跑了一年多，把这条流水线整理出来。
核心是五个环节，每个环节有具体动作和工具。
一、选书。每周固定时间扫一遍三个榜——得到电子书新品、知乎读书会精选、京东专业类目销售榜。挑书的标准只有三条：和你做的一人公司业务有关联；作者本人有过一线经验不是二手编辑；书出版时间不超过 5 年。每周选 3 本，备选池保持 5 本左右。
二、初读。核心动作是「录音笔记」——读一章后不停下来，直接对着手机录音五分钟，讲这一章最核心的一个判断是什么、你自己哪段经历跟它对应、为什么这个观点值得做内容。不用正式，不用完整。录音用 Otter 或飞书会议转文字。这一步之后，书里已经有 30-50 个潜在选题。
三、拆解。这是关键步骤——拿着录音文字扔给 AI（用的 DeepSeek），让 AI 帮我提炼出三个核心关键词和一个主论点。然后用「钩子—展开—经历对标—故事情节—升华」五段结构做框架。注意：AI 只做框架，不写正文。
四、二创。框架出来后逐段提问——这段你的钩子是什么、这段你要对标哪段经历、这段的结尾你想让听众带走什么。回答完初稿就有了。这一步不能省，省了就是 AI 写稿。
五、发布。每篇稿子出来后过一个「去 AI 味」流程——三个动作：删 AI 高频词、拆长句被动改主动、注入口语节奏。最后手改一遍把节奏调到口播状态。
整套流程下来，一篇 3000 字口播稿从读到发布大概 4-5 个小时。其中读书占 2 小时，拆解 + AI 协作 1 小时，二创 1 小时，发布前润色 30 分钟。
这套流水线我自己跑通了，每周稳定产出 2-3 篇。比起刚开始每周憋一篇痛苦四小时，现在效率翻倍，稿子质量反而更高。
原因不是 AI 多厉害，是流程把「决策颗粒度」调到正确位置——AI 负责把体力活做完，我只负责做判断。