老金的公众号自动写作助手（写作通用）：用GLM-4.7跑热点扫描+文章生成，还超省钱！
离谱的价格
上周GLM-4.7刚发布，老金立马做了一个公众号自动写作助手。
数据分析找规律、三层架构选题过滤、50频道并行扫热点、一键生成老金风格文章。
跑了一周，稳得很。
关键是20块钱一个月，成本低到离谱。
今天把这套系统分享给你们，顺便教你怎么配置到Claude Code。
GLM-4.7 啥来头
智谱AI在12月23日正式发布了GLM-4.7。
他们最新的旗舰模型，主打编程能力。
先看几个核心数据：
编程能力：
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SWE-bench达到73.8%，比上代提升5.8%
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SWE-bench Multilingual是66.7%，多语言编程贼强
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Terminal Bench 2.0拿了41%，终端命令行提升16.5%
推理和工具调用：
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τ²-Bench交互式工具调用评测87.4分，开源SOTA，超过Claude Sonnet 4.5
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BrowseComp网页任务评测67.5分
啥概念？
SWE-bench是测AI解决真实GitHub issue的能力。
73.8%意味着能独立搞定七成以上真实软件工程问题。
我查了一下，GPT-5.2在这个榜上大概72%左右。
一个开源模型，干翻了OpenAI的闭源旗舰。
而τ²-Bench是测交互式工具调用的，87.4分直接把Claude Sonnet 4.5都超了。
这就有意思了。
关键：原生支持Claude Code
GLM-4.7 原生支持Claude Code。
Claude Code是老金用得最顺手的AI编程工具，GLM-4.7能直接在里面跑。
不用改工作流，不用换工具链，配个API就能用。
结合CC Switch，秒切换！
便宜的模型 + 顺手的工具 = 完美组合。
实测：公众号自动写作助手
上周GLM-4.7发布，老金用Claude Code搭了个公众号写作助手，跑了一周效果稳得很。
底层用了Claude Code的这些功能：
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Skills（技能包）：把老金风格、爆款公式、写作规范封装成技能，AI自动调用
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Commands（快捷命令）：/scan、/write、/analyze这些命令就是Commands实现的
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MCP（外部工具）：浏览器控制抓热点、数据库存文章、API查数据
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Hooks（自动化）：发布前自动校验质量、过滤敏感词、检查格式
这四个功能组合起来，就是一套完整的AI写作工作流。
（这套系统展开讲能写一本书，今天只做概述，后面有机会单独出教程。动手能力强的，看了就懂了，可以自己尝试下）
这套系统不是一开始就这么完善的，是一步步迭代出来的：
以前老金就是随手发文章，想到啥写啥。
后来觉得不行，得看数据。
所以这个系统的第一步就是搞了数据分析功能。
分析完发现规律了，又搞了选题过滤。
选题有了标准，就想自动找热点，于是搞了热点扫描。
最后把这些串起来，搞了一键写作。
按迭代顺序给你们介绍：
功能一：公众号数据分析（/analyze）
这是最早搞的功能，因为不看数据就是瞎搞。
这功能干两件事：
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采集数据：自动抓取公众号历史文章的阅读量、点赞、在看、转发
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分析规律：找出哪类标题爆、哪个时间段发效果好、什么话题读者爱看
老金用它分析了自己三个月的数据，发现：
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"手把手教你"开头的文章平均阅读量比普通标题高40%
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周二周四晚上8点发文效果最好
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Claude Code相关话题的完读率是其他话题的2倍
有了数据，后面的功能才有依据。
GLM-4.7跑这个分析任务，速度快，结论准。
功能二：三层架构选题过滤（/topic-filter）
数据分析完，老金发现一个规律：不是所有AI话题都值得写。
于是总结出三层架构：
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Layer1 核心工具官方：Claude Code、Cursor这些一线工具的官方更新 → 71%爆款率
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Layer2 核心工具生态：插件、教程、最佳实践 → 24%爆款率
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Layer3 泛AI话题：行业新闻、融资八卦 → 5%爆款率
扔个选题进去，自动判断属于哪层，给出写不写的建议。
这套标准就是从数据分析里提炼出来的，不是老金拍脑袋想的。
GLM-4.7跑这个逻辑，准确率高，没翻车过。
功能三：50频道并行热点扫描（/scan）
有了选题标准，老金就想：能不能自动找符合标准的热点？
于是搞了热点扫描，一条命令同时扫描50个AI相关频道：
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A组：国产大模型（DeepSeek、通义千问、豆包、智谱GLM...）
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B组：AI视频/绘画（可灵、即梦、Vidu...）
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C组：AI编程工具（Claude Code、Cursor、Windsurf...）
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D-J组：还有7组，覆盖国内外主流AI产品
扫完自动做三件事：
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时效性验证：超过7天的热点自动标记"过期"
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去重检查：和已写过的文章对比，避免重复选题
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爆款评分：按受众匹配度70% + 时效性30%算分，90分以上才推荐
换上GLM-4.7跑了一周，扫描速度快，判断准确率也高。
功能四：一键生成老金风格文章（/write）
前面三个功能都跑通了，最后一步就是自动写文章。
给个选题，直接生成3000字完整文章。
老金风格你们知道的：
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开头要有冲击力，不废话
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中间有干货，手把手教
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语言接地气，偶尔骂两句
用GLM-4.7生成的文章，风格还原度大概80%。
剩下的20%主要是一些语气词的细节，老金自己润色一下就行。
最后再跑一圈信息验证：
核心逻辑、结构、干货程度都没问题，发出去读者看不出区别。
成本情况
用GLM-4.7跑了一周，算了笔账：
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数据分析：够用，速度快，约5元/月
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选题过滤：够用，约2元/月
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热点扫描：够用，约8元/月
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文章生成：80%还原度，约5元/月
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合计：约20元/月，完全够用
如果用Claude做同样的事，每月得200-500元，差了一个数量级。
公众号写作助手跑得稳稳的，20块钱一个月，值了。
最香的是价格
好用是一方面，关键是便宜得离谱。
智谱推了个GLM Coding Plan。
最低20元/月起步，Pro版大概100元/月左右。
我之前写过不少Claude Code教程，每月花在API上的钱真不少。
GLM-4.7便宜这么多，良心啊。
手把手教你配置
GLM-4.7支持的主流AI编程工具挺多的。
Claude Code、Cline、Kilo Code、Roo Code、TRAE都能用。
配置方法大同小异，以Claude Code为例：
第一步：注册智谱账号
访问 z.ai，邮箱注册就行。
这是智谱国际版，专给开发者用的。
第二步：订阅Coding Plan
访问 BigModel.cn订阅页，选Lite版或Pro版。
https://bigmodel.cn/special_area
新用户首月有活动，便宜。
第三步：拿API Key
订阅成功后，控制台找到API Keys。
生成一个新key，复制保存好。
第四步：配置Claude Code
打开Claude Code配置文件，加上GLM-4.7的配置：
# API配置信息
# Base URL: https://api.z.ai/v1
# 模型名称: glm-4.7
具体咋配看你用的客户端版本。
不确定的话直接看智谱官方文档，写得贼清楚。
第五步：测试
配好后，随便问个编程问题试试。
能正常返回结果就OK了。
开源链接（白嫖党福利）
GLM-4.7完全开源，你可以自己部署：
HuggingFace：https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7
ModelScope（魔搭社区）：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-4.7
GitHub：https://github.com/zai-org/GLM-4.7
官方博客：https://z.ai/blog/glm-4.7
部署的话，支持vLLM和SGLang推理框架，也有官方Docker镜像。
如果你有自己的GPU服务器，完全可以白嫖，一分钱不花。
适合谁用
适合这些人：
用Claude Code但嫌贵的，想省钱。
做多语言开发的，多语言编程贼强。
预算有限但要高质量编程助手的。
有GPU服务器想自己部署的。
不太适合这些人：
Claude付费版用习惯了不差钱的。
对延迟特敏感的，服务器在国内，海外用户可能有延迟。
我自己的用法是：
日常简单任务用GLM-4.7省钱，复杂任务再用Claude。
俩结合着用，成本降下来，体验也没差太多。
老金总结
公众号自动写作助手迭代了几天，换上GLM-4.7，终于找到省钱方案了。
这套系统是迭代出来的（按演进顺序）：
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公众号数据分析，从历史数据找爆款规律
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三层架构选题过滤，根据数据提炼选题标准
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50频道并行热点扫描，自动找符合标准的热点
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一键生成老金风格文章，3000字干货教程
为啥用GLM-4.7：
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价格只有Claude的七分之一
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原生支持Claude Code，配个API就能跑
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日常任务质量够用，省下来的钱买奶茶不香吗
老金的用法：
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数据分析、选题过滤、热点扫描 → GLM-4.7（省钱）
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写重要文章 → Claude（质量高）
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两个结合着用，成本降一半，体验没差太多
你们要是也用Claude Code做自动化项目，可以试试这个省钱方案。
20块钱一个月，不满意随时退，反正不像某些服务要签年费。
参考来源
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智谱AI官方发布博客：https://z.ai/blog/glm-4.7
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HuggingFace模型页：https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7
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GLM Coding Plan订阅页：https://bigmodel.cn/special_area
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新浪财经报道：https://finance.sina.com.cn/tob/2025-12-23/doc-inhctxhu0912725.shtml