我用 WorkBuddy 把一个短视频号跑成自动档：定好方向，剩下的交给它
做短视频号最折磨人的，不是拍，是每天想拍什么。打开抖音，刷半小时，收藏夹多了十几条，关掉 App，今天到底拍啥还是没谱。这活儿，其实最该交给ai。
我用 WorkBuddy 把一个号跑成了”自动档”。方向定好、工具接好，后面查资料、选选题、做片子，到点它自己干。不是吹全自动暴富，是实实在在把最累的那截替我扛了。这篇就把这套怎么搭出来，一步步说清楚，你照着能做第一条。
先把号想清楚，这步不能省
先把一个号想清楚，这步偷懒后面全乱。你连想吸引谁都没想明白，让 AI 每天随机发一条，最后准备卖东西给谁？拿个”AI 办公实操”的号举例：读者就是普通上班族，工具装了不少，真让他用 AI 整理表格、处理文件、做汇报，还是不会开头。这个号就专门拍这些，一条解决一个具体问题——用 AI 把零散文件理好，把会议记录变待办，把客户材料整理成表格。你做外贸、做教育、做实体店，一样，换成自己熟的就行。
工具接好，它才真能干活
账号给谁看、讲什么，这两个定了，才轮到让 WorkBuddy 干活。它去查这个赛道最近在发什么、哪些互动好、评论区的人还想看什么，再用你的材料写脚本、做视频。工具得接好，WorkBuddy 才真能干活。电脑装好它，登录你的账号，把数据、视频、配音、剪辑这几类工具交给它。各干各的活，WorkBuddy 负责把它们串起来：数据工具搜作品、查账号、读评论；文字模型分析选题、写脚本标题；视频和配音工具按脚本出画面和声音；剪辑工具合成、加字幕、出成片。文字部分先用它里能用的模型，第一轮先跑起来。接外部工具，一般在”专家·技能·连接器”里加自定义连接器，把配置里的占位换成自己的密钥。接好别急着跑全链路，先让它列一遍能用的工具，确认能搜作品、查账号、读评论，再往下走。缺哪个工具，就让它把缺项和配置步骤列出来，从那补，别整套重装。
第一件活：让它替你刷同行
第一件活，让它替你刷同行。以前你自己刷，刷到不错的收藏，半小时过去，今天拍啥没定。现在给它个明确范围：查近 7 天的 AI 办公内容，先找 20 条作品，再挑 5 个相关账号，看它们最近讲什么。让它把作品链接、时间、能看到的互动数据和评论里的问题一起整理出来。同一个高互动作品，评论是在求操作步骤，还是只夸画面，也要读——你做教程号，哪种问题更值得单拍一条？别只盯最大的号。粉丝不多，某条互动却明显超过它近期同类，也值得拆。首轮评论读个几十条就够，别为凑数一直查。最后它交给你 5 个选题，每个说清：谁想看、为什么值得做、你拿什么材料讲。你选一条，它继续干。
第二件活：把选题做成一条视频
第二件活，把选题做成一条完整视频。比如选了”用 AI 整理客户发来的零散材料”，先拿自己的真实材料跑一遍，整理前后都留好。WorkBuddy 根据这些写口播、排镜头、安排每步展示什么。开头直接给结果，中间演示怎么做，最后交代什么情况适合用。一条视频讲一件事，别把五个工具八种方法塞进去，观众看完连第一步都记不住。画面和配音分开做，改起来方便得多——声音不行换声音，镜头不行换镜头，别整条推倒。你讲的是工具操作，真实录屏就很有用，不用每个镜头都生成。第一次先完整做出一条，确认工具能用、输出能看，再把流程固定。
第一条做顺，才让它每天自己干
第一条做顺，才让它每天自己干。打开自动化页面，起个名，把首轮的任务书和运行模式填进去，工作空间选第一次做视频的目录，模型技能沿用刚才能用的配置，设个固定时间，比如每天 19:00。电脑上的 WorkBuddy 保持运行，到点它接着查同赛道、结合反馈选一个题、做出成片，把标题封面和当天素材存好。日常模式下它自己选题，不用你每天从五个里挑。成片出来你看一遍：字幕错没错，声音画面对没对上，讲的操作是不是自己真做过。有接好的发布工具就按确认的账号时间执行，没有就把成片标题封面放进待发布文件夹，你自己发。
发布以后，自己的后台数据交给它做复盘，给下一条改法。这样做几轮，WorkBuddy 手里就有你的选题、脚本、材料和反馈，下次选题有东西参考，你也能看清读者到底想学什么。每天做内容，从”今天我拍什么”变成”昨天那条反馈怎样，今天接着拍哪条”。
有读者了，再做个产品
等有了同一拨读者，再做自己的产品——工具包、操作教程、专题小册。前面的视频负责让人认识你，后面的产品负责把事讲透或带着做。说白了，你每条视频都在解决同一群人的问题，后面做产品才有地方落。
最后泼盆冷水：别指望第一天就自动爆。第一条是手动跑顺的，自动化建立在”方向已验证”之上。你方向没定、材料没有、自己都没真做过，接一百个工具也是空转。先动手做第一条，比研究怎么全自动重要一百倍。
两个提醒。一是数字，AI 查到的公开数据才写，查不到写未知，别编互动量糊弄。二是评论，要让它挑出具体哪条问题值得拍，不是概括一句”反响好”。自动化省下的是体力，省不掉的是”这条值不值得做”的判断——这活，还得你干。
从互联网、移动互联网，一路走到今天的 AI 时代。
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