如何用AI重塑你的工作流（二）

本篇文章，我们使用AI工具完成创作辅助。利用AI辅助大概能帮助我们解决以下几个问题：缺乏灵感、思路紊乱、素材不足、文案欠佳等。希望本篇文章能对你有所帮助。

上篇文章讲到如何利用AI工具提升我们在信息萃取方面的效率，没有看过的朋友可以直接点击下链接直达：如何用AI重塑你的工作流（一）

今天分享第二Part——创作辅助。

互联网让每个人都拥有了成为自媒体的权利。但这不意味着每个专家都能够成为专业的内容创作者，轻松地创作高质量的内容。

以内容创作为例，在通常情况下，大多数人在创作时会面临以下几个问题：

• 缺乏灵感：选题枯竭，无法形成连续性的创作。
• 思路紊乱：内容结构缺乏条理。
• 素材不足：搜索合适的素材往往需要耗费大量的时间精力，有些还涉及到版权问题。
• 文案欠佳：某个领域的专家未必拥有良好的文案水平。

而如今，上述这些问题不再会成为你开始创作的阻碍。你只需要把握住核心关键，至于编辑类的工作就请放心交于你的Copilot（副驾驶）完成吧。

一、获取灵感

众所周知，截至目前最强大的大模型仍是GPT4，但是需要开通20美金/月的GPT PLUS才能够使用。如果你没有高频使用的需求，这里推荐尝试一下Quora开发的大模型聚合平台Poe。

平台集合了多款大模型，包括ChatGPT、Claude等，其中免费用户每天有1次的GPT4体验权限。

在下图中，我让GPT4替我构思了20个产品市场方向的选题供参考：

除了使用内置的大模型进行常规的操作外，你还可以通过Poe自定义各种各样的对话机器人。只需要点击左侧列表中的【Create a bot】，就可以预设各种提示词。基于不同的大模型创建专属于你特定应用场景的对话机器人。‍‍

二、整理思路

确定了主题之后，下一步就是需要构建大纲，延展思路。过去很多朋友都会使用到思维导图工具来进行这部分的工作。

提到思维导图，国内声量最高的思维导图软件莫过于是Xmind。最近Xmind收购了ChatMind，融合ChatGPT的能力，推出了强大的Xmind Copilot。

我把上一步获取的灵感主题输入Xmind Copilot中，他就能自动地替你发散思路，形成一张完整的思维导图。同时以Markdown的格式在右侧生成文章大纲。

这个时候，如果你对大纲的内容并不满意，可以在上面直接进行一些增删调整。如果你希望AI再帮你丰富一下这个大纲，可以点击左上方的【给我灵感】，Xmind Copilot会替你继续丰富这个思维导图。

确定好大纲之后，下面便是见证奇迹的时刻了！‍‍‍‍

点击右上方的【生成全文】按钮便可以根据刚刚创建好的大纲一键生成一篇完整的文章。并且可以以Markdown的格式一键进行下载导出。

相比于通过一个主题让AI一键生成全文，这样的创作方式能让最终的输出更具有可控性。‍‍

三、填充素材

基本的内容雏形有了，我们还需要为文章增加两类素材：配图和案例。

一图胜千言，好的配图会让内容呈现更为丰富，便于读者理解。但在互联网上找到符合心意又不受版权问题约束的图片实属不易，单独制作插图设计成本又太高。

但如今有了Midjourney，我们可以非常轻松地在Discord或者QQ频道中用自然语言快速生成配图，自定义各种风格、样式和尺寸还不受版权问题所扰。

优质的案例能让作者的观点更加具有说服力，当我们自身储备的案例故事不足时，可以让ChatGPT从它的“超级大脑”中进行搜索调用：

四、内容润色

完成上述三步后，一篇70分的文章就基本完成了。如果你的网络语感相对较差，可以将文章导入火龙果写作中进行全文的润色。‍‍‍‍

同时，火龙果写作还支持全文校对、翻译、扩展写作等功能，满足各种写作辅助需求。

相比于国际上知名度更高的Jasper AI，Copy AI等，火龙果写作在中文内容的润色上更具优势。除网页版外，火龙果写作还有各系统平台的客户端软件、Office/WPS 插件、浏览器插件等产品形态。‍‍‍‍

至此，一个标准的内容创作流程已经完成，是否感觉有了AI的助力，很多过去头疼的问题都迎刃而解了呢？

大家可以动手尝试一下，如果你有更优的实践案例，也欢迎在评论区跟大家一起交流。

五、总结

以上就是我在内容创作方面常用的工作流程，上面提到的工具汇总如下：

Poe（网站、APP）：集成了ChatGPT、GPT-4、Claude+等模型，同时支持用户自建Chatbot。

https://poe.com/

Xmind Copilot网站）：AI辅助思考创作‍‍。

https://xmind.ai/

Midjourney：通过自然语言图像创作‍‍。

https://www.midjourney.com/

火龙果写作（网站、APP、插件）：一键纠错、润色、扩写。

https://www.mypitaya.com/

下一期将跟各位分享在功能实现层面的AI应用。

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