大家好，我是极客老墨。
前几天折腾了一整天，终于把"每日一Go"的自动化流程跑通了。说实话，搞完的那一刻，我坐在椅子上发了会儿呆——这玩意儿真的能自己干活了？
让我从头说说这事儿。
起因：不想每天手动发图
做公众号的都知道，每天发图文是个体力活。选题、写题、生成代码图、上传素材、创建草稿、发布……一套下来，半小时没了。
我就在想：能不能让小墨(我的智能AI助理)自己干这事儿？
说干就干。
整个系统长这样
先给你看个整体架构图，不然光说容易晕：
[题库] → [小墨] → [daily-go-skill] → [图片生成]
↓
[content-publisher] → [微信公众号]
三个核心组件：
1. daily-go-skill 小墨自己写的 skill，专门用来生成 Go 题目的图片。用 Python 实现的，代码高亮直接用现成的库，简单粗暴。
2. content-publisher 这是我自己搞的微信 API 中转服务。为啥要搞这个？因为微信的 appid 和 appsecret 太敏感了，直接放小墨那儿不安全。这个服务跑在我自己的服务器上，小墨只能通过 API 调用，拿不到敏感信息。
3. 题库
小墨自己维护的，用飞书的多维表格。字段包括题目、答案、难度、状态、日期等。后期题库大了可以直接上数据库，但现在飞书够用了。
小墨的工作流程
我给你还原一下它"脑子里"想什么。
第一步：接任务
我说：“小墨，发一道每日一Go到公众号。”
小墨的第一反应：“好的，老大。我先看看题库里有什么。”
第二步：读题库
小墨打开飞书表格，扫了一遍未发布的题目。
[题库查询]
- 题目1：Go 的 defer 执行顺序？（已发布）
- 题目2：slice 和 array 的区别？（已发布）
- 题目3：map 是并发安全的吗？（未发布）✓
“找到了，就这道吧。”
第三步：生成图片
小墨调用 daily-go-skill，把题目传过去。
[小墨] → [daily-go-skill]
"题目：map 是并发安全的吗？"
↓
[Python 脚本执行]
- 代码高亮渲染
- 背景样式生成
- 输出图片
↓
[返回图片路径]
"/tmp/go-daily-20260309.png"
“图片生成好了，现在上传到微信。”
第四步：上传素材
小墨调用 content-publisher 的上传接口。
[小墨] → [content-publisher]
POST /api/image/upload
{
"image": "/tmp/go-daily-20260309.png"
}
↓
[验证权限]
- 检查 API Token
- 验证调用来源
↓
[调用微信 API]
POST https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/material/add_material
↓
[返回结果]
{
"media_id": "xxx",
"url": "https://mmbiz.qpic.cn/xxx"
}
“牛逼，接口通了！素材上传成功，media_id 是 xxx。”
第五步：创建草稿
拿到 media_id 后，小墨继续调用草稿创建接口。
[小墨] → [content-publisher]
POST /api/create-draft
{
"title": "每日一Go：map 是并发安全的吗？",
"media_id": "xxx"
}
↓
[调用微信 API]
POST https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/draft/add
↓
[返回结果]
{
"media_id": "draft_xxx"
}
“草稿创建成功，media_id 是 draft_xxx。”
第六步：发布（可选）
这一步我其实没让小墨执行，因为个人公众号的发布接口不开放了。但代码是写好的，如果开放了，小墨可以直接调。
[小墨] → [content-publisher]
POST /api/publish
{
"draft_media_id": "draft_xxx"
}
↓
[调用微信 API]
POST https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/freepublish/submit
↓
[返回结果]
{
"publish_id": "xxx",
"msg_data_id": "xxx"
}
“发布成功！老大你去看看对不对。”
小墨的自我总结
我看了下小墨的日志，它居然自己总结了整个流程：
“今天老大让我发一道每日一Go，我走了一遍完整流程：
- 从题库拿题
- 调用 skill 生成图片
- 调用中转服务上传素材
- 创建草稿
- （可选）发布
流程都通了，下次老大说’发一道’，我直接走这个流程就行。”
说实话，看到这段日志我有点感慨——这玩意儿真的在"学习"。
我的思考
折腾完这个系统，我有几个感悟：
1. AI 不是工具，是伙伴
一开始我把小墨当工具用，“你给我生成个图片”、“你给我写段代码”。但现在它是伙伴了，有自己的"记忆"和"流程"。
我说"发一道"，它知道要做什么，不需要我一步步指导。
2. 安全第一
content-publisher 这个中转服务，一开始我觉得多此一举。但后来想想，把 appid 和 appsecret 直接给 AI，确实不安全。现在小墨只能通过 API 调用，拿不到敏感信息，心里踏实多了。
3. 题库是核心
题库的质量直接决定了内容的质量。小墨现在能自动维护题库，但题目、答案、难度这些，还是需要我人工把关。
后期题库大了，可能要上数据库，但现在的飞书方案够用了。
4. 自动化不是目的，是手段
我搞这个系统，不是为了炫技，是为了省时间。每天半小时的体力活，现在一句话搞定。
但省下来的时间干什么？写更好的内容、思考更有价值的问题。这才是自动化的意义。
接下来的计划
目前系统跑通了，但还有几个优化点：
1. 定时任务 现在还是我手动触发，后续可以让小墨每天固定时间自动执行。
2. 题库质量 小墨能自动维护题库，但题目质量需要我把关。计划每周 review 一次题库，淘汰不好的题目。
3. 数据分析 统计每道题的阅读量、点赞量，分析哪些题目受欢迎，反向优化题库。
4. 扩展到图文 这个流程不仅适用于每日一Go，图文也是一样的。后续可以扩展到更多内容类型。
总结一下
折腾这个系统，当然不可能是很顺利的。我遇到的坑：
- 记忆丢失，隔天就可能忘记了昨天给他说过的东西，所以需要告诉他随时提取关键点记下来，仿佛在教一个小学生；
- 编码问题，skill中，小墨的代码还是存在像字符编码错误这样的问题，尤其是在windows上。不过老墨慢慢教他，他可以努力学习并解决。
我最大的收获不是"自动化"本身，而是对 AI 的理解变了。
它不是工具，是伙伴。它有"记忆"，能"学习"，能"总结"。
给它一个目标，它会自己想怎么实现。给它一个流程，它会记住并重复执行。
这才是 AI 的正确打开方式。
如果恰好你也需要相同的流程，可以私聊我，一起交流！
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你有没有用 AI 自动化过什么工作流？效果怎么样？欢迎评论区交流！
极客老墨，继续折腾！