最近看了 Peter Yang 对 Riley Brown 的一期访谈。
Riley Brown 是一位海外 AI 创作者，全网大概有 170 万粉丝。
他把自己的 Codex 工作流完整公开了。
从研究选题、写视频开头、找视觉素材，到做缩略图和发布内容，除了最后剪辑，大部分工作都交给 Agent 完成。
整套流程可以拆成 5 步。
1. 研究选题
他做了一个 YouTube Researcher Skill 。
把一个频道交给 Codex ，它会通过 Supadata API 拉取视频字幕，再调用 6 个 sub-agent 并行分析。
有人负责找高播放选题，有人拆标题，有人研究开头，还有人整理频道长期重复的内容模式。
大约 30 秒，就能生成一份频道研究资料。
比速度更重要的是，这份资料会留在后面的工作流里。写开头、做图表和缩略图时，都可以继续调用。
2. 单独打磨开头
Riley 认为，视频最需要精细处理的是开头 30 秒。
他的做法很实用。
先把 Alex Hormozi 等创作者的热门视频交给 Codex ，提取其中的 hook 结构，整理成一份可以重复调用的文档。
以后有新选题，直接套进结构里重新写。
他还会用 BRENS 检查开头。
B ， Big ，话题够不够重要。
R ， Relatable ，观众能不能马上感觉和自己有关。
E ， Easy ，有没有给出容易理解的方法。
N ， New ，有没有新信息或新角度。
S ， Safe ，能不能让观众相信接下来不会浪费时间。
以后写完开头，可以直接让 Codex 按这 5 项打分。哪一项弱，就只改哪一项。
3. 自动生成视觉素材
视频开头的动态图形，他交给 Remotion 插件生成。
自己的配色、字体和画面样式，也会写进 Skill 。这样每次生成的内容都能保持统一。
需要 Logo 和产品图片时， Internet Image Puller 会通过 SerpAPI 自动搜索并下载，直接作为 B-roll 素材。
最实用的是 Excalidraw 图表 Skill 。
他会打开 Wispr Flow ，边走边口述 10 分钟想法。 Codex 负责整理内容，生成 9 页左右的图表。
其中大约 80% 可以直接使用，再花 20 到 30 分钟微调。
原本需要写稿、整理结构、逐页画图的工作，现在先由 Codex 做出一个能改的版本。
4. 批量做缩略图
这是整套工作流里最猛的一步。
Codex 先抓取 100 张同类视频中表现较好的缩略图，自动放进 Paper 画板。
选好参考图以后，再调用 Nano Banana 生成新版本。
人物可以换成 Riley 自己，衣服、构图和轮廓光也会一起调整。一次生成多版，再从中挑选。
他做风格迁移时，主要让模型参考图片，少写很长的风格描述。
因为字体比例、人物位置、信息密度和视觉重心，很难只靠文字讲清楚。
不过最后的缩略图，他仍然会找真人设计师做 A/B 测试。 AI 负责快速出方案，人负责选择和最终质量。
5. 发布和协作
他通过 Typefully Skill 用语音起草推文，再按固定时间发布。
Codex 还能操作 Notion 、 Google Docs 、日历和邮件。
比如在 Notion 里创建视频条目、生成大纲、同步协作信息，这些都可以在同一套流程里完成。
整期访谈里，我觉得最值得抄的是他做 Skill 的方法。
他不会先规划自己需要多少个 Skill 。
平时先用 Codex 做事。发现某个流程反复有效，就对 Codex 说：
把刚才这套工作流程整理成一个 Skill。 请写清楚适用场景、需要的输入、执行步骤、输出格式和检查标准。 只保留已经验证有效的做法，不要自行增加没有测试过的步骤。 生成之后直接测试。
结果不满意，就告诉 Codex 具体哪里有问题，让它修改 Skill 。然后打开一个新会话，再跑一遍。
开新会话是为了排除聊天记录的影响。
换到干净的上下文还能稳定完成，才说明这套方法真的写进 Skill 了。
Skill 也可以继续串联。
频道研究完成后，自动进入开头设计。
开头确定后，继续生成图表和视觉素材。
内容完成后，再同步到 Notion 和 Typefully 。
一套完整工作流，就是这样从几个重复动作里慢慢搭起来的。
普通人可以先从一件小事开始。
下次用 Codex 完成工作后，看看里面有没有哪个步骤，每周都会重复。
有的话，就把它存成 Skill 。
用几次，继续改。
等一个 Skill 稳定了，再和下一个接起来。
Riley 用 Agent 省下时间后，也没有追求一天批量生产几十条内容。他目前的目标是一周 4 条长视频和 5 条高质量短视频。
省下来的时间，继续投入研究、表达和画面质量。
这套思路挺适合内容创作者。
重复工作交给 Codex ，选题、判断和最终质量留在自己手里。