从选赛道到自动变现：用Claude和开源项目搭一套AI YouTube内容生产系统

我发现现在做YouTube，真的没必要再一个工具一个工具地拼了。

顺着Claude的玩法继续挖了一圈GitHub，发现已经有人把「选赛道 → 找选题 → 写脚本 → 做视频 → 发Shorts → 数据分析 → 迭代」全都做成开源项目了。甚至可以直接让Claude Code / Codex帮你把整套系统搭起来。

我整理了一套目前比较完整的组合，并把对应的GitHub地址一并放上。

1. 先让AI帮你选赛道

别上来就闷头做视频。

先分析：受众、竞争、搜索需求、盈利潜力、竞品频道、爆款内容，再一次性建立前100个选题池。

这里可以直接接 YouTube Research MCP。它能让Claude Code、Codex、Cursor直接读取YouTube的字幕、视频搜索、频道数据、评论、趋势和视频对比，相当于先给Agent装上一双“看YouTube的眼睛”。

这个项目特别适合搭配Claude。它是一个Research-First的YouTube Content Pipeline，不是让AI上来就写稿，而是先让多个Agent并行研究，再进入内容制作。

整个流程可以变成：
研究 → 策划 → 脚本 → YouTube内容 → 社媒二次分发

一个人也能跑出以前小团队才能完成的内容流程。

这个更暴力。给它一个Topic，它可以自己完成：
研究 → Hook → 脚本 → AI画面 → 配音 → 字幕 → BGM → 缩略图 → 上传YouTube

项目给出的成本大约是：一条Short ≈ $0.11。连剪辑都开始变成Agent工作流了。

已经发布的长视频也别浪费。有现成的n8n工作流可以：
长视频 → AI找高光 → 自动切Shorts → AI生成标题/描述/Tags → 排期 → 自动上传YouTube

一条长视频继续拆成十几条甚至几十条短内容。

前面的工具串起来已经很强了，但这个项目更接近真正的“无人频道”。

它可以自动：
找趋势 → 多Agent制定内容计划 → 生成脚本和画面 → Veo + TTS做视频 → FFmpeg自动合成 → 定时上传YouTube → 读取Analytics KPI → 根据数据继续优化

重点是最后两步。AI不只是帮你“生产视频”，而是开始形成：
生产 → 发布 → 数据 → 复盘 → 下一轮生产
的闭环。

再让Claude / Codex给整个频道建立一个90天执行系统：每天做什么、每周发布多少、CTR低了怎么改、完播率差了怎么救、什么视频值得复制、什么时候上AdSense、什么时候加入联盟营销、什么时候做数字产品/课程/会员。

全部设成「任务 + KPI + 里程碑 + 自动复盘机制」。

这样一套搭下来：
AI选赛道 → AI研究 → AI写稿 → AI做视频 → AI分发 → AI看数据 → AI优化 → AI变现

以前做YouTube，你是在经营一个频道。
现在更像是在经营一套AI内容机器。

而最离谱的是，上面很大一部分基础设施都是开源的。

如果你也在做内容，或者想用AI把内容生产流程自动化，可以顺着这个思路去搭一套属于自己的系统。工具已经到位了，剩下的就是谁先把流程跑顺。