跟一个做独立站的朋友聊天，他问我："你说现在外贸到底拼什么？" 我想了想：以前拼价格、拼供应链、拼工厂背书。这几年呢？拼内容。
独立站的 SEO 文章、亚马逊的 listing 描述、TikTok 的短视频脚本、Instagram 的图文、LinkedIn 的 outbound、邮件营销的开发信……每一项都在拼内容。一个能写好英文 blog 的运营，可能比多两个客户经理还值钱。
但我们这行做内容有个特殊的难——英文内容尤其容易被看出来是 AI 写的。海外客户对这个比国内读者敏感多了，一封 AI 痕迹明显的开发信，对方一眼识破，回复率断崖式下跌。
所以我这半年花了不少时间研究怎么用 AI 做内容才能"不像 AI"。期间装了几十个 Claude Code 的 skill，吃灰大半。后来想明白一件事：工具不重要，工序才重要。 把做内容这件事拆成几段，每一段找一个真正能用的工具，比一次性收集一堆然后全部吃灰，靠谱得多。
下面这 7 个 skill 是我留下来真正在用的。它们都是 GitHub 上的开源项目。每个对应内容生产线的一段工序。
工序 01 · 搜素材 —— Agent Reach
做外贸内容第一步是搜素材。要写 SEO 文章，得知道海外读者在搜什么；要发 TikTok，得知道当下哪个梗火；要做开发信，得了解对方公司最近在干什么。
但默认的大模型搜不了这些。它训练数据是几个月前的，对今天的世界一无所知。
Agent Reach 让 AI 能去读 Twitter、Reddit、YouTube、LinkedIn、Instagram 这些海外平台的真实内容。对外贸场景特别有用：
写英文 blog 之前，让 AI 先去 Reddit 相关 subreddit 看一遍真实用户在讨论什么、用什么词做 TikTok 视频前，让 AI 拉一批高赞视频的字幕，看爆款是怎么开头的做开发信前，让 AI 去 LinkedIn 看一下目标客户最近发了什么内容，找一个切入点
它最爽的地方是会自己维护——平台改版了、数据源挂了，它自动切换到下一个能用的方式，不用你操心。
工序 02 · 写初稿 —— khazix-skills
这是中文写作的 skill，对做国内市场（比如 1688 选品、给国内供应商写文档、做小红书海外种草）很有用。
它最值钱的不是"写得多好"，而是把作者本人的写作风格、节奏、忌讳词都打包好了。装上之后让 AI 用这个风格写东西，出来的稿子读起来像人写的。
要提醒一句：这套 skill 有强烈的个人风格，不是通用好文笔。如果你做的是高端 B2B 业务、目标读者偏严肃，它不适合你。但如果你做的是面向年轻消费者的小红书、社群内容，这套口吻反而很贴。
工序 03 · 自动操作平台 —— OpenCLI
外贸运营每天有大量重复操作——登录亚马逊后台抓数据、登 Shopify 看订单、登 LinkedIn 搜客户、登独立站后台导数据……都是"打开网站、点几下、复制粘贴"。
OpenCLI 让 AI 用你已经登录过的浏览器自动去操作这些平台。它复用你 Chrome 的登录状态，不用专门做认证；浏览器自动化里那些反爬绕开也内置好了。70 多个网站它都预先适配好了。
比如装上之后，你可以让 AI 帮你：抓亚马逊某个 listing 的所有评论做分析、批量收集 LinkedIn 上某个行业的客户公司信息、定期把独立站的订单数据导成报表。
这些事一个一个做也能做，但一个外贸运营一天能省下两三小时是非常实在的事。
工序 04 · 知识沉淀 —— NotebookLM
做外贸做久了，你积累的资料其实很多——产品 spec、行业报告、过去客户的反馈、海外平台的政策、各个市场的合规要求……但写东西时这些资料经常用不上，因为你记不起来"我那年看到过类似的案例"。
notebooklm-py 是 Google NotebookLM 的命令行版本。把这些资料全丢进去，AI 就能直接调用——你写新文章时让它查"我们以前怎么写过类似题材的"，做新市场调研时让它翻"我们之前积累了哪些这个市场的信息"。
我自己有一个 master notebook 专门存外贸踩过的坑、客户聊过的金句、各个平台的政策变更。开新内容前先让 AI 翻一遍这个本子，输出的东西就开始有"我们公司"的影子，而不是泛泛的通用答案。
工序 05 · 去 AI 味 —— Humanizer-zh
这是中文场景的去 AI 味工具。但对做外贸的人，我要特别强调一件事——英文场景的去 AI 味更重要、也更被忽视。
海外读者对 AI 痕迹的敏感度比国内高很多。一封英文开发信如果有 ChatGPT 痕迹（比如开头"I hope this email finds you well"、用一堆 "delve into" "leverage" "robust"），对方两秒钟扫完就归到垃圾邮件。
Humanizer-zh 主要做中文，但它讲清楚了 AI 写作的 24 种模式。这个模式在英文里同样存在。你可以拿这套思路去识别自己英文内容里的 AI 印记——
"delve into" 这种 LLM 高频词"Not only A but also B" 这种公式化结构那些刻意的修辞排比（"It's not just X. It's Y."）过度对仗的句式（"From X to Y, from A to B"）
英文场景的话，还可以同时配合 Humanizer 的英文版（也是开源的），双管齐下。
工序 06 · 内容诊断 —— dbskill
写完不等于写好。dbskill 是一套 17 个左右的诊断工具。
跟内容相关的几个对外贸特别有用：开头怎么改更抓人（独立站文章和邮件开发信都用得上）、标题怎么写更有点击（亚马逊 listing 标题、独立站文章标题）、小红书标题公式（如果你做海外华人种草）、检查残留 AI 味。
把初稿交给它跑一遍，等于让一个内容编辑帮你过稿——告诉你哪里结构松、哪里论点弱、哪里标题不行。
工序 07 · 配图发布 —— baoyu skill
发布是最后一段。外贸的发布场景更复杂——同一份内容要适配独立站 blog、LinkedIn、Medium、Instagram、TikTok 不同的格式。
baoyu-skills 是 20+ 个 skill 的集合，覆盖配图和排版的最后一公里：自动生成封面图、给文章自动配插图、生成小红书图片卡、Markdown 转成公众号 HTML……
虽然它的"自动发布"主要针对中文平台（公众号、小红书），但它的图片生成能力对外贸场景一样能用：自动生成博客的封面图、自动配文章插图、生成幻灯片做客户提案。
写完文章之后到能发出去，原来要折腾一两小时的事情，现在十几分钟搞定。
给外贸团队的建议
把上面 7 个工具串起来，就是一条完整的内容生产线：
搜素材 → 写初稿 → 自动操作平台 → 调用知识库 → 去 AI 味 → 诊断改稿 → 配图发布
每一段都有对应的工具。但更重要的是这条工序图不是别人替你画的——你做外贸内容的方式是什么样、卡在哪一段、哪段最痛，只有你知道。
我的建议是：别一次性全装上。先问自己——
是不是每次写英文 blog/开发信都要花一两小时找参考？→ 先装 Agent Reach是不是英文内容容易被海外客户看出 AI 痕迹，回复率上不去？→ 先解决去 AI 味是不是每天大量时间花在登各种海外平台后台抓数据？→ 先装 OpenCLI是不是积累了很多行业资料但写东西时用不上？→ 先装 NotebookLM
挑最痛的那一段先解决，跑顺了再补下一段。慢慢把自己的内容生产线搭起来，比一次性收集一堆然后吃灰，靠谱多了。
一个小提醒
最后说一件外贸朋友最容易遇到、但 AI 圈很少提的问题——这些 GitHub 工具大部分都是海外的，安装、更新、API 调用都需要稳定访问海外网络。
如果你公司的网络访问 GitHub 经常超时、给 Claude 发请求老断流、装 NotebookLM 时 playwright 下载 Chromium 跑了两小时还在 30%，那再好的工具你也用不起来。这是另一个话题了，但确实是搭这条生产线的前提之一。
把工序拆清楚、把工具选对、把网络备好——三件事配齐，外贸内容生产才能真正提效。
否则你也只是又收集了一堆 skill，然后让它们继续吃灰。
