每天早上打开博客，发现一篇新的 AI 资讯日报已经发布好了，而我什么都没做。这个流程我用了一个定时的 AI 任务、一个内容仓库和一个发布脚本搭起来，全程没有人工介入。这篇文章讲它是怎么拆分的，以及让它稳定运行下去的几个关键点。
先把"写文章"拆成四个环节
让 AI 一口气从找资料写到发布，出错时很难排查。更稳妥的做法是把整件事拆成职责单一的几段，每一段都能单独检查：
- 撰稿：每天固定时间，AI 任务按写作规范挑选当天的资讯，生成一份结构化的 JSON 文件，包含标题、摘要、条目和来源链接。
- 校验：提交之前跑一个校验脚本，检查字段是否齐全、链接是否有效、长度是否合理，不合格就不允许进入仓库。
- 存放：通过校验的文件推送到内容仓库，仓库就是"待发布队列"，也是完整的历史档案。
- 发布：服务器上的脚本在设定的时间窗口内检查仓库，发现当天的新文件就转成文章，配上自动生成的封面，调用博客接口发布。
三个让它稳定的设计
1. 用结构化数据交接，而不是自由文本。AI 输出固定格式的 JSON，发布脚本只负责渲染和上传。这样格式错误能在校验阶段就被拦下，不会把半成品发到线上。
2. 把发布放进时间窗口，并且可以重复执行。发布脚本每小时运行一次，只在早上的窗口内工作，发现当天已经发布过就直接跳过。即使某次网络超时失败，下一小时会自动补上，不会重复发文。
3. 写作规范单独成文件。选题标准、篇幅、语气、来源要求都写在一份规范文档里，AI 每次撰稿前先读它。想调整风格时只改文档，不用改代码，效果也可以在下一篇立刻看到。
要注意的坑
- 来源必须可追溯：每条资讯都保留原始链接，文章里明确标注出处，避免 AI 编造内容。
- 凭据和内容分离：博客的登录凭据只存在服务器的环境文件里，内容仓库里没有任何密码。
- 先手动跑通再自动化：前几天我都是手动触发一遍、检查结果，确认稳定之后才交给定时任务。
- 留一个人工出口：出现异常时能一键暂停发布，或者把某篇文章改回草稿。
小结
AI 写作真正的难点不在"写"，而在把它放进一条可检查、可重试、可追溯的流水线里。拆成撰稿、校验、存放、发布四段之后，每一段都很简单，合起来就能每天稳定地自己跑。你也可以用同样的思路，把周报、监控摘要之类的重复文字工作交给它。