每天一篇不是夢！用工程師思維打造 ChatGPT 寫作自動化流程

那段時間我每天收藏各種 AI 寫作工具、試用技術內容平台、訂閱創作產品，卻總是一篇技術文章也寫不出來，創作效率低到讓人懷疑自己。靈感稍縱即逝，寫作卡關，內容無法累積，更難看到具體成果。我意識到，問題從來不在工具太少，而是缺乏一套穩定可複製的創作系統——讓寫作像軟體開發一樣，能夠流程化、自動化、長期積累。

於是我開始用工程師思維打造一套系統化內容產出流程，結合 ChatGPT 寫作、Markdown 編輯與自動化腳本，逐步拆解技術文章的撰寫全流程：從靈感整理、需求分析、架構設計，到 ChatGPT 生成、審稿優化、多平台發佈，每個環節都逐步標準化、自動化。如今，我不再靠運氣寫作，而是靠 ChatGPT 協作與流程推進；創作不再是一場隨機戰鬥，而是一套可以複製、維護、優化的知識生產系統。這讓我能穩定產出技術文章，也真正累積起自己的內容資產。

工程師的內容產出系統：打造 ChatGPT 協作的自動化寫作流程

A large machine in a building with a clock on the front of it (Peter Herrmann)

AI 工具日新月異，創作者每天面對新產品、新功能的轟炸，卻經常感到靈感枯竭、產出無力。真正的問題不在工具本身，而是創作者缺乏一套可以穩定輸出、持續優化的內容生產系統。從工程師的角度來看，這就像建立一條技術文章的「自動化生產線」，每個環節都可複製、可優化，才能真正提升產出品質與節奏。

需求分析：精確界定內容目標

內容創作的起點，是對需求進行深入剖析與明確界定。就像軟體專案的規格定義，我會仔細思考這篇內容究竟要解決什麼問題，以及希望讀者能從中獲得哪些具體收穫。為了聚焦目標受眾，我會設計專屬 ChatGPT 提示詞，請它扮演不同讀者角色進行模擬，盤點他們可能遇到的痛點與困惑，並結合過往文章或社群留言，整理出真實的障礙與渴望。

這個階段不僅幫助我釐清主題價值，也讓受眾的背景、核心痛點、行動目標和衡量指標等關鍵要素更為結構化。例如，我會列出受眾的年齡層、職業、技術水平，並具體描述他們在現實情境中遇到的難題。透過 ChatGPT 針對「新手工程師」、「產品經理」、「資深開發者」等不同身份設計對話，蒐集多元化需求視角，避免內容過於單一或偏頗。

在這個過程中，我會反覆與 ChatGPT 對話，請它針對初稿內容提出疑問、質疑假設、補充案例，並檢查是否遺漏重要議題。如此一來，不僅能完善需求面向，也能提前預見潛在爭議點或讀者的疑慮。這樣的反覆驗證，大大提升了主題切入的精準度。

此外，我也會參考社群數據分析（如常見搜尋關鍵字、熱門討論串、過往文章留言），從數據中挖掘真實需求和熱門痛點。將這些資訊統整成一份「內容藍圖」，明確標註目標受眾、關鍵問題、預期行動、成效指標等欄位，讓整個創作流程有明確的目標導向與驗收標準。

最終產出的「內容藍圖」將作為後續所有工作的錨點。它能確保每一階段都緊扣核心議題，避免創作過程中偏離方向或產生無關痛癢的內容。如此一來，不管是自己後續撰寫、交給 ChatGPT 生成、或協作夥伴補充，都能迅速對齊目標，提升內容的聚焦度與影響力，讓每一次產出都更有意義與價值。

架構設計：模組化內容結構

明確需求後，下一步就是規劃內容的結構。這個階段如同撰寫軟體設計說明文件（Software Design Document，SDD），重點是將內容拆分成清楚、邏輯分明的主題模組。每個模組像 API 一樣，有明確的功能、輸入輸出與擴充性，方便後續協作與維護。我會根據「內容藍圖」及 ChatGPT 提供的大綱，將文章劃分為：引言、需求分析、痛點拆解、解決方案、案例、技術細節、常見問答和結論等結構。

這個階段，我會聚焦以下幾點：

盤點可複用資源：整理過往知識庫、舊文段落、圖表或範例，納入新架構中，讓每次創作都能從積木出發，而非從零開始。
ChatGPT 輔助大綱優化：利用 prompt，請 ChatGPT 生成不同版本大綱，討論各段落的順序、深度與細節，根據不同受眾（如新手、資深工程師）或不同情境（教學、案例、評論）調整模組內容。
細分與彈性設計：將主題進一步細化，確保每個模組能獨立輸出，也能靈活重組，方便分工協作、ChatGPT 生成或團隊共同編輯，降低整合衝突。
明確產出標準：為每個模組設定「內容說明」和「產出標準」，明列核心問題、必備案例/資料、字數範圍、語氣風格等，確保生成內容品質一致，便於日後自動驗收。

透過這樣的模組化設計，內容結構不僅更有條理，也大幅提升協作效率與產出品質，為後續自動化與團隊分工打下堅實基礎。

內容生成：高效產出與初稿自動化

創作，不靠天份，靠結構。當你建立一套可複製的寫作 SOP，結合 ChatGPT、Markdown 編輯器與自動化腳本工具，創作就能像跑程式一樣穩定輸出。從靈感到成品，每一步都能標準化、流程化，讓內容生產線持續運作，真正掌握自己的寫作節奏與產出能力。

在產出內容時，我會針對每個模組設計明確的 prompt，要求 ChatGPT 以專業且有條理的語氣撰寫主題說明、重點列表、案例或常見問答，並統一以 Markdown 格式組織內容。這確保了格式的一致性，也便於後續自動處理，例如轉檔、生成目錄或插入引用。Markdown 之所以被視為一等公民，關鍵在於它的高度可攜性與開放格式。它生態系豐富、支援版本控制，也易於整合自動化流程。無論在哪個平台，Markdown 都能直接支援或輕鬆轉換，資料不會被鎖定在單一系統；豐富的插件與自動化工具，內容生產像軟體開發一樣高效；純文字格式可用 Git 管理版本，利於多人協作與審稿；其可擴展性也支援自訂片段、範本與流程自動化。

為加快產出速度，我會結合自訂的 Markdown 範本、內容片段及知識庫，讓常用段落、FAQ 或案例資料隨時可插入。初稿產出後，還能透過腳本自動檢查格式、補齊欄位、插入圖片或產生目錄，大幅減少重複性手工工作。最終，每份內容不僅格式規範、易於維護，也能隨時轉換、重組、發布到各種平台。以 Markdown 為核心的內容生產流程，實現了高效率、規模化與可持續的知識產出。

審稿與優化：多輪測試與持續整合

內容生成完成後，進入嚴格的審稿與優化階段，這個流程就像軟體開發中的多輪測試、除錯與持續整合（CI/CD），確保每一份內容都經得起考驗、品質卓越。

首先，我會自行進行第一輪審稿，從結構、邏輯、事實正確性、語言表達等多個層面逐項檢查。例如：確認每個段落都有明確主題、論述順暢，重要數據或案例是否有出處，專有名詞是否正確解釋，語句是否精煉清晰。對於存疑或需補充的內容，我會使用標註（如 TODO、REVIEW）提醒後續優化。

緊接著，進入第二輪 ChatGPT 輔助審稿。我會設計詳細的 prompt，請 ChatGPT 扮演「內容審稿工程師」，進行邏輯與語意層面的全面檢查，針對文中語意流暢度、邏輯嚴謹性、資訊正確性、潛在歧義等進行評審。ChatGPT 能迅速偵測語句斷裂、資訊錯誤與邏輯跳躍，並針對每一處潛在缺陷提出具體修正建議。這一階段我會反覆與 ChatGPT 討論修正細節，優化表達與結構。

此外，我會請 ChatGPT 模擬不同受眾（如新手讀者、專業工程師、產品經理等）的閱讀體驗，主動發掘可能的資訊落差、知識斷層或理解障礙。例如：讓 ChatGPT 代入初學者視角，主動辨識出知識斷層與理解門檻；模擬專家，檢視內容深度與專業性。這些多元視角有助於發現盲點，確保內容兼顧廣度與深度。

第三輪，進行格式、標點以及版面優化。我會運用自動化腳本，檢查 Markdown 語法正確、圖片引用無誤、標題層級一致、清單格式統一等，確保內容乾淨且易於閱讀。必要時加入目錄、內文跳轉、引用或補充說明，提升可讀性與專業感。

經過這樣多輪、結合人與 ChatGPT 的反覆優化，每篇內容都能反覆精修，最終產出具說服力、可持續維護的高品質成果。不僅減少錯誤，更大幅提升內容專業度與信任感，讓知識資產可以持續複利成長。

實踐案例：從零開始打造「技術內容自動生產線」

Person Using MacBook Pro (Glenn Carstens-Peters)

作為一名全職工程師，我熱衷於分享技術知識，但經常因為工作繁忙、靈感時有時無而影響產出效率。為了讓靈感與內容穩定成長，而不是靠運氣碰巧完成，我決定打造屬於自己的「技術文章自動化生產線」，將每個步驟工程化、系統化。

在日常寫程式或閱讀時，只要遇到有趣的技術難題或解法，我會立即用 Notion 或 Obsidian 快速記錄 idea，並附上主題、關鍵字和適合的受眾。每週我會花半小時整理這些靈感碎片，挑選出可以發展成文章的主題，並簡單分析每個主題要解決的痛點、目標讀者和希望帶來的價值。這樣，靈感不再只是待辦清單，而能迅速轉化為具體內容的種子。

接著，我設計了一份專屬的「技術文章 Markdown 模板」，涵蓋標題、前言、問題描述、解決方案、技術細節、實作範例、常見錯誤、延伸討論、結論等模組。每當選定主題，我就會複製模板，填寫各欄重點，先用 ChatGPT 生成初步大綱，再請 ChatGPT 根據受眾角色優化段落結構，確保邏輯與深度兼備。

之後，我會針對每個段落設計專屬 prompt，讓 ChatGPT 用專業語氣撰寫主題說明、重點清單與範例程式碼；同時，我也會從自己的知識庫快速調用 FAQ、常見錯誤解說或圖表直接插入 Markdown。所有由 ChatGPT 產出的內容，會即時寫入 Git 儲存庫進行版本控管與備份，方便版本控管和協作，也減少遺漏和手動整理的麻煩。

當文章初稿完成後，我會運用自製腳本自動檢查 Markdown 語法、標題層級、圖片引用、內文超連結，並自動產生目錄。再用 Typst 或 Pandoc 一鍵轉換格式，迅速產生網誌版、PDF 等多平台格式，實現一次編輯、多處發布，大幅減少重複工作。

然後，我會自行審稿，檢查內容正確性與語意流暢，並請 ChatGPT 做「內容 code review」，指出語句不順、資料錯誤、推論跳躍等問題，反覆優化直到內容同時兼顧易讀性與專業深度。接著，請 ChatGPT 模擬不同層次讀者（新手、資深工程師）閱讀，檢查有無理解斷層或資訊落差，確保內容能被各類讀者吸收。

此外，我用自動化腳本將文章同步發布到部落格、Telegram 頻道、Discord 頻道，並自動更新 Notion 與資料庫中的知識庫。所有常用片段、範例與 FAQ 都會即時回收整理進知識庫，並在 Notion 進行標籤分類與全文檢索。每次寫作不僅產生新文章，也同步豐富內容模組，讓未來產出更快、更穩定、更有價值。這些自動化流程讓資料在多平台保持一致，無論查找、引用還是統計都變得高效，讓知識沉澱與內容成長形成良性循環。

根據 Umami 和 ShareThis 的數據分析，我能即時掌握每篇內容在各平台的流量、互動與分享狀況，清楚知道哪些主題、結構或格式最受歡迎。這些統計指標讓我能有依據地優化模板、SOP 及自動化流程，持續微調內容生產線，推動內容、工具與流程的正向循環。

除了單純的流量追蹤，我還會定期觀察用戶在文章的停留時間、跳出率、留言數以及社群互動（如 Telegram 頻道轉發、Discord 討論熱度等），進一步判斷哪些內容真正具備實用性與討論價值。這些一手數據能協助我辨識出受眾最關心的議題與常見問題，進而調整未來主題規劃與內容深度。

過程中，我會善用自動化腳本定期彙整數據，產生簡明的報表（如每週熱門主題、最受歡迎格式、互動成長趨勢等），以數據驅動內容創新。例如：如果發現某類型技術教學的閱讀時間特別長或分享數暴增，會優先將其結構與呈現手法納入新文章模板；若某段落常被用戶標註、討論或提問，則擴展為獨立 FAQ 或案例專文。

此外，這些數據也能反向優化自動化流程，例如根據流量高峰自動安排多平台發布時段、根據熱門主題自動生成關聯文章推薦區塊，讓知識傳遞更即時、更精準。最終，內容生產、數據分析與流程自動化形成正向循環，不僅提升產出效率，也讓知識資產持續放大價值。

加上這些系統化流程，創作就不再靠運氣，而是一場可重複、可擴展、可持續的知識累積工程。這讓我在 ChatGPT 驅動的創作浪潮中真正取得節奏主控權，成為能駕馭流程的創作型工程師。