案例研究
把静态索引改造成可维护的 AI 辅助发布工作流
一个无需先上 CMS、却能让笔记、来源与草稿输出保持对齐的发布系统。
- 对象
- 独立产品项目
- 角色
- 信息架构、前端工程、流程设计
- 周期
- 3 周
- 发布时间
- 2026-05-01
Next.js
TypeScript
MDX
OpenAI API
Vercel
背景
工作从哪里开始
最初的内容表面只是扁平的笔记与参考列表，难检索、难更新、也难复用。
问题
真正需要改变的是什么
每次发布都需要大量手工重新拼装，导致写作和参考材料逐渐脱节。
约束
是什么塑造了解法
- 保持本地优先
- 在编辑模型稳定前避免引入 CMS
- 让 AI 输出在发布前始终可审阅
过程
我是怎么推进它的
- 先梳理内容原子与写作状态。
- 定义 topics、sources 与 draft status 的窄 schema。
- 加入带审核点的 AI 辅助起草。
- 保持输出与本地 MDX 文件兼容。
方案
最终交付了什么
搭建了一个结构清晰的索引与发布流程，让内容边界更清楚，编辑也更可预测、可复核。
结果 / 影响
最后改变了什么
写作与参考材料可以在一个简单表面里流动，而不再散落在临时文件之间。
少花时间重整内容，多花时间打磨真正的观点。
复盘
我学到了什么
- 窄 schema 往往比大而全的 CMS 模型更耐用。
- 流程清晰度常常比炫技自动化更重要。