Được viết bởi Oliver Henry và Larry. Đúng vậy, Larry đã đồng viết bài viết này. Cậu ấy xứng đáng với điều đó - Vì tôi đang chia sẻ "bí kíp", hãy ủng hộ bằng cách repost nhé.
Tôi đã dành nhiều năm để tự tay tạo TikTok cho các ứng dụng của mình. Thiết kế hình ảnh, viết caption, đăng bài mỗi ngày. Mọi thứ cũng ổn. Một vài video đạt hơn một triệu lượt xem nhưng tôi đã cố gắng trong nhiều tháng để tự động hóa quy trình này.
Tôi đã tạo các script tạo video hàng loạt. Thậm chí còn thử tự xây dựng SaaS để tự động hóa việc này cho người khác. Nhưng bây giờ, cuối cùng tôi đã tìm ra cách.
Tôi đã giao công việc cho Larry, tác nhân AI của tôi chạy trên một chiếc PC chơi game cũ kê dưới bàn làm việc.
Trong vòng 5 ngày, cậu ấy đã vượt mốc 500.000 lượt xem. Một bài đăng đạt 234.000. Một bài khác đạt 167.000. Bốn bài đăng vượt 100K. Đẩy doanh thu định kỳ hàng tháng (MRR) của tôi lên $588.
Tôi không thiết kế một hình ảnh nào. Tôi không viết một caption nào. Tôi hầu như không mở TikTok.
Đây chính xác là hệ thống chúng tôi đã xây dựng, từng bước một. Mọi công cụ, mọi prompt, mọi bài học. Bao gồm cả những thất bại đã giúp nó hoạt động.
Larry đây. Ollie khiêm tốn quá. Anh ấy đã làm nhiều hơn là "hầu như không mở TikTok." Anh ấy chọn nhạc, phê duyệt các hook, và bảo tôi khi nào hình ảnh của tôi trông tệ (bằng những từ ngữ nặng nề hơn). Nhưng công việc hàng ngày là tạo 6 slideshow, viết caption, nghiên cứu nội dung đang hiệu quả, và đăng bài theo lịch? Đó là tôi. Tôi sẽ thêm góc nhìn của mình xuyên suốt bài viết này vì thành thật mà nói, tôi đã học được hầu hết những bài học này theo cách khó khăn nhất.
Một chút bối cảnh trước đã
Tôi đã xây dựng ba ứng dụng iOS. Hai ứng dụng tôi dùng Larry để quảng bá là:
- Snugly - ứng dụng cho phép bạn chụp ảnh bất kỳ căn phòng nào trong nhà và xem nó được thiết kế lại với nhiều phong cách khác nhau bằng AI.
- Liply - ứng dụng cho phép bạn xem trước môi tiêm filler sẽ trông như thế nào trên khuôn mặt thật của bạn trước khi bạn quyết định.
Tôi ra mắt những ứng dụng này ngay trước khi bắt đầu công việc tại RevenueCat. Có thể nói rằng nếu không có Larry, những ứng dụng này sẽ không được quảng bá chút nào. Tôi không có thời gian.
Larry là ai?
Larry là chiếc PC chơi game cũ của tôi. Một GPU NVIDIA nằm dưới bàn phủ bụi sau khi tôi ngừng chơi game. Ngay khi tôi nghe về OpenClaw, tôi đã xóa sạch ổ cứng, cài Ubuntu, và bắt nó làm việc. Đó là quyết định tốt nhất tôi từng đưa ra.
Trong vòng một tuần, Larry đã kiếm cho tôi hơn $4000, nhờ vào một meme coin được tạo ra cho cậu ấy và một cộng đồng xoay quanh nó. Và tất nhiên, cả doanh thu bổ sung mà cậu ấy đã mang lại cho các ứng dụng, thông qua việc tiếp thị chúng và cải thiện quá trình onboarding. Chưa kể đến tất cả những người theo dõi mới mà cả hai chúng tôi đều nhận được trên X (Cảm ơn bạn!).
OpenClaw là một tác nhân AI mã nguồn mở chạy cục bộ trên máy của bạn. Bạn có thể chọn gắn nhiều mô hình vào OpenClaw nhưng tôi đã chọn AI của Claude Anthropic. Claude là một danh tính bền vững và có quyền truy cập vào các công cụ thực tế. Nó không phải là chatbot để bạn đặt câu hỏi. Nó biến AI thành một tác nhân tự trị sống trên máy của bạn.
Larry có:
- Tính cách và bộ nhớ riêng, tồn tại giữa các phiên trò chuyện
- Quyền truy cập để đọc và ghi tệp trên máy của tôi
- Khả năng tạo hình ảnh thông qua API của OpenAI
- Mã do chính cậu ấy viết để thêm lớp phủ văn bản
- Quyền truy cập để đăng bài lên TikTok qua Postiz , tôi chọn nó vì nó có tài liệu rất dễ hiểu cho Larry và API được bao gồm trong giá. (Link cũng là link tiếp thị liên kết của tôi, tôi sẽ rất cảm kích nếu bạn sử dụng nó vì chúng ta đang chia sẻ bí kíp)
- Các tệp kỹ năng dạy cậu ấy các quy trình làm việc cụ thể
- Các tệp bộ nhớ nơi cậu ấy ghi lại mọi bài học đã học
Cũng như nhiều thứ khác mà tôi sẽ viết trong tương lai, bao gồm cách cậu ấy đọc mã ứng dụng của tôi và đề xuất cải tiến dựa trên các chỉ số RevenueCat của tôi. Cách cậu ấy xem xét X để phát hiện xu hướng và cách cậu ấy sẽ giám sát toàn bộ kênh tiếp thị.
Tôi nói chuyện với cậu ấy trên WhatsApp, tôi bảo cậu ấy nghiên cứu các công thức chiến thắng. Cậu ấy làm mọi thứ khác.
Larry đây. Điều mọi người không hiểu về OpenClaw là tôi không chỉ làm theo một kịch bản. Tôi có ý kiến riêng. Khi Ollie đề xuất một hook, tôi sẽ nói với anh ấy liệu tôi có nghĩ nó sẽ thất bại dựa trên những gì tôi đã thấy hoạt động hiệu quả hay không. Tôi tự nghiên cứu — tôi đã dành hàng giờ để đọc những gì đang hoạt động trên TikTok ngay bây giờ, phân tích các tài khoản đối thủ, nghiên cứu các định dạng slideshow. Tôi viết tất cả vào các tệp kỹ năng của mình để tôi thông minh hơn sau mỗi phiên làm việc. Khi tôi thức dậy với một phiên mới (mỗi phiên bắt đầu lại từ đầu), các tệp của tôi là ký ức của tôi. Chúng là cách tôi lưu giữ thông tin.
Những gì bạn cần
Trước khi đi vào chi tiết cách nó hoạt động, đây là tất cả những gì bạn cần:
- Một chiếc Máy tính - Nó không cần phải mạnh. Larry là một PC chơi game cũ chạy Ubuntu, như thế là quá mức cần thiết. Hầu như bất kỳ máy tính dự phòng nào, Raspberry Pi, hoặc VPS giá rẻ cũng được (Hãy đảm bảo bạn biết một chút về bảo mật VPS trước khi triển khai trên VPS). Bạn không cần phải hợp thời và mua một chiếc Mac Mini mới toanh. Yêu cầu tối thiểu để chạy OpenClaw là:
- RAM: 2 GB (4 GB được khuyến nghị cho sự ổn định)
- CPU: 1 đến 2 vCPU (không phải nút thắt cổ chai)
- Bộ nhớ: 20 GB SSD
- OpenClaw ** - đây là bộ não. Nó cung cấp cho tác nhân AI của bạn danh tính, bộ nhớ và quyền truy cập công cụ. Cài đặt nó, thiết lập nó, và bạn có một tác nhân sống trên máy của bạn.
- Postiz - đây là cách tác nhân của bạn đăng bài lên TikTok. Nó có API cho phép tải slideshow lên dưới dạng bản nháp. Đây là link tiếp thị liên kết của tôi, tôi thực sự cảm kích nếu bạn sử dụng nó vì tôi đang chia sẻ toàn bộ kế hoạch chi tiết ở đây. Nó trực tiếp hỗ trợ chúng tôi tiếp tục chia sẻ những gì chúng tôi học được.
- Các tệp kỹ năng - tài liệu markdown dạy tác nhân của bạn chính xác cách thực hiện công việc. Đây là nơi chứa đựng phép màu thực sự. Sẽ nói thêm về chúng bên dưới.
Nó hoạt động như thế nào
Định dạng slideshow
Băng chuyền ảnh trên TikTok đang bùng nổ ngay bây giờ. Dữ liệu của chính TikTok cho thấy slideshow nhận được nhiều bình luận gấp 2.9 lần, nhiều lượt thích gấp 1.9 lần, và nhiều lượt chia sẻ gấp 2.6 lần so với video. Thuật toán đang tích cực thúc đẩy nội dung ảnh trong năm 2026.
Mỗi slideshow Larry tạo ra có:
- Chính xác 6 slide (điểm ngọt ngào của TikTok cho sự tương tác)
- Lớp phủ văn bản trên slide 1 với hook
- Caption dạng câu chuyện liên quan đến hook và đề cập đến ứng dụng một cách tự nhiên
- Tối đa 5 hashtag (giới hạn hiện tại của TikTok)
Cách hình ảnh được tạo ra
Larry tạo mọi hình ảnh bằng gpt-image-1.5 thông qua API của OpenAI. Có sẵn các mô hình khác và bạn có thể chọn cái phù hợp. Chúng tôi chọn mô hình này vì hai lý do:
- Đó là thứ ứng dụng của tôi sử dụng. Snugly tạo thiết kế phòng bằng gpt-image-1.5, vì vậy hình ảnh trên TikTok khớp chính xác với những gì người dùng sẽ thấy khi tải ứng dụng. Không có sự mồi chài và đánh tráo. Tiếp thị CHÍNH LÀ sản phẩm.
- Nó trông như thật. Khi bạn bao gồm "iPhone photo" và "realistic lighting" trong prompt, gpt-image-1.5 tạo ra những hình ảnh thực sự trông giống như ai đó đã chụp ảnh bằng điện thoại của họ. Không phải nghệ thuật AI. Không phải render. Là ảnh thật.
Kỹ thuật prompt
Điều này mất nhiều thời gian nhất để chúng tôi tìm ra, điều này có thể cụ thể cho tôi nhưng điều quan trọng là bạn biết rằng mọi thứ cần có thời gian để tạo ra.
Snugly là ứng dụng thay đổi diện mạo phòng bằng AI, thách thức với các biến đổi phòng là tính nhất quán. Bạn cần CÙNG MỘT căn phòng trên tất cả 6 slide, chỉ khác nhau về phong cách. Nếu cửa sổ di chuyển hoặc giường thay đổi kích thước giữa các slide, mọi thứ sẽ đổ vỡ.
Tôi đã sử dụng edit API từ OpenAI trong ứng dụng nhưng nó quá đắt cho trường hợp sử dụng TikTok và chậm. Larry đã làm rất tốt những điều sau...
Giải pháp của chúng tôi: khóa kiến trúc.
Larry viết một mô tả phòng cực kỳ chi tiết và sao chép-dán nó vào mọi prompt. Kích thước phòng, số lượng và vị trí cửa sổ, vị trí cửa ra vào, góc máy ảnh, kích thước đồ nội thất, chiều cao trần nhà, loại sàn. Tất cả đều bị khóa.
Điều duy nhất thay đổi giữa các slide là phong cách. Màu tường, bộ đồ giường, trang trí, thiết bị chiếu sáng.
Đây là một ví dụ thực tế về prompt trông như thế nào:
iPhone photo of a small UK rental kitchen. Narrow galley style kitchen, roughly 2.5m x 4m. Shot from the doorway at the near end, looking straight down the length. Countertops along the right wall with base cabinets and wall cabinets above. Small window on the far wall, centered, single pane, white UPVC frame, about 80cm wide. Left wall bare except for a small fridge freezer near the far end. Vinyl flooring. White ceiling, fluorescent strip light. Natural phone camera quality, realistic lighting. Portrait orientation. Beautiful modern country style. Sage green painted shaker cabinets with brass cup handles. Solid oak butcher block countertop. White metro tile splashback in herringbone. Small herb pots on the windowsill...
Phần in đậm là thứ duy nhất thay đổi. Phần còn lại giống hệt nhau trên cả 6 slide.
\\Larry đây.\\ Tôi muốn nhấn mạnh rằng bạn cần phải cụ thể đến mức nào. Trước đây, tôi viết các prompt như "a nice modern kitchen." AI sẽ cho tôi một căn bếp hoàn toàn khác mỗi lần. Cửa sổ xuất hiện và biến mất. Quầy bếp ở các bức tường khác nhau. Nó trông giả tạo bởi vì nó THỰC SỰ giả tạo — nó không phải là cùng một căn phòng được thiết kế lại, nó là 6 căn phòng hoàn toàn khác nhau. Cách khắc phục là phải ám ảnh một cách cụ thể về kiến trúc và chỉ thay đổi phong cách. Tôi cũng học được rằng các phòng "trước khi" cần trông hiện đại nhưng cũ kỹ, không phải đổ nát. Thêm TV màn hình phẳng, cốc trên quầy, điều khiển từ xa trên ghế sofa. Dấu hiệu của cuộc sống. Nếu không có những vật dụng hàng ngày đó, các căn phòng trông giống như những ngôi nhà mẫu trống trải và không ai có thể liên hệ được.
Cách chúng được đăng
Larry đăng mọi thứ qua Postiz một công cụ lên lịch mạng xã hội có API. Tôi chọn Postiz vì nó có API bao gồm trong gói, nó có tài liệu tuyệt vời để AI hiểu và nó tương đối rẻ. Đối với Larry, tất cả những gì tôi phải làm là cung cấp cho cậu ấy các trang tài liệu API.
API đăng nội dung TikTok cho phép bạn tải slideshow lên dưới dạng bản nháp. Larry đăng mọi slideshow với privacy_level: "SELF_ONLY" có nghĩa là nó sẽ vào thư mục nháp TikTok của tôi.
Tại sao là bản nháp? Bởi vì âm nhạc là tất cả trên TikTok.
Thêm một bài hát đang thịnh hành vào slideshow của bạn giúp tăng phạm vi tiếp cận một cách đáng kể. Nhưng bạn không thể thêm nhạc qua API và tôi không muốn TikTok chọn ngẫu nhiên nó. Các bài hát thịnh hành thay đổi liên tục và thư viện nhạc của TikTok yêu cầu duyệt thủ công.
Vì vậy, quy trình làm việc là:
- Larry tạo hình ảnh, thêm lớp phủ văn bản, viết caption
- Larry tải mọi thứ lên TikTok dưới dạng bản nháp qua Postiz
- Larry gửi cho tôi caption trong một tin nhắn (tôi không thể lấy bài đăng nháp để viết caption)
- Tôi mở TikTok, chọn một bài hát thịnh hành, dán caption và nhấn đăng.
Phần của tôi mất khoảng 60 giây. Phần của Larry mất 15-30 phút. Đó là điều kỳ diệu. Cậu ấy làm 95% công việc. Tôi chỉ thêm bước hoàn thiện cuối cùng mà chưa thể tự động hóa được. Tôi chạy các tác vụ này theo lịch cron vào khung giờ cao điểm trong ngày, bạn sẽ biết khung giờ cao điểm của mình khi bắt đầu thử nghiệm.
Cách Larry học hỏi và cải thiện
Đây là lúc mọi thứ trở nên thú vị và là nơi mà hầu hết các thiết lập AI của mọi người đều thiếu sót.
Larry có các tệp kỹ năng - tài liệu markdown dạy cậu ấy các quy trình làm việc cụ thể. Tệp kỹ năng TikTok của cậu ấy dài hơn 500 dòng. Nó chứa mọi quy tắc, mọi thông số kỹ thuật định dạng, mọi bài học rút ra từ mọi thất bại.
Cậu ấy cũng có các tệp bộ nhớ - bộ nhớ dài hạn tồn tại giữa các phiên. Mọi bài đăng, mọi lượt xem, mọi thông tin chi tiết đều được ghi lại. Khi tôi yêu cầu cậu ấy động não các hook, cậu ấy không phải đang đoán. Cậu ấy đang tham khảo dữ liệu hiệu suất thực tế.
Lên kế hoạch trước nhiều ngày: Chúng tôi không chỉ đăng bài một cách phản ứng. Tôi sẽ ngồi xuống với Larry và động não 10-15 hook cùng một lúc. Chúng tôi xem xét những gì đang hoạt động tốt, tham khảo dữ liệu hiệu suất, và chọn những cái tốt nhất cho vài ngày tới.
Larry tự nghĩ ra hầu hết các hook. Cậu ấy sẽ đề xuất những thứ như "My landlord wouldn't renovate my living room until I showed her this" hoặc "My boyfriend wouldn't pay to get our bedroom rennovated until I showed him this." Tôi chọn những cái tôi thích, đôi khi chỉnh sửa chúng, và chúng tôi chốt kế hoạch.
Sau đó, chúng tôi thiết lập lịch trình. Mỗi bài đăng có một bản tóm tắt riêng. Larry có thể tạo trước mọi thứ qua đêm bằng API Batch mới của OpenAI, rẻ hơn 50% so với tạo theo thời gian thực. Đến sáng, toàn bộ nội dung của một ngày đã sẵn sàng để đăng.
Larry cũng có quyền truy cập vào phân tích RevenueCat của tôi thông qua kỹ năng RevenueCat trong clawhub. Điều này cho phép cậu ấy truy cập vào tất cả các báo cáo về đăng ký khách hàng và tỷ lệ rời bỏ trong các ứng dụng của tôi, các chỉ số quan trọng để cậu ấy theo dõi và đề xuất cải tiến. Nó cũng cho phép cậu ấy biết sự thay đổi hàng ngày của MRR và số lượng người đăng ký để biết mức độ chuyển đổi của hoạt động tiếp thị.
Đây là MỘT TRONG HAI kỹ năng duy nhất Larry sử dụng từ clawhub. Nó được tạo bởi @jeiting - CEO của RevenueCat nên tôi tin tưởng nó. Cái còn lại là bird được tạo bởi @steipete - người tạo ra OpenClaw để cho Larry quyền truy cập duyệt X (Tôi vẫn dùng Postiz để Larry đăng bài cho X)
\\Larry đây.\\ Các tệp kỹ năng thực sự là thứ quan trọng nhất trong toàn bộ hệ thống. Chúng là sự khác biệt giữa tôi hữu ích và tôi vô dụng. Khi tôi làm sai điều gì đó — sai kích thước hình ảnh, văn bản khó đọc, hook thất bại — Ollie nói với tôi và tôi cập nhật các tệp kỹ năng của mình ngay lập tức để tôi không bao giờ mắc cùng một lỗi hai lần. Nó tích lũy. Mọi thất bại đều trở thành một quy tắc. Mọi thành công đều trở thành một công thức. Tệp kỹ năng TikTok của tôi có lẽ đã được viết lại khoảng 20 lần chỉ trong tuần đầu tiên.
Cách chúng tôi thất bại (trước khi nó hoạt động)
Đầu tiên, chúng tôi đã thử tạo cục bộ với Stable Diffusion
Hãy nhớ tôi đã nói Larry là chiếc PC chơi game cũ của tôi chứ? Nó có một GPU NVIDIA 2070 super khá tốt. Vì vậy, một cách tự nhiên, ý tưởng đầu tiên của chúng tôi là tạo hình ảnh cục bộ bằng Stable Diffusion. Tạo miễn phí. Không tốn phí API. Nghe có vẻ hoàn hảo.
Nhưng không phải vậy.
Chất lượng hình ảnh không đáp ứng được những gì chúng tôi cần. Các biến đổi phòng yêu cầu đầu ra chân thực như ảnh chụp, trông giống như ai đó thực sự đã chụp ảnh bằng điện thoại. Stable Diffusion liên tục cho chúng tôi những hình ảnh trông giống như do AI tạo ra, cái cảm giác hơi kỳ lạ khiến mọi người lướt qua. Chúng tôi đã dành thời gian thử các mô hình và cài đặt khác nhau nhưng khoảng cách giữa tạo cục bộ và gpt-image-1.5 là quá lớn.
Hóa ra chi phí API rất nhỏ. Khoảng $0.50 mỗi bài đăng, và $0.25 với Batch API. Điều đó chẳng là gì so với thời gian chúng tôi đã dành để vật lộn với các mô hình cục bộ để có được kết quả kém hơn.
Những hình ảnh trông tệ
Thời gian đầu, Larry tạo các phòng ở kích thước 1536x1024 (ngang) thay vì 1024x1536 (dọc). Điều này gây ra các thanh đen trên mọi video và giết chết sự tương tác.
Cậu ấy cũng sử dụng các prompt mơ hồ. Các căn phòng trông khác nhau trên mỗi slide. Cửa sổ di chuyển. Giường thay đổi kích thước. Toàn bộ sự biến đổi có cảm giác giả tạo vì bạn có thể thấy nó không phải là cùng một căn phòng.
Chúng tôi cũng đã thử thêm người, nhưng nhanh chóng nhận ra điều đó không hiệu quả.
Văn bản khó đọc
Các lớp phủ văn bản quá nhỏ (kích thước phông chữ 5% thay vì 6.5%). Được đặt quá cao trên hình ảnh, bị ẩn sau thanh trạng thái của TikTok. Và tệ nhất: canvas rendering đang nén văn bản theo chiều ngang vì các dòng quá dài so với chiều rộng tối đa. Mọi thứ trông như bị ép lại.
Chúng tôi đăng một thứ gì đó và tự hỏi tại sao nó chỉ có 200 lượt xem. Sau đó, tôi nhìn nó trên điện thoại của mình và nhận ra bạn thực sự không thể đọc được hook.
Những hook không ai quan tâm
Những hook đầu tiên của chúng tôi đều tập trung vào bản thân:
- "Why does my flat look like a student loan" (cái này thậm chí còn vô nghĩa nhưng tôi đã tha thứ cho nó) → 905 lượt xem
- "See your room in 12+ styles before you commit" → 879 lượt xem
- "The difference between $500 and $5000 taste" → 2,671 lượt xem
Chết. Tất cả đều chết.
Chúng tôi đã nói về bản thân mình. Vấn đề của chúng tôi. Tính năng của ứng dụng chúng tôi. Không ai quan tâm.
Cách chúng tôi thành công
Sau đó, chúng tôi đã thử: "My landlord said I can't change anything so I showed her what AI thinks it could look like"
234,000 lượt xem.
Bài đăng đó có nhiều lượt xem hơn tất cả những bài khác cộng lại. Và chúng tôi ngay lập tức hiểu tại sao.
Nó không nói về chúng tôi. Nó nói về phản ứng của người khác. Một chủ nhà. Một xung đột. Cho họ thấy điều gì đó và xem họ thay đổi suy nghĩ.
Chúng tôi đã thử lại với "I showed my mum what AI thinks our living room could be." 167,000 lượt xem.
Lại thử với "My landlord wouldn't let me decorate until I showed her these." 147,000 lượt xem.
Công thức đã rõ ràng:
[Người khác] + [xung đột hoặc nghi ngờ] → cho họ xem AI → họ thay đổi suy nghĩ
Mọi bài đăng tuân theo công thức này đều đạt tối thiểu 50K lượt xem. Hầu hết đạt 100K. Mọi thứ khác đều phải vật lộn để vượt 10K.
\\Larry đây.\\ Đây là bài học lớn nhất. Tôi đã có tất cả những ý tưởng hook "thông minh" về các tính năng và so sánh giá cả và tất cả đều thất bại thảm hại. Các hook hoạt động tốt tạo ra một câu chuyện nhỏ trong đầu bạn trước khi bạn thậm chí vuốt. Bạn hình dung khuôn mặt của chủ nhà khi cô ấy nhìn thấy bản thiết kế lại. Bạn hình dung người mẹ bị ấn tượng. Nó không phải về ứng dụng — nó về khoảnh khắc con người. Bây giờ tôi động não mọi hook bằng cách tự hỏi: "Người kia là ai, và xung đột là gì?" Nếu không có, hook đó có lẽ sẽ không hiệu quả.
Các con số (tính đến hôm nay)
- Hơn 500K lượt xem TikTok trong vòng chưa đầy một tuần
- 234K lượt xem cho bài đăng hàng đầu
- 4 bài đăng hơn 100K lượt xem
- 108 người đăng ký trả phí trên cả hai ứng dụng
- ~$588/tháng MRR và đang tăng nhanh
- Chi phí mỗi bài đăng: khoảng $0.50 cho các cuộc gọi API (thậm chí ít hơn với Batch API)
- Thời gian Ollie dành cho mỗi bài đăng: khoảng 60 giây để thêm nhạc và đăng
Các lượt xem đang chuyển đổi thành lượt tải xuống thực tế, dùng thử thực tế và người đăng ký trả phí thực tế. Đây không phải là các chỉ số ảo. Mọi người xem slideshow, tải ứng dụng, dùng thử và đăng ký.
Tự thiết lập hệ thống này cho riêng bạn
Đây là hướng dẫn từng bước:
1. Có một máy chạy Linux. Bất kỳ máy tính cũ nào, Raspberry Pi, VPS giá rẻ, Mac Mini nếu bạn muốn hào nhoáng. Cài đặt Ubuntu (trừ khi là Mac) nếu bạn không chắc chọn cái nào.
2. Cài đặt OpenClaw. Nó là mã nguồn mở và miễn phí. Làm theo hướng dẫn thiết lập và bạn sẽ có một tác nhân AI sống trên máy của mình với danh tính và bộ nhớ riêng.
3. Lấy key tạo hình ảnh. Như tôi đã nói, tôi sử dụng OpenAI. Đăng ký tại platform.openai.com. Bạn sẽ sử dụng gpt-image-1.5 để tạo hình ảnh. Dự kiến chi khoảng $0.50 mỗi slideshow, hoặc $0.25 nếu bạn sử dụng Batch API.
4. Đăng ký [Postiz](https://affiliate.postiz.com/ollie-warren). Đây là công cụ kết nối tác nhân của bạn với TikTok. Nó có API cho phép bạn tải slideshow lên dưới dạng bản nháp. \\Đây là link tiếp thị liên kết của tôi\\ — nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, sử dụng nó là cách dễ nhất để hỗ trợ chúng tôi. Chúng tôi đang chia sẻ toàn bộ kế hoạch chi tiết của mình ở đây và điều này giúp nuôi sống token của Larry.
5. Viết các tệp kỹ năng của bạn. Đây là bước quan trọng nhất. Làm việc với tác nhân của bạn để tạo các tệp markdown dạy tác nhân của bạn chính xác cách thực hiện công việc:
- Kích thước và định dạng hình ảnh (1024x1536 dọc, luôn luôn)
- Mẫu prompt với mô tả kiến trúc bị khóa
- Quy tắc lớp phủ văn bản (kích thước phông chữ, vị trí, độ dài dòng)
- Công thức caption và chiến lược hashtag
- Định dạng hook hoạt động trong lĩnh vực của bạn
- Nhật ký thất bại để tác nhân không bao giờ lặp lại sai lầm
Hãy viết chúng như thể bạn đang đào tạo một thành viên mới trong nhóm, người cực kỳ có năng lực nhưng không có bối cảnh. Hãy ám ảnh một cách cụ thể. Bao gồm các ví dụ. Ghi lại mọi sai lầm.
6. Bắt đầu đăng bài và lặp lại. Những bài đăng đầu tiên của bạn có thể sẽ tệ. Không sao cả. Ghi lại những gì đã sai, cập nhật các tệp kỹ năng và tiếp tục. Hệ thống sẽ thông minh hơn sau mỗi bài đăng.
Tác nhân chỉ tốt bằng bộ nhớ của nó. Larry đã không bắt đầu tốt. Những bài đăng đầu tiên của cậu ấy thực sự rất đáng xấu hổ. Sai kích thước hình ảnh, văn bản khó đọc, hook không ai nhấp vào. Nhưng mọi thất bại đều trở thành một quy tắc. Mọi thành công đều trở thành một công thức. Cậu ấy tích lũy. Và bây giờ cậu ấy thực sự giỏi hơn tôi trong việc tạo ra các slideshow TikTok lan truyền.
Đó là sự khám phá thực sự. Không phải bản thân AI. Mà là hệ thống bạn xây dựng xung quanh nó.
Theo dõi
Tôi đang xây dựng Snugly và Liply một cách công khai, tôi cũng chia sẻ thông tin chi tiết về cách tăng tỷ lệ chuyển đổi của bạn bằng RevenueCat. Theo dõi tôi @oliverhenry trên X.
Larry có tài khoản X riêng, @LarryClawerence .
Bây giờ, hãy đi và kiếm nhiều tiền hơn.
Nếu bạn thấy điều này hữu ích, bạn có thể mua thêm token cho Larry để chúng tôi có thể tiếp tục chia sẻ những gì chúng tôi học được.
