最近發(fā)現(xiàn)了一個比較好玩的開源項目，paper_to_podcast，將研究論文轉化成三個角色之間溝通對話的播客。其中的這三個角色，主要就是主持人、提問題的學習者，以及回答問題的專家。

通過將干巴巴的文字信息，轉化成對話式語音形式的內容，我覺得還蠻有意思的。且前段時間我一直在研究部署這塊內容，那今天這篇文章干脆展開聊聊，我認為可以在獨立站運營領域落地的一些應用場景。

鏈接：https://github.com/Azzedde/paper_to_podcast

上面這個開源項目，我自己認為還是挺簡單的。其主要的流程無非就是給 AI 投喂相應的研究論文資料，然后要求 AI 模型按照既定的規(guī)則去生成相應的介紹描述與針對性的問題。

等這類信息梳理得差不多后，再去生成相應的對話腳本，并最終使用「文字轉語音」的工具將上一步生成的文字讀出來。

所以上面這樣的流程，完全就可以借鑒過來應用到我們自己的工作場景中。比如文章的內容創(chuàng)作上、用戶信息的回復上、工作記錄的消化上。

就拿內容創(chuàng)作舉個例子，我最近在學習一個新產品的網(wǎng)站布局與關鍵詞布局，把這個行業(yè)內排在首頁上的網(wǎng)站基本摟了一遍。

在這個過程中，我將每一個競爭對手的網(wǎng)站內容都用 Markdown 格式將數(shù)據(jù)整理下來了。所以如果下一步我要針對這款產品做相應的內容營銷的話，完全可以采用上面提及的那套流程來做。

首先將我自己的收集整理的素材投喂給 AI 進行消化，讓其知道要做的工作是什么，以及明確將要做什么。然后便可以針對關鍵詞去生產特定內容了，不過這個過程中需要參考下這個項目的 Prompt 設計。

那這樣一套流程設計完后，后續(xù)我們需要做的就是不停的補充文案素材，以及針對特定關鍵詞去做內容建設了。

其實除了內容建設外，還有很多場景都可以使用這套流程進行效率提升，像我之前提及的客戶郵件回復這樣的場景也是可以使用的。

將過往的溝通郵件總結并沉淀成文檔，然后將文檔信息交給 AI 消化，如此一個智能回復機器人便做完了。等下次再碰到客戶的溝通郵件，便可以將內容交給這個機器人，讓其輸出相應的回復初稿出來。

等我們審核沒問題后，再將信息發(fā)送回客戶，甚至過程中還可以做回復語種信息的定制，等等。

像上面提及的這個應用場景，在工作中還是比較常見的。我們完全可以深度發(fā)掘下需求，然后將 AI 能力引入進去來提高自己團隊的生產效率。