一、为什么我要搭建这套系统？
[图片：AI 写作系统痛点]
信息过载的困境
如果你也在持续关注 AI，应该会有同样的感受：
信息太多了。
每天打开 X、公众号、GitHub、技术社区，都会冒出大量新内容。 AI 模型更新、工具更新、Agent 框架、自动化方案……
想跟上这些信息，本身就已经是一项工作。
手动写作的低效循环
更别说：
- 整理信息
- 找选题
- 写文章
- 配图
- 发布到各个平台
如果全部手动完成，写作就会变成一件非常消耗精力的事。
我一度也在这种状态里：
想持续输出，但写作本身占用了太多时间。
一个关键问题
后来我开始思考一个问题：
如果写作这件事可以被"系统化"，会发生什么？
于是，我不再把 AI 当成写作工具。 而是开始搭一套完整的 AI 写作工作流。
二、思路转变：从优化写作到优化流程
大多数人的 AI 写作方式
大多数人使用 AI 写作，是这样：
打开 AI → 输入一个 prompt → 生成一段文字
这确实能提高效率。 但很快会发现：
写作真正耗时的，并不是写那一段文字。
AI 只帮你完成了 10%
而是：
- 去哪里获取信息
- 如何整理素材
- 如何形成选题
- 如何组织结构
- 如何配图
- 如何发布到不同平台
如果这些步骤都靠手动完成：
AI 只帮你完成了 10% 的工作
我的解决方案
所以我决定换一个思路：
不再优化"写一篇文章" 而是优化"整个写作流程"
我想搭一套：
从信息输入 → 写作 → 发布 能够自动运转的系统。
三、系统全貌：我的完整 AI 写作工作流
经过一段时间的搭建，我现在的写作流程大致变成了这样：
[图片：AI 写作系统 - 完整流程图]
整个流程已经基本打通。
现在我每天不再手动整理信息， 也很少从 0 开始写一篇文章。
更像是：
在一个已经准备好的系统中完成创作。
下面简单分享一下这套系统是如何运转的。
核心工具清单：OpenClaw (AI Agent 自动化中枢)、Obsidian (知识库)、Telegram (消息推送)、bird CLI (Twitter 数据)、GitHub API (开源动态)、Dajiala API (公众号监控)。
四、核心环节拆解：五步实现自动化
第一步：让 AI 自动获取信息
写作的第一步，一直是最耗时间的：找信息
以前我需要：
- 刷 X
- 看 GitHub 趋势
- 看 AI 新闻
- 收藏素材
这些操作每天重复，且非常碎片化。
现在我把这一步完全交给 AI。
