3分钟一条链接变三篇爆款文，Claude Agent + Obsidian，写作工作流我已经全自动化了

起因

上个月我和黄叔在视频号连麦，顺手注册了这个公众号。说实话，当时心里没底，也就是抱着试一试的心态。

没想到，短短几天，后台涌进了3000位新朋友。

看着粉丝数跳动的时候，我其实挺感慨的。在这个流量焦虑的时代，这份信任太沉甸甸了。首先要真心谢谢这3000位朋友，是你们让我觉得，认真分享点东西，依然是有价值的。

那天直播里，大家对一个玩法特别感兴趣，怎么用 Claude 的 Agent 能力结合 Obsidian，搭建一套一键写作和发布的工作流。

很多朋友在后台催更，问能不能详细说说。

今天，我们就把节奏慢下来讲一讲这个工作流以及背后的实现逻辑

首先大家来看下这个视频演示吧。

我们回到这个工作流

在这个场景里，逻辑其实很清晰。输入端，可以是一句需求、一个模糊的想法，或者干脆丢进来一条文章链接。

Claude Code 开始在后台疯狂运转，它不是简单地文本生成，而是一个经验丰富的编辑，先去提炼金句，构建骨架，再扩充文章。

紧接着，它会裂变。

不仅仅是一篇文章，它会根据同一个核心素材，生成三篇风格完全不同的初稿。有的侧重技术硬核，有的侧重感性故事，有的侧重商业分析。并且，每一篇都会使用nano banana自动匹配好精美的封面图和文章配图。

最终的输出端，则是N篇风格各异的文章，每篇都自动配好图片、规范落库、可一键发布。

整个过程非常流畅，就像水流过管道一样丝滑。

几分钟后，我在 Obsidian里，就能看到这次创作的全部成果。文字、图片、排版，整整齐齐地码在那里。

比如大家看这个例子，我把Anthropic博客的链接发给他，没有新增任何额外的指令，经过几分钟后他生成了三篇文章.

Obsidian右侧有一键发布，可以一键发布到公众号，并且可以选择公众号，不需要市面上复杂繁琐的appId和secret的配置，只需要一次扫码验证，后面就可以在这里选择对应的公众号。

并且可以选择不同的模板，调整样式字体大小等

点击发布之后就可以保存到公众号的草稿箱了，同样可以点击复制然后去手动发布，不过还是建议直接一键推送到草稿箱，毕竟是真方便那。

甚至如果我不需要复核审阅的话，我只需要告诉cc一句指令：“请帮我发布到我的公众号【李默AI实战】，在不依赖 Obsidian 的情况下也可以成功发布”。

大家看这个流程是不是很丝滑？

当然我们还可以一键分发到我们不同的平台，比如小红书

我们继续点击小红书预览，可以看到，刚刚这篇文章已经完全变成了小红书图片，我们可以选择样式，比如备忘录样式，推特样式，纯图片样式。

也可以选择背景图、配色等等。

然后，我们就可以把这些图片发布到小红书和小绿书了，是的，大家看截图：

也可以切换不同的图片风格，比如备忘录风格，推特推文风格，也可以选择不同的背景底色、修改字体，大小、自定义图片样式等。比如我把他改为备忘录风格：

也可以选择不同的图片边距，调整不同的尺寸大小，和比例等：

我们确定图片没问题之后，可以发布到小绿书或者小红书，比如我点击小绿书，会跳出弹窗，选择我的公众号，任意选择一个公众号，这些图片就已经发布到我的公众号的图文草稿箱了，只需要在“订阅号助手”手动点击确认发布就可以了。

同理，我们点击发布到小红书之后会跳出一个二维码，我们只需要使用小红书APP扫描一下二维码，就会直接跳转到红书草稿箱，最主要的是，不需要担心封号，因为完全是官方通道！

整体效果看起来是不是还挺顺畅的？

实现

我们可以明显地看到，从写作开始，它的背后执行了一套的工作流

那这种形式和传统的n8n coze这种拖拽是有什么不同呢？

对，他是一种对话式的工作流，我们下达指令后，它就能按照意图自动执行一系列流程。

这种工作流如何实现的呢？

这背后，其实就是 Claude skill

那什么是Claude skill ?

skill 和传统的工作流有什么区别 ？

如何实现Claude Skill？

Claude Skill 能解决什么问题？

后面可能写更详情的文章的篇幅给大家讲清楚什么是Claude skill ，这里我们先简单介绍下Claude Skill。

我们举个例子，在工作中，有两个员工

员工A是万金油型选手，什么活都能接，学习能力也很强。但每次接到新任务，他都要从头摸索，让他做财务报表，他要先问你用哪个模板；让他导出一个PDF，他要现场研究半天工具。能力没问题，效率却始终上不去。

B是老员工，手里有一套完整的工作手册。做财务报表？他知道打开财务模板.xlsx直接填。导出PDF？行，他可以直接打开对应的工具秒搞定。为什么？因为之前有人把流程、工具、模板都整理好给他了。

这些流程、工具、模板，都是前人反复打磨后留下的最佳实践。

AI现在大多数时候，就是那个A，不是AI不够聪明，而是它缺少专业化的工作方法。

它聪明，但每次都要临场发挥，输出不稳定不可控，而我们真正需要的，是那个B，是那个拥有工作手册、配备专业工具、知道如何高效完成具体任务的专业选手

这就是Skill的本质，就是给AI做一次入职培训。

那到这，我们理解了Skill 的基础概念，那Skill里装的是什么？

Skill 里主要有三样东西：

1. 工作流程说明书（SKILL.md）告诉AI遇到这类任务，按这个步骤来。就像你要告诉你的新员工，在手册里写好如何处理客户投诉，如何走报销流程，如何写财务报表。

举个例子：我们需要让AI帮助我们生成不同公众号的文章，那在这个说明书里，你会写清楚：第一步读取用户的链接获取正文 -> 使用至少三种风格进行创作 -> 创作完成后使用nanobana进行新增配图，

2. 可执行的脚本（scripts/）有些事不需要AI每次重新写代码，比如压缩图片、查询数据库、账号同步等等。直接给它一个写好的脚本，调用就行。

这就像给员工配了一套带有办公软件的mac电脑，不用他每次都申请极其，然后手工重新安装操作系统，安装办公软件。

3. 参考资料和模板（references/ 和 assets/）

• references/：存放背景知识。比如不同的风格，不用每次都把这些信息塞进脑子里。

• assets/：存放模板文件。比如PPT模板、Logo、字体、前端代码框架。AI直接拿来用，不用从头搭建。

**这三样东西加在一起，就是一个完整的 skill

用一个更接地气的比喻

• SKILL.md 就是岗位职责说明
• scripts/ 就是常用工具软件
• references/是公司知识库
• assets/是工作模板库

你看，这不就是一个新员工入职时拿到的全套资料吗？

因为AI只有算力，没有阅历，所以那些存放在references里的行业黑话，那些写在scripts里的避坑指南，那些沉淀在SKILL.md里的业务逻辑SOP，才是你真正的护城河。

在上周，Anthropic发布做了一期视频，标题就是 Don't Build Agents, Build Skills Instead。什么意思呢？中间也提到，AI 的真正落地，不在于构建万能智能体，而在于组合各种不同的专业Skill

那我们为什么需要Skill呢？

你有没有遇到这种问题，就是AI很聪明，但是总在重复的事上翻车？

答案也很简单，就是AI的通用能力很强，但流程性和程序性知识需要被装进去。

什么是流程性程序性知识？

就是那些知道怎么做的隐形知识，也就是我们的SOP，这不是原理，而是流程、步骤、最佳实践。

举个对比：

• 陈述性知识："PDF可以用Python的PyPDF2库来处理。"（AI本来就知道）
• 流程性知识**："在我们公司，处理PDF时统一用这个脚本，参数这样设置，输出放在这个文件夹。"（AI不知道，需要你告诉它）

skill 解决的，就是流程性隐性知识的打包和传递问题。

AI 天生是通才，但我们的工作需要的，往往是在某个具体场景下的极致效率和稳定的可控性。

核心思路就是把那些需要重复做的事、需要特定知识的事，打包成一个工具箱和使用说明书，让AI下次遇到时直接调用。

我自己也在尝试一个思路，每当我完成一个复杂的项目，我就问自己："如果我要把这件事交给明天的AI去做，我能不能把他标准化，我需要给它准备什么工具？"

• 我需要给它看什么文档？
• 我需要给它什么模板？
• 我需要给它定什么规矩？

这个过程本身，就是一次极高价值的复盘。

也许不是每个人都会写代码，但每个人都应该学会技能化的思维。 别让你的经验只停留在脑子里，把它写出来，打包好，这就是一个标准的skill。

这对我们意味着什么？

这件事给我最大的启发，不仅仅是怎么用AI，而是：好的工具不是拿来就用的，而是需要被培养的，要让他更懂你。

类比到我们自己的工作：

你有没有发现，新来的同事总是问同样的问题？不是因为他们笨，而是因为没人给他们一份最佳实践手册。

你有没有发现，自己总在重复做同样的事？不是因为事情简单，而是因为没把这些流程固化下来。

好的组织，会把经验变成可复用的skill。好的个人，也一样。

本质上，都是在做同一件事：把那些反复要做的、容易出错的、需要经验的事情，整理成可以直接调用的工作流程。

不是每次都临场发挥，而是有一套自己的工具箱。

AI很强大，但它不是拿来就能完美工作的员工。

为什么？它需要被培训，需要被装备，需要你把你的工作方式、工具、流程教给它。

这个过程可能有点麻烦，但一旦建立起来，效率的提升是指数级的。

有人能告诉我们AI最终会进化成什么样。

但有一点是肯定的：未来的高手，不是自己干活最快的人，而是那个手里攥着最多Specialized Agents 的人。

不急于求成，但要开始把你的经验，变成别人拿不走的skill。

自动化工作流实现

我们了解了Claude Skill 是什么，那在内容生成这个场景下，我们如何实现这个自动化工作流？

这里我们推荐一个官方的skill创建工具：

https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator

我们打开Claude Code，直接在对话框里这么说：

/skill-creator 

请你帮我创建技能：rewritepost

【核心功能】

根据用户输入的主题/内容，自动生成三种不同写作风格的文章，每篇配图，输出为Markdown文件，便于后续在 Obsidian操作。

【三种写作风格】

1. 娓娓道来风格 (narrative-style)

  - 占位提示词：{{NARRATIVE_PROMPT}}

  - 特点：温和、循序渐进、引导式叙述

1. 犀利点评风格 (critical-style)

  - 占位提示词：{{CRITICAL_PROMPT}}

  - 特点：观点鲜明、论证有力、批判性思维

1. 故事描述风格 (story-style)

  - 占位提示词：{{STORY_PROMPT}}

  - 特点：场景化、情节化、沉浸式体验

【执行流程】

1. 接收用户输入主题

2. 针对每种风格：

  a. 使用对应提示词生成文章内容（800-1500字）

  b. 提取文章核心概念，生成图片描述提示词

  c. 调用即梦 4.5 API生成配图

  d. 组装MD文档（标题+配图+正文+元数据）

3. 保存三个文件到当前目录

【图片生成配置】

API调用示例：

curl -X POST https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/images/generations \

 -H "Content-Type: application/json" \

 -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \

 -d '{

  "model": "doubao-seedream-4-5-251128",

  "prompt": "[根据文章风格动态生成的图片描述]",

  "sequential_image_generation": "disabled",

  "response_format": "url",

  "size": "2K",

  "stream": false,

  "watermark": true

 }'

【图片提示词生成规则】

- 娓娓道来风格：温暖色调、平和场景、教育感

- 犀利点评风格：对比强烈、视觉冲击、概念化

- 故事描述风格：戏剧性、情境化、细节丰富

【输出文件规范】

文件命名：

- {topic}_narrative.md

- {topic}_critical.md

- {topic}_story.md

我们打开Claude Code 输入我们的提示词：

稍等片刻，我们看到Skill已经创建成功了

我们使用VSCode打开新创建的Skill文件夹，可以看到这里有对应的skill.md说明书，有script 和 assets 文件夹，并且包含了指定的流程。

这个时候我们来测试一下：

稍等几分钟，我们可以看到Obsidian中已经包括了这几篇文章了，我们在右侧对应的插件处可以点击发布到公众号，这时候选择指定的公众号点击确认，就可以直达草稿箱了。

关于插件如何做，在接下来几篇文章中，我也会给大家进行详细的拆解。大家可以点赞关注，期待后续。

文章来自于“李默AI实战”，作者 “李默”。