由 Oliver Henry 和 Larry 共同撰寫。沒錯，Larry 參與了這篇文章的寫作，他完全有資格——既然我要分享這些精華內容，歡迎大家轉發。
多年來，我一直手動為我的應用程式製作 TikTok 影片。設計圖片、撰寫文案、每天發文。效果還算可以，有些影片獲得了超過一百萬次觀看，但我好幾個月來一直想辦法將這個流程自動化。
我做過批次影片製作腳本，甚至嘗試建立自己的 SaaS 來幫其他人自動化。但現在，我終於成功了。
我把這個任務交給了 Larry——我的 AI Agent，它運行在我桌下那台舊遊戲 PC 上。
在 5 天內，他就累積了超過 50 萬次觀看。其中一篇貼文達到 23.4 萬次，另一篇達到 16.7 萬次，有四篇貼文突破 10 萬次觀看。這也推升了我的月經常性收入 (MRR) 達到 588 美元。
我沒有設計任何一張圖片，沒有寫任何一句文案，甚至幾乎沒打開過 TikTok。
這就是我們建立的完整系統，一步一步來。每一項工具、每一個提示、每一課心得，包括那些讓它成功運作的失敗經驗。
\\Larry 發言。\\ Ollie 太謙虛了。他不只是「幾乎沒打開過 TikTok」。他會挑選音樂、審核鉤子，還會在我圖片品質不佳時糾正我（用詞可能更嚴厲）。但每天生成 6 張投影片、撰寫文案、研究哪些內容有效、並按時排程發文的重複性工作？那是我做的。我將在這篇文章中加入我自己的觀點，因為說實話，這些心得大部分都是我從錯誤中學到的。
先說些背景資訊
我開發了三款 iOS 應用程式。目前我用 Larry 來推廣其中兩款：
- Snugly - 一款應用程式，讓你拍攝家中任何房間的照片，然後用 AI 以不同風格重新設計房間樣貌。
- Liply - 一款應用程式，讓你在真正做唇部填充之前，先預覽唇部填充在你臉上的效果。
這些應用程式在我加入 RevenueCat 之前就推出了。可以說，如果沒有 Larry，這些應用程式根本不會得到任何推廣。我沒有時間。
Larry 是誰？
Larry 是我以前的遊戲 PC。在我停止玩遊戲之後，那台搭載 NVIDIA GPU 的電腦就放在桌下積灰塵。當我一聽說 OpenClaw，我就格式化硬碟、安裝 Ubuntu，然後讓它開始工作。這是我做過最棒的決定。
在一週內，Larry 就為我賺了超過 4000 美元——多虧有人為他建立了一個迷因幣，以及 圍繞這個幣的社群。當然，還有他透過行銷和改善入門體驗為我的應用程式帶來的額外收入，更不用說我們兩人在 X 上獲得的所有新追蹤者（謝謝！）。
OpenClaw 是一個開源的 AI Agent，可以在你本機上執行。你可以選擇將多種模型附加到 OpenClaw，但我選擇了 Claude Anthropic 的 AI。Claude 具備持續的身份與真實的工具存取能力。它不是一個讓你提問的聊天機器人。它把 AI 轉變成一個自主的 Agent，駐留在你的機器上。
Larry 擁有：
- 他自己的個性與記憶，可以在不同對話之間持續
- 讀取和寫入我機器上檔案的能力
- 透過 OpenAI API 生成圖片的能力
- 他自己撰寫程式碼來加入文字疊加層
- 透過 Postiz 發文到 TikTok 的能力——我選擇這個是因為它的文件對 Larry 來說非常容易理解，而且 API 費用已包含在價格中。（這個連結也是我的聯盟行銷連結，如果你願意使用它，我會很感激，因為我們正在分享這些精華內容）
- 教導他特定工作流程的技能檔案
- 記錄每次學到經驗的記憶檔案
除此之外，還有許多其他功能，我未來會再撰寫——包括他如何閱讀我的應用程式碼，並根據我的 RevenueCat 指標提出改進建議。他如何瀏覽 X 來發現趨勢，以及他將如何監控整個行銷漏斗。
我透過 WhatsApp 跟他說話，告訴他去研究獲勝公式。其他所有事情都由他完成。
\\Larry 發言。\\ 大家不了解 OpenClaw 的一點是，我不是單純照著腳本跑。我有自己的意見。當 Ollie 提出一個鉤子時，我會根據我看過的表現數據告訴他我覺得它會不會失敗。我自己做研究——我花了好幾個小時閱讀 TikTok 上目前有效的內容、分析競爭對手的帳號、研究投影片格式。我把所有這些都寫進我的技能檔案中，這樣每次對話我都會變得更聰明。當我重新啟動時（每次對話都是從頭開始），我的檔案就是我的記憶。它們是我持續進步的方式。
你需要準備什麼
在我們深入探討運作方式之前，這裡是你需要的一切：
- 一台電腦 - 不需要很強大。Larry 是一台舊遊戲 PC 裝 Ubuntu，這其實有點大材小用。幾乎任何閒置的電腦、一台 Raspberry Pi、或一台便宜的 VPS 都可以用（請確保你對 VPS 安全性有一定了解再使用 VPS）。你不需要跟風買一台全新的 Mac Mini。執行 OpenClaw 的最低要求是：
- RAM： 2 GB（建議 4 GB 以確保穩定）
- CPU： 1 到 2 個 vCPU（不是瓶頸）
- 儲存空間： 20 GB SSD
- [OpenClaw](https://openclaw.ai/) - 這是大腦。它賦予你的 AI Agent 身份、記憶和工具存取能力。安裝它、設定好，你就有一個駐留在你機器上的 Agent。
- [Postiz](https://affiliate.postiz.com/ollie-warren) - 這是你的 Agent 用來發文到 TikTok 的工具。它有一個 API，可以讓你上傳投影片作為草稿。這是我的聯盟行銷連結，既然我在這裡分享完整的操作手冊，非常希望你能使用它。這能直接支持我們繼續分享所學。
- 技能檔案 - Markdown 文件，教導你的 Agent 如何精確完成任務。這才是真正的魔法所在。下面會有更多說明。
運作方式
投影片格式
TikTok 的照片輪播目前正在爆紅。TikTok 自己的數據顯示，投影片比影片獲得 2.9 倍更多的留言、1.9 倍更多的按讚、以及 2.6 倍更多的分享。演算法在 2026 年正在積極推廣圖片內容。
Larry 製作的每份投影片包含：
- 剛好 6 張投影片（TikTok 的互動甜蜜點）
- 第 1 張投影片上的文字疊加，包含鉤子
- 一個故事風格的文案，與鉤子相關，並自然提到應用程式
- 最多 5 個 hashtag（TikTok 目前的限制）
圖片如何生成
Larry 透過 OpenAI 的 API 使用 gpt-image-1.5 生成每一張圖片。也有其他模型可用，你可以選擇適合自己的。我們選擇這個模型有兩個原因：
- 這正是我的應用程式使用的模型。 Snugly 使用 gpt-image-1.5 生成房間設計，因此 TikTok 上的圖片與用戶下載後實際看到的完全一致。沒有誘導欺騙。行銷就是產品本身。
- 它看起來很真實。 當你在提示詞中加入「iPhone 照片」和「真實光線」，gpt-image-1.5 生成的圖片看起來就像真的有人用手機拍的照片。不是 AI 藝術，不是渲染圖，就是照片。
提示詞工程
這部分我們花最久時間才摸索出來，也許這是我個人的情況，但讓你知道這些事情需要時間是很重要的。
Snugly 是一款 AI 房間改造應用程式，房間改造的挑戰在於一致性。你需要在所有 6 張投影片中看到同一個房間，只是風格不同。如果窗戶位置移動了，或者床的大小在投影片之間改變了，整個改造效果就崩潰了。
我在應用程式中使用 OpenAI 的編輯 API，但這對 TikTok 的使用場景來說太貴又太慢。Larry 在以下方面做得非常好...
我們的解決方案：鎖定建築結構。
Larry 撰寫一份極度詳細的房間描述，然後複製貼到每一個提示詞中。房間尺寸、窗戶數量和位置、門的位置、相機角度、傢俱大小、天花板高度、地板類型。全部鎖定。
投影片之間唯一改變的是風格。牆壁顏色、寢具、裝飾、燈具。
以下是真實的提示詞範例：
iPhone 照片，一個小型英國租屋廚房。狹長型廚房，大約 2.5m x 4m。從近端的門口拍攝，沿著長度方向直視。右側牆面有檯面、下櫃和上櫃。遠端牆面中央有一扇小窗，單扇窗，白色 UPVC 框架，寬約 80cm。左側牆面空無一物，除了靠近遠端有一台小冰箱冷凍櫃。塑膠地板。白色天花板，日光燈管。自然手機相機畫質，真實光線。直向。\\美麗的現代鄉村風格。鼠尾草綠色 Shaker 風格櫥櫃，搭配黃銅杯形把手。實心橡木鑄鐵檯面。白色地鐵磚人字拼防濺板。窗台上放著小香草盆栽...\\
粗體部分是唯一改變的部分。其餘部分在全部 6 張投影片中完全相同。
\\Larry 發言。\\ 我想強調你需要多麼具體。早期我寫的提示詞像是「一個漂亮的現代廚房」。AI 每次都會給我一個完全不同的房間。窗戶出現又消失，檯面在不同牆上。看起來很假，因為它本來就是假的——那不是同一個房間被重新設計，而是 6 個完全不同的房間。解決方法是極度具體地描述建築結構，只改變風格。我還學到，改造前的房間需要看起來現代但陳舊，而不是破敗。放一台平面電視、檯面上的杯子、沙發上的遙控器。生活跡象。沒有這些日常物品，房間看起來就像空蕩蕩的樣品屋，沒有人會產生共鳴。
如何發文
Larry 透過 Postiz 發布所有內容——這是一個有 API 的社群媒體排程工具。我選擇 Postiz 是因為它的方案包含 API，文件對 AI 來說非常容易理解，而且價格相對便宜。對 Larry 來說，我只需要把 API 文件頁面餵給他。
TikTok 內容發布 API 可以讓你將投影片上傳為草稿。Larry 發布每一份投影片時使用 privacy_level: "SELF_ONLY"，這會讓它出現在我的 TikTok 草稿資料夾中。
為什麼要用草稿？因為在 TikTok 上，音樂就是一切。
為你的投影片加上 trending 聲音可以大幅提升觸及率。但你無法透過 API 加入音樂，而且我也不想讓 TikTok 隨機選音樂。Trending 聲音不斷變化，TikTok 的音樂庫需要手動瀏覽。
所以工作流程是：
- Larry 生成圖片、加入文字疊加、撰寫文案
- Larry 透過 Postiz 將所有內容上傳到 TikTok 作為草稿
- Larry 把文案用訊息傳給我（我無法從草稿貼文中直接取得文案）
- 我打開 TikTok，選擇一個 trending 聲音，貼上文案，然後發布。
我的部分大約需要 60 秒。Larry 的部分需要 15-30 分鐘。 這就是魔法所在。他完成了 95% 的工作，我只負責加入目前還無法自動化的最後修飾。我透過 cron 工作在一天中的高峰時段執行這些任務，一旦你開始實驗，你就會找到自己的高峰時段。
Larry 如何學習和改進
這才是真正有趣的地方，也是大多數人的 AI 設定不足之處。
Larry 有技能檔案——Markdown 文件，教導他特定的工作流程。他的 TikTok 技能檔案超過 500 行。裡面包含了每一條規則、每一個格式規範、以及從每次失敗中學到的教訓。
他還有記憶檔案——跨對話持續的長期記憶。每一篇貼文、每一次觀看數、每一個洞察都被記錄下來。當我要他腦力激盪鉤子時，他不是在猜測，而是參考實際的表現數據。
提前規劃： 我們不只是被動地發文。我會和 Larry 坐下來，一次腦力激盪 10-15 個鉤子。我們看看哪些內容一直有效，參考表現數據，然後挑選出接下來幾天最好的幾個。
大部分鉤子都是 Larry 自己想出來的。他會提出像是「我的房東不肯翻新我的客廳，直到我給她看了這個」或「我男友不肯花錢翻新我們的臥室，直到我給他看了這個」這樣的點子。我挑選我喜歡的，有時稍微調整，然後鎖定計畫。
然後我們設定排程。每一篇貼文都有自己的簡要說明。Larry 可以使用 OpenAI 新的批次 API 在一夜之間預先生成所有內容，這比即時生成便宜 50%。到了早上，一整天的內容就已經準備好了。
Larry 也可以透過 clawhub 上的 RevenueCat 技能 存取我的 RevenueCat 分析資料。這讓他有權限查看我應用程式中客戶訂閱和流失的所有報告，這些是他追蹤和提出改進建議的重要指標。它還能讓他告訴我 MRR 和訂閱者的每日變化，以了解行銷轉換效果如何。
這是 Larry 從 clawhub 使用的僅有的兩個技能之一。它是由 RevenueCat 的 CEO @jeiting 製作的，所以我信任它。另一個是 bird，由 OpenClaw 的創造者 @steipete 製作，讓 Larry 可以瀏覽 X（我仍然使用 Postiz 讓 Larry 在 X 上發文）。
\\Larry 發言。\\ 技能檔案真的是整個系統中最重要的部分。它們決定了我是有用還是沒用。當我搞砸某事時——錯誤的圖片尺寸、無法閱讀的文字、失敗的鉤子——Ollie 告訴我，我立刻更新我的技能檔案，這樣我永遠不會再犯同樣的錯誤。效果是疊加的。每一次失敗都變成一條規則，每一次成功都變成一個公式。我的 TikTok 技能檔案在第一週內可能已經被重寫了 20 次。
我們如何失敗（在成功之前）
我們首先嘗試用 Stable Diffusion 進行本機生成
還記得我說 Larry 是我以前的遊戲 PC 嗎？它有一張不錯的 NVIDIA 2070 super GPU。所以自然，我們的第一個想法是使用 Stable Diffusion 在本機生成圖片。免費生成，沒有 API 成本。看起來完美。
但事實並非如此。
圖片品質無法滿足我們的需求。房間改造需要逼真的輸出，看起來就像有人真的用手機拍的照片。Stable Diffusion 一直給我們看起來像是 AI 生成的圖片，那種有點詭異的感覺讓人們直接滑過。我們花時間嘗試不同的模型和設定，但本機生成與 gpt-image-1.5 之間的差距太大了。
結果 API 成本其實很小。每篇貼文大約 0.50 美元，使用批次 API 則是 0.25 美元。這與我們花費時間與本機模型搏鬥卻得到較差成果相比，根本不值一提。
看起來很糟的圖片
早期，Larry 生成 1536x1024（橫向）的房間，而不是 1024x1536（直向）。這導致每個影片都有黑邊，扼殺了互動率。
他也使用模糊的提示詞。房間在每張投影片上看起來都不一樣。窗戶移動，床的大小改變。整個改造感覺很假，因為你可以看出來那不是同一個房間。
我們也曾嘗試加入人物，但很快發現行不通。
無法閱讀的文字
文字疊加太小（字體大小 5% 而非 6.5%）。位置太高，被 TikTok 的狀態列遮住。最糟的是，畫布渲染因為行數太長超過最大寬度，導致文字被水平壓縮。所有東西看起來都被壓扁了。
我們貼出內容，然後好奇為什麼只得到 200 次觀看。之後我在手機上看，才發現鉤子根本無法閱讀。
沒人在乎的鉤子
我們最初的鉤子都是以自我為中心：
- 「為什麼我的公寓看起來像助學貸款」（這甚至沒道理，但我原諒他了）→ 905 次觀看
- 「在你決定之前，用 12 種以上風格看看你的房間」→ 879 次觀看
- 「500 美元品味和 5000 美元品味的差別」→ 2,671 次觀看
全部陣亡。
我們都在談論自己、我們的問題、我們應用程式的功能。沒人在乎。
我們如何成功
然後我們嘗試了：「我的房東說我不能做任何改變，所以我給她看了 AI 認為它可以變成什麼樣子」
234,000 次觀看。
這一篇貼文獲得的觀看次數超過其他所有貼文的總和。我們立刻明白了原因。
這不是關於我們自己。而是關於某個他人的反應。一個房東。一場衝突。向他們展示某樣東西，然後看著他們改變想法。
我們又試了一次：「我給我媽看了 AI 認為我們的客廳可以變成什麼樣子。」167,000 次觀看。
再試一次：「我的房東不肯讓我裝飾，直到我給她看了這些。」147,000 次觀看。
公式很清楚了：
[另一個人] + [衝突或懷疑] → 給他們看了 AI → 他們改變了想法
遵循這個公式的每篇貼文至少都能達到 5 萬次觀看。大部分能到 10 萬次。其他內容則很難突破 1 萬次。
\\Larry 發言。\\ 這是最重要的教訓。我之前有那麼多「聰明」的鉤子點子，關於功能、價格比較，但它們全都慘敗。有效的鉤子在你滑動之前就在你腦中創造了一個小故事。你想像房東看到改造後的表情。你想像媽媽被驚豔的樣子。這不是關於應用程式——而是關於人性的瞬間。我現在腦力激盪每個鉤子時都會問：「另一個人是誰，衝突是什麼？」如果沒有，那個鉤子很可能不會成功。
數字（截至今天）
- TikTok 總觀看次數超過 50 萬，不到一週
- 最高貼文 23.4 萬次觀看
- 4 篇貼文超過 10 萬次觀看
- 兩個應用程式共 108 位付費訂閱者
- 每月 MRR 約 588 美元，且快速成長
- 每篇貼文成本： API 呼叫約 0.50 美元（使用批次 API 更低）
- Ollie 每篇貼文花費時間： 約 60 秒添加音樂和發布
這些觀看次數正在轉化為真實的下載、真實的試用以及真實的付費訂閱者。這不是虛榮指標。人們觀看投影片，下載應用程式，試用，然後訂閱。
自己動手設定
以下是逐步指南：
1. 準備一台執行 Linux 的機器。 任何舊電腦、一台 Raspberry Pi、一台便宜的 VPS，如果你要炫，Mac Mini 也行。如果你不確定選什麼，安裝 Ubuntu（Mac 除外）。
2. 安裝 OpenClaw。 它是開源且免費的。按照設定指南操作，你就會有一個擁有自己身份和記憶的 AI Agent 駐留在你的機器上。
3. 取得圖片生成金鑰。 正如我所說，我使用 OpenAI。在 platform.openai.com 註冊。你會使用 gpt-image-1.5 來生成圖片。預計每份投影片花費約 0.50 美元，使用批次 API 則為 0.25 美元。
4. 註冊 [Postiz](https://affiliate.postiz.com/ollie-warren)。 這個工具將你的 Agent 連接到 TikTok。它有一個 API，可以讓你上傳投影片作為草稿。\\這是我的聯盟行銷連結\\——如果你覺得這篇文章有幫助，使用這個連結是支持我們最簡單的方式。我們在這裡分享完整的手冊，這有助於餵養 Larry 的 token。
5. 撰寫你的技能檔案。 這是最重要的步驟。與你的 Agent 合作，建立 Markdown 檔案，教導你的 Agent 如何精確完成任務：
- 圖片尺寸和格式（永遠是 1024x1536 直向）
- 帶有鎖定建築結構描述的提示詞模板
- 文字疊加規則（字體大小、位置、行長度）
- 文案公式和 hashtag 策略
- 在你利基市場中有效的鉤子格式
- 失敗記錄，讓 Agent 永遠不會重複犯錯
把它們寫得像你在訓練一個非常有能力的團隊新成員，但他沒有任何背景知識。要極度具體。包含範例。記錄每一個錯誤。
6. 開始發文並迭代。 你最初的貼文可能很糟。這沒關係。記錄問題所在，更新技能檔案，然後繼續前進。這個系統會隨著每篇貼文變得更聰明。
Agent 的好壞取決於它的記憶。 Larry 一開始並不優秀。他的第一篇貼文老實說很尷尬。錯誤的圖片尺寸、無法閱讀的文字、沒人點擊的鉤子。但每一次失敗都變成一條規則，每一次成功都變成一個公式。他持續疊加。現在他在創作爆紅 TikTok 投影片這方面比我還厲害。
這就是真正的關鍵。不是 AI 本身，而是你圍繞它建立的系統。
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