从AI自动发文到AI海外增长系统：Podcore的技术架构演进
记录Podcore如何从一个自动发文脚本，逐步构建成有数据闭环、有任务审批、有多模型调度的海外增长系统。
Podcore不是把几个AI工具拼在一起，而是在构建一个数据→洞察→任务→执行→验证的闭环系统。
2026年中，我在运营podcore.cn时遇到一个实际问题：每天要发一篇文章，但人工写、人工配图、人工发布、人工写TDK，重复且容易出错。
最开始的方案很简单：用AI生成文章，手动粘贴到WordPress，手动设标题描述。能跑通，但不可靠——有时候忘了设featured image，有时候excerpt留空导致列表页排版错乱，有时候TDK没写进去。
这时候我意识到：问题不是AI能不能写文章，而是AI写的东西能不能稳定地变成线上可访问的页面，并且每一步都有记录。
经过几个月迭代，Podcore现在的技术架构分五层。每层的状态我如实标注：
| 层 | 职责 | 技术选型 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 数据来源层 | GSC、GA4、WordPress发布记录、业务反馈 | GSC API / 手动导出Excel / WP REST API | 已验证 |
| 运营中台层 | 数据记录、洞察发现、任务审批、执行回写 | 飞书多维表格（6张表） | 已验证 |
| Agent执行层 | 内容生产、页面优化、数据导入、发布验证 | 豆包工作流 + Hermes Agent，多模型可切换 | 验证中 |
| 数字资产层 | 企业官网、产品页、SEO/GEO内容 | WordPress + Rank Math SEO | 已验证 |
| 反馈层 | 搜索表现、AI搜索可见性、询盘数据回流 | GSC监控 + AI搜索手动检查 | 验证中 |
为什么用飞书多维表格做中台，而不是自己写数据库？
因为Podcore是一个人运营的项目。多维表格有现成的视图、筛选、权限和API，我不需要维护后端。数据导入、任务审批、执行记录全部在一个界面里完成，成本最低。
为什么不锁定一个大模型？
不同任务对模型的要求不同。写文章需要长上下文和中文表达能力，数据处理需要稳定性和成本控制，代码生成需要推理能力。所以架构上保留了模型切换层——目前接的是豆包工作流，但底层可以换DeepSeek、Qwen或其他模型。
为什么Agent任务必须人工审批？
因为涉及产品事实、价格、认证、全站结构变更时，AI不能自己决定。T5任务中心里，Agent只能执行”已批准”状态的任务。这个边界很重要——AI执行重复工作，人做判断和决策。
如实记录当前限制：
• GSC数据目前还是手动导出Excel后导入，没有自动拉取API
• AI搜索可见性（ChatGPT/Perplexity是否提到Podcore）还没有自动化监控
• 多网站统一运营还在规划中
• Agent执行失败后的自动重试机制还不完善，目前失败了需要人工发现
对这套架构有技术问题？
Podcore正在将这套系统产品化，欢迎技术交流。