如何用 Claude 3.5 Sonnet 与 AI 工作流自动撰写博客？

感受一下这自动化的草稿创作流程吧。

兴奋

前几天，我在一则视频里，给你展示过用 Claude 3.5 Sonnet 加 AI 工作流自动撰写博客。

如果你还没有看过这个视频，可以点击这个链接查看其中的「演示效果」部分。

视频发出后，很多小伙伴儿都很兴奋，询问具体怎么做的。

因为一两句话说不清楚，所以我干脆写下这篇文章，给你详细分享一下。

这里咱们用一个新的样例，给你一步步说明你需要做什么，以及这样做的原理。

主要来讲，作为用户，你需要执行的工作有两个部分。当然，后续用熟练了，你完全也可以把它们合并。这两个部分，分别是：

• 信息搜索；

• 写作

咱们先说信息搜索。

信息搜索

这里，我们的新主题设定为：

RunwayML Gen-3 的特点、用户使用它生成视频的案例，以及对视频生成结果的评价

对应的，你需要执行下面这个脚本：

python /Users/wsy/Dropbox/var/wsywork/wsoft/query_with_exa/exa_query.py "RunwayML Gen-3 的特点、用户使用它生成视频的案例，以及对视频生成结果的评价"

别着急，脚本我已经帮你放在了 Notion 分享，后文会介绍相应的获取方法，这里你先看看效果即可。

执行后，程序提示说：

结果已经保存在了 exa_query_results.md 。

于是咱们就打开它来看看。

你看，这里获得的结果，确实和 Runway ML Gen-3 相关。后面还有：

这里一共有 10 条信息。代表咱们的搜索过程顺利完成。

下面，就是写作的过程了。

写作

你可以这样执行：

cat /Users/wsy/exa_query_results.md | fabric -p outliner_wsy -o outlined.md | fabric -sp write_wsy_tech_blog -o blog-out.md

执行效果嘛，这里做了两倍速的处理，只展示开头部分。

生成的完整结果，我放在了这个 Notion 页面，欢迎你点击查看。

你看，就是刚才这两条命令，一篇博客文章就写好了。神奇不？

解密

下面，咱们就来给你揭秘，看看这中间究竟发生了什么。