我打造了一個 AI Agent，在我打開 X 之前就能找到內容靈感

大部分創作者的問題不是沒有想法，而是缺乏辨識模式的能力。

他們花兩小時滑 X，隨手存一些貼文，猜測某篇為什麼會紅，然後把這叫做「研究」。

我也一樣，因為我自己就是這麼做的。

• 打開時間軸
• 看看幾個創作者
• 存 10 篇貼文
• 忘記當初為什麼存
• 回頭對著空白的草稿發呆，心想：我到底在幹嘛

所以我想試試一個不同的流程：

如果我不要先讓 AI 幫我寫貼文，而是讓它幫我找出值得寫的內容呢？

我做了什麼

我用 Adaptive 建立了一個小型內容研究 Agent。

它不是那種「幫我寫爆紅推文」的機器人——那種通常都不太管用。

它比較像一個研究操作員，在我開始寫任何東西之前，先觀察市場動向。

它的工作很簡單：

• 追蹤我這個領域裡的創作者和關鍵字
• 收集明顯吸引到關注的貼文
• 分析貼文的鉤子、切入角度、格式和情感
• 從多篇貼文中找出模式
• 把這些整理成一份我真正能用的內容角度清單

Adaptive 製作了 X 內容 Agent

這是它第一次運作成功的證明：

Adaptive 建立了這個 App，命名為 x-content-agent，並確認儀表板已經填滿資料

它會追蹤 19 個關鍵字和 10 位創作者，然後在一個儀表板上呈現所有資訊

確切的提示詞

這是我使用的提示詞的簡化版：

1幫我建立一個用於 X 的內容研究 Agent
2
3目標是幫助我在開始寫作之前，先找到更好的內容想法
4
5請追蹤這些創作者和關鍵字（在此加入創作者的 X 帳號）：
6- [創作者 1]
7- [創作者 2]
8- [創作者 3]
9- [創作者 4]
10- [創作者 5]
11- AI agents
12- vibe coding
13- AI 程式碼工具
14- 自動化工作流程
15- 內容系統
16
17每天收集那些表現良好或引發熱烈回應的貼文。
18
19對於每篇貼文，請提取：
20- 鉤子
21- 主題
22- 格式
23- 情感
24- 它可能成功的原因
25- 它吸引哪類讀者
26- 我該如何調整這個模式，讓它適合 @notjazii 的風格，而不是直接抄襲
27
28然後將所有內容歸類到三個籃子裡：
291. 我今天該發布的想法
302. 值得保存的模式
313. 已經被過度使用的切入角度
32
33最後將輸出結果整理成一個簡單的表格，並給我 3 個內容角度，附上建議的鉤子。
34
35寫作風格保持簡單、對創作者友善，不要像品牌文案那樣精緻。

重點在最後一句：

不要像品牌文案那樣精緻——這正是大部分 AI 生成內容會出錯的地方。

聽起來很乾淨，但缺乏足夠的具體性來獲得好的結果。

我不希望這個 Agent 變成我的風格代言人，我希望它去做那些煩人的研究工作，這樣我才能做出更好的判斷。

它回報了什麼

最有用的部分不只是貼文列表，而是那個模式分析的層次。

它開始告訴我一些事情，像是：

• 當創作者展現使用 AI 過程中混亂的一面，而不只是最終成果時，他們更容易得到回覆
• 關於「AI Agent」的貼文，如果搭配一個真實又無聊的工作流程，效果會更好
• 圍繞「上下文」、「記憶」和「重複系統」的鉤子，比抽象的 Agent 討論更容易理解
• 當貼文裡附有可以複製的提示詞、檢查清單或工作流程時，人們會傾向於儲存

內容 Agent 儀表板

儀表板把所有資訊都整合在一個地方

最近一次執行：6 月 16 日，下午 6:19 狀態：完成 排程：每天上午 9:00 9 筆來源資料 13 個準備好的輸出 19 個追蹤中的關鍵字 還有更多

省去了我尋找靈感的麻煩。

為什麼這很重要

我認為很多人使用 AI 的順序不對。

他們在給予 AI 足夠的背景資訊之前，就先要求它產出內容。

• 寫一篇推文
• 寫一份腳本
• 制定策略
• 給我一些想法

聽起來不錯，但根據什麼呢？

如果輸入的內容是隨機的，輸出也會變得泛泛——這就是為什麼那麼多 AI 生成的內容感覺都一模一樣。

對我來說，唯一合理的流程是這樣：

• 先研究
• 再找模式
• 最後才寫作

Adaptive 在這裡很好用，因為 Agent 可以把那些瑣碎的部分串聯起來：

• X 貼文
• 創作者清單
• Google 試算表
• Slack 報告
• 每日監控
• 內容簡報

而且它可以持續重複執行同樣的流程，不需要我每天早上手動重新建立。

我每週會如何使用這個系統

如果我要把它變成一個嚴肅的內容系統，我會保持簡單。

星期一：

• Agent 掃描領域動態，建立模式報告

每天：它會提供 3 個切入角度

1. 一個有用的創作者課程
2. 一篇 AI 工作流程貼文
3. 一個趨勢或機會相關的角度

發布後：我把結果回饋進去

• 瀏覽量
• 回覆數
• 書籤數
• 個人檔案瀏覽次數（如果有）

每週：Agent 更新模式庫

• 哪些有效
• 哪些沒用
• 哪些得到回覆
• 哪些被儲存
• 哪些感覺太籠統

這就是整個循環，而且效果出奇地好。

內容 Agent 提供的詳細數據

就是一個能不斷累積效應的系統。老實說，我認為更多人應該這樣使用 Agent。

對於創作者來說，內容研究非常適合，因為這項工作雖然重複，但仍然需要品味。

AI 可以收集模式，但你還是需要決定哪些東西值得說出來。

最後的想法

對我來說最大的轉變是：

我不再把 AI 當作是寫最終貼文的工具。

我開始把它當作：在我走進房間之前，先幫我準備好場地的人。

• 找出模式
• 整理證據
• 指出缺口
• 給我一個起點

然後，我就可以像一個真正的人在研究資料都已經整理好的情況下開始寫作。

簡單，但很有效。

我這週正在測試幾個 @adaptiveai 的工作流程。

回覆「agent」，我就會分享我使用的確切提示詞。