MiniMax M2.7驱动的自学习写作系统：Hermes Agent实现热点追踪到内容生产的自动化闭环

May 9, 2026

当GPT-Image-2大模型以碾压之势颠覆行业认知时，AI内容创作领域正经历一场静默的生态重构。这场技术浪潮不仅改写了模型能力的疆界，更催生出一种全新的内容生产范式——从人工追热点到智能体自动进化的系统性跃迁。

传统模式下，创作者需在各大平台高频检索、手动筛选、深度模仿，这种依赖人工的追踪机制在短期内尚可维系。但随着热点迭代周期从周级压缩至小时级，信息洪流带来的认知负荷已远超人类处理阈值。今日刚完成玩法提炼，明日便可能涌现数十个新兴案例。这种持续性的认知消耗，倒逼我们必须重新思考：当Agent架构与大模型能力已臻成熟，能否构建一套自主进化的系统，将热点追踪与内容创作全链路自动化？

这一设想促使我们启动了专项工程。初始目标仅为追踪GPT-Image-2单一热点，但在Hermes Agent与MiniMax M2.7模型的协同驱动下，系统意外展现出强大的泛化能力，自动演进为通用型工作流架构。该架构通过四级流水线实现闭环：X平台热点捕获→GitHub方法论解析→Skill沉淀→文章自动生成。

技术架构的底层逻辑

该任务场景呈现出典型的非单点特征——需持续检索、智能分类、动态去重、上下文保留，最终完成流程固化。Hermes Agent在此展现出独特优势：其原生工作流引擎可自主判断任务委派时机，动态拆解子任务，并自动归集执行结果。开发者仅需定义顶层目标，系统即自行决策多Agent协同策略与Skill沉淀节点。

模型层选用MiniMax M2.7，核心考量在于三重稳定性保障：长程任务不漂移、多轮信息整理保真、复杂内容聚合输出可控。在长流程推理、信息密集处理与稿件生成关键环节，该模型展现出卓越的语义理解、筛选归并与结构化重组能力，为系统可靠性提供底层支撑。

四级流水线实现路径

第一阶段：X平台热点智能捕获

部署Hermes Agent执行GPT-Image-2热点专题构建任务，通过以下指令集实现：

你现在要为我完成一个AI热点内容项目的第一步：在X平台上追踪GPT Image 2的热点玩法，并整理出一份结构化的热点专题。  
  
目标：  
1. 搜索最近高质量的GPT Image 2相关帖子、案例、讨论和玩法  
2. 自动完成分类、去重、筛选和归纳  
3. 判断哪些玩法值得持续追踪，哪些更适合短期围观  
4. 输出一份适合后续写作使用的热点专题资料  
  
请你自己根据任务复杂度决定是否调用子代理，并行处理不同方向。你不需要等我拆任务。  
  
筛选标准：  
- 优先保留可复用、可进入内容工作流、可总结成方法的玩法  
- 过滤低信息密度内容、重复转发、纯炫技案例  
- 每个保留案例都要说明：为什么值得记、适合什么内容场景、后续是否值得继续追  
  
输出要求：  
第一部分：热点总览  
- GPT Image 2这波热点主要分成哪几类  
- 哪几类热度最高  
- 哪几类最值得内容创作者关注  
  
第二部分：玩法分类  
- 请你自行分类，并给每个分类命名  
- 每个分类下列出代表案例  
- 每个案例包含：链接、作者、时间、玩法说明、价值判断、适合写什么内容、风险提示  
  
第三部分：写作建议  
- 如果后续要写成公众号文章，优先应该追哪3类  
- 每一类最适合的写作角度是什么  
  
请直接开始执行，并在最后给我一份完整的Markdown结果。

为增强数据获取能力，系统集成Tavily搜索引擎与SocialData平台的双通道数据源，该配置在保证数据质量的同时具备成本效益优势。

首批输出结果呈现高度结构化特征，包含溯源信息、价值标注与完整提示词方案，为后续内容生产提供优质原料。

基于该专题资料快速产出的公众号文章验证了流程效率：我用爱马仕扒了X平台上50个GPT-Image-2爆款Prompt，全部带效果图，直接抄！

第二阶段：方法论深度学习

获取热点数据后，系统并未直接进入写作环节，而是执行知识萃取任务：深度解析GitHub仓库baoyu-skills中的Skill设计范式。此阶段的核心目标并非复用现成Skill，而是解构优秀Skill的演进逻辑——任务边界设定、输入输出约束、提示词工程、工作流拆解等元设计思想的提取。

提示词设计如下：

基于你刚才完成的"GPT Image 2热点专题"，现在请继续执行第二步任务：  
  
深度学习GitHub仓库JimLiu/baoyu-skills，总结这个仓库里优秀skill的共同特点，并在此基础上为我设计一个新的"一键式写作skill"。  
  
你的目标有两层：  
  
第一层：学习和总结  
1. 深度理解baoyu-skills的整体结构  
2. 观察这个仓库里skill的写法、任务边界、输入输出约束、提示词组织方式、工作流拆解方式  
3. 总结：哪些设计经验最值得迁移到内容写作场景  
  
第二层：沉淀新的skill  
请基于前面总结出的经验，设计一个新的Hermes skill：  
一键式写作skill  
  
这个skill的用途是：  
输入一组AI热点信息或热点专题资料，自动完成：  
- 选题判断  
- 写作角度拆解  
- 标题方案生成  
- 文章框架设计  
- 段落逻辑安排  
- 正文初稿生成  
  
你需要完成的内容包括：  
1. baoyu-skills仓库的结构总结  
2. 优秀skill的共同特点总结  
3. 哪些方法适合迁移到公众号写作场景  
4. 一键式写作skill的设计思路  
5. 一份接近可直接写入SKILL.md的完整草案  
6. 一个测试示例：如何把刚才整理出的GPT Image 2热点专题，输入这个新skill，生成文章方案和文章初稿  
  
输出格式：  
A. baoyu-skills结构总结  
B. 优秀skill的方法提炼  
C. 一键式写作skill设计说明  
D. SKILL.md草案  
E. 测试示例：基于GPT Image 2热点专题生成文章

Hermes Agent在此阶段展现出自省能力，主动分析仓库架构、任务拆解逻辑、约束条件设计，并提炼出可迁移至内容创作场景的设计模式与组织方法论。

该分析文档本身即构成Skill编写的最佳实践指南，其核心洞见包括：任务边界必须精确锚定、输入需高度结构化、输出须对齐交付目标。

第三阶段：Skill固化与风格迁移

基于方法论萃取成果，系统进入Skill工程化阶段。此时注入风格约束条件：

基于刚刚学到的方法，设计一个新的skill，名字就叫"萝卜风格写作skill"。文章风格，需要参考article目录下的pdf文件，里面都是我以前写的文章。

Hermes与M2.7的协同在此环节展现关键价值：系统不仅生成基础Skill框架，更主动收敛能力边界——这一认知至关重要，工具设计的终极追求并非功能广度，而是专业深度。

实际生成内容示例如下，尽管AI痕迹（如"不是…而是"固定句式）仍需优化，但大模型+Agent架构输出的核心观点极具穿透力：

DeepSeek V4对国产大模型的最大意义，并非新增一个讨论对象，而是让整个行业看清：接下来的竞争焦点不是存在感，而是定义权。谁来定义下一代AI基础设施？谁来定义企业接入标准？谁来定义真实场景的默认底座？这才是核心战场。DeepSeek V4值得关注，不仅因其性能，更因为它让国产大模型竞争开始向真正的产业角逐演进，而非停留在发布会层面。

针对风格问题，利用Hermes的自我优化机制，通过持续对话、迭代训练与反馈闭环，可逐步消除AI腔调，使写作Skill趋近理想状态。

第四阶段：产品化封装

系统演进的终极形态是脱离对话界面，进化为独立产品。首步输出完整产品方案：

基于前面已经完成的两项成果：  
1. GPT Image 2热点专题资料  
2. 一键式写作skill  
  
设计成一个网站。  
  
这个网站的定位是：  
一个持续更新的AI热点追踪与内容决策网站，能够展示热点专题、热点分类、案例清单、写作建议，并结合一键式写作skill，帮助用户快速生成内容方案。  
  
网站必须包含这些模块：  
- 今日/本周AI热点雷达  
- 热点专题页（GPT Image 2作为第一期专题）  
- 热点分类与案例库  
- 写作建议区  
- 一键式写作skill说明区  
- 更新记录  
  
输出格式：  
A. 网站定位  
B. 网站信息架构  
C. 页面结构  
D. MVP方案  
E. 完整版方案