GoodSocials

我之前打造了 @TimeTuna——漂亮的日程安排页面（2025 年 12 月 18 日登顶 ProductHunt 第一）。我很喜欢在 LinkedIn 上发布我正在做的产品的每周更新这种做法。我以前都是手动写这些内容：我做了什么，以及我学到了什么。写这样的帖子大概要花我 1 个小时左右。感觉太长了，而且我不想用 AI 来润色它，因为我讨厌 AI 生成的垃圾内容。

但我知道 AI 非常擅长总结信息。所以我让它通过阅读我的 GitHub pull request 和 Google 日历中的会议，来总结我上周做的事情。我让它总结从 PostHog、Stripe 上用户行为中发现的有趣发现，以及来自 Vercel 和 Stripe 的一些日志和 bug。除此之外，我还让它深入研究会议安排和会议软件领域（比如 Calendly 和 Cal.com）的最新动态，并把一些市场研究的见解写下来。我用 Claude Code 把所有内容整合到一起。

我对内容很满意，但对语气不太满意。我希望它像一个研究者那样说话，而不是像一台自我宣传的糟糕机器。经过 10 次迭代之后，它变成了让我满意的东西。然后我加上了一些永远不能暴露的过滤器（比如我的个人数据、我所会面之人的个人数据、我的客户等等；不暴露绝对数字，只谈趋势和百分比变化）。接着我接入了 Canva 和 Flora AI 来生成一张超棒的配图。

不少人说这些帖子很厉害，并感谢我写它们。但其实不是我写的。每个星期四晚上，Claude Code 上的一个例行程序会运行一套连接了 8 个不同 MCP 的技能系统来完成这项工作，并通过 Buffer 安排发布。我有直到周五早上的时间可以检查，如果想改的话也能改。

我意识到，我很想帮助其他人创建这样相关且有趣的帖子，不是基于垃圾内容，而是基于数据（无论是你自己的集成数据，还是基于深入研究）。我不介意 AI 内容——只要它是高质量的就行（比如想想——关于英国十大创业孵化器——如果是人写的，我可能更愿意读，也更信任）。

总之，这就是 @GoodSocials 背后的故事。我很期待你的反馈。

Peace. Love. No AI cringe.

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