इस पोस्ट में, मैं केवल सबसे व्यावहारिक अंतर्दृष्टि साझा कर रहा हूँ, तीन चीजों पर ध्यान केंद्रित करते हुए: वास्तव में वह बाधा कहाँ है जो AI ब्लॉगर्स को मार रही है? आप कैसे एक AI Agent को X, Xiaohongshu और Reddit पर 24/7 स्क्रॉल करने दे सकते हैं ताकि वह आपके लिए विषय ढूंढ सके? मैं 5 प्लेटफार्मों के लिए प्रॉम्प्ट्स और थ्रेशोल्ड टेबल्स का पूरा सेट ओपन-सोर्स कर रहा हूँ जिसे मैं दो सप्ताह से चला रहा हूँ—बस उन्हें कॉपी करें! लेख के अंत में, पिछले दो सप्ताह की एक वास्तविकता जाँच और पूर्ण डेटा समीक्षा भी है। यदि आप सूचना प्रवाह में फंसे हुए हैं, तो इसे लें और उपयोग करें!
यह थोड़ा विनम्रतापूर्वक शेखी बघारने जैसा लग सकता है, लेकिन मुझे पहले ईमानदार होना होगा—
मैं छह महीने से X पर चीनी AI समुदाय में डूबा हुआ हूँ, और मुझे हाल ही में एक बात का एहसास हुआ है: AI ब्लॉगर्स के लिए सबसे बड़ी बाधा लिखने में असमर्थ होना नहीं है, बल्कि यह नहीं जानना है कि क्या लिखना है।
मैं हर दिन 4 घंटे X, Xiaohongshu और Reddit को स्क्रॉल करने में बिताता था, विषय खोजने के लिए जब तक मेरी आँखें धुंधली नहीं हो जातीं। परिणाम? मैं अभी भी उन ट्रेंड्स का पीछा कर रहा था जिनके बारे में दूसरों ने तीन दिन पहले लिखा था।
यह तब तक था जब तक मैंने इस कार्य को पूरी तरह से एक क्लाउड फोन को सौंप नहीं दिया। अब, मैं फ़ीड स्क्रॉल करने में शून्य समय बिताता हूँ। सुबह 8:00 बजे, मेरे डेस्कटॉप पर एक विषय सूची इंतज़ार कर रही होती है, और मेरी हिट दर 15% से बढ़कर 60% से अधिक हो गई है।
मानसिकता, प्रॉम्प्ट्स और 5-प्लेटफॉर्म एक्सटेंशन—मैं इस पोस्ट में सब कुछ ओपन-सोर्स कर रहा हूँ।
बिना किसी देरी के, मुझे पहले समझाने दें कि मैं वास्तव में कहाँ अटका हुआ था।
1. एक AI ब्लॉगर का दिन "स्क्रॉलिंग" से शुरू होता है
यदि आप एक AI ब्लॉगर हैं, तो आपका दिन शायद इस तरह दिखता है:
यह देखने के लिए X खोलें कि Sam Altman ने क्या पोस्ट किया, Karpathy ने क्या रीट्वीट किया, या कौन सा नया स्किल वायरल हो रहा है। AI समीक्षाएँ, प्रॉम्प्ट शेयरिंग, या नए वर्कफ़्लो देखने के लिए Xiaohongshu पर स्विच करें। r/LocalLLaMA या r/ClaudeAI में नवीनतम उच्च-अपवोट चर्चाओं की जाँच करने के लिए Reddit पर स्विच करें। फिर यह देखने के लिए Bilibili पर स्विच करें कि किस क्रिएटर ने नया ट्यूटोरियल जारी किया।
एक चक्कर स्क्रॉल करने के बाद, 3-4 घंटे बीत जाते हैं।
इससे भी अधिक निराशाजनक बात यह है कि जब तक आप उन "हॉट टॉपिक्स" को देखते हैं, तब तक दूसरों ने अक्सर उन्हें लिख और प्रकाशित कर दिया होता है।
जब आप इसे सरल करते हैं, तो आप मूल रूप से मैनुअल लेबर कर रहे होते हैं—मानव आँखों का उपयोग करके संख्याओं, कीवर्ड्स और लोकप्रियता की निगरानी करना।
इसके लिए आपके निर्णय, आपके स्वाद, या आपकी उपस्थिति की भी आवश्यकता नहीं है।
मैंने हमेशा महसूस किया है कि "विषय चयन" का सार एक डेटा फ़िल्टरिंग समस्या है। यह "प्रेरणा होने" के बारे में नहीं है; यह "सही समय पर सही संकेतों को स्कैन करने" के बारे में है।
क्या इस तरह का काम AI द्वारा किया जा सकता है?
सच कहूँ तो, मैंने पहले प्रयास किया था। मैंने RSS, विभिन्न एग्रीगेशन टूल्स और यहाँ तक कि खुद कुछ क्रॉलर लिखने में काफी मेहनत की। वे सभी एक ही कारण से विफल रहे—X और Xiaohongshu जैसे ऐप्स के पास अच्छे APIs नहीं हैं। आप जो "अनुशंसा स्ट्रीम" डेटा चाहते हैं, वह केवल ऐप्स के अंदर ही रहता है।
2. Turning Point: एक क्लाउड फोन को अपने लिए स्क्रॉल करने देना
हाल ही तक, मैंने Airtap का उपयोग करना शुरू किया।
मुझे स्पष्ट करने दें कि यह क्या है—एक AI Agent जो मोबाइल ऐप्स को संचालित कर सकता है। इसे एक क्लाउड फोन (क्लाउड में चलने वाला Android) दें, एक Prompt लिखें, और यह आपके लिए फोन को स्क्रॉल करेगा।
मुख्य बिंदु यह है: यह एक API कॉल नहीं है; यह वास्तव में "फोन को स्क्रॉल कर रहा है।"
इसलिए, यह X के "For You" फ़ीड, Xiaohongshu के डिस्कवरी पेज और Reddit के "Hot" सेक्शन को पढ़ सकता है—जिनके पास आधिकारिक APIs नहीं हैं।
आप सोच सकते हैं, यह मेरे द्वारा अपना फोन खोलकर स्क्रॉल करने से कैसे अलग है?
अंतर बहुत बड़ा है।
पहला, यह सोता नहीं है।
दूसरा, यह एक "खाली व्यक्तित्व" वाले फोन पर चलता है। यह किसी भी खाते में लॉग इन नहीं करता है, इसलिए अनुशंसा स्ट्रीम एक शुद्ध एल्गोरिथम आधार रेखा है, जो मेरे व्यक्तिगत हितों से अप्रभावित है। यह देखता है कि प्लेटफ़ॉर्म वास्तव में क्या बढ़ावा दे रहा है।
तीसरा, Prompt को एक बार लिखें, और यह हर दिन एक शेड्यूल पर चलता है।
आप इसे इस तरह सोच सकते हैं:
जब आप स्वयं X को स्क्रॉल करते हैं, तो यह एक ऐसे रेस्तरां में खाने जैसा है जो आपके सामान्य स्वादों से पूरी तरह से "खराब" हो गया है; मेनू हमेशा वही कुछ चीजें होती हैं जो उसे लगता है कि आपको पसंद हैं।
लेकिन यदि आप जानना चाहते हैं कि रेस्तरां के वास्तविक सिग्नेचर डिश क्या हैं, तो आपको एक पूरी तरह से नए चेहरे की आवश्यकता है जो अंदर जाकर फिर से ऑर्डर करे। क्लाउड फोन यही कर रहा है।
3. मेरी विशिष्ट रणनीति तीन चरणों में
चरण 1: अपनी "सिग्नल थ्रेशोल्ड" को परिभाषित करें
कुछ संदर्भ नमूनों में, एक ब्लॉगर ने "1 मिलियन+ व्यूज" को थ्रेशोल्ड के रूप में उपयोग किया। यह सामान्य ट्रैफ़िक ब्लॉगर्स के लिए है, लेकिन AI सर्कल अलग है।
AI सर्कल में सिग्नल "व्यू काउंट" में नहीं बल्कि "रीट्वीट + टिप्पणियाँ + लेखक भार" में होते हैं।
मैंने X के लिए जो थ्रेशोल्ड सेट किए हैं वे हैं:
- रीट्वीट ≥ 500
- या लाइक ≥ 2000
- सामग्री को कीवर्ड हिट करने चाहिए: Claude / GPT / Cursor / Skill / MCP / Agent / Prompt
ये नंबर क्यों?
क्योंकि X पर AI समुदाय सामान्य मनोरंजन की तुलना में परिमाण का एक क्रम छोटा है। AI Twitter में 500 रीट्वीट सामान्य ट्रैफ़िक में 1 मिलियन व्यूज के बराबर है—यह वह सीमा है जहाँ कोई चीज़ "अभी-अभी सत्यापित हुई है लेकिन अभी तक संतृप्त नहीं हुई है।"
इस स्तर से नीचे कुछ भी शोर है; यदि आप लिखेंगे तो कोई नहीं पढ़ेगा। 10,000 रीट्वीट से ऊपर कुछ भी पहले ही मर चुका है; आप केवल मी-टू कंटेंट का उत्पादन करेंगे।
100-500 की रेंज गोल्डन ज़ोन है: "सत्यापित रुचि + अभी तक सामान्य बाजार द्वारा समाप्त नहीं हुई।"
सीधे शब्दों में कहें, तो सिग्नल थ्रेशोल्ड का सबसे प्रति-सहज ज्ञान यह है कि अधिक हमेशा बेहतर नहीं होता है। आप उस तापमान को चुनना चाहते हैं जहाँ भोजन "ताज़ा ओवन से बाहर है लेकिन अभी तक किसी ने नहीं खाया है।"
चरण 2: एक काम करने वाला Prompt लिखें
यह वह संस्करण है जिसे मैं दो सप्ताह से चला रहा हूँ और चार या पाँच बार पुनरावृत्त किया है। आप इसे सीधे कॉपी कर सकते हैं:
इसे Airtap में खींचें, इसे एक दैनिक दिनचर्या के रूप में सेट करें, और इसे सुबह 7:00 बजे चलाना शुरू करें। सुबह 8:00 बजे तक, जब आप अपना कंप्यूटर खोलते हैं, तो तालिका तैयार होती है।
यह इस तरह दिखता है:
यह सप्ताह के लिए आपका विषय पूल है।
चरण 3: समानांतर ऐप्स—सबसे अच्छा हिस्सा
उपरोक्त Prompt का 90% पुन: उपयोग करें, केवल ऐप और थ्रेशोल्ड को बदलें:
प्रत्येक ऐप को एक क्लाउड फोन पर समानांतर रूप से चलाएं। मेरे पास वर्तमान में एक साथ 4 क्लाउड फोन चल रहे हैं, हर सुबह 8:00 बजे 4 विषय तालिकाएँ मिल रही हैं।
आप एक बहुत ही संतोषजनक घटना देखेंगे: जब एक ही "सिग्नल" एक साथ 3 प्लेटफार्मों पर दिखाई देता है, तो यह मूल रूप से लिखना अनिवार्य है।
यह गुणक प्रभाव है।
एक बार "विषय खोजने" का सबसे थकाऊ कार्य स्वचालित हो जाने के बाद, 5 प्लेटफार्मों को कवर करने के लिए आवश्यक प्रयास लगभग 1 को कवर करने जितना ही है।
एक सादृश्य का उपयोग करने के लिए, यह ऐसा है जैसे आप एक डिलीवरी रूट पर एक ट्रक चलाते थे। अब, आपने 4 अथक ड्राइवरों को एक साथ 4 रूट चलाने के लिए काम पर रखा है। ईंधन की लागत (क्लाउड फोन की लागत) लगभग समान है, लेकिन आपका ऑर्डर वॉल्यूम चौगुना हो गया है।
यह एक वर्कफ़्लो का चक्रवृद्धि ब्याज है।
4. दो-सप्ताह का डेटा रिव्यू: संख्याएँ वास्तविक हैं
मैंने एक मोटा तुलना की।
पहले (मैन्युअल स्क्रॉलिंग):
- विषयों के लिए दैनिक फ़ीड स्क्रॉलिंग: 3-4 घंटे
- सप्ताह में 5 दिन ≈ 20 घंटे
- प्रति वर्ष ≈ 1000 घंटे
- विषय-से-लेख हिट दर: लगभग 15%
10 विचारों में से केवल 1-2 को वास्तव में एक लेख में बदला जा सकता था।
अब (Airtap चलाना):
- दैनिक मैन्युअल स्क्रॉलिंग: 0
- सुबह की समीक्षा + द्वितीयक स्क्रीनिंग: 20 मिनट
- प्रति सप्ताह ≈ 2 घंटे
- विषय-से-लेख हिट दर: 60%+
20 मिनट बनाम 20 घंटे।
एक वर्ष में, जो बचता है वह सिर्फ 998 घंटे नहीं है; यह 998 घंटे है जो पहले एक पीस में स्क्रीन पर घूरने में बिताए जाते थे।
मैंने उस समय का उपयोग आलस करने में नहीं किया; मैंने इसका उपयोग गहन लेखन और व्यावहारिक परीक्षण के लिए किया।
क्योंकि मैंने हमेशा माना है कि गहन लेखन और परीक्षण वे हिस्से हैं जो AI अभी भी नहीं कर सकता है।
5. लेकिन मुझे खुद को एक वास्तविकता जाँच देनी होगी
मैं इसे एक उद्धारकर्ता के रूप में प्रचारित नहीं कर सकता; यह ईमानदार नहीं होगा।
Airtap आपको "सिग्नल फ़िल्टरिंग" पूरा करने में मदद करता है, "निर्णय" नहीं।
तालिका में 20 वस्तुओं में से, शायद केवल 3-5 को लेखों में परिवर्तित किया जा सकता है।
क्यों?
क्योंकि AI नहीं जानता:
- आपके फ़ॉलोअर्स को किसमें दिलचस्पी है
- कौन से कोण आपकी शैली के अनुकूल हैं
- किन विषयों में दूसरों ने गहराई से खुदाई नहीं की है
- किन विषयों पर लिखने से लोग नाराज हो सकते हैं
निर्णय का काम अभी भी आपको ही करना होगा।
और सच कहूँ तो, Airtap अभी सही नहीं है।
कभी-कभी यह एक पॉपअप पर अटक जाता है, कभी-कभी यह एक नंबर को गलत पढ़ता है, और कभी-कभी यह एक पोस्ट को छोड़ देता है जिसे इसे पकड़ना चाहिए था।
मुझे लगभग सप्ताह में एक बार Prompt को समायोजित करना पड़ता है—थ्रेशोल्ड, कीवर्ड को ट्वीक करना और नए एज केस जोड़ना।
मुझे लगता है कि मैं इसे चीनी नहीं लगा सकता।
Airtap कोई उद्धारकर्ता नहीं है; यह असेंबली लाइन का पहला चरण है।
लेकिन उस एक चरण ने अकेले मुझे "दिन में 4 घंटे फ़ीड स्क्रॉल करने वाले मैनुअल लेबरर" से "दिन में 20 मिनट में निर्णय लेने वाले कंटेंट व्यक्ति" में बदल दिया है।
पहचान बदल गई है, और बाकी आसान है।
6. मैं वास्तव में अंत में क्या कहना चाहता हूँ
मैं जो कहना चाहता हूँ उसका मूल सिर्फ एक वाक्य है—
AI ब्लॉगर्स के लिए वास्तविक बाधा कभी भी यह नहीं रही है कि "AI पर्याप्त मजबूत नहीं है," बल्कि यह है कि "आपके वर्कफ़्लो ने AI को सही जगह पर नहीं रखा है।"
यदि आप AI का उपयोग "आपकी लिखने में मदद करने" के लिए करते हैं, तो आप पाएंगे कि यह आपके जितना अच्छा नहीं लिखता है।
यदि आप AI का उपयोग "आपको फ़िल्टर करने में मदद करने" के लिए करते हैं, तो आप पाएंगे कि आपकी अपनी उत्पादकता तुरंत तिगुनी हो जाती है।
आने वाले वर्ष में, मेरा निर्णय है कि एकल AI ब्लॉगर्स और टीमों के बीच का अंतर तेजी से "वर्कफ़्लो परिपक्वता" से आएगा, न कि "कौन अधिक चालाक है" से।
जैसा कि मैं यह लिख रहा हूँ, मैं अभी भी पुनरावृत्ति कर रहा हूँ।
मैं अगले महीने इस Prompt को बदल सकता हूँ, और मैं इन थ्रेशोल्ड को फिर से समायोजित कर सकता हूँ।
लेकिन मैं "AI को मेरे लिए सिग्नल फ़िल्टर करने देना" की अंतर्निहित कार्रवाई से कभी वापस नहीं जा सकता।
यह ऐसे व्यक्ति की तरह है जिसने इलेक्ट्रिक कार चलाई है; यदि आप उन्हें साझा साइकिल पर वापस जाने के लिए कहते हैं, तो वे इसे चला सकते हैं, लेकिन वे अब इसे नहीं चुनेंगे।
यदि आप भी चीनी AI समुदाय में एक साथी यात्री हैं, तो बेझिझक इस Prompt को लें और इसे आज़माएं। यदि यह काम करता है, तो मुझे डेटा बताएं, और मैं आपको अगला संस्करण पुनरावृत्त करने में मदद करूंगा। चलिए इसे एक साथ समझते हैं।
⚡️ Airtap आधिकारिक वेबसाइट: airtap.ai
🌅 अधिक Routine डेमो के लिए @airtap_ai को फ़ॉलो करें
📌 यदि आपको यह उपयोगी लगा, तो कृपया मुझे एक लाइक / रीट्वीट दें ताकि सूचना प्रवाह में फंसे और अधिक भाई इसे देख सकें।
(टेक्स्ट में उल्लिखित Airtap केवल वह Agent टूल है जिसका मैं व्यक्तिगत रूप से उपयोग करता हूँ और लेख में उल्लिखित एक संदर्भ उदाहरण है; यह कोई सिफारिश नहीं है।)
