大模型API做博客工具：自定义AI助手实战教程

最近在折腾用大模型API给自己做个专属博客助手，花了两晚上搞定，现在每天帮我省2小时写代码的时间。

今天把搭建过程分享出来，从零开始教你怎么接入API、怎么写提示词、怎么做成命令行工具。

为什么要自己做AI助手

ChatGPT、Claude用着不方便吗？方便，但有些场景还是差点意思：

比如我想要一个专门读我博客文章、帮我生成SEO建议的工具。通用的AI不知道我的网站结构、写作风格，用起来总觉得差点意思。

再比如我想批量处理一批文章标题，让AI给优化建议。网页版一个个复制粘贴，效率太低。

自己搭的AI助手可以完美解决这些问题。

准备工作：申请API Key

OpenAI API：

1. 打开 platform.openai.com

2. 注册账号（需要海外手机号）

3. 进入API Keys页面创建新Key

4. 充值或者用免费额度（新手有5美元体验金）

国内可选：

百度文心一言API
阿里通义千问API
智谱GLM API
硅基流动（对接多个模型）

我用的是硅基流动，人民币充值、价格便宜、支持模型多，对国内用户友好。

实战：做个SEO文章优化助手

先写一个简单版的Python脚本，实现文章标题优化功能：

```Python

import requests

import json

class BlogSEOAssistant:

def __init__(self, api_key, base_url):

self.api_key = api_key

self.base_url = base_url

def optimize_title(self, original_title, keywords):

prompt = f"""你是一个专业的中文SEO顾问。请帮我优化文章标题。

原始标题：{original_title}

目标关键词：{keywords}

要求：

1. 标题控制在20-30字

2. 包含关键词

3. 有吸引力，能引发点击

4. 不要加日期

5. 用 ## 格式输出

请输出5个优化方案，每个单独一行。"""

response = requests.post(

f"{self.base_url}/chat/completions",

headers={

"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",

"Content-Type": "application/json"

json={

"model": "deepseek-ai/DeepSeek-V2.5",

"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],

"temperature": 0.8

}

)

result = response.json()

return result['choices'][0]['message']['content']

```

进阶：做成命令行工具

光有Python脚本不够用，封装成命令行工具更方便：

```python

import argparse

def main():

parser = argparse.ArgumentParser(description='博客SEO助手')

parser.add_argument('command', choices=['title', 'meta', 'keyword'])

parser.add_argument('--input', '-i', required=True, help='输入内容')

parser.add_argument('--keywords', '-k', help='目标关键词')

args = parser.parse_args()

assistant = BlogSEOAssistant(API_KEY, BASE_URL)

if args.command == 'title':

result = assistant.optimize_title(args.input, args.keywords)

elif args.command == 'meta':

result = assistant.generate_meta_description(args.input)

elif args.command == 'keyword':

result = assistant.suggest_keywords(args.input)

print(result)

if __name__ == '__main__':

main()

大模型API做博客工具：自定义AI助手实战教程-第1张图片-无双博客

```

使用起来就是这样：

```bash

python blog_ai.py title -i "如何学习Python" -k "Python入门,编程学习"

```

提示词工程是关键

API接入简单，真正让AI好用的是提示词。分享几个我总结的技巧：

技巧1：给AI设定角色

```

你是一个有10年SEO经验的中文博客专家，你帮助博主优化文章结构和关键词布局。

```

比直接问问题效果好很多。

技巧2：输出格式要明确

```

请用以下JSON格式输出：

{

"title": "优化后标题",

"score": 85,

"reasons": ["原因1", "原因2"]

}

```

AI会严格按照你要求的格式输出，解析起来很方便。

技巧3：Few-shot示例

给AI几个例子，它会更懂你想要什么风格：

```

示例：

输入：Python教程

输出：## Python从入门到精通：2026最新学习路线图

```

批量处理：一次优化100篇文章

我还写了个脚本，批量读取文章Markdown文件，自动生成优化建议：

```python

import os

import glob

def batch_optimize(folder_path):

files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.md'))

for file_path in files:

with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:

content = f.read()

# 提取标题

lines = content.split('\n')

title = None

for line in lines:

if line.startswith('#'):

title = line.lstrip('#').strip()

break

if not title:

continue

# 调用AI优化

suggestions = assistant.optimize_title(title, extract_keywords(content))

# 保存建议

with open(file_path.replace('.md', '_seo_suggestions.txt'), 'w') as f:

f.write(f"原始标题：{title}\n\n{suggestions}")

batch_optimize('./articles')

```

成本估算

我用硅基流动的DeepSeek V2.5，价格是每千token 0.1元。优化一篇文章标题大概消耗1000 token，也就是1分钱。

批量处理100篇文章，成本不到1块钱。这性价比，还要什么自行车。

常见问题

Q：API多少钱？普通人用得起吗？

A：完全用得起。我一个月写了几千篇文章优化建议，API费用才几块钱。相比节省的时间，这钱花得太值了。

Q：国内API需要备案域名吗？

A：硅基流动这种平台不需要。个人开发者直接申请API Key就行，不需要企业资质。

Q：代码写不来怎么办？

A：现在有很多无代码AI工作流平台，比如扣子、Dify，可以可视化搭建AI助手。不想写代码的朋友可以试试。

Q：API调用频率有限制吗？

A：看平台。硅基流动免费用户每分钟60次请求，付费用户更高。普通博客运营绝对够用。

Q：AI生成的内容会有版权问题吗？

A：AI生成的内容目前没有明确的版权归属。我建议把AI当作辅助工具，最终内容还是要自己审核修改。

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