豆包工作Agent接入这4个Skills，变成你的自媒体工作台！

你好，我是郭震！

做自媒体以后，我发现真正耗时间的，往往不只是写文章。

每天找选题、查AI资讯、翻历史文章、整理截图、写大纲、做视频……每件事单独看都不难，但加在一起，时间就被一点点吃掉了。

更麻烦的是，这些工作分散在浏览器、文档工具、代码工具和剪辑软件里。刚在网页里找到素材，转头又要复制到文档；文章写完，还要重新整理成视频脚本。

最近我看到豆包工作Agent可以接入不同的Skills，我就有了一个想法：能不能把这些重复的自媒体工作，集中到一个工作台里？

我的目标很直接： 把重复耗时的活儿交给豆包工作Agent，我只负责选题、判断和最后拍板。

1 为什么我要搭一个自媒体工作台

首先说明一下，我这次使用的是独立的「豆包工作」电脑端。

它给我最明显的感受，是任务可以在本地电脑和云电脑之间切换。需要读取本地素材时，就调用电脑里的文件；任务时间比较长时，也可以放到云端继续执行。

另外，手机、Web和电脑端可以同步任务。

对自媒体人来说，这一点很实用。电脑上发起素材整理任务后，不需要一直坐在电脑前等；离开电脑，也能查看电脑端任务进度：

找资料、整理素材、生成文章大纲和剪辑口播，不用分别寻找多个AI工具，整个流程都能放在豆包工作里连续完成。

2 素材获取Skill：录制一次，自动收集AI资讯

做AI自媒体，第一件事就是找素材。我每天都要打开多个网站，筛选最近几天的AI消息，再记录标题、发布时间、核心内容。

这些操作高度重复，非常适合拿来测试“浏览器录制与回放Skill”。

简单来说，这个Skill的思路是： 我先完整操作一遍，豆包工作记录整个过程，再把它变成可以重复调用的流程。

我先在豆包浏览器里打开指定的AI资讯网站，开始录制。

整套操作演示一次后，豆包工作开始分析刚才的过程，并生成一个可以重复调用的Skill。

接下来进入真正的调用它，我重新发起一个任务，只输入一句：

豆包工作开始调用刚才生成的Skill，自动重复搜索、筛选、打开网页和整理信息等操作。最终整理出来的素材表如下：

实测下来，这项能力最有价值的地方，是以后不必每天重新完成同一组浏览器操作。我只演示一次，后面通过一句话就能重新调用，确实可以明显减少手动操作。

3 你的公众号（郭震AI）写作大纲Skill

很多做内容的朋友用 AI 最头疼的，就是生成的框架千篇一律，“AI 腔”浓到读者一眼识破。以前为了对齐风格，每次提问都要反复投喂几百字的 Prompt 规则，费时又费力。

现在我把过去写过较好的一篇文章传给豆包工作，让它帮你整理成Skill：

这些文章中保留了我的标题习惯、开头方式、章节结构、截图位置、个人点评和固定收尾，并且自动保存为Skill：

最终得到的规则里，应该包含这些比较明显的特点：

让豆包工作理解已有的内容资产，减少重复整理，把既有的内容资产沉淀为专属 Skill，不仅牢牢锁住了账号的个人辨识度，更能实现后续一句话派活、次次稳定交付。

4 视频生成Skill

除了公众号（郭震AI），视频也是自媒体工作中很耗时间的一部分。下面列举两个最典型、我经常遇到的任务。

第一个任务，生成remotion视频。Remotion的优势，是可以通过代码控制画面。例如标题什么时候出现、数据如何增长、截图怎样切换，都可以继续修改，不需要每次从头生成整条视频。

如下图所示以大模型获取量排行榜为主题生成一个remotion视频：

生成后的remotion视频如下：

观看 Remotion 生成的视频

生成上面的视频不需要调用AI视频生成模型，最大优势就是成本可以忽略，同时视频还很有特色，对于知识分享类博主remotion视频，太香了：

这背后展现的是「豆包工作」的 Agent 执行力，把原本需要前端程序员写代码、调帧率的复杂工程，压缩成了一句话派活的标准化流程。零模型调用成本、不到 4 分钟直接交付成品视频，让知识博主一个人就能轻松批量产出专业级的数据可视化视频。

5 视频剪辑Skill

在豆包工作，创建剪辑视频Skill，通过下面一句提示词：

大概1分16秒创建自动剪辑Skill就搭好了：

这类素材如果手动剪辑掉拖沓部分，需要反复观看视频、切时间线：

观看待剪辑的原始素材

我将素材交给自动剪辑Skill，让它尝试完成以下工作：

AI 自动识别视频的故事线和高光片段，去掉了景色铺垫、缓慢运镜等低密度信息，剪辑完成后的截图如下：

最后剪辑后的影片如下所示：

观看剪辑后的影片

以往需要盯着时间线反复拉片、反复比对的粗剪脏活，现在一句话派给「豆包工作」就能精准砍掉 68 秒冗余，真正让我们做自媒体从枯燥的机械劳动中解放出来。

最后总结一下

这次我通过「豆包工作」串联了 4 个 Skill，把资讯自动抓取、风格大纲沉淀、Remotion 动效生成到素材初剪的整条链路，全部收敛到了一个工作台里。

跑完这套流程，我最看重的不是单次产出多少内容，而是它能否真正接管机械操作。选题与观点依然由我把控，但它替我省掉了搜集、排版和拉时间线的重复消耗。

加上支持多端同步与云端切换，一个平台就能直接闭环交付，远比在五六个工具间来回倒腾要高效省心得多。

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