这是一个典型的周二下午：你负责的产品刚刚更新了一个小功能（比如“一键导出 PDF”），或者你突然想到了一个关于“职场向上管理”的金句。 任务来了： 老板或客户要求基于这个点，产出一篇深度公众号文章、三条不同风格的小红书图文、两个短视频脚本，甚至还要一场直播的大纲。 现状是： 你的大脑一片空白。
- 只有点没有面： 写着写着就跑题，撑不起篇幅。
- 重复啰嗦： 换个平台只是把文字缩短，用户看腻了，数据也差。
- 格式转换难： 把文章改成口语化的短视频脚本，简直比重写还累。 此时，你最需要的不是“灵感”，而是一套工业化的扩写流程。
我的“个人兜底流程”：从 1 到 6 的裂变公式
为了解决“每次都要从零开始”的问题，我建立了一套标准化的 多模型 AI 工作流（multi model ai workflow）。
第一步：把点子浓缩为“一句话命题”
例如：“利用碎片时间学习英语，效率反而更高。” 设定目标： 小红书侧重涨粉（吸睛），公众号侧重口碑（深度）。
第二步：让 6 个 AI 分别认领 6 种流派
不要让 AI 随意发挥，而是指派具体的“内容流派”：
- 教程流（Tutorial）： “手把手教你利用通勤 20 分钟背单词（附时间表）。”
- 故事流（Story）： “那个每天只学 15 分钟的同事，为什么英语比我好？”
- 清单流（Listicle）： “碎片化学习必备的 5 个神级 APP。”
- 对比流（Comparison）： “整块时间死磕 vs 碎片时间刷题，30 天后的效果对比。”
- 挑战实验流（Challenge）： “挑战连续 7 天只用碎片时间学习，结果惊人。”
- 问答流（Q&A）： “碎片化学习学不进去？这 3 个误区你肯定中了。”
第三步：标准化输出要求
要求 AI 对每一套方案输出：吸睛标题 + 逻辑提纲 + 关键例子 + 素材需求（配图/B-roll） + CTA。
第四步：合成“内容矩阵表”
挑选出最强的 3-4 个方案，填入你的周更计划表。
DiffMind 实战：如何用工具实现“降维打击”？
手动让 ChatGPT 扮演 6 个角色非常累，而且它的风格很难彻底改变。使用 DiffMind 这样的多模型工具，效率会成倍提升。
1. 并行扩写：不同模型负责不同形态
在 DiffMind 中，你可以同时调用不同的模型，利用它们各自的优势：
- Claude 3.5 Sonnet： 逻辑性强，非常适合写长文章和深度教程。
- GPT-4o： 综合能力强，适合写清单流和对比流。
- Gemini / Llama： 创意发散好，适合写脑洞大的挑战脚本。 实战： 输入同一个 Brief，几秒钟内，你就能看到一篇严谨的教程和一个感性的故事同时生成。
2. 提问增强：拒绝“正确的废话”
很多 AI 生成的内容“太水”。利用 DiffMind 的“提问增强”，强制 AI 在扩写时必须提供干货：
- 具体案例： 不要说“比如某人”，要说“比如 25 岁的职场新人小王”。
- 镜头节奏： 如果是脚本，必须标注“前 3 秒特写，第 5 秒切全景”。
- 可验证事实： 必须引用一个真实的数据或理论支撑。
3. 乐高式组合：拼出最强方案
通过对比视图，你可以做“缝合手术”：
- 拿走 Model A 那个让人忍不住点击的“悬念标题”。
- 拿走 Model B 那个逻辑严密的“脚本分镜”。
- 拿走 Model C 那个极具煽动性的“结尾金句”。 结果： 你得到了一套既有流量、又有深度、还能落地的全能内容方案。
结语
内容创作不应该是一场碰运气的赌博，而应该是一条精密的流水线。 通过这套“1 个点子 × 6 种流派 × 多模型协作”的方法，你不再是那个对着屏幕发呆的创作者，而是一个指挥千军万马的内容总指挥。让 DiffMind 帮你完成 80% 的基础扩写，你只需要专注于最后 20% 的点睛之笔。
