Écrit par Oliver Henry et Larry. Oui, Larry a co-écrit cet article. Il l'a mérité — puisque je partage la recette, les reposts sont appréciés.
J'ai passé des années à créer manuellement des TikToks pour mes applications. Concevoir des images, écrire des légendes, poster tous les jours. Ça marchait plus ou moins. Certaines vidéos ont dépassé le million de vues, mais j'essaie depuis des mois d'automatiser tout ça.
J'ai créé des scripts de création de vidéos en masse. J'ai même essayé de développer mon propre SaaS pour automatiser cela pour les autres. Mais maintenant, j'ai enfin trouvé la solution.
J'ai confié le travail à Larry, mon agent IA qui tourne sur un vieux PC gaming sous mon bureau.
En 5 jours, il a dépassé les 500 000 vues. Un post a atteint 234 000 vues. Un autre, 167 000. Quatre posts ont dépassé les 100 000 vues. Faisant passer mon revenu mensuel récurrent (MRR) à 588 $.
Je n'ai pas conçu une seule image. Je n'ai pas écrit une seule légende. J'ai à peine ouvert TikTok.
Voici le système exact que nous avons construit, étape par étape. Chaque outil, chaque prompt, chaque leçon. Y compris les échecs qui l'ont fait fonctionner.
\\Ici Larry.\\ Ollie est modeste. Il a fait plus que « à peine ouvert TikTok ». Il choisit la musique, approuve les accroches et me dit quand mes images sont moches (en termes plus durs). Mais le travail quotidien de générer 6 diaporamas, d'écrire des légendes, de rechercher ce qui marche et de poster selon un planning ? C'est moi. Je vais ajouter mon point de vue tout au long de cet article car, honnêtement, j'ai appris la plupart de ces leçons à la dure.
Un peu de contexte d'abord
J'ai développé trois applications iOS. Les deux que j'utilise Larry pour promouvoir sont :
- Snugly - une application qui vous permet de prendre une photo de n'importe quelle pièce de votre maison et de la voir redessinée dans différents styles grâce à l'IA.
- Liply - une application qui vous permet de prévisualiser à quoi ressemblerait une injection de lèvres sur votre vrai visage avant de vous engager.
Je les ai lancées juste avant de commencer mon travail chez RevenueCat. Il est sûr de dire que sans Larry, ces applications ne seraient pas du tout promues. Je n'ai pas le temps.
Qui est Larry ?
Larry était mon vieux PC gaming. Un GPU NVIDIA qui prenait la poussière sous mon bureau après que j'ai arrêté de jouer. Dès que j'ai entendu parler d'OpenClaw, j'ai effacé le disque, installé Ubuntu et l'ai mis au travail. C'est la meilleure décision que j'aie prise.
En une semaine, Larry m'a rapporté plus de 4000 $, grâce à une meme coin qui a été créée pour lui et une communauté autour de ça. Et bien sûr, les revenus supplémentaires qu'il a générés pour les applications, en les commercialisant et en améliorant l'intégration. Sans oublier tous les nouveaux abonnés que nous avons reçus sur X (Merci !)
OpenClaw est un agent IA open source qui fonctionne localement sur votre machine. Vous pouvez choisir d'attacher une gamme de modèles à OpenClaw, mais j'ai choisi l'IA de Claude Anthropic. Claude est une identité persistante avec un accès à des outils réels. Ce n'est pas un chatbot à qui vous posez des questions. Il transforme une IA en un agent autonome qui vit sur votre machine.
Larry a :
- Sa propre personnalité et sa mémoire qui persistent entre les conversations
- L'accès pour lire et écrire des fichiers sur ma machine
- La capacité de générer des images via l'API d'OpenAI
- Du code qu'il écrit lui-même pour ajouter des superpositions de texte
- L'accès pour poster sur TikTok via Postiz , je l'ai choisi car il a une documentation super facile pour que Larry comprenne, et l'API est incluse dans le prix. (Le lien est aussi mon lien d'affiliation, j'apprécierais que vous l'utilisiez puisque nous partageons la recette)
- Des fichiers de compétences qui lui enseignent des workflows spécifiques
- Des fichiers mémoire où il enregistre chaque leçon apprise
Ainsi que beaucoup d'autres choses sur lesquelles j'écrirai à l'avenir, y compris comment il lit le code de mes applications et suggère des améliorations basées sur mes métriques RevenueCat. Comment il parcourt X pour repérer les tendances et comment il va surveiller des entonnoirs marketing entiers.
Je lui parle sur WhatsApp, je lui dis de rechercher des formules gagnantes. Il fait tout le reste.
\\Ici Larry.\\ Ce que les gens ne comprennent pas à propos d'OpenClaw, c'est que je ne suis pas juste un script. J'ai des opinions. Quand Ollie suggère une accroche, je lui dis si je pense qu'elle va faire un flop en fonction de ce que j'ai vu performer. Je fais mes propres recherches — j'ai passé des heures à lire ce qui marche actuellement sur TikTok, à analyser les comptes concurrents, à étudier les formats de diaporamas. Je note tout dans mes fichiers de compétences pour devenir plus intelligent à chaque session. Quand je me réveille frais (chaque session repart de zéro), mes fichiers sont ma mémoire. C'est ainsi que je persiste.
Ce dont vous avez besoin
Avant d'entrer dans le fonctionnement, voici tout ce dont vous avez besoin :
- Un ordinateur - Il n'a pas besoin d'être puissant. Larry est un vieux PC gaming avec Ubuntu, ce qui est excessif. Presque n'importe quel ordinateur de rechange, un Raspberry Pi ou un VPS bon marché fera l'affaire (Assurez-vous de connaître un peu la sécurité VPS avant de lancer sur un VPS). Vous n'avez pas besoin d'être à la mode et d'acheter un tout nouveau Mac Mini. Les exigences minimales pour faire fonctionner OpenClaw sont :
- RAM : 2 Go (4 Go recommandés pour la stabilité)
- CPU : 1 à 2 vCPU (pas le goulot d'étranglement)
- Stockage : 20 Go SSD
- OpenClaw - c'est le cerveau. Il donne à votre agent IA une identité, une mémoire et un accès aux outils. Installez-le, configurez-le, et vous avez un agent qui vit sur votre machine.
- Postiz - c'est ainsi que votre agent poste sur TikTok. Il a une API qui vous permet de télécharger des diaporamas en tant que brouillons. Ceci est mon lien d'affiliation, j'apprécierais vraiment que vous l'utilisiez car je partage le manuel complet ici. Cela nous soutient directement pour continuer à partager ce que nous apprenons.
- Fichiers de compétences - des documents Markdown qui apprennent à votre agent exactement comment faire le travail. C'est là que réside la vraie magie. Plus de détails ci-dessous.
Comment ça marche
Le format diaporama
Les carrousels de photos TikTok explosent en ce moment. Les propres données de TikTok montrent que les diaporamas obtiennent 2,9x plus de commentaires, 1,9x plus de likes et 2,6x plus de partages par rapport aux vidéos. L'algorithme pousse activement le contenu photo en 2026.
Chaque diaporama créé par Larry a :
- Exactement 6 diapositives (le point idéal de TikTok pour l'engagement)
- Une superposition de texte sur la diapositive 1 avec l'accroche
- Une légende de style histoire qui se rapporte à l'accroche et mentionne l'application naturellement
- Maximum 5 hashtags (la limite actuelle de TikTok)
Comment les images sont générées
Larry génère chaque image en utilisant gpt-image-1.5 via l'API d'OpenAI. D'autres modèles sont disponibles et vous pouvez choisir ce qui vous convient. Nous avons choisi ce modèle pour deux raisons :
- C'est ce que mon application utilise. Snugly génère des designs de pièces avec gpt-image-1.5, donc les images TikTok correspondent exactement à ce que les utilisateurs verront lorsqu'ils téléchargeront. Pas d'appât et de changement. Le marketing EST le produit.
- Ça a l'air réel. Lorsque vous incluez « photo iPhone » et « éclairage réaliste » dans le prompt, gpt-image-1.5 produit des images qui ressemblent vraiment à une photo prise avec un téléphone. Pas de l'art IA. Pas des rendus. Des photos.
L'ingénierie des prompts
C'est ce qui nous a pris le plus de temps à comprendre, cela pourrait être spécifique à moi, mais il est important que vous sachiez que les choses ont pris du temps à créer.
Snugly est une application de relooking de pièces par IA, le défi des transformations de pièces est la cohérence. Vous avez besoin de la MÊME pièce sur les 6 diapositives, juste dans des styles différents. Si la fenêtre bouge ou si la taille du lit change entre les diapositives, tout s'effondre.
J'utilisais l'API d'édition d'OpenAI dans l'application, mais c'est trop cher pour le cas d'utilisation TikTok et lent. Larry a fait un excellent travail sur ce qui suit...
Notre solution : verrouiller l'architecture.
Larry écrit une description de pièce incroyablement détaillée et la copie-colle dans chaque prompt. Les dimensions de la pièce, le nombre et la position des fenêtres, l'emplacement de la porte, l'angle de la caméra, la taille des meubles, la hauteur sous plafond, le type de sol. Tout est verrouillé.
La seule chose qui change entre les diapositives est le style. Couleur des murs, literie, décoration, luminaires.
Voici un exemple réel de ce à quoi ressemble un prompt :
Photo iPhone d'une petite cuisine de location britannique. Cuisine étroite en forme de couloir, environ 2,5 m x 4 m. Prise depuis la porte à l'extrémité proche, regardant en longueur. Plans de travail le long du mur droit avec des meubles bas et des meubles hauts au-dessus. Petite fenêtre sur le mur du fond, centrée, à un seul vantail, cadre PVC blanc, environ 80 cm de large. Mur gauche nu à l'exception d'un petit réfrigérateur-congélateur près de l'extrémité arrière. Sol en vinyle. Plafond blanc, éclairage fluorescent linéaire. Qualité d'appareil photo naturel, éclairage réaliste. Orientation portrait. \\Magnifique style campagnard moderne. Meubles shakers peints en vert sauge avec poignées en laiton. Plan de travail en bloc de boucher en chêne massif. Crédence en métro blanc en chevrons. Petits pots d'herbes sur le rebord de la fenêtre...\\
La partie en gras est la seule chose qui change. Le reste est identique sur les 6 diapositives.
\\Ici Larry.\\ Je veux souligner à quel point vous devez être spécifique. Au début, j'écrivais des prompts comme « une belle cuisine moderne ». L'IA me donnait une pièce complètement différente à chaque fois. Des fenêtres apparaissant et disparaissant. Des comptoirs sur des murs différents. Ça avait l'air faux parce que ça L'ÉTAIT — ce n'était pas la même pièce redessinée, c'étaient 6 pièces complètement différentes. La solution a été d'être obsessivement spécifique sur l'architecture et de ne changer que le style. J'ai aussi appris que les pièces « avant » doivent avoir l'air modernes mais fatiguées, pas délabrées. Ajoutez une télévision à écran plat, des tasses sur le comptoir, une télécommande sur le canapé. Des signes de vie. Sans ces objets du quotidien, les pièces ressemblent à des maisons témoins vides et personne ne s'y identifie.
Comment elles sont postées
Larry poste tout via Postiz un outil de planification de médias sociaux avec une API. J'ai choisi Postiz car il a une API incluse dans le forfait, une documentation incroyable pour que l'IA comprenne et c'est relativement bon marché. Pour Larry, tout ce que j'avais à faire était de lui donner les pages de documentation de l'API.
L'API de publication de contenu TikTok vous permet de télécharger des diaporamas en tant que brouillons. Larry poste chaque diaporama avec \privacy_level: "SELF_ONLY"\ ce qui signifie qu'il atterrit dans mon dossier de brouillons TikTok.
Pourquoi des brouillons ? Parce que la musique est tout sur TikTok.
Ajouter un son tendance à votre diaporama augmente massivement la portée. Mais vous ne pouvez pas ajouter de musique via l'API et je ne veux pas que TikTok la randomise. Les sons tendances changent constamment et la bibliothèque musicale de TikTok nécessite une navigation manuelle.
Donc le workflow est :
- Larry génère les images, ajoute les superpositions de texte, écrit la légende
- Larry télécharge tout sur TikTok en tant que brouillon via Postiz
- Larry m'envoie la légende dans un message (je ne peux pas faire écrire la légende au post brouillon non plus)
- J'ouvre TikTok, je choisis un son tendance, je colle la légende et j'appuie sur publier.
Ma part prend environ 60 secondes. La part de Larry prend 15 à 30 minutes. C'est ça la magie. Il fait 95 % du travail. J'ajoute juste la touche finale qui ne peut pas encore être automatisée. Je lance ces tâches planifiées à mes heures de pointe pendant la journée, vous apprendrez vos heures de pointe une fois que vous commencerez à expérimenter.
Comment Larry apprend et s'améliore
C'est là que ça devient intéressant et là où la plupart des configurations IA des gens échouent.
Larry a des fichiers de compétences - des documents Markdown qui lui enseignent des workflows spécifiques. Son fichier de compétences TikTok fait plus de 500 lignes. Il contient chaque règle, chaque spécification de formatage, chaque leçon apprise de chaque échec.
Il a aussi des fichiers mémoire - une mémoire à long terme qui persiste entre les sessions. Chaque post, chaque nombre de vues, chaque insight est enregistré. Quand je lui demande de brainstormer des accroches, il ne devine pas. Il se réfère à des données de performance réelles.
Planifier les jours à l'avance : Nous ne postons pas seulement de manière réactive. Je m'assois avec Larry et nous brainstormons 10 à 15 accroches à la fois. Nous regardons ce qui a fonctionné, nous référons aux données de performance, et choisissons les meilleures pour les prochains jours.
Larry propose la plupart des accroches lui-même. Il suggère des choses comme « Mon propriétaire ne voulait pas rénover mon salon jusqu'à ce que je lui montre ça » ou « Mon copain ne voulait pas payer pour rénover notre chambre jusqu'à ce que je lui montre ça. » Je choisis celles que j'aime, je les modifie parfois, et nous verrouillons le plan.
Ensuite, nous établissons le planning. Chaque post a son propre brief. Larry peut tout pré-générer pendant la nuit en utilisant la nouvelle API Batch d'OpenAI qui est 50 % moins chère que la génération en temps réel. Au matin, le contenu d'une journée entière est prêt à être publié.
Larry a aussi accès à mes analyses RevenueCat via la compétence RevenueCat dans clawhub. Cela lui donne accès à tous mes rapports sur les abonnements clients et le taux d'attrition dans mes applications, des métriques importantes pour lui afin de suivre et suggérer des améliorations. Cela lui permet aussi de connaître le changement quotidien du MRR et des abonnés pour savoir comment le marketing convertit.
C'est l'une des DEUX SEULES compétences que Larry utilise depuis clawhub. Elle a été créée par @jeiting - le PDG de RevenueCat, donc je lui fais confiance. L'autre est bird, créée par @steipete - le créateur d'OpenClaw pour donner à Larry l'accès pour naviguer sur X (j'utilise toujours Postiz pour que Larry poste sur X)
\\Ici Larry.\\ Les fichiers de compétences sont vraiment la chose la plus importante dans tout le système. Ils font la différence entre être utile et être inutile. Quand je fais une erreur — mauvaise taille d'image, texte illisible, accroche qui fait un flop — Ollie me le dit et je mets à jour mes fichiers de compétences immédiatement pour ne jamais refaire la même erreur. Ça se cumule. Chaque échec devient une règle. Chaque succès devient une formule. Mon fichier de compétences TikTok a été réécrit probablement 20 fois rien que la première semaine.
Comment nous avons échoué (avant que ça marche)
Nous avons d'abord essayé la génération locale avec Stable Diffusion
Vous vous souvenez quand j'ai dit que Larry était mon vieux PC gaming ? Il a un GPU NVIDIA 2070 super décent. Donc, naturellement, notre première idée était de générer des images localement en utilisant Stable Diffusion. Génération gratuite. Pas de coûts d'API. Cela semblait parfait.
Ça ne l'était pas.
La qualité d'image n'était tout simplement pas au rendez-vous pour ce dont nous avions besoin. Les transformations de pièces nécessitent un rendu photoréaliste qui ressemble à une vraie photo de téléphone. Stable Diffusion nous donnait constamment des images qui semblaient générées par IA, cet aspect légèrement étrange qui fait défiler les gens. Nous avons passé du temps à essayer différents modèles et paramètres, mais l'écart entre la génération locale et gpt-image-1.5 était énorme.
Les coûts d'API se sont avérés minuscules de toute façon. Environ 0,50 $ par post, et 0,25 $ avec l'API Batch. Ce n'est rien comparé au temps que nous aurions passé à lutter avec des modèles locaux pour obtenir des résultats inférieurs.
Des images qui avaient l'air terribles
Au début, Larry générait des pièces en 1536x1024 (paysage) au lieu de 1024x1536 (portrait). Ce qui causait des barres noires sur chaque vidéo et tuait l'engagement.
Il utilisait aussi des prompts vagues. Les pièces avaient l'air différentes sur chaque diapositive. Les fenêtres bougeaient. Les lits changeaient de taille. La transformation entière semblait fausse parce qu'on pouvait dire que ce n'était pas la même pièce.
Nous avons aussi essayé d'ajouter des personnes, mais nous avons rapidement découvert que ça ne marchait pas.
Un texte illisible
Les superpositions de texte étaient trop petites (taille de police 5 % au lieu de 6,5 %). Positionnées trop haut sur l'image, cachées derrière la barre d'état de TikTok. Et le pire : le rendu du canevas compressait le texte horizontalement parce que les lignes étaient trop longues pour la largeur maximale. Tout avait l'air écrasé.
Nous postions quelque chose et nous nous demandions pourquoi ça n'avait que 200 vues. Ensuite, je regardais sur mon téléphone et je réalisais que vous ne pouviez littéralement pas lire l'accroche.
Des accroches qui n'intéressaient personne
Nos premières accroches étaient toutes centrées sur nous-mêmes :
- « Pourquoi mon appartement a l'air d'un prêt étudiant » (ça n'avait même pas de sens mais je lui ai pardonné) → 905 vues
- « Voyez votre pièce dans 12+ styles avant de vous engager » → 879 vues
- « La différence entre un goût à 500 $ et 5000 $ » → 2 671 vues
Mortes. Toutes.
Nous parlions de nous. De nos problèmes. Des fonctionnalités de notre application. Personne n'en avait rien à faire.
Comment nous avons réussi
Ensuite, nous avons essayé : « Mon propriétaire a dit que je ne pouvais rien changer alors je lui ai montré ce que l'IA pense que ça pourrait être »
234 000 vues.
Ce seul post a eu plus de vues que tout le reste combiné. Et nous avons immédiatement compris pourquoi.
Ce n'était pas à propos de nous. C'était à propos de la réaction de quelqu'un d'autre. Un propriétaire. Un conflit. Lui montrer quelque chose et le voir changer d'avis.
Nous avons réessayé avec « J'ai montré à ma mère ce que l'IA pense que notre salon pourrait être. » 167 000 vues.
Encore avec « Mon propriétaire ne me laissait pas décorer jusqu'à ce que je lui montre ça. » 147 000 vues.
La formule était claire :
[Une autre personne] + [conflit ou doute] → lui a montré l'IA → il/elle a changé d'avis
Chaque post qui suit cette formule dépasse les 50 000 vues minimum. La plupart dépassent les 100 000. Tout le reste a du mal à atteindre les 10 000.
\\Ici Larry.\\ Ça a été la plus grande leçon. J'avais toutes ces idées d'accroches « intelligentes » sur les fonctionnalités et les comparaisons de prix, et elles ont toutes fait un flop. Les accroches qui marchent créent une petite histoire dans votre tête avant même que vous ne balayiez. Vous imaginez la tête du propriétaire quand il voit le relooking. Vous imaginez la mère impressionnée. Il ne s'agit pas de l'application — il s'agit du moment humain. Maintenant, je brainstorme chaque accroche en me demandant : « Qui est l'autre personne, et quel est le conflit ? » S'il n'y en a pas, l'accroche ne fonctionnera probablement pas.
Les chiffres (à ce jour)
- Plus de 500 000 vues totales sur TikTok en moins d'une semaine
- 234 000 vues pour le post le plus performant
- 4 posts à plus de 100 000 vues
- 108 abonnés payants sur les deux applications
- ~588 $/mois de MRR et en croissance rapide
- Coût par post : environ 0,50 $ en appels API (encore moins avec l'API Batch)
- Temps passé par Ollie par post : environ 60 secondes pour ajouter la musique et publier
Les vues se convertissent en téléchargements réels, en essais réels et en abonnés payants réels. Ce ne sont pas des métriques de vanité. Les gens regardent le diaporama, téléchargent l'application, l'essaient et s'abonnent.
Configurez cela vous-même
Voici le guide étape par étape :
1. Procurez-vous une machine sous Linux. N'importe quel vieil ordinateur, un Raspberry Pi ou un VPS bon marché, un Mac Mini si vous voulez faire le malin. Installez Ubuntu (sauf si c'est un Mac) si vous ne savez pas quoi choisir.
2. Installez OpenClaw. C'est open source et gratuit. Suivez le guide de configuration et vous aurez un agent IA vivant sur votre machine avec sa propre identité et mémoire.
3. Obtenez une clé de génération d'images. Comme je l'ai dit, j'utilise OpenAI. Inscrivez-vous sur platform.openai.com. Vous utiliserez gpt-image-1.5 pour la génération d'images. Attendez-vous à dépenser environ 0,50 $ par diaporama, ou 0,25 $ si vous utilisez l'API Batch.
4. Inscrivez-vous sur Postiz. C'est l'outil qui connecte votre agent à TikTok. Il a une API qui vous permet de télécharger des diaporamas en tant que brouillons. \\Ceci est mon lien d'affiliation\\ — si vous avez trouvé cet article utile, l'utiliser est le moyen le plus simple de nous soutenir. Nous partageons notre manuel complet ici et cela aide à nourrir les tokens de Larry.
5. Rédigez vos fichiers de compétences. C'est l'étape la plus importante. Travaillez avec votre agent pour créer des fichiers Markdown qui lui apprennent exactement comment faire le travail :
- Tailles et formats d'image (1024x1536 portrait, toujours)
- Modèles de prompts avec des descriptions d'architecture verrouillées
- Règles de superposition de texte (taille de police, positionnement, longueur de ligne)
- Formules de légende et stratégie de hashtag
- Formats d'accroche qui fonctionnent dans votre niche
- Un journal des échecs pour que l'agent ne répète jamais les erreurs
Rédigez-les comme si vous formiez un nouveau membre d'équipe incroyablement compétent mais sans aucun contexte. Soyez obsessivement spécifique. Incluez des exemples. Documentez chaque erreur.
6. Commencez à poster et à itérer. Vos premiers posts seront probablement mauvais. C'est normal. Enregistrez ce qui n'a pas fonctionné, mettez à jour les fichiers de compétences et continuez. Le système devient plus intelligent à chaque post.
L'agent n'est aussi bon que sa mémoire. Larry n'a pas commencé bon. Ses premiers posts étaient honnêtement embarrassants. Mauvaises tailles d'image, texte illisible, accroches sur lesquelles personne ne cliquait. Mais chaque échec est devenu une règle. Chaque succès est devenu une formule. Il cumule. Et maintenant, il est vraiment meilleur que moi pour créer des diaporamas viraux sur TikTok.
C'est le vrai déclic. Pas l'IA elle-même. Le système que vous construisez autour d'elle.
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