如何让 Codex 生成小红书选题库

开头：不要只让 Codex 给你生成 100 个标题

很多人用 AI 做小红书内容，第一句话就是：“帮我生成 100 个小红书爆款标题。”这类指令看起来效率很高，实际结果通常很虚。标题很多，但不知道发给谁；角度很多，但和产品没有关系；写完一篇之后，下一篇又要重新问一遍。

真正有用的不是“标题列表”，而是“选题库”。选题库不是单纯的标题合集，而是一套可以持续维护的内容资产。它应该包含目标用户、痛点、搜索词、内容角度、封面文案、正文钩子、标签、转化目标、优先级和发布状态。

Codex 的价值不只是帮你想几个标题，而是可以把这些内容结构化。它可以读取你的项目资料、官网文案、README、产品说明、已有文章和运营文档，然后把内容方向整理成 CSV、JSON、Markdown、Notion 导入表，甚至可以帮你在项目里生成一个轻量的选题管理页面。

一、什么情况下适合用 Codex 生成小红书选题库

如果你只是临时发一篇生活笔记，用普通聊天式 AI 就够了。但如果你正在做产品、个人品牌、设计服务、SaaS、素材站、课程、工具站，选题就不能只靠灵感。你需要的是一套能反复生产内容的系统。

• 你有一个明确产品，但不知道小红书应该发什么。

• 你已经有官网、落地页、README、案例文章，但没有转成小红书内容。

• 你发过一些笔记，但选题分散，无法复盘哪些内容有效。

• 你想让内容同时服务曝光、收藏、咨询、注册或购买。

• 你希望把选题库沉淀成 CSV、JSON、Notion 或后台数据，而不是散落在聊天记录里。

这类任务很适合交给 Codex，因为它可以基于项目文件工作，而不是只依赖一句模糊描述。对于内容站和工具站来说，Codex 可以把产品资料、用户问题和内容模板连接起来。

二、小红书选题库应该长什么样

一个可用的小红书选题库，至少要回答四个问题：这篇内容写给谁？解决什么痛点？用什么角度让用户愿意点开？最后希望用户做什么动作？

最小版本可以先用表格。不要一开始就追求复杂后台，先把字段设计好。字段设计清楚之后，后续再迁移到 Notion、Airtable、CMS 或自建后台都不难。

三、先让 Codex 读取项目，而不是直接生成选题

如果你的项目里已经有官网文案、产品介绍、价格页、案例、博客、README、PRD 或用户反馈，第一步应该让 Codex 先读这些内容。不要一上来就让它“生成 100 个小红书选题”。

原因很简单：没有输入资料，Codex 只能按泛泛经验生成内容；有输入资料，它才能围绕你的真实产品、真实用户、真实转化目标生成选题。

可以先让 Codex 输出一份内容资产盘点报告。它不需要马上写笔记，只需要找出产品卖点、用户痛点、常见问题和适合小红书表达的内容角度。

可复制 Codex 指令 1：读取项目并提取内容资产

你是内容运营顾问和产品增长顾问。请先读取当前项目中的首页文案、README、docs、blog、pricing、case、FAQ、产品介绍和已有内容文件。

任务目标：

帮我为这个项目生成“小红书选题库”的基础素材，不要直接写正文，也不要先生成 100 个标题。

请输出：

1. 项目的核心用户是谁，分成 3 到 5 类人群；

2. 每类用户最可能遇到的 10 个痛点；

3. 产品或服务能解决哪些具体问题；

4. 哪些内容适合做成小红书笔记；

5. 哪些内容不适合发小红书，原因是什么；

6. 推荐的小红书内容栏目，至少 5 个；

7. 每个栏目对应的转化目标，例如收藏、评论、私信、访问网站、注册、购买。

约束：

• 不要写空泛的爆款标题；

• 不要编造项目中没有的信息；

• 如果资料不足，请列出缺失信息；

• 输出 Markdown 报告。

四、把内容方向拆成 5 类栏目

选题库不能只有一类内容。只发教程会显得像说明书；只发观点会缺少信任；只发案例又会让新人看不懂。比较稳的方式是把小红书内容拆成 5 类栏目。

1. 痛点型内容：抓用户正在遇到的问题，例如“为什么你的小红书标题发了没人点”。

2. 教程型内容：给用户一个具体方法，例如“如何用 Codex 把官网内容拆成 30 个小红书选题”。

3. 避坑型内容：指出常见错误，例如“不要用 AI 直接生成爆款标题库”。

4. 案例型内容：展示具体过程和结果，例如“我用 Codex 整理了一套选题 CSV”。

5. 转化型内容：把用户引向模板、工具、服务或产品，例如“这套选题字段可以直接复制到 Notion”。

这 5 类栏目不是固定模板，而是一个基础框架。Codex 可以基于你的业务再做细分，比如设计服务可以加“案例拆解”，SaaS 可以加“功能场景”，素材站可以加“资源推荐”，开发工具可以加“工作流教程”。

可复制 Codex 指令 2：生成栏目体系和字段规范

基于你刚才读取到的项目资料，请为小红书选题库设计一套栏目体系和字段规范。

请输出：

1. 5 到 8 个内容栏目；

2. 每个栏目的定位、目标用户、适合表达的痛点；

3. 每个栏目的转化目标；

4. 每个栏目 5 个选题示例，只给选题方向，不写完整正文；

5. 选题库字段规范，字段必须包含：topic_id、pillar、persona、pain_point、search_phrase、topic_angle、title_options、cover_headline、first_line_hook、outline、visual_direction、tags、conversion_goal、priority_score、status；

6. priority_score 的评分规则，满分 100 分。

输出要求：

• 用 Markdown；

• 字段解释要清楚；

• 不要输出无法执行的空话；

• 每个栏目都必须能服务具体业务目标。

五、让 Codex 生成第一版选题库

有了栏目和字段之后，才适合让 Codex 批量生成选题。第一版不建议直接生成 500 条。数量太多会增加清洗成本。比较合理的方式是先生成 50 到 100 条，覆盖主要栏目和用户类型，然后让 Codex 做去重、评分和分组。

这里的关键不是数量，而是结构。每个选题都必须带上痛点、角度、标题候选、封面主标题和转化目标。这样后续才能进入排期、写作和复盘。

可复制 Codex 指令 3：生成 100 条小红书选题库

请基于当前项目资料、用户画像、内容栏目和字段规范，生成第一版小红书选题库。

数量要求：

• 共 100 条；

• 每个内容栏目至少 10 条；

• 每类目标用户至少覆盖 10 条；

• 不要重复表达同一个角度。

每条选题必须包含：

• topic_id：使用 XHS-001 这种格式；

• pillar：内容栏目；

• persona：目标用户；

• pain_point：用户痛点；

• search_phrase：用户可能搜索的关键词或短句；

• topic_angle：内容切入角度；

• title_options：给 3 个标题候选；

• cover_headline：封面主标题，控制在 16 个字以内；

• first_line_hook：正文第一句钩子；

• outline：3 到 5 个正文要点；

• visual_direction：封面和配图建议；

• tags：5 到 8 个小红书标签；

• conversion_goal：这条内容希望用户做什么；

• priority_score：0 到 100 分；

• status：默认为 todo。

输出格式：

先输出 Markdown 表格预览前 20 条，然后生成完整 CSV 内容，适合复制到 xhs-topics.csv。

六、让 Codex 对选题进行去重和评分

第一版选题库一定会有重复。重复不只是标题相似，也包括痛点相同、角度相同、转化目标相同。一个成熟的选题库需要定期清洗，否则很快就会变成一堆看似丰富、实际无用的标题。

建议把评分拆成 4 个维度：用户痛点强度、业务相关度、内容可制作性、转化价值。这样 Codex 给出的优先级会更稳定。

• 痛点强度：用户是否真的会关心这个问题。

• 业务相关度：这条内容是否能自然引到你的产品、服务或资源。

• 内容可制作性：你是否有素材、案例、截图或经验支撑。

• 转化价值：用户看完后是否可能收藏、咨询、注册或购买。

可复制 Codex 指令 4：清洗选题库并重新排序

请检查 xhs-topics.csv 或当前选题库内容，对所有选题进行去重、评分和排序。

请完成：

1. 找出标题重复、痛点重复、角度重复、转化目标重复的选题；

2. 对重复选题给出合并建议；

3. 按以下权重重新计算 priority_score：

• 用户痛点强度：30 分；

• 业务相关度：30 分；

• 内容可制作性：20 分；

• 转化价值：20 分；

4. 输出 Top 30 优先发布选题；

5. 标记哪些选题需要补充资料；

6. 保留原始 topic_id，不要随意改 ID。

输出：

• 一份清洗报告；

• 一份更新后的 CSV；

• 一份 Top 30 发布建议。

七、把选题库变成 30 天发布计划

选题库只是内容资产，发布计划才是执行动作。很多人生成选题之后就停住了，因为不知道先发哪条、怎么搭配栏目、什么内容适合周一发、什么内容适合周末发。

让 Codex 做发布计划时，不要只让它“排 30 天”。要明确每天的栏目比例、内容目标和制作难度。比如一周里可以安排 2 条教程、2 条痛点、1 条避坑、1 条案例、1 条轻观点。

可复制 Codex 指令 5：生成 30 天小红书发布计划

请基于已清洗的小红书选题库，生成 30 天发布计划。

排期规则：

• 每周至少包含 2 条教程型内容；

• 每周至少包含 1 条避坑型内容；

• 每周至少包含 1 条案例型内容；

• 每 7 天至少安排 1 条强转化内容；

• 不要连续 3 天发布同一栏目；

• 优先选择 priority_score 高于 75 的选题；

• 如果某天内容制作难度较高，请在前一天安排轻内容。

每一天输出：

• 日期序号；

• topic_id；

• 选题标题；

• 内容栏目；

• 封面主标题；

• 正文第一句；

• 需要准备的素材；

• 预计制作时间；

• 转化目标。

最后请输出：

1. 30 天排期表；

2. 本月内容结构占比；

3. 需要提前准备的素材清单；

4. 哪些内容可以批量制作。

八、让 Codex 在项目里生成选题库文件

如果你正在做一个内容工具、运营后台、素材站或个人品牌网站，可以让 Codex 不只是输出聊天内容，而是在项目里真正创建文件。例如：

• content/xhs-topics.csv：适合导入表格或 Notion。

• data/xhs-topics.json：适合在网站前端读取。

• docs/xhs-topic-library.md：适合团队协作查看。

• scripts/validate-xhs-topics.ts：用于检查字段是否缺失。

• app/admin/xhs-topics/page.tsx：适合 Next.js 项目做内部管理页。

这就是 Codex 和普通聊天生成内容的区别。普通聊天只能给你一段答案，Codex 可以把内容资产放进项目结构里，并补上校验脚本、文档和页面。

可复制 Codex 指令 6：在项目中创建选题库文件

请在当前项目中创建一个轻量的小红书选题库数据模块。

请完成：

1. 创建 data/xhs-topics.json，用于保存选题库；

2. 创建 docs/xhs-topic-library.md，说明字段含义、更新规则和使用方法；

3. 创建 scripts/validate-xhs-topics.ts，用于检查每条选题是否包含必填字段；

4. 如果当前项目是 Next.js，请创建 app/admin/xhs-topics/page.tsx，用表格展示选题库；

5. 表格字段包含 topic_id、pillar、persona、title_options、priority_score、status、conversion_goal；

6. 不要引入新的大型依赖；

7. 不要影响现有页面和功能。

验收标准：

• npm run build 可以通过；

• 校验脚本可以运行；

• 缺字段时能明确报错；

• 文档能说明如何新增一条选题。

九、示例：达灵感可以生成什么样的小红书选题

以达灵感这类围绕 Codex 指令、AI 任务执行和项目流程的内容站为例，小红书选题不能只讲“AI 很强”。更好的方向是把用户的具体场景拆出来，比如上线前检查、UI 体检、README 生成、PRD 拆任务、SEO 页面计划、组件规范化。

上面只是示例。真正执行时，Codex 应该基于项目的实际定位生成完整选题库，而不是复制模板。模板的作用是规定结构，不是替代判断。

十、常见错误：为什么

很多 AI 选题库没法用

1. 只有标题，没有用户痛点。标题看起来热闹，但不知道解决什么问题。

2. 只有内容方向，没有转化目标。发完后不知道该看收藏、评论、私信还是注册。

3. 选题和产品无关。流量可能有，但无法转化。

4. 字段太少。后续无法筛选、排期、复盘。

5. 字段太多。一线执行时维护成本过高。

6. 没有优先级。最后还是凭感觉发。

7. 没有素材要求。真正写的时候才发现没有截图、案例或数据。

8. 没有状态管理。选题发没发、写没写、复盘没复盘全靠记忆。

所以，让 Codex 生成选题库时，必须明确“选题库是运营资产，不是标题合集”。这个判断会直接影响指令质量。

十一、把规则写进 AGENTS.md，让 Codex 下次继续按同一套标准生成

如果你要长期用 Codex 做内容运营，不应该每次都重新解释一遍标准。更合理的方式是把内容规则写进 AGENTS.md。这样后续让 Codex 新增选题、清洗选题、生成排期时，它会优先读取项目规则。

可复制 AGENTS.md 规则

小红书选题库生成规则

当任务涉及小红书选题、内容运营、内容排期时，请遵守以下规则：

1. 不要只生成标题，必须生成结构化选题库。

2. 每条选题必须包含目标用户、用户痛点、内容角度、标题候选、封面主标题、正文钩子、标签、转化目标、优先级和状态。

3. 不要编造项目不存在的产品功能、案例、数据和用户反馈。

4. 如果资料不足，先列出缺失资料，再基于已有信息生成保守版本。

5. 输出内容默认使用中文。

6. 标题可以有吸引力，但不要使用低质夸张表达。

7. 每条选题都要能追溯到产品定位、用户问题或内容目标。

8. 选题库文件优先保存为 data/xhs-topics.json，同时提供 CSV 版本。

9. 新增选题时必须检查是否与已有选题重复。

10. 生成发布计划时，要考虑栏目均衡、制作难度和转化目标。

验收标准：

• 选题库可以被表格工具打开；

• 字段完整；

• 无明显重复；

• Top 30 选题有清晰优先级；

• 至少 70% 的选题能自然关联到项目业务目标。

十二、最终验收清单

生成完成后，不要只看数量。要用下面这份清单检查选题库是否真的能用。

• 是否每条选题都有明确目标用户。

• 是否每条选题都对应一个真实痛点。

• 是否有标题、封面、正文钩子和内容大纲。

• 是否能按栏目筛选。

• 是否能按优先级排序。

• 是否能直接进入 30 天发布计划。

• 是否标出了需要准备的截图、案例、素材或数据。

• 是否有转化目标，而不是只追求曝光。

• 是否保存成 CSV、JSON 或可导入 Notion 的格式。

• 是否有后续维护规则。

总结：用 Codex 做选题库，本质是在做内容生产系统

让 Codex 生成小红书选题库，不是为了偷懒生成一堆标题，而是为了把内容运营从“每天临时想发什么”变成“基于用户、痛点、业务目标和发布节奏的长期系统”。

一个可用的选题库，应该能支持筛选、排期、写作、复盘和迭代。Codex 适合做这件事，是因为它可以把项目资料、内容结构、数据文件和执行规则连接起来。

如果你不知道怎么把这类任务写给 Codex，可以在达灵感中把“选题库生成”“内容排期”“SEO 页面计划”“小红书内容模板”等任务拆成可复制的一键执行指令。这样你不是每次重新问 AI，而是在持续搭建自己的内容执行系统。

参考资料

• OpenAI Help Center: Using Codex with your ChatGPT plan。该文档说明 Codex 是帮助用户写代码、审查代码和交付代码的 AI agent，并说明可使用 /init 生成 AGENTS.md。

• OpenAI Codex 产品页。该页面介绍 Codex 可支持功能开发、重构、评审、文档等工程任务，并可通过不同环境使用。

• openai/codex GitHub README。该仓库说明 Codex CLI 是运行在本地终端中的轻量 coding agent。