把刷到的好内容，变成发出去的内容
刷到的优质视频和文章看完就散，写作时手边没素材。我把「采编 → 沉淀 → 编写 → 排版」做成一条完整的生产链：工具把抖音、公众号的优质内容一条命令采进 Obsidian 知识库，agent 按平台模板自动编写、排版，人只审关键节点。校园百科和校园公众号是这条链最先跑通的两个场景。
采编｜刷到即入库
- 好内容散在抖音和公众号里，看完就忘、回头找不到，等于白看。两条工具链都是一条命令：抖音收藏夹解读自动下载、转写语音、识别画面文字，AI 再整理成完整文稿；微信文章解析整篇抓取正文和图片。收藏夹、合集能整批处理，一次采一批。
- 刷到即采集，看内容这个动作本身就成了入库。
沉淀｜存下来的是结构，不只是全文
- 存下来不等于用得上——写作时翻不到的素材等于没有。每条内容入库时拆成完整文稿、结构提纲、话题标签和检索索引，按领域、按场景都能查回来。
- 视频转录完自动删掉，库里长期只留文字和原链接——沉淀的是知识，不是文件，库再大也不占地方。
生产｜agent 按模板自动编写
- 公众号、视频脚本、小红书图文、官网文案写法各不相同，逐平台改写是纯重复劳动。把每种形态的写法打磨成固定模板，agent 按模板从知识库取材，二创或者直接新写。
- 全自动不等于放手：选题、初稿、终稿分步人工确认，通过才进下一步。
排版｜样式档复刻，成稿即成品
- 好文章的排版也值得学：微信文章解析能导出原文完整样式档——配色、字体层级、版式，排版从「看着好看」拆成写得出来的规则。
- agent 照样式档和平台模板排版，成稿连排版一起出，不同平台各是各的成品样式。
实践｜校园百科与校园公众号
- 校园百科信息散、篇目多，是最先落地的场景。第一版用 codex 编排「选题—整理—AI 初稿—审核—配图—排版」，配图用 GPT 批量生成，跑出 21 篇百科、187 张配图，批量周期从约 1 个月压到 2–3 天，狐友发布、同步公众号。
- 这版证明思路可行，但效率还有余地——同一条思路后来重构成了上面这条链。公众号是日常验证场，持续供稿；百科入口见文末。
