AI 写博客这件事，后来还是得做成工程（二）

Fri, 03 Apr 2026 21:02:02 +0800

如果 token 足够，最省脑子的办法其实很粗暴：把历史文章直接塞给模型，让它自己学。

问题在于，这种办法只适合偶尔来一篇，不适合反复写。你要是真把博客写作当成长期工作流来做，生吃历史文章这条路，很快就会从“简单直接”变成“又贵又乱”。

这组文章讲到这里，主线已经变了。上一篇 AI 写博客这件事，后来还是得做成工程（一）：blog-writer 为什么会长出来讲的是消费侧的自动化；这一篇开始讲生产侧，也就是风格数据怎么生成、怎么压缩、怎么别把 token 白白烧掉；下一篇会接着收在 AI 写博客这件事，后来还是得做成工程（三）：本地模型、在线模型和 Minimax 最后怎么分工。

一开始最自然的想法，就是直接喂历史文章

这条路真的太自然了。

你既然想让模型学会你的写法，那最直观的办法当然就是把旧文章喂给它。最好把历史博客里写得最像自己的那些都塞进去，让它自己总结。

单看一次任务，这么干没什么毛病。

甚至很多时候效果还不错。上下文够长，模型够强，历史文章够多，风格确实能被带出来。

但问题不是“这一篇能不能写成”，问题是“下一篇、下下篇，还要不要再来一遍”。

每次都重新喂一批旧文章，会带来几个很现实的副作用：

同一批材料反复占上下文
token 开销和写稿次数近乎线性增长
模型看到的噪音越来越多，真正有用的信号反而被稀释
写稿动作和风格维护动作彻底绑死，谁都轻不下来

也就是说，token 富裕的时候，生吃当然能吃。但工程上不能老这么吃。

这也是为什么数据模块和数据生成模块必须拆开

我后来把这件事想明白，核心就一句话：消费侧和生产侧得分开。

blog-writer 负责的是消费侧。它只管读一份已经发布好的 runtime，然后把文章按固定契约写出来。

而风格数据的扫描、筛选、评分、压缩、provider 对比，这些都应该放到另一条生产侧流水线里。也就是后来长出来的 blog-style-suite。

从 git 记录看，这个转折很清楚。

2026 年 4 月 1 日 21:47 的 84a06b5，已经明确把原来的 blog-style-maintainer skill 换成了仓库级 CLI 工具。这个动作很说明问题，因为一旦你有了 scan/build/rebuild、有了输出目录、有了恢复机制，事情就已经不像一个 skill 了，更像一个正常的 Python 项目。

再到 2026 年 4 月 1 日 23:05 的 9e92b8e，blog-style-suite 继续被拆成 scanner.py、builder.py、compressor.py 这些模块。到这一步，思路其实已经非常工程化了：

scanner.py 负责把文章从磁盘里扫出来，提取结构化特征
builder.py 负责评分、精选、缓存、运行时装配
compressor.py 负责该让模型参与的那几步压缩

这和单纯写一段超级 prompt，已经是两种完全不同的思路了。

省 token，不靠玄学，靠的是预处理和批量化

这套工程真正最值钱的地方，我觉得是 2026 年 4 月 2 日 19:41 的 bc4b950。

那次提交把话说得很直白，AI 调用从大约 2000 次，直接降到了每个 provider 最多 5 次。

怎么做到的？

不是靠“把 prompt 改得更聪明”，而是靠把该预处理的东西提前做掉。

现在 blog-style-suite 的流程，已经很清楚了：

scan 阶段纯启发式，0 次 AI 调用
build 阶段先做启发式评分，还是 0 次 AI 调用
再按 technical / finance / essay / tooling 四个 lane 各做 1 次批量精选和打标签
最后再做 1 次作者风格压缩

这样算下来，冷启动最多也就是 5 次调用。

更关键的是，这 5 次不是分散在每一篇文章上，而是集中在已经被预处理过的、高价值的摘要材料上。

这就是预处理真正省 token 的地方。不是少省几个字，而是从“按文章逐篇调用”改成“按阶段集中调用”。

再往后，缓存也补上了。

builder.py 里有 lane 的 batch fingerprint，有 provider checkpoint 恢复，有 review_pool_per_lane = 12 这种为了本地模型上下文做的收缩。你要改一小部分数据，不会整条流水线重跑。

这类设计看起来都不炫，但每一个都很实用。因为它们解决的都是“别让同一批 token 反复烧第二次”。

现在这套数据结构，本质上就是在压缩真正有用的信号

这一套拆完以后，数据结构也就顺了。

我现在更愿意把它理解成三层。

第一层：`scan.json`

这是共享原料。

里面放的是文章路径、标题、日期、分类、标签、开头段落、closing stub、headings、screening 结果、lane 归类这些结构化信号。

它不是给 blog-writer 直接吃的，它是给生产侧继续往下加工的。

第二层：`{provider}.source.json`

这是 provider 级 checkpoint。

在共享原料的基础上，多了评分结果、lane selection、fingerprint、cache status 这些中间态。也就是说，它更像“加工过程中的半成品”，重点是可恢复、可复用、可中断继续。

第三层：`{provider}.runtime.json` 和 `published.runtime.json`

这才是消费侧真正关心的成品。

里面保留的是：

author_style
lanes
samples
writer_guide

也就是把原来一大堆历史文章，压成一份可直接消费的运行时风格资产。

尤其是 published.runtime.json 这个发布位很关键。blog-writer 只读这一份，不回头去扫 content/post，也不关心 suite 目录下所有 provider 的完整镜像。

这个边界一旦立住，消费侧就轻了。写稿模型看到的，不再是一堆原始旧文，而是一份已经预处理好的高密度信号。

不是所有事情都该让模型做

我现在越来越觉得，这套工程里最正确的一个判断，其实不是“多接几个模型”，而是“别把不该让模型做的事也扔给模型”。

像这些事情，就很适合本地规则先做掉：

frontmatter 解析
开头段落提取
headings 抽取
本人/转载/模型署名判断
blockquote 比例检测
、嵌入 prompt、正文长度这类硬规则筛掉

这些动作让模型来做，不是不行，是浪费。

模型更适合做的，是那些带模糊性、带取舍的部分。比如一个 lane 里哪几篇更能代表当前声音，或者从高分文章里提炼作者风格标签。

所以 blog-style-suite 真正值钱的，不只是“省 token”，而是它把人、规则、模型三者各自该干的活重新分了一次。

预处理不是为了省一点 token，是为了让写稿这件事可持续

第二篇的结论，我想压得更直接一点。

token 富裕的时候，生吃历史文章当然没问题。甚至你真只写一两篇，可能还更省脑子。

但只要你想把这件事做成长期工作流，预处理就不是可选项了。因为你不做预处理，写稿模型每次都得重复看旧材料，风格维护和文章生成也永远搅在一起。

blog-style-suite 的意义，就是把这一团东西拆开。

不是为了显得系统，不是为了多一个项目名，而是为了让 blog-writer 保持轻，保持稳，保持“只干写稿这一个动作”。

到了这里，下一步的问题也就顺理成章了。

既然生产侧已经独立出来了，那到底该让什么模型来承担这部分成本？本地模型、在线模型、Minimax，分别该站在哪个工位上？这件事，留到下一篇 AI 写博客这件事，后来还是得做成工程（三）：本地模型、在线模型和 Minimax 最后怎么分工。

参考资料

仓库提交：84a06b5dc743f2e9bc6e788d53496a1261bc63ae
仓库提交：9e92b8e6a15d03e6392aff7f3b2dcb0992fe5043
仓库提交：bc4b950cbb13e37d1fdb16a9d23325cfefa6f90e
仓库文件：scripts/blog-style-suite/README.md
仓库文件：scripts/blog-style-suite/style_pipeline/scanner.py
仓库文件：scripts/blog-style-suite/style_pipeline/builder.py
仓库文件：scripts/blog-style-suite/style_pipeline/compressor.py
生效运行时：.agents/data/blog-writing/published.runtime.json

写作附记

原始提示词

$blog-writer 本次的内容比较多，拆分成系列文章：去年就有很多稿子是通过大模型写的，那会是自己写个大纲或者问题清单，然后AI出稿子，复制内容到本地 md 文档，填写头信息，标签信息、发布文章；近期 codex 用了很多，发现 codex 里面的联网搜索能力很强，那我是不是能写个 skill，将这些事情自动化，此时诞生了 skill blog-writer 的第一稿，我还想着让 AI 学习我以前文章的风格，这就导致 blog-writer 运行的时候，很费 token，后续我针对 blog-writer 进行了多个版本的优化，拆分了 数据模块，数据生成的模块，原本数据生成的模块还是独立的 skill，写着写着，我就发现，更适合做成 Python 项目，此时就有了 blog-style-suite，然后我又发现，训练风格数据，也是比较费 token，我就想着用本地的大模型，对接了本地的大模型，我又想到了对比下本地大模型和在线版本的区别，又对接了 minimax；blog-style-suite 和 blog-writer 的演化历史可以分析的 git 提价记录。顺带基于本地 blog-writer、blog-style-suite 的代码，可以讲讲里面的设计思路，是如何做到了节约 token，数据结构是如何设计的，核心的设计思路。Token 富裕完全能生吃历史文章，预处理能节约很多 token

写作思路摘要

这一篇把重点从写稿动作切到数据工程，核心回答“为什么必须拆模块”。
开头直接承认“生吃历史文章能用”，这样后面的拆分理由才更有说服力。
重点展开了 scan.json、source.json、runtime.json 这三层结构，避免空讲架构。
bc4b950 被放在中间当转折点，因为“从约 2000 次到 5 次”最能说明预处理的价值。
结尾把消费侧和生产侧重新分开，为第三篇的模型分工做铺垫。

Token on 向叔记事簿