52 周的变更日志

摘要

Matt Palmer 通过 Claude Agent SDK 成功自动化了更新日志的撰写流程，在2024/2025年连续发布52期周更。他的核心理念是：将 AI 定位为信息收集和初稿生成工具，而非最终输出者；人类负责编辑判断、把控语气和故事性。系统采用多 Agent 协作架构，配合 MCP 服务器获取 Slack 和 GitHub 数据，结合 Skills 按需加载品牌指南等上下文，实现了内容创作的高效工作流。

内容框架与概述

文章开篇从工作性质的分类切入，指出作者职业生涯中一直存在"有趣"与"无聊"两类工作，其中无聊工作又分为可自动化与不可自动化。随着 AI 技术的突破，过去受限于时间、技能或技术的自动化边界正在被打破，作者试图将更多时间投入到令自己充满热情的工作中。更新日志的撰写正是这类长期困扰他的重复性任务——必须做，但大部分工作是枯燥的信息整理。

核心方法论是"以自己为受众"。作者强调 AI 生成的初稿不是面向用户的成品，而是包含 Slack 链接、内部图片和背景信息的素材集合。人类的差异化价值在于判断取舍、塑造叙事和把控语气。这种分工让编辑工作从"从零开始写"变成"精炼已有素材"，大幅提升效率的同时保留了专业判断力。

技术实现层面，文章详细介绍了基于 Claude Agent SDK 的多 Agent 架构：Changelog Writer 负责抓取 Slack 更新并起草内容，Template Formatter 负责格式化，Review & Feedback 负责审核，PR Writer 负责创建 GitHub PR。系统依托五个 MCP 服务器（两个自定义、三个官方）和四个 Skills（品牌指南、格式规范、文档质量、媒体插入），实现了上下文的按需加载和确定性操作的封装。

文章最后展望了2026年内容创作与编程 Agent 的融合趋势，认为"内容即代码"的理念将推动两者走向统一——要么每个人都成为工程师，要么全栈工程师将承担内容创作的角色。

核心概念及解读

以自己为受众 (Framing Myself as the Audience)：AI 生成的初稿面向作者本人而非最终用户，包含所有原始素材和内部上下文。这种设计避免了将关键判断（如何取舍、如何强调）委托给 AI，确保人类保留编辑主权。

MCP 服务器 (Model Context Protocol Servers)：一种通用标准协议，让 Agent 能够执行确定性操作。作者使用自定义服务器获取 Slack 数据和处理 GitHub PR，配合官方服务器访问文档资源，实现跨工作流复用。

Skills (技能)：通过渐进式披露机制按需加载领域知识，而非将所有上下文嵌入提示词。解决了"在正确时机提供正确上下文"的核心难题，包括品牌指南、格式规范等。

无差异化工作 (Undifferentiated Work)：指那些必须完成但不体现专业差异化价值的任务。作者的策略是将这类工作隔离并委托给 AI，让人类专注于真正需要判断力和创造力的部分。

内容即代码 (Content is Just Code)：编程 Agent 天然适配开发者工具链（GitHub、CI 等），而营销类工具往往与现有基础设施割裂。这一理念预示着内容创作与软件开发工作流的深度融合。

原文信息

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