AI产品：生成一篇文章，我只写了4行代码

以前写文章，靠灵感。 现在写文章，靠AI产品。 不是让AI随便吐字，而是把“写文章”当成一个产品流程来跑。

我最近试了个小实验：用AI产品生成一篇自媒体文章。 核心代码只有4行：

import requests
prompt = "你是AI产品经理，写一篇800字文章，主题：AI产品如何生成内容。口语化，有3个方法，结尾提问。"
r = requests.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions", headers={"Authorization": "Bearer 你的KEY"}, json={"model": "gpt-4o-mini", "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]})
print(r.json()["choices"][0]["message"]["content"])

把 你的KEY 换成你的密钥，运行，初稿就出来了。 国内模型也一样，改一下接口地址和模型名就行。

但代码只是入口，真正决定文章质量的，是产品思维。 我总结了3个方法：

第一，把提示词当产品需求文档。 不要只说“写一篇文章”。 要说清楚：角色、主题、字数、风格、结构、互动方式。 比如：你是AI产品经理，写800字，口语化，有3个方法，结尾提问。 需求越清楚，输出越像成品。

第二，把工作流产品化。 AI生成初稿 → 人选标题 → 加入真实案例 → 改掉AI味 → 配图发布。 每一步都可以沉淀成模板。 下次不是从零开始，而是调用上一次的最佳实践。

第三，人负责判断，AI负责产能。 AI能一分钟给你10个标题，但哪个能爆，要靠你的品味。 AI能写800字，但你的经历、情绪和判断，才是读者留下来的理由。

我的实际流程是： 4行代码生成初稿 → 选一个标题 → 加入自己的故事 → 改标题 → 发布。 以前2小时，现在20分钟。

当然，直接复制粘贴，读者一眼就能看出“AI味”。 所以最后一步必须由人来做： 把机器写的句子，改成你会说的话。 把通用案例，换成你踩过的坑。

AI产品不是替代你写，而是放大你的判断。 代码可以少，但产品思维不能少。 AI能写一万篇，但你的真实经历，才是别人拿不走的那一篇。