ज़्यादातर "AI कंटेंट वर्कफ़्लो" बस ChatGPT को एक ट्रेंच कोट पहना देने जैसे होते हैं। आप एक ब्लॉग पोस्ट पेस्ट करते हैं, LinkedIn कैप्शन निकालते हैं, और उसे सिस्टम कह देते हैं। जो चीज़ सच में समय बचाती है, वह अलग दिखती है: एक छोटा, स्पष्ट रूप से तय किया गया स्टैक, जहाँ हर चरण का एक ही काम होता है, आउटपुट अगले चरण में साफ़-साफ़ जाता है, और अंत में एक बार इंसान समीक्षा करता है, हर prompt पर नज़र रखने के बजाय।
मैं इस हफ़्ते यही स्टैक बनाऊँगा।
मुख्य इंजन एक ही लंबा स्रोत है, आम तौर पर 1,200-1,800 शब्दों का एक पोस्ट जिसमें एक स्पष्ट दृष्टिकोण हो। नीचे की सारी सामग्री उसी स्रोत का व्युत्पन्न होती है, कभी नई सोच नहीं। AI का काम रूपांतरण है, मूल रचना नहीं। जब आप repurposing के दौरान मॉडल को नए-नए कोण गढ़ने देते हैं, तो आपको उसी धुंधले विचार के पाँच अलग-अलग स्वाद मिलते हैं। जब स्रोत तेज़ होता है, तो व्युत्पन्न भी तेज़ रहते हैं।
दूसरा हिस्सा एक संरचित brief है, कोई खुला prompt नहीं। किसी भी generation के शुरू होने से पहले, एक-पेज का brief लिखें: हर format के लिए target audience, वह एक वाक्य जो व्युत्पन्न को ज़रूर कहना है, hook style, CTA, और किन शब्दों या दावों से बचना है। उस brief के साथ source post को model में डालें। brief, model से ज़्यादा काम करता है। "मुझे Twitter thread बना दो" जैसा prompt generic sludge देता है; audience, angle, और constraints वाला prompt ऐसा output देता है जिसे आप सच में post कर सकते हैं।
तीसरा हिस्सा format-specific templates हैं, format-specific prompts नहीं। LinkedIn carousel के लिए एक hook slide, तीन से पाँच insight slides, और एक close चाहिए। Newsletter blurb के लिए 60 characters से कम की subject line और एक single CTA चाहिए। YouTube short के लिए पहले तीन seconds में एक cold-open question चाहिए। इन्हें slots वाले templates के रूप में encode करें, ताकि आप हर बार scratch से invent करने के बजाय structure भर रहे हों। Model slots भरता है; structure आप approve करते हैं।
चौथा हिस्सा एक ही human review pass है, batch में। एक session में सारे derivatives generate करें, फिर उन सबको साथ में review करें। लगातार पाँच LinkedIn posts पढ़ने से tone drift पकड़ में आता है, जो एक हफ़्ते में बिखरे हुए review में छूट जाता। असली time savings यहीं है: AI typing करता है, आप judgment करते हैं, और यह loop हर output के बजाय हर source post पर एक बार चलता है।
पाँचवाँ हिस्सा distribution log है, calendar नहीं। हर post के बाद लिखें कि आपने क्या publish किया, कहाँ किया, और दो हफ़्ते बाद एक-line performance note। Patterns जल्दी सामने आते हैं: आपके threads, carousels से बेहतर perform करते हैं; आपके Substacks पर saves तो आते हैं, shares नहीं; आपके shorts follows दिलाते हैं, clicks नहीं। जब आप देख पाते हैं कि कौन-से derivatives ने अपनी production cost वसूल की, तब स्टैक खुद बेहतर होने लगता है।
किसी भी ऐसे tool को छोड़ दें जो "एक क्लिक में 10 platforms" का वादा करता है। काम brief, templates, और review है। Software इससे समय कम नहीं करता, बस एक subscription जोड़ देता है।
क्या आप चाहेंगे कि मैं brief template और पाँच format-specific templates को एक starter pack के रूप में तैयार कर दूँ, जिसे आप अपने stack में सीधे डाल सकें? मुझे अपना primary source format (posts, podcasts, videos) और अपने top two distribution channels बताइए, और मैं आपको एक ready-to-fill version भेज दूँगा।