DeepSeek 做自媒体：一个人，一天 30 条内容

自媒体拼到最后，拼的不是灵感，是产能。

你还在为一篇笔记憋一下午，别人已经用 AI 把同一个选题拆成 10 个标题、3 版正文、2 条口播脚本，发出去测数据了。

而 DeepSeek，正在把这件事的成本打到个人创作者也能承受。

为什么是 DeepSeek？

第一，中文表达自然。很多模型写英文很溜，写中文像翻译腔。DeepSeek 在中文语境、网络语感、短句节奏上，更接近本土自媒体。

第二，API 便宜。对自媒体这种“大量生成、快速淘汰”的场景，成本就是生命线。

第三，接口兼容 OpenAI。你原来写过的 AI 代码，改一个 base_url 和 model 就能跑。

第四，适合批量。标题、导语、口播、评论回复、多平台改写，这些重复劳动，都可以交给它。

最小工作流：素材 → 生成 → 筛选 → 发布 → 回流

不要一上来就让 AI“写一篇爆款”。正确姿势是：

1. 你提供素材：一个观点、一条新闻、一个故事。
2. DeepSeek 生成多个版本：标题、开头、正文、结尾。
3. 你人工筛选：留下不夸张、不违规、像人话的。
4. 发布后看数据：点击、完播、评论。
5. 把好数据反哺提示词，继续迭代。

AI 负责量，你负责判断。

不到 20 行代码，跑通第一个文案工厂

安装：

pip install openai

代码

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"),
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

topic = "上班族如何用碎片时间做副业"
prompt = f"""
你是资深自媒体主编。围绕“{topic}”写：
1. 3个小红书标题，带emoji，20字内；
2. 1段公众号导语，120字内；
3. 1个抖音口播开头，前3秒抓人。
要求：口语化、有钩子、不夸大、不违规。
"""

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    temperature=1.2,
)

print(resp.choices[0].message.content)

把 topic 换成你的选题，就能批量生成。如果再套一个表格循环，一天 30 条文案并不难。

一个够用的提示词模板

角色：你是[平台]的[领域]主编。
受众：[人群]。
目标：让人想点开、看完、评论。
输出：[标题数量]、[正文字数]、[口播时长]。
限制：不夸大、不编造、不碰平台红线。
风格：短句、口语、有情绪、有信息增量。

记住：提示词不是越长越好，而是越具体越好。

多平台改写，才是效率放大器

同一个选题，可以这样拆：

• 公众号：深度结构，案例 + 观点 + 总结。
• 小红书：清单体，痛点 + 方法 + 提醒。
• 抖音：前 3 秒冲突，中间 3 个步骤，结尾引导评论。
• 知乎：先给结论，再给论证，最后补边界。

你不需要重新写四遍。让 DeepSeek 基于同一素材，按平台规则改写，你只做最后润色。

但有三条底线

第一，事实必须核查。AI 会编数据、编案例、编引用。涉及健康、财经、法律，尤其要人工确认。

第二，不要洗稿。参考可以，复制不行。平台查重和版权风险，最终是你承担。

第三，别做垃圾号。批量生成不是批量发垃圾。没有观点、没有筛选、没有真人感，流量不会长期买单。

结语

DeepSeek 不是替你创作，它替你干掉重复劳动。

你真正要做的，是选赛道、定人设、给判断、看数据。把“写”交给 AI，把“写什么”和“为什么写”留给自己。

一个人，一台电脑，一天 30 条内容，不是神话。前提是：你用工具放大自己，而不是把自己变成工具。