很多人想做 AI 内容,但最大的问题不是不会写。
而是每天都在追热点,今天一个模型,明天一个工具,后天一个融资新闻,信息越看越多,判断反而越来越乱。
所以我现在更建议:不要一上来就写内容,先用 Codex 给自己搭一套 AI 行业研究系统。

第 1 步:先搭 AI 行业资料库
你可以让 Codex 建一个 Markdown 数据库,把 AI 行业先拆清楚:
1)主流模型公司:OpenAI、Anthropic、Google、Meta、xAI 等
2)核心赛道:Model、Agent、Coding、Video、Voice、Workflow、Infra
3)代表产品:ChatGPT、Claude、Gemini等
4)热门关键词:Agent、MCP、AI Native、Context、Workflow、Vibe Coding
5)用户真实需求:写作、编程、办公、搜索、视频、学习、自动化
6)主要讨论阵地:X、Reddit、YouTube、GitHub、Hacker News
7)商业模式:订阅、API、企业服务、应用市场、算力基础设施
这一步的重点不是收藏资料,而是先把 AI 行业的“地图”搭出来。

第 2 步:再拆 AI 领域的头部账号
接着让 Codex 分析一批 AI 账号,而不是只凭感觉看谁火。
可以让它整理:
1)哪些账号专门发 AI 新闻
2)哪些账号擅长工具测评
3)哪些账号做深度分析
4)哪些账号靠教程涨粉
5)哪些账号会把技术讲给普通人听
6)哪些账号适合做选题参考,哪些只适合看热闹
然后继续分析它们的爆款内容:
标题怎么写、开头怎么切、案例怎么选、评论区在争什么。

第 3 步:把选题分成不同类型
AI 内容不能只追新工具,否则很容易变成信息搬运。
我会让 Codex 把选题拆成几类:
1)热点解释型:某个新模型到底强在哪
2)工具实测型:普通人能不能真的用上
3)趋势判断型:这个变化会影响谁
4)工作流型:怎么把 AI 放进真实工作
5)行业拆解型:钱、人才、公司都在往哪里流
6)人文观察型:AI 正在改变人的生活方式
这样你就不是“今天刷到什么写什么”,而是在经营一个长期内容系统。

最后:生成自己的 AI 内容路线图
比如可以拆成:
模型更新、Agent 应用、AI 编程、AI 办公、AI 视频、AI 搜索、开源项目、基础设施、普通人机会。
Codex 最有价值的地方,不只是帮你写一篇稿子。
而是帮你把 AI 行业从一堆碎片新闻,整理成一张可以持续生长的知识地图。
如果你想做 AI 内容,真正该练的不是追热点。而是建立自己的判断系统。
你会想用 Codex 研究 AI 行业的哪个方向?
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