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為了提高效率，作者利用AI技術(shù)開發(fā)了兩個實用的瀏覽器插件，分別用于選題整理和長尾關(guān)鍵詞挖掘。本文詳細介紹了這兩個插件的功能、開發(fā)過程以及使用方法，供大家參考。

最近開《AI+自媒體》課程，有兩個場景需要大量、重復(fù)的做，所以寫了兩個瀏覽器插件。

這兩個場景分別是：

1. 看選題、批注、整理到表格中方便后續(xù)讓 AI 分析；
2. 搜索選題關(guān)鍵詞，根據(jù)搜索推薦詞找到更多精確的長尾需求

這兩個插件分別使用了兩種 AI 編程方法，把過程也分享出來給大家：

1. 一步到位寫完（對應(yīng)第一個場景的插件）
2. 在已有插件的基礎(chǔ)上進行改造（對應(yīng)第二個場景的插件）

筆記采集插件

爆款筆記研究+分析，應(yīng)該是做號需要投入時間最多的環(huán)節(jié)，沒有之一。

我的習(xí)慣是，對著一組關(guān)鍵詞，把平臺相關(guān)內(nèi)容所有可用來復(fù)制借鑒的選題一次性看完，然后扔給 AI 做可用選題分析。

順便分享一個提示詞：

整理筆記到表格里，實在太麻煩了，要復(fù)制鏈接、標題、正文，還要點評總結(jié)批注。

所以寫了個插件，實現(xiàn)這么個功能：

點擊插件，直接把已經(jīng)打開筆記的鏈接、標題、正文、標簽和數(shù)據(jù)同步到飛書多維表，可以增加一些批注

同步到飛書多維表的內(nèi)容：

對這個插件感興趣的，可以去知識星球里領(lǐng)插件壓縮包，搜索關(guān)鍵詞插件。

分享一下這個插件的開發(fā)過程：

1. 把要采集筆記的前端頁面的規(guī)則扒出來放在寫插件的提示詞里。如果自己找不出來，可以直接把整段 HTML 片段發(fā)給 AI，告訴它你要提取其中的哪些字段，讓它幫你提取規(guī)則。
2. 飛書多維表創(chuàng)建記錄的開發(fā)文檔示例代碼，復(fù)制下來，放在寫插件的提示詞里。
3. 講清楚插件的交互、可操作項、UI 需求

我是放在 Windsurf 里一遍過的。

開始寫了個popup彈窗式交互，因為不方便邊看邊記錄批注，所以改成了 sidebar 式交互，也是一輪就改好了。

完整的提示詞，在 AI 編程課的最后一場實踐直播里有詳細介紹和可復(fù)制版本，想自己復(fù)現(xiàn)一個的可以報名來學(xué)一學(xué)。

搜索長尾詞采集

做選題的另一個日常工作：挖掘選題關(guān)鍵詞背后的更深度、更精準需求詞。

你在任意搜索框里輸入一個關(guān)鍵詞后，系統(tǒng)都會給你推薦 5-10 條關(guān)鍵詞的延伸問題，這些都是更具體、更深度的需求。

選題扎深了，才能扎到更精確的目標人群。

我的習(xí)慣不是一直在搜索框里下功夫，而是把它們一次性都導(dǎo)出來，一條一條篩選和進一步挖掘。

之前有個技術(shù)大佬開發(fā)過一個搜索推薦詞采集插件，但是 1）需要秘鑰授權(quán)；2）還有很多我不太需要的功能占瀏覽器位置。

雖然有密鑰授權(quán)機制，但是大佬也開源了插件。

我在他的基礎(chǔ)上，讓 Windsurf 做了一輪魔改，現(xiàn)在是這樣的：

上面 GIF 演示的是采集 1 級，也就是關(guān)鍵詞+推薦的搜索詞列表，

還支持 2 級和 3 級，所謂 2 級就是關(guān)鍵詞+推薦的搜索詞+推薦搜索詞的搜索詞

按照上面 GIF 演示的內(nèi)容，1 個詞推薦 10 個搜索詞，2 級的話就是1×10×10=100個詞，3 級則是 1000 個詞。

除了小紅書，B站和抖音也支持。

對這個插件感興趣的，可以去知識星球里領(lǐng)插件壓縮包，搜索關(guān)鍵詞插件。

下面分享一下這個插件的開發(fā)過程：

1. clone 要魔改的插件到本地
2. 讓 Windsurf 仔細閱讀項目代碼、理解插件功能和代碼實現(xiàn)，找出其中關(guān)于 XX 的功能，介紹一下
3. 告訴 Windsurf 你的需求，讓它“另起爐灶”寫個新的插件

這個我也是功能一遍過，然后找了倆比較好看的顏色，讓 Windsurf 優(yōu)化了一輪 UI 齊活。

git版本只有兩次提交哈哈哈哈

想學(xué)插件開發(fā)，可以報名 AI 編程課，不需要基礎(chǔ)。

我錄了 13 節(jié)課，講完了零基礎(chǔ)到能看代碼、指揮 AI 編程需要的基礎(chǔ)知識，半天就能學(xué)會。

還有 13 場直播帶教回放，常用的編程場景都覆蓋了。