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Podcore 技术实验室
记录 AI Agent、数据中台与海外增长系统的架构设计、工程实践和技术演进。
从真实业务问题出发，以可验证的工程实践持续迭代。
五个板块
按 Podcore 建设 AI 海外增长系统时需要解决的技术问题分类，不是按软件工具分类。
当前系统状态
区分已验证、验证中和规划中，不把未来能力包装成已上线功能。
内容生产自动化 已验证
每日自动选题、写作、Hero图生成、WordPress发布、TDK写入、列表页验证。稳定运行。
数据与运营中台 已验证
飞书多维表格6表体系，GSC数据导入→洞察→任务→执行→回写闭环。
Agent 任务协同 验证中
旧文优化、内链调整、数据导入等Agent任务正在从人工触发走向自动触发。
多模型调度 验证中
支持DeepSeek/Qwen/豆包切换，按任务类型选择模型，平衡成本和效果。
多网站统一运营 规划中
Podcore.cn、香港专区、Clocore等多站点共享知识库和Agent工作流。
最新技术记录
双Agent架构与飞书协作方案
Agent工程实践 · 架构设计 · 2026-10-09
从AI自动执行到人机协同运营：Agent控制与协作机制
Agent工程实践 · 验证中 · 2026-10-09
从AI自动发文到AI海外增长系统：Podcore的技术架构演进
系统架构 · 已验证 · 2026-10-09
从GSC数据到AI Agent执行：运营中台设计思路
数据与运营中台 · 已验证 · 2026-10-09
技术演进路线
阶段一：内容生产自动化 已验证
选题→写作→Hero图→发布→TDK→验证，基础工作流跑通。
阶段二：数据驱动内容优化 已验证
GSC数据导入运营中台，识别排名提升机会和低CTR页面。
阶段三：Agent任务协同 验证中
任务审批、执行、结果回写、复盘闭环，减少人工操作。
阶段四：AI海外增长能力扩展 规划中
GEO监控、AI搜索可见性分析、海外客户研究等场景验证。
对这套技术方案感兴趣？
Podcore 正在将这套 AI 海外增长系统产品化，欢迎技术交流与合作。