0-1：Obsidian+Claude Code赋能小红书虚拟电商-航海实战篇（附搭建方法论）

本文一共 14,000 多个字，可能会花掉你45分钟左右。文章有点长，还请圈友耐心地看完。

看完本篇文章，你将了解小红书虚拟电商整套的笔记制作流程。你将学会：

1. 1. 如何用第一性原理选品
2. 2. 如何搭建自己的选题库
3. 3. 如何搭建自己的核心关键词库
4. 4. 如何设计关键词使用指南
5. 5. 如何设计自己的选题写作规范
6. 6. 如何使用 Obsidian + Claude Code 这套系统提效小红书业务

一、关于我：一位极其爱折腾的设计师

大家好，我是简哥。

我是一位视觉创意设计师，在一家普通的民营公司上班，主要负责电商、市场宣传方面的设计工作。

下班时就是我个人的主场，拿起小红书电商项目就是干，从6点做到12点，一天14-15个小时，天天如此！

励志要用 AI + 审美做一家一人公司。

这是我第六次参加大航海了，上过好多条船，也去过不同的海域，领略过不一样的风景，最后还是选择了"电商号"扬帆起航，驶往深海寻鲸。21天的旅程很快乐，也很焦虑，也许这就是旅行的意义。一抬头即将靠岸，这一路的所见所得，我想做一个简单的分享，也是对自己旅程的一个记录📝

加入生财这一年多，前前后后也做过其他几个项目，小红书实物电商、AI自媒体等，都没有取得实质性的结果。

后面看了大量的精华帖，禅定了好几天，最后选择了小红书虚拟电商赛道，慢慢的就做到了现在。

原本以为实物电商是跟自己最匹配的项目，因为之前有做淘宝、抖音电商的经验，所以一开始就选择了小红书实物电商。

但是高频次的外出拍照、不断的选品、不断的分类大量的手机照片live图，感觉每周都在做同样却不见正反馈的事情，而且发货、售后、退款一度搞的我店铺瘫痪，心力交瘁。

不是说不能做，是虚拟电商可能更加的省力、省事，后端不用这么操心，做好前端就行。

对于虚拟电商，我要做的就是静下心来潜心创作就行——不用发货、不用售后、不用外出、不用拍照、不用预约场地、不用每周整理700-800张的实拍图，我觉得非常省心了！

二、项目实操成果：真实的数据，真实的我

说实话，虽然参加了6次航海，但目前还没取得什么亮眼的成果。没有让人眼前一亮的数据，真的说起来有些惭愧，但我觉得，真实比完美更重要，所以还是选择坦诚分享。

我手上一共4个账号，做的一拖三的模式，2部手机，做了3个月左右时间，累计发布567条笔记。

截至4月15日的数据：

• • 第一个账号：累计发布 217 条笔记
• • 第二个账号：累计发布 146 条笔记
• • 第三个账号：累计发布 124 条笔记
• • 第四个账号：累计发布 80 条笔记
• • GMV数据：近30天数据较上月相对上升

对比上个月，本月出现了一些负面影响，比较影响店铺的数据和权重。我一直在不断请教教练，反复研读航海手册，希望能从中挖掘一丝不一样的东西，或者发现自己哪一步做得不够细。

圈友们，如果按照《航海手册》一步步去做，跑通是没有问题的，赚到钱也是没有问题的，无非是赚多赚少的问题。

一定要先破了圈，然后再去把它放大，起码证明你这条路径是对的。

数据不是很亮眼，因为都没破万，但是我觉得后面踩过的一些坑，也许会对你们有一些参考的价值。

成功其实可能有很多种原因，但是失败无非就那么几种，都是因为没有做对、做好某些事情，最终导致了数据没有做好。

三、项目实操经验：干货与探索历程

3.1 关于选品：这是重中之重

大家常说，实物电商"定生死"时选品很重要，要看 24 小时的收藏加购数据，以及最近 7 天的爆文（越近越好），还有评论区的分享和求购。

但我觉得，虚拟产品的选品或产品构思也极其重要。因为这是一个初始的方向，如果方向错了，后面付出的一切努力其实都没有用。

选品确实有很多种方法。大部分圈友都是去找很多种对标，看对标的数据、收藏、加购，观察行业内一些比较火热的产品。这些选品方法其实都没有问题，思路都是对的。

但可能我的思考跟别人不太一样。

也许是因为我自己是设计出身，本来的思想就喜欢做差异化、独立化、跟别人不一样的东西。正因为有这种思想，我的选品方法跟大部分圈友也不一样：他们是正面去选款，而我是反过来的。

其实在做这款产品之前，我跟 Claude 聊了无数个日日夜夜，不断地深入探索。我们从最根本的层面开始聊，梳理我自身的各方面特质：

优势与特点：我拥有哪些技能和技术，我擅长什么，以及我的兴趣所在。

过去经历：我曾经历过什么，背景是什么。

我把这些全部写成了一篇简短的文章发给 Claude，让它去判断我是一个什么样的人，以及我适合做哪些方面的事情。

为什么我没有急于去选品，去按照固定的方法思路跑上去，按照数据化的方式去参考、找对标、拆解选品的逻辑？我并不着急去做，因为我本身就想好了，我要做一个相对长期、稳定，且属于我自己的知识库壁垒高一点的产品；而不是做那种相对廉价、自己也不擅长，但是又很火爆的产品，那不是我喜欢的。

所以我用了当时 @叁斤 老师教给我的那套方法，从第一性原理出发去做选品的逻辑：

• • 找到你那个领域、你那个岗位
• • 思考这些人在不同场景下的具体痛点是什么
• • 研究用什么样的方法去解决这些痛点

反过来说，就是你想赚谁的钱。

因为我是做创意设计师的，所以我很清楚地了解设计师的痛点：在什么情况下会有什么样的痛点、有多痛、有多少种场景，以及每种场景是由什么原因导致的。所以我从我自己的本质出发，去设计一款产品来解决跟我相同领域的人所散发出来的痛点。等我和 Claude 找出设计师的痛点之后，我觉得这个痛点还比较广，因为设计师行业有好多种岗位和好多种不同的领域。

所以我又把设计师的岗位领域再往深处去说，因为我是做视觉设计的，所以我要说到跟我一样的视觉设计岗位，再往下去垂直，而不是工业设计、产品设计、建筑设计或者是空间设计，只定位在视觉设计领域。好，找到了这一部分人群，但我觉得还不够细、不够垂直，还要继续再挖。

找到了视觉设计师这部分人群的痛点之后，还要划分他们的设计年限。我要解决的是 1—3 年新手设计师的痛点，还是 3—5 年有设计基础的设计师的痛点？这两类人群的痛点不同，势必关乎我后续打造产品的侧重点。因为我想做得更垂直，不能通吃所有人群，必须垂直到不能再垂为止。

所以我继续深挖：

1—3 年的视觉设计师 他们的痛点在于提升基础技能和技术，因为还不懂基本的设计技法。

3—5 年的视觉设计师 他们已经懂了基本的设计逻辑、规范、美感和创意，但有一个致命的痛点：无论怎么设计都很难突破"审美"这个点。

审美这件事卡了他们很多年，非常抽象。他们做完设计总觉得差点意思，却又说不出到底差在哪，就是觉得不太好看。这已经不是"会做、会懂"就能解决的了，而是要从根本的认知、设计的逻辑以及审美的各个维度去提升。所以我把产品定位在解决 3—5 年中高级设计师的这一个痛点。

仅仅这一个点，我觉得就足够了，我已经 get 到了。我的产品定位就是一个这样的知识库。它要解决的是 3 到 5 年资深设计师关于审美的核心问题：

如何提升审美认知

如何做出具有高级感的设计

这个产品会结合我多年的设计经验、感悟和设计思想，并与 AI 深度共创。它的核心价值在于解决设计师们做出的作品"不高级"，导致被甲方或老板拒绝的痛点。这是一个非常痛的切入点。

综合来说，我的选品逻辑如下：

1. 1. 确定擅长领域——明确你擅长什么，并在这个领域中找到那一小部分非常垂直的受众群体。
2. 2. 洞察底层痛点——深入了解这部分人群在各种场景下所具备的痛点。只有你能深刻理解并精准抓到那个最底层的痛点。
3. 3. 融入个人特质——利用你的经验去打造这套产品来解决问题，并融入你的人设、手法和独特的经验。

通过这种方式打造原创知识库产品，别人就很难模仿。

3.2 搭建选题库：你的弹药库

如果你把自己的原创知识库设计、完善好了，其实不需要 100% 完美，只要搭建到 50% – 60%，你就可以去做别的事情了。你可以先拿出来卖，边做边完善。

第一步完成后，现在选完品、制作好知识库，我一般都是用飞书知识库去制作的，因为飞书交付方便，制作也方便。当然，你也可以用 Notion、Flows 这些自定义很强的工具。这些工具虽然好看、有效果，但是制作起来极其复杂，因为它们的自定义程度非常高，像个网页一样，需要你自己去设计，很耽误时间。

所以我觉得只要你的产品核心价值好，形式也无所谓。只要能解决客户的问题，交付的形式不是特别重要。你有时间的话，可以越完善越好。

接下来的第二步就是要搭建属于自己的选题库。

你以后的所有选题都应该是围绕这一套大型选题库去做的，而不是东抄一篇、西抄一篇，或者东截一张图、西截一张图去拼凑。你所有的选题都必须满足以下要求：

• • 有思路、有顺序：围绕这套产品人群的痛点去做，是有规律的
• • 保持连贯性：产出的笔记是有逻辑的，而不是无脑或零散的内容
• • 符合人设：所有内容都要与你的人设相契合

如何去做这个选题库？核心思路就是要围绕你整套产品的目录架构和章节去做。整体的选题方向，全是围绕你这套产品去开展的。因为这套产品解决的就是这一类人群的具体问题，所以你的选题也是去攻破、去解决这类人群的具体痛点，两者是一致的。

具体的操作逻辑如下：

• • 选题是浅层次的：写出笔记告诉用户，我知道你有这个痛点，并且我可以提供几种解决方法
• • 引导深度需求：如果你想深入了解，我有一套更完整、更系统的方法，可以帮你系统性地解决这个痛点

你的选题库也会按照不同场景下，设计师或是用户不同等级的需求，按顺序排列下来 P0-P1-P2-P3-P4。像我这种差不多有 500+ 的选题，因为产品体量很大，所以选题量也非常大。操作时要按照最紧迫、最重要的"痛点"开始去做选题、去写，然后依次往下。

具体的执行节奏是：

• • 每一轮产出 10 篇笔记
• • 分配给 4 个账号
• • 经过 4 轮循环，总计完成 40 篇笔记

通过这种方式，就能成功吸引用户。他会觉得你了解他，知道他的痛点并产生共鸣，从而关注你、点赞你，并最终实现转化。

3.3 设计选题创作规范：你的尖刀利刃

设计完知识库、搭建完大型选题库后，接下去我们要去设计一套选题创作规范。也就是说，当你从选题库里面选出一批选题过来，后续如何去制作、去写笔记，这都是有方法的。你需要设计出一套写作规范，比如单篇笔记制作包含以下内容：

6张封面设计要求：具体到每一张图片设计版面和结构

正文标题：包含标题的字数≤20个字，标题的写作格式比如："具体痛点+可实操+带公式感+数字化"

正文内容：

• • 包含正文的字数≤1,000个字，比如正文要植入：买点思维（非卖点思维）原则：不讲"产品有什么"，讲"用户得到什么"；
• • 三层定位模版：找人、找情绪、找场景；
• • 结尾转化：结尾要放入产品软化的营销话术。产品钩子要承接到你这个产品，让用户看完之后意识到：需要通过这套完整的系统，才能解决以上提到的完整问题。

关联话题：10个跟你这套选题有关的话题，也是搜索关键词的一种

评论区文案：我一般放两种：

• • 转化型文案，主要是要把购物车置入进去，引导用户下
• • 引导关注类文案，在评论区引导用户进行评论，然后给出相应的解决方案

我的整套选题创作规范，基本上涵盖了这些内容。后面每一轮选题，AI 都会自动按照这套规范，为你设计这样一套笔记。你只要把结构理清楚了，它就会按照你的结构，批量生成笔记封面和笔记正文。

3.4 搭建核心搜索词库：战略预埋

我记得某位大师说过：

战略不是未来要去做什么事情，而是现在做了什么事情才有未来。

而我们现在做的这个环节，正好是为未来提前布局。做了这个事情，才有未来生还的可能性。

搭建核心搜索关键词也是重中之重，也就是说，我们不但要拿系统推荐的流量，还要吃用户搜索的流量：

• • 推荐的流量：虽然不会很精准，但是量级很大
• • 搜索的流量：虽然量级不会很大，但是非常精准

所以一旦建立了核心搜索词库，长期预埋了这套产品的核心关键词和核心痛点词，就很可能即使你不发笔记，也会有源源不断的订单过来。这就是核心搜索关键词的魅力所在。

那么，如何去搭建这一套庞大的搜索词库呢？

这是一个长期不断收录、更新的过程。整体逻辑还是围绕你的这套产品，看它能分为哪些模块和哪些使用场景。我们需要根据不同的场景，去挖掘不同的品牌词、痛点词以及一些高价值的词。

比如我这套设计类的产品，它分为好多个篇章，包括：字体篇、配色篇、法则篇、实操篇，每一篇里面都包含了很多分类的二级词、长尾词和蓝海词。

你可以根据某一模块的这些词，放到小红书的搜索栏里进行下拉搜索，从而衍生出更多的词。每一个词再演变出 10 个词，把所有的词全部收录到你的词库里面，最后让 AI 帮你去做分类和延伸。

然后再根据你每周后台店铺后台数据里面的搜索关键词数据，把近期有成交、高点击的一些关键词也通通收录到你的词库里面。你可以根据这些成交的转化数据，做优先级的排列。

这样你就慢慢搭建了一套属于自己的核心搜索词库。这套词库是活的，越用越活，越用越新。 你可以根据每周的数据和你更新的内容，往里面增添或删减一些核心关键词。

3.5 设计搜索词使用指南：战术指北针

搭建完了选题库，设计完了选题创作规范，也搭建好了核心搜索词库。最后一步，就是要设计一套"搜索关键词使用指南"。

当你的关键词库搭建好了，这套指南的关键作用，就是去指导 AI 在每篇笔记写完后，应该在什么位置布局什么样的关键词，以及布局的密度。

它等于是个"调度指挥官"，负责把整个关键词库合理分配到整篇笔记当中，包括：

• • 笔记封面
• • 笔记的正文标题
• • 笔记的正文（开头、中间、结尾）
• • 关联话题
• • 评论区

这些环节都要被这套"搜索使用指南"合理地指挥。

如果没有这套"指挥系统使用指南"，你即使搭建出关键词库，也没法好好地去运用。因为你不知道该怎么去布局，好的东西在你手上，你却不知道怎么去使用。

所以这就是一个使用指南的作用，它与词库是关联的，两者缺一不可。

3.6 综合概述：笔记制作的完整流程

做一个综合性的概述，以上这几个步骤是构建笔记设计、制作完整笔记的一个完整流程：

• • 以你的产品知识库为基座，搭建出你的选题库
• • 有了选题库之后，再配合"选题创作规范"来更好地创作每一篇选题
• • 在每一篇选题中，合理布局这套产品的核心关键词，在各个部位进行合理的布局

【制作产品知识库】→【搭建产品选题库Skills】→【设计选题创作规范Skills】→【搭建核心关键词库搭建】→【搭建核心关键词使用指南】

这整套体系才是小红书笔记制作的核心 SOP。后面整理好相关的 Skills 放到 Obsidian 的系统中当中，就可以批量地去跑了。

四、搭建 Obsidian + Claude Code：自动化内容生产工厂

为什么我会最终选择用 Obsidian，作为我小红书业务的最终驱动系统、超级大脑？因为在小红书笔记制作这条路上，我用过了太多的 AI 工具，踩过了太多的坑，也泛起了很多的无奈。

之前做实物电商，我的笔记基本上都是实拍图加 AI 写作文案。那时用的是 ChatGPT 和 Gemini 比较多，因为当时还没有涉及 Claude。由于 Claude 相对来说注册充值比较麻烦，而且我那时候需求也不是这么旺盛，所以一直用的是其他两款比较强大的写作工具。

但是，当我重新转型做了小红书虚拟电商这个业务之后，我就发现很多内容、很多图片都需要自己去制作和合成。所以这个时候，仅仅具备写作能力的 AI 并不能满足我日常的创作需求，于是我就挖掘到了 Claude 这款 AI 工具。确实使用了一段时间之后，我发现 Claude 的写作能力非常强。它有一个功能，可以生成小卡片、小图片和矢量网页文件之类的，所以我就在想，干脆我的笔记内容全部让 AI 去生成好了。

我不打算自己去做设计了，虽然在"搞定设计"或者"可画"里面去做设计、做调整，以我设计师的能力可能比普通人快，但这依然不能显著节省时间，无法为我提效。

所以我就尝试把所有的图片都交给 Claude 去设计，但在过程中发现了一个问题：Claude AI 只能生成矢量图形和表格类的图片，它并不能生成位图，也就是像 Gemini 这种照片级的图片。

但是我觉得这个不影响。所有的位图我会另外去操作，放到 Gemini 里面去生成；生成完之后，然后再把图片扔给 Claude，让 Claude 生成最终的小红书笔记封面。

4.1 遇到的瓶颈：产能不足

随着我手上的账号越来越多，从一个、两个、三个、四个增加到四个账号的时候，我就发现一个 Claude 账号不够用。因为很快它就限制了你的使用时间，这是 Claude 唯一的一个不足之处。

所以它不能满足我四个账号每天生产笔记的基本要求。按照我的这几个 SOP 跑下来，它一个账号最多只能生成五到六篇笔记。而且这五到六篇笔记你不能怎么修改，如果修改的话，只能生成两到三篇。所以效率这一块就比较打折扣。

为了解决生产力不足的问题，我后面又开了两个 Claude 账号，一共三个 Claude Pro 账号，对标四个小红书账号，这样子的话基本上就够用了。

所以我每次工作的时候，一个人同时操控三个 Claude 账号去生成笔记：

• • 每个账号可以跑 5 到 6 篇
• • 三个账号一下子就能跑十几篇
• • 一天下来可以跑 20 到 30 篇

所以这个产量，相对来说我还是比较满意的。

4.2 更深层的问题：AI 会"变笨"

但当我渐渐地批量生产出更多笔记，从 30 篇、60 篇、90 篇增加到 100 篇、200 篇时，我就发现 Claude 有一个相对致命的缺陷。

这其实不仅是 Claude 的问题，也是目前行业的通病，即上下文窗口的容量限制。

Claude 的窗口比较小，很容易聊着聊着就满了，不像 Gemini 那样拥有上百万 Token 的大窗口。这就导致了一个问题：

• • 在同一个聊天窗口内，当生成到 20 到 30 篇笔记时，后续内容的质量就会出现"降智"
• • AI 会出现"失忆"现象，开始机械地套用相同的模板，导致产出内容质量变差
• • 最要命的是，你必须手动去干预和调整，调完之后虽然能好一段，但再跑几十篇，它又会反复出现同样的问题

后面我一直在思考：为什么 Claude 做着做着会"变笨"？

跟 Claude 聊了很久，它突然忘了你之前说过的事。或者你让它做概念图，它一直出一样的风格，怎么提醒都改不掉。

这到底是为什么？我慢慢地理解，并且知道答案了。

4.3 理解 AI 的本质局限

它不是真的"遗忘"，是注意力被稀释了

你可以把 AI 的记忆想象成一张桌子。桌子大小是固定的，你们聊的东西越来越多，桌子就越来越满。新的东西放上来，旧的东西就会被推到边角，甚至掉到桌子外面。

所以你第一轮说的那句"安全上限1630px"，到第二十轮的时候，AI 不是"不想记"，是那条信息已经被压到桌子边角了，它的注意力根本顾不到那里。

它不是在偷懒，是在走"最省力的路"

AI 是靠大量数据训练出来的。它见过的东西越多，就越容易往"最常见的答案"上走。

左右对比图、阶梯图、折线图——这些概念图结构它见过几百万次，生成起来最"顺手"。你不强制约束它，它就会自动滑回这条熟悉的轨道。

这不叫偷懒，叫模式坍缩——就像一个人走路，总会不自觉走最熟的那条路，哪怕那条路你已经走过一百遍了。

你纠正过它，但它下次还是会犯

这是最让人抓狂的部分。

每次对话开始，AI 其实是一个新的实例。你上次对话里费劲纠正的习惯，它并不会自动带到下次来——除非你把那条规范明确写进"记忆"里存起来。

而且就算存了，它在生成的时候也不是先查一遍规则再动笔的。它更像是"边走边想"——等写完了，才有可能发现问题。

说白了就是——

AI 现在这个阶段，本质上是个当下对话的高手，不是一个长期任务的执行者。

它被设计来在一次对话里表现出色。但你让它跨越几十轮、数百条指令、持续几周精准执行同一套标准——说实话，它的底层架构不是为这个设计的。

这不是态度问题，是结构问题。就像你让一个短跑运动员去跑马拉松，他不是不努力，是他的训练方式本来就不是为这个准备的。

4.4 为什么提示词再完美也解决不了

这跟提示词的完美和 Skills 专业严密没有关系。

提示词写得再完美、Skills 再严密，都解决不了底层的结构问题。

原因很简单——提示词和 Skills 本质上是注入到上下文里的文字。它们占的是桌子上的空间，不是给 AI 装了一个新的 CPU。

桌子还是那张桌子，大小还是那么大。

具体说：

• • 提示词再完美，解决的是"开始时 AI 知道什么"的问题。但解决不了"对话第50轮时 AI 还记不记得"的问题
• • Skills 再严密，解决的是"给 AI 一个更好的参考手册"。但解决不了"AI 生成时会不会主动翻手册"的问题——它大多数时候是不翻的，是凭当下的注意力直接生成的

更直接说：

就算你把世界上最完美的提示词塞进去，AI 在高强度、长周期、复杂任务下，注意力稀释、模式坍缩、跨会话失忆这三件事，依然会发生。

只是发生得慢一点，不是不发生。

所以这件事的天花板不在提示词工程这一层，在 AI 本身的架构这一层。

这个痛点很痛，我想了很长一段时间，始终百思不得其解。

4.5 找到解决方案：Obsidian + Claude Code

怎么样解决这个问题呢？我又不能不用 AI，一用 AI 时间久了，我批量生成的时候又会出现这个问题。

后面我不但翻阅了小红书，翻阅了深藏的很多帖子，直到这次的 AI 航海大会，我才真正找到了解决办法：借鉴焦波老师的"夜话"，用 Obsidian 搭建知识库这个点，我深入去挖掘了关于 Obsidian + Claude Code 这套方法，后面慢慢了解到，它确实可以用来沉淀、制作并生产很多的笔记。

当然，在接触 Obsidian 之前，我其实已经了解过 Claude Code 编程的厉害之处，并且我在 VS Code 里面也搭建了 Claude Code 去批量跑我工作流的笔记。

但总觉得效果一般，没有达到我心中那个兴奋的点。它可以批量处理，但整个体感（包括视觉）都不是很好。后来我用了 Cursor 去跑我这条工作流，效果还是一样。

它们本质上都只是代码编辑器，重点是在做代码项目上，而不是在"深度沉淀知识"和"制作笔记"这两个优势上。所以当我得知 Obsidian 加 Claude Code 能够解决我这个问题之后，我就去 YouTube 和 B 站拼命学习 Obsidian 的使用方法。

因为这套软件之前一点都没接触过，算是零基础，所以我要从零开始慢慢学习，包括：

• • 了解它的功能与写作规范
• • 了解它的一些特点和工具命令
• • 学习它的双链、目录创建等所有功能

在学习了一段时间之后，在我强烈渴望的驱使之下，我就慢慢搭建了这套系统。

我每天去学习它，把 YouTube、B 站里面的一些资料放到 NotebookLM 里面去生成音频。下班路上不断地听、重复地听，听其中的一些关键点和核心价值点。

然后再让 AI 不断地去拆分，去匹配我自己的项目：

• • 怎么样去匹配？
• • 运转逻辑是怎么样？
• • 底层逻辑是怎么样？
• • 这是一台什么样的系统？
• • 我的业务怎么匹配进去？
• • 哪一个板块对应什么模块？

慢慢地，我就在 Obsidian 里面建立了自己的一个"超级大脑"目录。

4.6 从0到1：完整生成一套笔记

我现在一句话就能启动整条流水线。

核心是我在电脑里搭了一套系统，把我15年做设计积累的所有东西——选题方法、关键词库、封面规范、写作套路——全部存进去了。AI 每次打开就自动加载这些内容，不用我反复解释背景。

具体怎么跑的？

我们这边做一套小红书笔记，指的是：1篇文案 + 6张封面图。

每篇笔记都走固定路线：先选题 → 写文案 → 配人设图 → 做封面 → 截图出图 → 发布。

整个流程有一部分在 Claude Code 里完成（AI帮你做），有一部分需要你自己手动操作（比如去 Gemini 生图、去小红书发布）。

下面按顺序拆开讲。

系统长什么样

代码块
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Obsidian（AI工作台）
├── S2-选题筛选 ← 从100+选题库里挑这一轮的10个
├── S3-笔记写作 ← 生成完整文案（6页图文 + 正文 + 评论区）
├── S1-封面设计 ← 生成 P1-P6 的 HTML + 截图成 PNG
└── S7-进化学习 ← 对比原稿和你改后的终稿，持续优化

你自己操作的部分
├── Gemini Nano ← 生成人设照片（Claude 不做这个）
└── 小红书后台 ← 手动上传发布

文件最终都存在这里：

代码块
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内容生产/虚拟产品笔记/
└── 第001轮/
 ├── note001/

第一步：选一个选题

打开 Claude Code，直接说：「规划第X轮选题」

AI 会自动读取选题库，按照固定配比（3篇品牌拆解 + 7篇精准转化）给你筛出10个选题，每个都有搜索词、痛点场景、买点描述。

你需要做的就是：看一遍，觉得合适就说「确认」，觉得哪个不行就说「换掉第X个」。

第二步：写文案

确认完选题后，直接说：「写第X篇笔记，选题是：[选题名称]」

或者一口气说：「批量生成第X轮文案」（批量那个后面单独讲）

AI 会输出一套完整的东西：

• • P1 封面文案（主标题2行 + 副标题 + 关键词上色标注）
• • P2-P5 内容页文案（8个知识点，每个都有标题、问题描述、解决方案）
• • P6 总结页文案（金句 + 8条自查清单 + 钩子4句话）
• • 小红书正文（700-800字）
• • 话题标签（10个）
• • 评论区文案（置顶 + 非置顶各一条）
• • AI自检结果（AI自己检查有没有犯格式错误）

第三步：去 Gemini 生成人设图

这步在 Claude Code 外面做，AI 没法帮你生成真实照片。

1. 1. 打开 Gemini Nano（Banana Pro 版本）
2. 2. 在刚才生成的文案文件末尾，有一段封面提示词，AI 已经帮你写好了
3. 3. 把提示词复制进 Gemini，生成一张人设照片
4. 4. 图片保存到这个路径：Attachment/人设图/第X轮/noteN-hero.png

第四步：做封面（P1-P6）

人设图放好之后，回到 Claude Code，说：「做第N篇笔记的封面」

AI 会依次生成 6 个 HTML 文件：

第五步：截图出图

HTML 做完之后，AI 会自动运行截图脚本（用 Playwright），把6个 HTML/SVG 文件批量截成 PNG。

全部截完后，noteN/ 文件夹里就有：

• • 1 篇 .md 文案
• • 6 张 .png 图片（p1-cover 到 p6）

你就可以直接去小红书后台上传了。

第六步：优化思路：进化学习系统

每做完几篇笔记，发出去跑一段时间之后，你会知道哪些写法效果好、哪些没用。

这时候可以做进化学习：

说「执行进化学习」，AI 会自动对比 进化系统/原稿存档/ 里的原始版本和你改过的终稿，提取你的修改规律，写进 进化系统/修改规律.md。

下次再写新笔记时，AI 会先读这个文件，把你之前验证过有效的写法直接内化进去，越写越准。

每次我把 AI 写的稿子改完发布之后，系统会把改之前的版本和改之后的版本拿来对比，找出我改了哪里、为什么改，然后把这些规律记下来。下一轮写的时候就自动按这些规律来，慢慢地它写出来的东西越来越接近我想要的，我需要改的地方越来越少。

我现在每周大概是这个节奏：

周一调研关键词和竞品，周二生成文案，周三做封面，周四同步飞书，周末逐篇改完发布。三个账号，每周稳定出内容，核心时间花在最后的人工润色上，其他的全部交给系统跑。

本质上就是把我的经验变成了一套可以反复调用的工具，而不是每次都从零开始。

4.7 为什么 Obsidian + Claude Code 能解决问题以及如何搭建？

Obsidian + Claude Code搭建方法论

所以用 Obsidian + Claude Code 就解决了之前在窗口里面去制作笔记的失忆、降智、越跑质量越差的这些问题。

因为这套系统不再依赖于 AI 的记忆，而是依赖于 Skill 的强制化的规则去运行。规则不会改变，但是记忆可能会越来越被稀释。

① 规范永远在，不会被稀释

行宽安全上限1630px、概念图安全区坐标、字体路径——这些写成 .md 文件存在项目里。每次生成前 Claude Code 主动读取，不依赖上下文里还剩多少空间。

② 自检可以变成真正的自动化

之前的自检是"我做完图，人工看看"。

Claude Code 可以写成：生成一行正文 → 立刻跑验证 → 超出就直接重写，不进入下一步。

这个闭环不依赖 AI 的注意力，是程序级别的强制执行，不会"忘"。

③ 历史修正记录可以真正保存

你之前纠正过我的每一条——P7金句没居中、概念图文字叠加、字体未声明——这些都可以记录在我的进化日志 Skill 里，每次启动前自动读入，相当于给 AI 一份"踩坑备忘录"。

④ 渲染验证可以形成真正的流水线

生成 HTML → 自动渲染截图 → 程序检查关键坐标是否在安全区 → 不通过就打回重做。

这一套跑起来，很多低级错误在你看到之前就已经被拦住了。

4.8 时间被释放了

所以搭建完这套系统，我感觉自己的时间也被释放了。

以前是坐在这边，我动 AI 才动，我不动 AI 就不动；而我现在下完指令之后，可以出去游荡一会儿再回来，AI 还在帮我制作东西，基本处于一个半自动化的状态。

如果出了错，它会自己打回、自己修正，不断地自我进化。

这套系统越用越活，会根据你自己的特点写出匹配你风格的文章，越用越像你。

到后面，我想它应该会克隆出一个和你风格一样的"数字分身"帮你做事——风格和你一样，但能力大大超越你。

这套方法给我的小红书虚拟电商笔记制作流程提效了很多，准确率也提高了不少。我只要把我笔记生成的这几个 SOP 规定性制度扔到里面，让它按照匹配的顺序去制作就可以了。

笔记制作提效只是一个手段，关键核心动作还是要沉浸到基础能力。

店铺运营这一块还是不能遗忘，我现在每周都会做一次深度复盘。结合 @鲨鲨 教练那套方法，把本周发布的这些笔记全部用表格罗列出来，分析里面的点赞、收藏、转化、支付转化率和点击率，来拆解出哪篇文章具有爆款潜质。

下一周的计划就按照这篇高爆款潜质的再去复刻。也就是说，这篇笔记给你带来了多少钱一个 UV，一个 PV 的价值是多少，每个流量值多少钱，就能知道这篇笔记的含金量有多少。

五、给正在同行者的一点点建议

关于几点踩坑的建议：

1. 1. 数据稳定的时候，尽量不要去修改详情页

我之前踩过的一个坑，就是因为觉得详情页主图不够漂亮，我自己又设计了一套，然后大篇幅地去调整修改了，导致这个产品流量直线下降，花了很长时间才养回来。

1. 2. 如果客户申请仅退款，你就给他退吧

因为你如果不退，他可能后面会投诉，一旦投诉，基本上很难申诉成功。

这时候你的店铺里就会多了一条"平台介入率"。这个平台介入率是考核你 90 天之内的投诉数量除以店铺的下单数量，非常影响搜索渠道的流量和搜索权重。

我也是吃了这个亏，直到现在还在慢慢修复这个服务分。所以，创友们，你们要以此为鉴。

避免失败，比直接追求成功要能走远得多。

坚持不断地去发笔记、优化笔记，搭建属于你的自动化操作系统，然后每周及时复盘分析。

在抬头向前走的同时，也要注意脚下。只有注意脚下，才能走得稳；看清远方，才能走得更远。

如果真的自己很长时间都没出结果，也不要太焦急，不要太自责。放过自己，别怀疑自己，别跟自己较劲，你其实很优秀。大不了从0到1重头再来，快得很，我自己一路走来也失败了好多项目，基本上是屡败屡战，屡战屡败。不过有教练、有一群志同道合的圈友一路前行，你也会走得很远的。你不是一个人。这也是我经常对自己说的一句话，算勉励自己吧！

六、写在最后

我坚信小红书是我后面坚定不移的方向，虽然我现在的成绩远支撑不了我单干的可能，但是我会努力往这个方向奔走，早一点摆脱职场的囚笼，加入生财的联合办公，这是我的目标。

我会好好跟着生财学习，不断更加融入生财，我很感谢在这人生的拐点处遇见了生财，让我重新拾起人生的斗志，坚定了自己的目标，这是我的荣幸，也是我奋斗的因果。

也感谢在生财帮助过我的热心圈友，真诚的教导和指点，感谢你们，一路同行。

让我们下半年继续携手前期，一起破圈，一起生财有术！