本文记录了我用WorkBuddy的自定义Skill系统搭建内容创作工作流的过程，包括4个自建Skill的实现细节、8步流水线的设计思路、以及头条反爬踩坑经验。
一、背景
我运营3个自媒体账号： - 不着急的老伙计 — 微信公众号 / 银发养生 / 每天2篇 - 半程赴山海 — 微信公众号 / 女性情感 / 每天2篇 - 不着急的老伙计 — 今日头条 / 中老年生活科普 / 重启期每天3条微头条+1条问答
此前的工作方式是：用普通AI对话工具逐篇写稿，写完手动查重、手动排版、手动配图。每篇文章要经历"选题→写稿→检查→配图→排版→记录"多次来回切换，效率低且容易漏步骤。
WorkBuddy的自定义Skill系统允许我把这些环节封装成可复用的技能模块，按流水线顺序串联调用。
二、8步流水线设计
把内容创作拆成8个标准化步骤，每步对应一个或多个Skill：
选题 → 写稿 → 原创检测 → 标题优化 → 违禁词扫描 → 配图设计 → 多平台适配 → 发布追踪
其中有两个人工确认节点： - 原创检测未通过（评分<70%）→ 暂停，按建议改写后重新检测 - 违禁词扫描有风险→ 暂停，替换敏感表述后重新扫描
三、自建Skill实现细节
1. content-originality-checker（原创度检测器）
解决的问题：改写热点内容时，需要一个量化指标判断改写程度是否足够，而不是凭感觉。
技术实现：Python脚本，基于n-gram和Jaccard相似度，纯本地运行。
原创度评分公式：
originality_score = (1 - overall_sim) * 0.5 + sentence_originality * 0.5
评分参考线：≥70%可发布，50-69%需改写，<50%需整体重写。
2. multi-platform-adapter（多平台内容适配器）
解决的问题：同一篇素材要发到头条、公众号、小红书，三者的字数、结构、语气、标签格式都不同。
通过参考文件指导AI按规范输出三个版本，同时做差异化检查防止一稿多投被判定重复。
3. publish-tracker（发布数据追踪器）
用Python脚本初始化一个Markdown格式的追踪文件，记录字段包括：标题、平台、赛道、发布时间、3天阅读量、3天互动数据。
4. content-workbench（内容工作台总控技能）
调度全流程的总控技能，触发后展示当日待办，用户选择后自动按8步流水线顺序调用对应Skill。
四、头条写作的格式自动判定
头条有"微头条"（100-300字）和"头条文章"（800-1500字）两种格式。我在技能的参考文件里加了一组关键词触发表： - 说到「微头条、短、快评、一句话、说两句」→ 只出微头条 - 说到「文章、长文、深度、详解、写一篇」→ 只出头条文章 - 都没带（如"蹭个热点"）→ 默认两个都出+提示
五、踩过的坑
坑1：头条自动发布走不通 头条的反爬机制会检测HeadlessChrome的User-Agent，msToken和a_bogus参数由前端JS SDK动态生成，无头浏览器无法复现。最终方案改为：WorkBuddy自动生成文案和配图 → 手动复制粘贴到头条发布。
坑2：配图环节遗漏 头条文章需要3-5张正文配图，微头条也需要1-3张配图才能获得更好的点击率。修正后的配图规格按平台区分。
六、自动化定时任务
结合WorkBuddy的Automation功能，设了7条定时任务： - 公众号（4条）：7:00、12:00、19:00、21:00各两条 - 头条号（3条）：7:00、11:30、19:30
到点后WorkBuddy自动生成文案和配图建议，手动复制到各平台发布。
七、总结
这套工作台目前能覆盖"选题→写稿→检测→配图"的内容生产环节，通过定时任务实现到点自动生成文案。技术上的核心收获是用Skill的参考文件机制把平台规范、写作模板、触发表等知识固化下来。