最近在刷油管和X的时候，发现了一个很有意思的博主——Dan Koe。

这个人有多厉害呢？他用极短的时间，在YouTube积累了117万粉丝，在X平台也有54万粉丝。更关键的是，他不是靠运气，而是搭建了一套可复制的AI内容创作工作流。

你可能会想：又是一个教人用AI写文章的？不，恰恰相反。Dan Koe最核心的理念只有一句话——把AI当作思考杠杆，而不是写作工具。

这句话听起来很简单，但理解起来完全是两个世界。今天我们就来拆解一下，Dan Koe到底是怎么做的，以及这套方法对我们普通内容创作者有什么启发。

AI不是枪手，是杠杆

先说说大多数人是怎么用AI的。

很多人打开ChatGPT，直接说："给我写一篇关于XXX的文章"，或者"把这篇文章改写成10条推文"。然后呢？得到的结果往往不尽如人意——内容千篇一律，没有个人风格，读起来就是"AI味儿"。

Dan Koe完全不是这么玩的。

他把自己定位成**导演和系统设计师**，把AI定位成**高速摄像机和超级剪辑台**。导演决定拍什么、怎么拍，摄像机只是工具。你不会期待摄像机自己决定剧情，对吧？

换句话说，Dan用AI不是为了替代思考，而是为了放大思考、加速验证过程。这是底层逻辑的差异。

那具体怎么做呢？他有一套完整的系统。

第一步：三层分析法，找到内容的底层规律

Dan不会一上来就让AI帮他写东西。他会先做三件事：

第一层：询问AI，如果一个人要制作出真正有价值的内容，他应该做什么？​

这个问题看起来很虚，但它能帮你理清"好内容"的标准是什么。

第二层：询问AI，这个过程中令人们痛苦的地方是什么？​

这一步是找痛点。比如说，制作好内容需要大量调研，这很耗时；或者需要不断试错，这很折磨人。

第三层：询问AI，如果把痛苦的部分改掉，用技巧让过程更顺畅，会变成什么样？​

这一步是找解决方案。你看，这三个问题连起来，其实就是在帮你梳理一个完整的思路：什么是好内容→痛点在哪→怎么解决。

Dan会用这个三层系统分析至少3篇帖子，找出那些能让人产生共鸣的底层规律。

这对我们有什么启发呢？

很多人写内容是凭感觉的——"我觉得这个话题不错，写写看吧"。但Dan告诉我们，好内容是有规律可循的。在动手之前，先用AI帮你理清思路、找到规律，比直接动笔高效得多。

第二步：建立你的素材库，至少50篇

Dan有一个习惯：收集至少50篇好内容，然后把这些内容拆解，分析它们为什么能火。

注意，这里的关键词是"拆解"。不是简单地收藏一堆文章，而是要搞清楚：

- 这篇内容的核心观点是什么？

- 它用了什么结构？

- 它的开头是怎么吸引人的？

- 它的结尾是怎么引发行动的？

你看，Dan把AI视作研究助手。他会让AI帮他整理这些素材，提取共性，找出那些反复出现的模式。

这就像是在搭建一个内容积木库。每个积木都是一个经过验证的有效元素——好的开头、好的结构、好的金句。以后创作的时候，你就可以自由组合这些积木。

这对我们有什么启发？

很多人写内容是"现用现想"，每次都从零开始。但如果你有一个素材库，有一套已经验证过的模式，创作效率会高很多。而且，这个素材库是你自己分析出来的，不是照抄别人的，所以能保持个人风格。

第三步：设计调研工作流，让AI压缩时间

Dan的调研工作流和大多数人不一样。

大多数人用AI是这样的："帮我写一篇关于XXX的文章"，一步到位。

Dan是这样的：

1. 先让AI帮他搜集资料

2. 再让AI整合观点

3. 然后让AI找出底层规律

4. 最终生成一个个可以自由组合的内容积木

你看，他不是把写作外包给AI，而是用AI压缩那些搜集资料和研究思考的时间。

举个例子。假如你要写一篇关于"时间管理"的内容，大多数人可能会让AI直接写。但Dan会这样做：

1. 让AI搜集10种主流的时间管理方法

2. 让AI分析这些方法的共同点和差异

3. 让AI找出哪些方法在特定场景下最有效

4. 最后，Dan自己基于这些分析，写出有个人见解的内容

这个过程中，AI做的是"搬运工"和"分析员"的工作，但最终的思考和表达还是Dan自己的。

这对我们有什么启发？

不要指望AI一步到位给你写出完美的内容。把AI当作助理，让它帮你做那些重复性的、耗时的工作——搜集资料、整理信息、提取规律。而你要做的，是基于这些输入，产出有个人风格的内容。

第四步：搭建内容永动机，30%衍生+70%实验

Dan的内容生产策略很有意思。他坚持日更，但不是盲目更新。

他的逻辑是这样的：

1. 持续日更，直到某篇内容带来的粉丝远超平时

2. 分析这篇内容火的原因

3. 围绕这个爆款主题创作衍生内容

4. 用30%的精力做衍生内容，用70%的精力继续实验，找下一个爆款

就这样循环：热门推文变成长内容→长内容变成帖子生成器→在平台上验证效果→再创作衍生内容→最终变成未来的长内容素材。

你看，这是一个闭环。不是写完就完了，而是不断地从数据中学习、优化、迭代。

这对我们有什么启发？

很多人写内容是"一次性"的——写完发出去，就不管了。但Dan告诉我们，数据是最好的老师。哪篇内容火了，就说明你找到了一个能打动人的点，这时候要深挖这个点，做衍生内容。同时，不要停止实验，继续寻找下一个爆款。

这种方法的好处是，你不会把所有精力押注在一个话题上，也不会完全随机试错。你在稳定输出（衍生内容）和探索新可能（实验）之间找到了平衡。

第五步：上下文为王，精心设计提示词

Dan有一句话让人印象深刻：​上下文为王。

什么意思呢？你喂给AI的上下文越多，素材库越丰富，拆解的内容越深入，它就越能输出你想要的东西。

大多数人只是把一篇写好的文章丢进AI，然后说"给我生成10条推文"，结果往往不尽如人意。

Dan不一样。他像工程师一样，精心设计提示词。他会：

- 把拆解过的成功案例喂给AI

- 把整合出的底层规律喂给AI

- 把想要的输出格式明确告诉AI

最终，AI生成的是可以自由组合的内容积木，而不是直接可用的成品。

这对我们有什么启发？

提示词不是越简单越好，而是越具体越好。你要告诉AI：

- 你想要什么风格的内容（幽默的？严肃的？第三方视角的？）

- 你想要什么结构（开头吸引人→中间讲道理→结尾给启发？）

- 你想要什么长度（短推文？长文章？）

更重要的是，喂给AI足够的上下文。不要期待AI凭空创造，要让它基于你提供的素材、你的风格、你的思考来生成内容。

第六步：跨平台分发，一个想法多种形式

Dan还有一个策略：跨平台分发。

他先在X写，因为280字符的限制会迫使内容更精炼。发布后，再分发到其他平台：

- X到即刻：直接复制粘贴

- X到小红书：转成图片发布

- X到视频平台：对着镜头读一遍，录成短视频

同一个核心想法，用不同形式呈现。一个验证过的好想法，在任何平台都会受欢迎。

这对我们有什么启发？

不要被平台限制住。一个好的想法，可以在多个平台上以不同形式呈现。先在限制最多的平台打磨内容（比如X的280字符），这会逼着你把核心观点提炼到最精简。然后，再把这个核心观点用不同形式扩展到其他平台。

这样做的好处是，你不用为每个平台重新想内容，只需要调整形式。效率高，而且能最大化每个好想法的价值。

关键不是工具，而是系统思维

说到这，Dan Koe的方法基本就讲完了。你会发现，他的工作流看起来没那么复杂，核心就那几步：建立素材库、设计调研工作流、搭建内容循环。

但为什么很多人学不会？

因为大多数人只看到了"术"——用什么工具、怎么写提示词、怎么分发内容。但Dan真正厉害的是"道"——他理解了**上下文为王**这个原则，他把AI视作**思考杠杆**而非写作工具。

如果你把AI当成万能助手，期望它直接给你写出花来，那你大概率会失望。但如果你把自己当成导演和系统设计师，把AI当成手里的高速摄像机和超级剪辑台，你就能构建出属于自己的内容永动机。

这不是简单的模仿，而是要理解底层的系统思维，然后用AI去放大这种思维。

所以，下次当你打开AI工具的时候，不妨问问自己：

- 我是在让AI替我思考，还是在用AI放大我的思考？

- 我给AI的上下文够不够丰富？

- 我有没有把创作过程拆解成一个系统？

也许，答案就在这些问题里。

毕竟，工具会过时，但系统思维不会。Dan Koe的方法论，值得我们反复思考。

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