Conrad Lan

用 Claude 做一條內容自動化管線

我如何使用 Claude、100+ 內容來源和 Notion 自動化內容發現、評分和雙語寫作,還有一路上學到的事。

Conrad Lan3 分鐘 Read in English
aiautomationclaudepythonnotion
目錄
  1. 問題
  2. 架構概覽
  3. 關鍵設計決策
  4. 我學到的事
  5. 下一步

問題

作為一個經營雙語個人品牌(英文 + 繁體中文)的人,我每週都花好幾個小時在重複的迴圈裡:掃描科技新聞、找有趣的話題、為 Threads/LinkedIn/Instagram 寫草稿,然後翻譯成另一種語言。後來發現,這個流程大部分都是模式識別和綜合,剛好是 LLM 擅長的事。

架構概覽

Pipeline 有兩個主要階段:

1. 靈感發掘管線 (Ideation)

# 簡化流程
sources = fetch_all_sources()      # 100+ 來源平行抓取
items = deduplicate(sources)        # URL hash + Notion 去重
scored = claude_score(items)        # 五維度評分
ideas = generate_angles(scored)     # 雙語角度生成
write_to_notion(ideas)              # 結構化 Notion 資料庫

評分系統從 5 個維度評估每個項目:

  • 相關性 (0.25 權重):跟我的內容定位合不合
  • 病毒性 (0.20):在社群上會不會被討論
  • 時效性 (0.15):有多新、多趕時間
  • 獨特性 (0.20):角度有多新
  • 品牌契合 (0.20):我能不能寫出自己的觀點

2. 內容創作管線 (Creation)

ideas = fetch_picked_ideas()        # Notion 中 Status = "Picked"
drafts = generate_drafts(ideas)     # 平台專屬 (Threads/LinkedIn/IG)
validated = quality_check(drafts)   # 分數 < 6 自動重新生成
final = transcreate(validated)      # EN → ZH-TW 文化轉譯
write_to_pipeline(final)            # 準備好審閱

關鍵區別:這是文化轉譯 (trans-creation),不是翻譯。中文版本會調整文化引用、為台灣科技社群調整語氣,並重組句子讓閱讀更自然。

關鍵設計決策

Claude CLI 作為主要後端

我使用 Claude CLI(透過 Max 訂閱)作為主要 LLM 後端,Anthropic API 作為備用。這讓我在評分和生成上基本上有無限使用量,不需要按 token 付費。

class ClaudeClient:
    def __init__(self):
        self.use_cli = os.getenv("CLAUDE_USE_CLI", "true") == "true"

    async def generate(self, prompt: str) -> str:
        if self.use_cli:
            return await self._cli_generate(prompt)
        return await self._api_generate(prompt)

分層來源架構

不是所有來源都一樣重要。系統使用 4 層級架構:

層級 例子 篩選 加分
1 直接信號 無 +2.0
2 OpenAI/Anthropic 部落格 無 +1.5
3 Google AI、LangChain 無 +0.5
4 HackerNews、Reddit 關鍵字 +0.0

第 4 層來源會通過 AI_KEYWORDS 關鍵字篩選來過濾噪音。

我學到的事

  1. 評分優於篩選。 早期版本用簡單的關鍵字匹配。加入 Claude 多維度評分後,內容品質大幅提升。

  2. 文化轉譯 > 翻譯。 直接翻譯會產生彆扭的內容。讓 Claude 理解兩種文化並調整訊息,才能產出聽起來自然的文章。

  3. 來源健康很重要。 靜默的來源失敗是最糟的 bug。我加了健康追蹤,連續 3 次空值抓取後會發出警告。

  4. 成本控制很關鍵。 每次評分上限 300 個項目,優先使用 CLI,讓成本可預測。

下一步

Pipeline 目前做到草稿就停了,審稿和發文還是我自己來。接下來想做的:一個個人網站(就是你正在看的這個!)放比較完整的長文,最後再把發文也自動化。

電子報

Terminal 筆記

大約兩週一封。寫我在工作上試了哪些 AI agent 的做法、後來有沒有撐住,想自己試的話設定檔也會附上。一杯咖啡的時間就看得完。

到 Threads 追蹤

電子報還沒開始寄。先在 Threads 追蹤我,第一期出來會在那邊說。

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