摘要：
YouTube频道“Greg Isenberg”视频《我看了 Dan Koe 拆解他的 AI 工作流 OMG》，知名内容创作者 Dan Koe 分享了他的内容高效流程。
Dan Koe 解释了他如何利用 大型语言模型（LLMs）（如 Claude 和 ChatGPT）来系统化内容创作，特别强调了它们在研究和构思阶段的作用，而非直接代写内容。 他的核心策略是以周报为基础，并将其扩展为所有平台的各种形式内容，同时利用 X（Twitter）作为测试平台来验证想法。
此外，他还分享了如何构建复杂的提示词来指导 LLMs 模仿写作风格、分解成功内容以及生成新的想法和标题，旨在帮助听众提升内容生产效率和质量。
观点：
- 内容应在所有平台上保持一致（而非定制化）：Dan Koe 认为，他的所有内容在不同平台上都是相同的。这种做法与人们普遍认为的需要为每个平台单独定制内容的传统观点相悖。他的内容基础来自他每周撰写的时事通讯以及每天发布的二到三条社交媒体帖子。他宁愿每周产出一个“惊艳”的内容，并将全部注意力投入其中，然后将其发布到所有平台上，而不是为每个平台创建新的内容，从而导致整体质量下降。
- 算法的本质是人类心理学：他相信，算法的基础是人类心理学。因此，如果你能理解人类心理学，并利用人工智能来帮助你深化理解，你的内容将在互动和其他方面获得显著提升。他认为，这比仅仅追随潮流更为重要。
- 从已验证的成功中汲取灵感，但不必消费原始内容：Dan Koe 生成内容想法的一个方法是，去 YouTube 查看目标受众所关注的利基账户，筛选出最受欢迎的视频。这里的秘诀在于：你不需要观看这些视频，也不必窃取任何内容。你需要做的是获取“话题”和“角度”，然后写出自己独特的观点。由于其他人已经在观看这些高播放量的视频，他们很可能会被推荐你的视频。
- 专注于写作和思想密度而非视觉效果：尽管在当今高度视觉化的社交媒体环境中，图片和视频通常被认为是成功的关键，但 Dan Koe 主动限制自己只专注于写作。他认为这种约束反而让他更有创意，并大幅提升了他的写作水平。他相信，他能建立起受众，是因为他专注于思想密度（idea density）和新颖的视角。他努力在内容中融入至少一个他认为能“震撼人心”的见解，以建立与观众的独特联系。
来源：
原视频：www.youtube.com
中文逐字稿：lvbjv6o2rsw.feishu.cn
