格式的内容。
有品味的AI内容 vs 垃圾AI内容
确实,现在互联网上充斥着大量低质量的AI生成内容。但Dan的案例说明,问题不在AI,而在使用AI的人。
垃圾AI内容的特征:
高质量AI内容的特征:
新的创作者分层
在AI时代,内容创作者正在分化成几个层次:
第一层:拒绝AI的创作者
坚持古法手作,效率最低,很可能被淘汰。
第二层:简单使用AI的创作者
让AI直接生成内容,缺乏个人思考,产出质量不高。
第三层:高效使用AI的创作者
像Dan这样,用AI来放大自己的思考和创意,既保持了内容质量,又大幅提升了效率。
Dan在访谈中提到的具体工具:
Gemini 2.5:长内容总结(因为上下文窗口大)
Claude:内容分析和结构化
ChatGPT-4:通用对话和创意生成
SuperX:Twitter数据分析插件
Dan的案例让我重新思考了一个问题:什么是AI时代的好内容?
我觉得标准可能是:
从这个角度看,Dan用AI创作的内容显然符合这些标准。他有自己的观点和经验,AI只是帮他更高效地表达出来。
最终,决定内容质量的还是创作者的思考深度和表达能力。AI只是工具,就像画家的画笔或作家的电脑一样。
关键在于,拿着这支画笔的人,心里有没有想要表达的东西。
YouTube视频来源:https://www.youtube.com/watch?v=HhspudqFSvU
文章来自于“硅星人Pro”,作者“Genspark”。
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