Dan Koe Writer

工作目录

dan-koe-writer/
├── scripts/
│   ├── goldmine.py   # 拆解爆款 → 提取积木（输出 prompt 供 Agent 调用）
│   ├── spark.py      # 从积木库生成创意方向（支持 JSON 输出）
│   └── write.py      # 从积木库构建写作 context（输出 prompt 供 Agent）
└── references/
    └── knowledge/    # 积木库（7类 Markdown 文件）

积木库初始有 Dan Koe 方法论示例积木，可直接使用。

积木库说明

使用方式

1. 拆解爆款内容

cd <skill>/scripts

# 抓取微信文章
python goldmine.py "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx"

# 从本地文件拆解
python goldmine.py --file article.txt --source "文章标题"

# 直接输入文本
python goldmine.py --text "文章内容..." --source "手动输入"

输出：告诉 Agent 需要调用自己的模型提取积木。

2. 从积木库生成创意方向

# 生成3个创意方向（Markdown）
python spark.py

# 生成5个方向
python spark.py --count 5

# 指定话题过滤
python spark.py --topic "写作"

# 输出 JSON 格式（供 Agent 解析）
python spark.py --json

# 只用钩子生成
python spark.py --hook

# 固定种子（可复现）
python spark.py --seed 42

3. 生成完整文章

# 公众号长文
python write.py --topic "写作" --platform wechat --length 2000

# 小红书笔记
python write.py --topic "AI" --platform xhs --length 800

# 推文
python write.py --topic "自律" --platform twitter

# 输出 JSON 格式（包含 prompt）
python write.py --topic "个人品牌" --json

4. Agent 使用方式

Agent 读取脚本输出后，自行调用模型处理：

# 示例：Agent 读取 spark.py 的 JSON 输出
result = subprocess.run(["python", "spark.py", "--json"], capture_output=True)
ideas = json.loads(result.stdout)

# 然后用 Agent 的模型生成文章
for idea in ideas:
    article = await agent.generate(idea)

Dan Koe 方法论速查

APAG 框架

POV > Niche

• Niche 陷阱：选垂直领域 → AI 更快更好 → 被替代
• POV 本质：你是 lens（透镜），不是垂直领域专家
• 为什么不可复制：你的经历 + 目标 + 价值观的独特折射，AI 无法复制

积木类型使用指南

• 钩子：用在标题、第一行，制造停顿
• 悖论：放在开头或转折处，引发"这不对啊"的反应
• 转化弧：规划文章整体故事线
• 核心问题：戳中读者痛点引发共鸣
• 金句：收尾或关键转折，制造记忆点
• 结构：选择适合内容类型的框架
• 观点：贯穿全文的独特视角，差异化核心

写作事业 6 步

1. 选一个你无法停止谈论的话题
2. 头脑风暴，提出独特观点
3. 每周写 500-1000 字（短+长结合）
4. 把长文拆解为每日短帖
5. 学会让作品被分享（流量 > 写作）
6. 用经验变现

短内容写作关键

• 不是消费者，是研究者：看到好帖子试着用自己的观点重写
• 结构训练：模仿句式 → 转化为自己的声音
• 积木组合：同一金句/悖论可用于不同话题的写作

技术说明

• 模型：使用 OpenClaw Agent 配置的模型（openrouter/minimax/minimax-m2.7）
• 无需额外 API Key：脚本只做数据处理，LLM 调用由 Agent 完成
• JSON 输出：所有脚本支持 --json 参数，方便 Agent 解析