用 WorkBuddy 搭一条「内容创作流水线」：选题→资料→评估→B站/CSDN 模块化产出（以腾讯开源 BrowserSkill 为例）

摘要：作为腾讯云售前，我日常既要推广腾讯云产品、又要做开源技术分享，内容发在 B站（视频）+ CSDN（博客），知识沉淀在 IMA 知识库。过去每篇内容都从零想选题、找资料、判断形态、写脚本/文章，重复劳动且缺数据反馈。本文记录我如何用 WorkBuddy 把这套流程拆成「6 个功能 Skill + 1 个编排专家」的模块化流水线，并以腾讯开源的 BrowserSkill 实战跑通一遍，最终产出一篇可直接发布的 CSDN 教程。

一、背景：为什么需要一个内容创作流水线

我的情况很典型：

身份：腾讯云售前，核心目标是通过技术内容获取客户。
内容定位：腾讯云产品推广 + 开源技术分享（AI 模块权重最高）。
发布平台：B站（视频）+ CSDN（图文博客）双线。
知识沉淀：IMA 知识库（选题候选、资料、历史数据都往里存）。

但每次生产内容的真实痛点是：

选题靠拍脑袋：不知道当下什么热、腾讯云又开源了啥。
资料散落：官方文档、GitHub、博客、视频要一个个搜，还容易重复。
形态凭感觉：这篇到底该做视频还是博客？没依据。
历史数据沉睡：B站/CSDN 过往表现明明能指导选题，却没人用。
重复造轮子：每篇都重写结构、重想钩子、重排合规段。

所以我想要一条可复用、模块化的工作流：每一步是一个独立 Skill，编排专家负责串起来并提醒合规。

二、方案总览：6 个功能 Skill + 1 个编排专家

我把流程拆成 7 个可复用组件，每个都有中文名（对外标识）+ 英文名（内部路由 ID）：

#	英文名	中文名	职责	触发词
1	`topic-picker`	选题官	三路采集 AI 热点 / GitHub 云开源 / 腾讯云新品，按 AI 权重排序输出候选	选题 / 热点 / 腾讯云新开源 / GitHub 项目
2	`researcher`	资料官	抓取官方文档 / GitHub / 博客 / 腾讯云文档 / 视频，去重标注可信度	资料 / 找资料 / 官方文档 / 相关链接
3	`history-fetcher`	战绩官	从 IMA 读 B站/CSDN 历史数据，生成账号能力画像	历史数据 / 我的数据 / 以往视频·博客
4	`evaluator`	定形官	综合选题+资料+步骤+战绩，决策视频/博客/双发	评估 / 适合视频还是博客 / 怎么发
5	`bili-script`	视频编导	生成教程型视频脚本（钩子/分镜/口播/避坑/合规 CTA）	B站脚本 / 视频脚本 / 话术 / 分镜
6	`csdn-doc`	博客编辑	生成 CSDN 优化 Markdown（SEO 标题/图片占位/文末推广段）	CSDN文档 / 博客 / 写文章
7	`content-pipeline`（专家）	内容主编	编排专家，SOP 串联 6 步、路由判断、卡合规红线	进入专家后选推荐提示词

说明：name 字段保留 kebab-case 英文作为调用/路由的稳定标识（@skill:topic-picker、专家路由表都依赖它），中文名写入 description 首行与正文标题。

数据流 （同一会话内上游输出留在上下文，下游直接读；IMA 做历史画像与沉淀；B站脚本/CSDN 文档落盘 output/<topic-slug>/）：

text 复制代码

[内容主编 专家]  ← 单一编排入口：菜单 + 进度 + 路由
        │
   ┌────┴────────┬───────────────┬───────────────┐
[选题官]      [资料官]       [战绩官]          [定形官]
 候选列表 ──▶(你挑1)──▶ 资料清单 ──▶(你实操贴步骤)  IMA读数 ──▶ 视频/博客/双发
                    │
          ┌─────────┴─────────┐
      [视频编导]            [博客编辑]
     分镜表+口播稿.md    优化后.md(含图片占位)

「内容主编」专家本身不重复实现 6 个 Skill 的逻辑，只做编排与路由：判断你当前处于哪一步、提示下一步该调哪个 Skill、并在含腾讯云推广时卡合规红线（标注「推广/赞助」、不硬广、必要处披露）。

三、实战：用流水线跑通腾讯开源 BrowserSkill 教程

下面以我真实跑过的一轮为例，展示每一步的产物。

3.1 选题官：10 个候选，AI 优先置顶

我给选题官一句「选题」，它并行拉了三路实时数据：aihot AI 热点 + GitHub（org:Tencent / 近 30 天 llm·rag·agent）+ Web 资讯（腾讯云新品），再按 AI 权重排序，产出 10 个候选。

结合我的账号画像（历史爆款＝Codex+DeepSeek 教程，33657 阅读），这轮优先推「可复现、可私有化部署、强植入腾讯云」的选题。Top 3：

腾讯混元 Hy3 开源实测：295B MoE 本地/云端部署 + 接入 OpenClaw（双发）
腾讯云 Cube 沙箱开源上手：60ms 冷启动、E2B 兼容、私有化部署（双发）
Tencent/WeKnora 实战：18.6k⭐ 开源 RAG 平台搭企业知识库（双发）

我最终选了 #5 Tencent/BrowserSkill 上手------腾讯官方开源、549⭐、浏览器自动化，且当时几乎没有第三方中文教程（蓝海，跟我的爆款打法一致）。

3.2 资料官：一份去重后的资料清单

把选题交给资料官，它抓了官方文档、GitHub 元信息、技术博客、腾讯云关联文档、参考视频，去重并标可信度。关键核实事实：

腾讯官方开源，549⭐ / Rust / MIT，持续更新；
架构：Agent → bsk CLI（IPC）→ bsk daemon（本地 WebSocket 127.0.0.1）→ 浏览器扩展 → 独立 Agent Window（CDP），数据不出本机；
三大卖点：复用真实登录态、显式「借用」标签页用完归还、Human-in-loop；
安装三步：install.ps1 / install.sh → 装 Chrome 扩展 → bsk install-skill。

强植入点 ：BrowserSkill 是「本地真实浏览器桥接」，而 Cube 沙箱是「云端隔离浏览器自动化」------互补，可延伸「本地 vs 云端」对比选题，自然带出腾讯云 Cube。三份 Cube 官方资料齐备。

资料完备度 4/4（仅第三方教程视频缺失，恰是蓝海）。

3.3 战绩官：历史画像告诉我「做教程类 CSDN」

战绩官从 IMA 知识库读我的历史数据，生成账号能力画像。结论很清晰：

我的 CSDN 爆款就是「Codex+DeepSeek 教程」类实操文（33657 阅读）；
教程型、AI 实操内容的命中率最高；
BrowserSkill 实操教程与历史爆款打法完全一致 → 强烈倾向 CSDN 博客。

3.4 定形官：评估结论 + 我的决定

定形官按「实操性 / 可视化 / AI 属性 / SEO 价值 / 历史偏差」加权评分，会给出视频/博客/双发的决策与置信度。

这一轮我直接定了 CSDN 博客（历史数据已足够支撑，且我本就要发教程），跳过评估，交给博客编辑------流水线允许随时覆盖任意 Skill 的建议，尊重我的商业判断。

3.5 博客编辑：产出可直接发布的 CSDN 文章

博客编辑综合「选题 + 资料 + 我的实操步骤 + 历史画像」，生成 CSDN 优化 Markdown：SEO 标题、引言、环境、6 步实操（代码块 + 图片占位）、避坑、总结、文末合规推广段。我实际用 WorkBuddy 装好 BrowserSkill 并跑通，把截图替换占位即可发布。

完整文章见下一节。

四、成果：BrowserSkill CSDN 博客全文

下面就是把上面这套流水线跑出来的成品（已按 WorkBuddy 主线优化、图片占位待替换）。

BrowserSkill CSDN 博客全文

五、为什么这套流水线值得搭

选题不再拍脑袋：AI 热点 + 腾讯官方开源 + 腾讯云新品三路实时数据源，且 AI 权重置顶，贴合「腾讯云推广 + 开源分享」定位。
资料一次集齐：去重、标可信度、自动补腾讯云关联文档，省掉散搜。
决策有数据：战绩官读 IMA 历史，定形官按历史偏差给建议，不再凭感觉。
产出可复制：视频编导 / 博客编辑输出标准化模板，换选题直接复用。
沉淀成飞轮：选题候选、资料、历史数据都回写 IMA，越用越准。
合规内嵌：所有推广内容强制标注「推广/赞助」、不硬广，红线卡在流程里。

六、总结

用 WorkBuddy 把内容生产拆成「6 个 Skill + 1 个专家」的流水线后，我从「每篇从零写」变成「填步骤、出成品」。BrowserSkill 这一轮从选题到成文，流程清晰、有数据支撑、合规无遗漏。

如果你也想搭自己的内容流水线，可以把上面的组件照搬到 ~/.workbuddy/skills/，再用 expert-manager 建一个编排专家即可。

推广：如果你的浏览器自动化需要在云端多实例并发、硬件级隔离运行（例如批量抓取、跨站检索、Agent 训练），可以了解腾讯云开源的 Cube 沙箱 （Apache 2.0，兼容 E2B SDK，冷启动 <60ms，单机可跑数千实例）。官方资料：https://cubesandbox.com/zh/ 、腾讯云实践文档 https://cloud.tencent.com/developer/article/2660122 。

本段为推广内容，已按平台规则标注。