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> 作者：AYi (@AYi_AInotes) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-05-24

> 原始來源：https://x.com/AYi_AInotes/status/2058389371955327402

## 中文摘要

# 我把每天刷 4 小時 X 找選題的活完全交給 AI，命中率從 15% 飆到 60%+，整套 Prompt + 工作流全部開源！

> 這篇我跟兄弟們只撈乾貨，全篇三件事：AI 部落客真正卡死的瓶頸到底在哪？怎麼讓 AI Agent 24 小時替你刷 X、小紅書、Reddit 找選題？我跑了兩週的整套 Prompt + 5 平台閾值表全部開源，直接抄！文章最後還有一盆冷水和兩週完整數據復盤，被資訊流困住的兄弟拿走就用！

這事兒說出來可能有點凡爾賽，但我得先交個底——

中推區 AI 圈我泡了半年了，最近真的想明白一件事，AI 部落客最大的瓶頸不是寫不出來，是不知道寫什麼。

我以前每天刷 4 小時 X + 小紅書 + Reddit 找選題，刷到眼花，結果寫出來的，還是跟風別人三天前已經寫過的。

直到我把這件事完全交給了一台雲手機，現在每天 0 刷 Feed，早上 8 點桌面上躺著一張選題表，命中率從 15% 漲到了 60%+。

心法、Prompt、5 平台擴展，這一篇我全部開源。

那話不多說，我先講清楚我之前到底卡在哪。

# 一、AI 部落客的一天，是從「刷」開始的

如果你是一個 AI 部落客，你的一天大概是這樣的。

打開 X，看 Sam Altman 又發了什麼、Karpathy 又轉了什麼、哪個新 Skill 在刷屏，切到小紅書，看 AI 測評、看 Prompt 分享、看誰又出了新工作流，切到 Reddit，看 r/LocalLLaMA、r/ClaudeAI 最新的高讚討論，再切到 B 站，看哪個 UP 主又出了新教學。

刷完一圈，3-4 小時沒了。

更操蛋的是，你刷到的那些「熱點」，往往別人已經寫完發出來了。

剝開來看，你在做的事本質上就是個體力活——用人眼盯數字，盯關鍵字，盯熱度。

不需要你的判斷，不需要你的品味，不需要你在場。

我一直覺得，「選題」這件事的本質就是個資料篩選問題，不是「有沒有靈感」，是「有沒有在對的時間掃到對的訊號」。

這種活，能不能讓 AI 幹？

說實話，我之前真的試過，用過 RSS，用過各種聚合工具，自己還吭哧吭哧寫過幾個爬蟲，最後全死在同一個地方——X 和小紅書這種 App，根本沒有體面的 API，你想要的「推薦流」資料，只活在 App 裡。

# 二、轉折點：讓一台雲手機替你刷

直到最近，我用上了 Airtap。

先講清楚它是什麼——一個能操作手機 App 的 AI Agent，給它一台雲手機（雲端跑的 Android），寫個 Prompt，它就在那台手機上替你刷。

重點是這個，它不是 API 呼叫，是真的在「刷手機」。

所以 X 的 For You 流、小紅書的發現頁、Reddit 的 Hot，這些沒有官方 API 的東西，它都能讀。

你可能會想，這跟我打開手機刷有啥區別？

區別大了。

> 第一，它不睡覺。

> 第二，它跑在一個「空白人格」的手機上，不登入任何帳號，推薦流是純演算法基準，沒有被我的個人興趣污染，看到的是平台真正在推什麼。

> 第三，寫一次 Prompt，每天定時跑。

你可以這麼理解：

> 原來你自己刷 X，相當於在一家被你常點的口味徹底「慣壞」的餐廳吃飯，菜單永遠是它覺得你愛吃的那幾樣。

但你想知道這家店真正的招牌是啥，得換一張完全空白的臉進去重新點一遍，這就是雲手機在做的事。

# 三、我的具體玩法，分三步

## 第一步：定義你的「訊號閾值」

參考樣本裡有個部落客用「100w+ 播放」做閾值，那是給泛流量部落客用的，但 AI 圈不一樣。

AI 圈的訊號不在「播放量」，在「轉發數 + 評論數 + 作者權重」。

我給 X 定的閾值是：

- 轉發 ≥ 500

- 或者按讚 ≥ 2000

- 內容必須命中關鍵字：Claude / GPT / Cursor / Skill / MCP / Agent / Prompt

為什麼是這個數呢？

因為 AI 圈在 X 上的盤子，比泛娛樂小一個數量級，500 轉發在 AI Twitter，等於泛流量 100w 播放，都是「剛驗證、還沒飽和」的臨界點。

低於這個量級，是噪音，寫出來沒人看。

高於 1 萬轉發，已經被反覆寫爛，你寫也是 me too。

100-500 這個區間，才是「已經驗證有人願意看 + 還沒被大盤吃透」的黃金帶。

說白了，訊號閾值這件事最反直覺的地方就在這——不是越高越好，是要選一個「剛出鍋但還沒人吃」的溫度。

## 第二步：寫一個能跑的 Prompt

這是我跑了兩週、迭代了四五次的版本，直接抄能用：

```
# AI 圈選題訊號挖掘

任務：在 X 的 For You 流裡找 AI 工具/工作流相關的高互動貼文。

## 操作步驟
1. 打開 X App，進入 For You 流（匿名，不登入）
2. 一條條往下刷，不跳讀
3. 每條推文讀取：
   - 轉發數和按讚數（推文底部）
   - 是否包含 AI 相關關鍵字
     (Claude / GPT / Cursor / Gemini / Skill / MCP / Agent / Prompt)
4. 命中標準：轉發 ≥ 500 或 按讚 ≥ 2000，且關鍵字命中
5. 命中後立刻提取一行：
   [序號] | 作者 | 轉發 | 按讚 | 一句話摘要(≤40字) | 連結
6. 繼續刷，累計 20 條命中或刷滿 500 條停止
7. 跑完輸出 markdown 表格

## 約束
- 全程遊客狀態，不登入任何帳號
- 不按讚、不轉發、不關注、不評論
- 跳過純行銷號、Crypto 廣告、純 emoji 推文
- 遇到登入彈窗，關掉繼續刷
- 看到「敏感內容」提示直接跳過
```

把它拖進 Airtap，配成每日 Routine，早上 7 點開始跑，8 點你打開電腦就有表。

跑出來長這樣：

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1779635578224-iaHJDdMHuX0AA4hPijpg.jpg)

這就是你這一週的選題池。

## 第三步：多 App 並行，這才是最爽的部分

把上面的 Prompt 90% 復用，只改 App 和閾值：

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1779635578230-iaHJDcBb6WsAASozRpng.png)

每個 App 開一台雲手機並行跑，我現在 4 台雲手機同時在跑，每天早上 8 點拿到 4 張選題表。

你會發現一個非常爽的現象，同一個「訊號」同時出現在 3 個平台，那基本就是必寫的。

這就是倍數效應。

最耗人的「找選題」被自動化之後，覆蓋 5 個平台和覆蓋 1 個平台，投入的人力幾乎一樣。

打個比方，原來你只能開一輛車跑一條快遞線，現在你雇了 4 個不會累的司機，4 條線同時跑，油錢（雲手機成本）幾乎不變，訂單量翻 4 倍。

這就是工作流的複利。

## 四、兩週的數據復盤，數字都是真的

我做了一個粗粒度的對比。

之前（手動刷）：

- 每天刷 Feed 找選題：3-4 小時

- 一週 5 天 ≈ 20 小時

- 一年 ≈ 1000 小時

- 選題→文章命中率：約 15%

10 個想法只有 1-2 個真能寫成文章。

現在（Airtap 跑）：

- 每天手動刷：0

- 早上看表 + 二次篩選：20 分鐘

- 一週 ≈ 2 小時

- 選題→文章命中率：60%+

20 分鐘，對比 20 小時。

一年下來，省出的不是 998 個小時，是 998 個「原來要瞪著螢幕死磕」的小時。

這些時間我沒拿去躺平，是拿去深度寫作和實測。

因為我一直覺得，深度寫作和實測，才是 AI 還幹不了的部分。

## 五、但我得給自己潑一盆冷水

不能把這套吹成救世主，那不誠實。

Airtap 幫你完成的是「訊號篩選」，不是「判斷」。

表格裡的 20 條，能轉化成文章的可能只有 3-5 條。

為什麼？

因為 AI 不知道——

- 你的粉絲關心什麼

- 你的風格適合寫什麼角度

- 哪個話題別人還沒深挖

- 哪個話題寫出來會得罪人

這些判斷的活兒，還得你自己幹。

而且坦白講，Airtap 現在不是完美的。

偶爾會卡在某個彈窗，偶爾會讀錯數字，偶爾會跳過該命中的貼文。

我大概一週要調一次 Prompt，調閾值、調關鍵字、加新的邊界 case。

這事兒吧，我翻來覆去還是覺得不能粉飾。

Airtap 不是救世主，它屬於流水線的第一道工序。

但就這道工序，已經把我從「每天 4 小時刷 Feed 的體力工」，變成了「每天 20 分鐘做判斷的內容人」。

身份變了，剩下的事就好辦了。

# 六、最後真正想說的

最後想說的核心其實就一句——

AI 部落客真正的瓶頸，從來不是「AI 不夠強」，是「你的工作流沒把 AI 放對位置」。

把 AI 放在「幫你寫」，你會發現它寫的還不如你自己。

把 AI 放在「幫你篩」，你會發現你自己的產能瞬間翻 3 倍。

未來一年，我的判斷是——單兵 AI 部落客跟團隊的差距，越來越來自「工作流的成熟度」，而不是「誰更聰明」。

寫到這兒，我自己其實也還在迭代。

這套 Prompt 我下個月可能又改了，這套閾值我也可能又調了。

但「讓 AI 替我篩訊號」這個底層動作，我已經回不去了。

就像一個開過電動車的人，再讓他回去騎共享單車，他騎得動，但不會再騎了。

如果你也是中推區的 AI 同路人，歡迎拿走這套 Prompt 直接試，跑通了告訴我數據，我幫你迭代下一版，我們一起琢磨。

⚡️ Airtap 官網：airtap.ai

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（文中的 Airtap 只是我自用的 Agent 工具以及寫文章提到的參考案例，不構成任何推薦）

## 標籤

Agent, 開源專案, 教學資源, 自動化, AI Agent