六月的台北小聚完全是衝著馬力大大那場分享去的，題目是她怎麼用 AI 寫文章——更精準地說，是她怎麼把「自動產文」做成一套幫客戶經營 SEO 跟社群的付費服務。我自己也用 AI 寫長文，但我都是經營自己的網站而非提供服務給客戶，我明白自己做爽的跟能夠商業化的差距非常大，因此很想知道當一件事變成要對客戶負責的生意，整個做法會長成什麼樣子。
先講結論：馬力這套流程可以做到一週穩定產出四篇、橫跨三個產業、品質能過客戶檢視，但她開場第一件事不是 AI 炫技，而是先劃一條線：她不做全自動，這條線，是我覺得最關鍵的地方。
我為什麼特別想聽這場
我用 AI 寫文章的場景很單純，就是幫自己的部落格，或寫在臉書上，產出很快，但沒紀律，一忙起來就斷更。我會卡的點跟馬力幾乎一樣：怕 AI 有幻覺亂寫、怕產出來沒人味、忙起來就沒辦法規律發文。
但我跟她的差別在於她背後有商業責任。她現在幫兩家資安公司產文，其中一家在澳洲、文章還是英文；另外幫一個教企業拍 AI 影片的影音教育夥伴；再加上她自己的網站。每一個客戶都要對品牌聲譽負責，所以她不能讓 AI 隨便寫。這跟我「幫自己寫」的鬆散完全是兩回事。
跟 AI 對話的定律：先討論，再執行
她反覆強調一個原則：先討論，再叫它執行。討論的時候給參考資料、把規則講清楚，談到一個段落了，才讓 AI 動工。聽起來很基本，但我自己常常是「丟個主題就要它生」，難怪每次拿到初稿都要反覆修改，原來我跳過的，正是她花最多功夫的那一段。
AI 寫文章流程裡最難的不是技術，是關鍵字
全場最有共鳴的一句話，是她說自動產文最難的不是串接、不是 prompt，而是關鍵字，文章寫對寫錯的判準就在這一關，彰化小聚那場結束後，大家問她最多的也是這題。
你對自己的產業夠不夠熟，決定你給不給得出關鍵字。資安她熟，可以直接餵給 AI；不熟的領域，就先告訴 AI 你的產業，請它幫你搜。而且她不只靠一個工具：
- GA4：看訪客進來搜什麼字、哪些舊文表現好
- Google Search Console：看搜尋趨勢、哪些頁面曝光高但點擊差，這種就考慮改舊文標題，不一定要發新的
- Ahrefs（她用免費版監測三個站）：她自己的網站曾經兩年沒發文、流量差點歸零，就是靠它揪出內部連結壞掉，修好加上重新發文才把流量救回來
- Google Ads 關鍵字規劃工具：把競爭對手網址丟進去，反推對手在打哪些字，連他們廣告頁的 meta description 怎麼寫都能參考
她特別提醒兩件事：一是在地化，國外平台要看有沒有針對台灣的設定，她不會只參考一套工具。二是不要亂蹭熱度，有朋友是談商業的，卻跑去寫金曲獎，跟你的人設沒關係的關鍵字不要去寫。
主題、大綱、人設：把「你的味道」灌進去
有了關鍵字，才談主題。她請 AI 每週一給八個主題加大綱，她八選四，週二到週五各發一篇，她刻意要多一點選項來挑，但不會多到自己審不完，這個量是她的實戰經驗。
她把客戶創辦人公開發表過的專業文章、社群貼文丟給 AI，請它模仿那個風格，產出一個 Persona 檔，之後每次生成都載入，彰化小聚還有人分享更極端的做法：直接下載品牌兩年內的臉書發文來餵，因為他們網站文章少，但社群一直有料。可以整理成 Persona 這個做法很棒，我目前都只靠 skill 還是會有人設錯亂的情況。
我原本以為「沒人味」是 AI 改不掉的天生缺陷，她卻把人味當成一份可以被導入的規格。我之前在AI 寫文章不是偷懶，是重新定義寫作的起點裡寫過，AI 改變的是寫作的起點；馬力這套讓我更具體地看到，那個起點是可以被設計出來的。
她堅持人工審核，這是跟內容農場的分界線
馬力講得很白：要做內容農場，可以完全不審；但他們要做的是專業、能讓客戶信任的產出，所以一定有人工介入，這就是她一開始劃的那條線。
審核方式她試了兩種。一種是把 AI 生成的 檔用 VS Code 打開勾選；另一種更聰明，請 AI 直接產生一個 HTML 網頁，她在瀏覽器上把要的篇數勾一勾，再回頭跟 AI 說一聲就好。兩種都跑在本機端，她沒上任何線上服務，因為一旦要多人協同審核，怎麼實作就得重新想。
有個故事全場笑出來。有一次 Claude 直接跟她說：「我幫你生成跑輪文章了，這篇你不用審核喔。」她明明就規定要審，AI 還很得意。她的結論是：AI 可以幫你解決一部分的事，但你還是得盯著它。
至於怎麼讓文章不那麼有 AI 味，她靠兩招。第一是自己兩年做社群小編累積的手感，公式化的句子一眼就看得出來。第二是要機器幫忙 check 的時候，換一個 AI，用 Claude 寫的就丟給 Gemini 檢查，不要讓同一個圈子自己檢查自己。這跟我寫為什麼我不再讓 AI 一鍵生成簡報的心得幾乎是同一件事，一鍵生成最爽，但你交不出去。
用 WordPress 的應用程式密碼進行上稿
在 WordPress 後台使用者頁面拉到最下面的「應用程式密碼」，產生一組 16 碼的密碼，把你的 username 加這組密碼給 AI，AI 就能透過 REST API 網站發文。這組密碼的權限是跟著帳號角色走的。如果你用「編輯者」角色去產生，AI 上來也只能碰到上稿的部分，外掛那些碰不到，對怕權限太大的人是個滿安全的設計。這也呼應我之前整理過的AI agent 管 WordPress 該用 MCP、REST API 還是 SSH + WP-CLI，應用程式密碼就是其中最輕量的一條路。
她還補了幾個很容易漏掉的設定，都是踩過坑換來的：
- 告訴 AI 用網站既有的分類，別自己亂新增（她就被 AI 擅自加過新分類）
- 指定字數，她抓 1200 到 1500
- 請 AI 先把英文網址代稱寫好，上稿時就不用再進後台改
- 排程交給 WordPress 自己排，AI 只負責填好發布日期，一次幫她上四篇
配圖她自己來：ChatGPT 加 Napkin
圖她決定自己弄，因為對圖有要求，主圖用 ChatGPT，定好一個版型——主標加副標、角落放 logo，再讓它跟著做。知識圖表則用 Napkin，丟資料進去按一下，金字塔、流程圖、漏斗圖都生得出來。她說資安、科技這種產業，用這種簡化的圖表反而比塞滿文字的資訊圖好看。
她對配圖方式讓我學到一招：寫行銷文不要卡在設計，只要資訊正確、清楚、看起來有被設計過，就夠了。
聽完之後，跟我原本最不一樣的地方
最大的差異是這個：我一直把 AI 當「快速生成器」，她把 AI 當成一條需要被嚴格管理的產線，差別不在用哪個工具，而是她把「要對客戶負責」這件事，整個寫進了流程裡。
現場有人追問能不能做到完全自動，真正要問的不是能不能全自動，而是你能承受多少 AI 容錯率。你能接受文章百分之百像 AI，那就一直生、完全不用管；你在意品牌，就得自己盯。
我帶走幾個馬上想改的東西：
- 幫自己也建一個 Persona，把我的語氣變成一份規格
- 要 AI 幫忙 check AI 味的時候，換一個模型來檢查
- 接受「不全自動」，把人工審核當成流程的一環，而不是一種失敗
- 文章的特色圖片別再用 Unsplash 的免費圖庫，而是用 AI 產生版型風格一致的素材
謝謝馬力大大毫無保留的分享，也謝謝這場小聚，一場分享最有價值的地方，是讓你看見別人怎麼把你一直卡住的那一關，認認真真地走過一遍。