用编程工具实现AI文案分析与生成全流程
许多人在使用AI撰写文案时，常直接发送模糊指令如“帮我生成爆款文案”，但这类缺乏上下文和目标的需求，AI难以准确理解，输出内容往往泛泛而谈。
高效方法：对标分析 + 结构化提炼
真正有效的方式是：先研究对标账号已验证的爆款文案，归纳其写作风格、叙事结构与语言特征，再基于这些规律生成或优化自身文案[2]。
从工作流到一体化编程工具
过去常用n8n搭建自动化流程——抓取文案→同步至多维表格→交由AI分析风格。如今，借助支持AI原生能力的编程平台（如Windsulf），可将数据提取、风格解析、框架提炼、文案生成整合为单次交互闭环，无需手写代码[3][4]。
Windsulf基础设置说明
平台提供两种模式：
① Code模式：用于生成可执行脚本；
② Ask模式：纯对话式交互，不生成代码[7]。
模型层集成Gemini 3 Pro、Claude、GPT等主流海外大模型，支持自由切换，兼顾性能与成本效益[10]。
实战：一键提取+分析+生成文案模板
以推特博主为例，需求明确为：“提取@Yangyixxxx全部推文→分析其叙事结构与风格→输出可复用的Prompt指令模板，用于改写或生成小红书/推文”[15]。
通过调用tikhub接口（GET请求，需传入screen_name与Bearer Token），在Windsulf中以Code模式提交清晰指令后，AI自动完成以下任务：
✔ 编写Python脚本并处理分页逻辑；
✔ 将全部推文及互动数据导出为Excel文件[20][21]。
随后切换Ask模式，AI对Excel内文本开展深度分析，归类出多种典型叙事结构，并逐条标注适用场景、句式特征与情绪节奏[26]。
最终输出标准化Prompt模板，含变量占位符（如「{选题}」「{模式A/B}」），用户仅需输入具体内容，即可批量生成符合对标风格的文案初稿[29][30]。
如需进一步细化，可追加指令要求AI按文案类型（如科普型、故事型、对比型）分别提炼专属Prompt，提升适配精度[33]。
落地应用与持续优化
生成的Prompt可长期复用：保存文本，或在Windsulf中直接打开历史会话，粘贴新选题即可触发新一轮生成[38]。若效果未达预期，可切换不同大模型（如Claude Opus）重试，亦支持人工微调润色[39]。
该流程本质是构建一个“文案生成Agent”：接口取数 → AI建模 → 框架封装 → 用户驱动 → 人机协同审校[40]。
进阶方向：在Code模式下，还可让AI快速生成前端页面，部署后即形成轻量级SaaS化文案辅助工具[42]。
