4 prompt copy-paste và feedback loop tạo ra content moat dài hạn

TL;DR

Content OS dùng hai model riêng biệt: Writer (Opus 4.7) cho taste và voice, Orchestrator (GPT-5.5) cho routing và verification. Master avoid-slop document gồm 54 pattern phát hiện AI slop. Feedback loop đo bookmark rate là metric quan trọng nhất sau publish. 4 prompt sẵn dùng cho từng layer của hệ thống - bài viết này có thể paste thẳng vào Claude hoặc GPT.

Hai model, hai vai trò

Sau khi chạy hệ thống ở volume cao, Shann nhận ra một điều rõ ràng theo logic: công việc viết và công việc điều phối hệ thống là hai công việc khác nhau, và chúng cần model khác nhau.

Writer (Opus 4.7):

• Taste và rhythm
• Compression
• Voice
• The actual draft

Orchestrator (GPT-5.5):

• Routing giữa các layer
• Packaging đúng context cho writer
• Quyết định cái gì được đưa vào
• Chạy verifier
• Handoff cho publish layer

Hệ thống cần chạy ở đâu đó orchestrator có thể đọc/ghi files, gọi tools, chạy checks, và handoff draft sang publish layer theo schedule. Hai lựa chọn Shann thấy hoạt động tốt: VPS với Claude Code (tự host, full control), hoặc Hermes agent (commercial, built cho shape của workflow này).

4 prompt copy-paste ngay

Bốn prompt dưới đây ngắn, scoped, và cần được edit để phù hợp. Mỗi prompt map với một layer của hệ thống. Nếu chỉ giữ một, giữ prompt cuối - viral postmortem.

Prompt 1: Brand foundation extraction

Map với strategy/ và voice/. Paste notes thô về: bạn làm gì, bạn giúp ai, bạn đã ship gì, bạn nghe ra sao khi viết, bạn muốn ai là người đọc. Output: 6 artifact gồm positioning (một câu), audience (một người cụ thể, không phải segment), pillars (3-4 topic), voice rules (5 điều luôn làm), banned patterns (5 điều không bao giờ làm), proof bank (10 thứ cụ thể có thể reference).

Prompt 2: Bookmarkability scoring

Map với stores/ideas/ (idea gate). Paste một ý tưởng hoặc draft. Output: score X/12, strongest row, weakest row với fix cụ thể một dòng, và verdict: ship / fix and re-score / kill. Rule quan trọng: không nói "make it more engaging" - chỉ nói cụ thể cần thêm gì hoặc cắt gì.

Prompt 3: Writer context packet

Map với runs/active/{slug}/brief.md. Input: một ý tưởng đã approved, pointers đến foundation files, source material cho post này. Output: packet 8 trường (thesis, reader, proof, angle, constraints, voice anchors, risks, open loops). Target 400-900 token. Nếu không có đủ để viết packet sắc nét, model nói "I do not have enough context" và hỏi đúng thứ còn thiếu.

Prompt 4: Viral postmortem (dùng cái này)

Map với final pass trước khi approve. Đây là prompt leverage cao nhất trong hệ thống. Model đọc draft như thể post đó đã đạt 1 triệu views và 10K bookmarks sau một tuần - và giải thích tại sao nó landed. Output: hook move (exact line), credibility (exact line), screenshottable line, save-worthy line, reply or share trigger, weakest part.

Model không thể nói "strong hook" hay "great insight." Nó phải point at specific lines, hoặc thừa nhận không point được. Khoảng cách giữa verifier và postmortem - đó là nơi edit thực sự tồn tại.

Master avoid-slop - 54 pattern phát hiện AI viết cái này

Rubric cho biết post có đáng lưu không. Avoid-slop document cho biết post có nghe như người viết không. Shann chạy mọi draft qua một document trước khi ship - 54 patterns, 3 cấp độ severity. Tám patterns cốt lõi để bắt đầu:

• Promotional language: "groundbreaking", "game-changing", "revolutionary"
• Significance inflation: "pivotal moment", "testament to", "watershed"
• Vague attribution: "experts believe", "studies show", "research suggests"
• False agency: "the system compounds", "the data tells us", "AI understands"
• Rhetorical setup: "the question is whether you X", "the real question is"
• Staccato fragmentation: "no X. no Y. no Z." - viết cho có drama nhưng không có substance
• Em dash overuse: target là zero
• Filler adverbs: "actually", "literally", "quietly", "simply"

Document này là thứ writer agent load trước khi draft và verifier load trước khi approve. Nó là ranh giới giữa "AI viết cái này" và "một người biết dùng AI viết cái này."

Feedback loop - đây mới là nơi hệ thống sinh lợi

Hầu hết mọi người dừng ở publish. Đó là nơi hệ thống bắt đầu earn. Hàng tuần Shann nhìn vào:

• Views và bookmarks
• Bookmark rate - metric quan trọng nhất. Cho biết post nào earned the save, không chỉ the scroll
• Replies và DM follow-up

Winners được copy vào inputs như examples kèm số liệu. Losers update voice rules, banned patterns, hoặc idea filter. Packet tiếp theo sắc nét hơn vì những gì học được tuần này.

Hầu hết hệ thống content chỉ chạy forward - publish rồi thôi. Content OS chạy cả feedback loop ngược lại: mỗi post ship xong ghi learnings vào Stores, và Stores đó là thứ run folder tiếp theo đọc trước khi bắt đầu. Đây là lý do tại sao số liệu cải thiện theo tuần thay vì ổn định ở một mức.

Kết - blueprint sắp ra mắt

Shann đang đóng gói toàn bộ hệ thống thành blueprint đầy đủ: folder structure, prompts, writer context packet template, verifier checklist, rubric, và master avoid-slop document - tất cả những gì anh dùng trên tài khoản cá nhân. Đăng ký nhận thông báo tại bookmarkable.io.

via @shannholmberg