AI 驱动的知识飞轮：让 Claude Code 自己造轮子、自己跑

今天发生了一件有意思的事：我让 Claude Code 根据我的博客回答知乎问题，然后把回答整理成新博客，然后这篇博客又可以用来回答更多问题。

这是一个闭环。更有意思的是，整个闭环是 AI 在驱动。

飞轮是怎么转起来的

第一圈：博客 → 知乎回答

我写了一系列 vibe-coding 九阳神功的博客：

  • 夯：Git 基础操作
  • 抄：用优秀项目搭底盘
  • 学：技术栈组合

然后做了个 Claude Code Skill（ZhiForge），让 AI 自动：

  1. 读取知乎邀请
  2. 匹配博客内容
  3. 撰写回答
  4. 自动发布

一个命令 /auto-zhihu，全自动。

第二圈：知乎回答 → 新博客

今天回答了几个问题后，我发现这些回答本身也有价值：

  • 《Claude Code 开发工作流》—— 综合了几篇回答
  • 《码农提升自己最快的方式》—— 针对热门问题的专题

于是让 Claude Code 把这些回答整理成博客文章。

第三圈：新博客 → 更多回答

这些新博客又进入了知识库，下次遇到类似问题，AI 就能用这些内容来回答。

飞轮转起来了。

为什么这件事有意思

1）AI 在”自我投喂”

传统的 AI 应用是：人类提供数据 → AI 学习 → AI 输出。

现在变成了：

flowchart TD
    A[博客 - 人类写] --> B[知乎回答 - AI 写]
    B --> C[新博客 - AI 整理]
    C --> D[更多回答 - AI 用新博客写]
    D --> A

AI 的输出变成了 AI 的输入。当然，人类还在环路里——我需要审核、修改、决定发不发。但”内容生产”这件事，AI 已经能自己循环了。

2）知识在”滚雪球”

每回答一个问题，我的知识库就增加一点。

  • 原来只有博客文章
  • 现在有了知乎回答版本（更口语化、更针对性）
  • 还有了综合整理版本（更系统化）

同一个知识点，有了不同的”形态”，能适配不同的场景。

3）Claude Code 在”自己造轮子”

ZhiForge 这个 Skill 本身就是 Claude Code 写的。

也就是说：

  • Claude Code 写了一个工具（ZhiForge）
  • 这个工具让 Claude Code 能自动回答问题
  • 回答的内容又能喂给 Claude Code 写更多东西

AI 在给自己造工具，然后用工具给自己造内容。

人类在这个循环里干什么

你可能会问：那人类还有什么用？

有用。人类的角色是：

  1. 启动飞轮 —— 最初的博客是人写的
  2. 质检 —— AI 写的东西需要审核
  3. 方向盘 —— 决定回答哪些问题、不回答哪些
  4. 刹车 —— 发现错误及时停下来

AI 是发动机，人类是司机。

技术实现

如果你想复刻这个飞轮，需要：

1）知识库

一个 Markdown 文件夹，放你的博客、笔记、文档。

2）ZhiForge Skill

/install-github-skill yfge/zhiforge

配置好知识库路径和作者信息。

3）Chrome MCP

让 Claude Code 能操作浏览器。

4）一个命令

/auto-zhihu

然后看着它自己跑。

这件事的意义

我觉得这件事最有意思的地方不是”效率提升”，而是：

AI 开始有了”自我循环”的能力。

以前 AI 是一次性的：

flowchart LR
    A[输入] --> B[输出] --> C[结束]

现在 AI 可以：

flowchart LR
    A[输入] --> B[输出]
    B --> C[输出变成输入]
    C --> D[更多输出]
    D --> C

这不是 AGI，但这是一个信号：AI 正在从”工具”变成”系统”。

工具是你用一次就放下的。系统是自己会跑的。

最后

今天这篇博客本身也会进入知识库。

下次有人问”AI 怎么自动化内容生产”，Claude Code 就会用这篇文章来回答。

然后那个回答可能又会变成一篇新博客。

飞轮继续转。

我是老拐，中年争取不油不丧积极向上的码农。更多 AI 编程实战，欢迎关注公众号「IT老拐瘦」或博客 yfge.github.io