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最后更新：2025年9月16日
本章目录
- 前言：外链建设，一场不得不打的硬仗
- 第一章：将我们的”外链SOP”转化为”机器语言”
- 第二章：为什么”通用AI助手”在这里会碰壁？
- 第三章：从”让AI操作”到”让AI编程”
- 第四章：“上帝级”提示词 - 为你的”AI工程师”立项
- 第五章：成果展示 - link_prospector.py 的诞生
- 第六章：终极进化 - 从”挖掘机”到”全自动作战单位”
- 结语与下期预告：当机器开始为你工作
独立开发者SEO实践手册-中级篇（三）：Vibe Coding实战——我如何让AI为我打造一个”7x24小时外链机会挖掘机”
前言：外链建设，一场不得不打的硬仗
你好，欢迎回到我断更有一段时间的SEO系列。说实话，SEO这种”过气”话题流量堪忧，远不如写一些诸如”如何靠魔改开源模型实现黑帽GEO”这种话题来得吸引眼球。
不过想了想，SEO作为独立开发者为数不多行之有效的非付费流量渠道，也算是我最擅长的Marketing渠道之一，我还是想把这部分内容做得更完整、更体系化。
一般来说在AI时代，只要SEO概念和逻辑不要太差，语言和内容已经不再是大部分人的拦路虎，反而是外链这个事情一直是很难搞，甚至很多人干脆就一点外链都不做。
要知道，现在早已不是15年前那个遍地黄金的时代。并且在AI搜索不断深化的今天，高质量、高相关性的外链，反而变得从未比现在更加重要。而且做好外链这件事并非纸上谈兵，不同的产品、不同类型的网站，都有完全不同的建设思路。那么本期我就讲讲，到底怎么做，可以高效地寻找外链？
第一章：将我们的”外链SOP”转化为”机器语言”
在让AI开始工作之前，我们必须先为它定义一份清晰、无歧义的”工作手册”。这就是”Vibe Coding”的第一步：将我们人类的专业SOP，转化为机器可以理解的结构化指令。
我们的核心任务，是发掘不同类型的外链机会。因此，我们的”输入”，就是上一篇文章中提到的、那些强大的Google高级搜索命令。我们需要将它们整理成一个清晰的关键词列表：
# opportunities_keywords.py
GUEST_POST_QUERIES = [
'"SaaS" intext:"write for us"',
'"AI tools" intitle:"guest post"',
'"growth hacking" inurl:"submit-article"'
]
RESOURCE_PAGE_QUERIES = [
'"best marketing tools" intitle:"resources"',
'"startup resources" inurl:"links"'
]
# ... 更多类型的搜索指令这份文件，就是我们整个自动化系统的”任务清单”。
第二章：为什么”通用AI助手”在这里会碰壁？
我的第一个念头，是直接让一个通用的AI Agent（例如集成了Playwright MCP的AI助手）来执行这个任务。我给它的指令很简单：“请遍历这个列表中的所有搜索词，为我找到前20个结果，并提取URL和标题。”
结果是灾难性的。AI助手在执行了几次搜索后，就陷入了循环、报错，或者因为上下文过长而”忘记”了最初的任务。
经过一整天的反复尝试，我意识到，这种”天真”的尝试之所以会失败，是因为它忽略了几个基本事实：
- Token消耗巨大： 每一次浏览器操作，AI都需要处理大量的HTML代码，这会迅速耗尽Token和你的预算。
- 不稳定性： 网页的结构是动态变化的，AI的”点击”操作很容易因为一个微小的页面改动而失败。
- 不可复现性： 即使这次成功了，下一次AI可能会采用完全不同的路径，你无法保证结果的一致性。
第三章：从”让AI操作”到”让AI编程”
这次失败，让我迎来了”顿悟”时刻。
我意识到，对于重复性的、结构化的任务，最佳方案不是让AI模仿一个笨拙的人类去”点击”屏幕，而是应该让AI扮演一个顶级的”软件工程师”，为我们编写一个专用的、一次开发、反复使用的自动化脚本。
这正是更高阶的”Vibe Coding”心法：我们不应满足于让AI当一个重复劳动的”操作员”，而应该升级为”项目经理”，让AI为我们打造一个能7x24小时工作的”自动化系统”。
第四章：“上帝级”提示词 - 为你的”AI工程师”立项
在进入正题前，我想强调一点：这一步其实非常简单，就算不借助AI，直接采用Beautiful Soup和SerpAPI这样的传统爬虫技术栈也可以很好地实现。SerpAPI一般每个月有100次请求的免费额度，对于初期的探索完全足够。如果不够用，多注册几个号轮切一下也是圈内常见的骚操作。
但我们今天的主题是Vibe Coding，是探索人机协同的极限。所以，我们将挑战让AI来完成这项工作。有了之前的顿悟，我重新设计了我的提示词。这一次，我不再是要求AI”执行”，而是要求它”构建”。
你现在是一名专业的网络数据采集工程师，需要为我编写一个Python脚本，用于自动化采集Google搜索结果中的外链机会。
任务要求：
1. 技术栈： 使用Playwright库来驱动无头浏览器进行搜索。
2. 输入： 脚本应能读取一个包含多个Google高级搜索命令的列表。
3. 执行流程：
a. 遍历列表中的每一个搜索命令。
b. 对每个命令，执行Google搜索，并采集前2页的结果。
c. 对于每一个搜索结果，精准抓取其"页面标题"和"URL"。
4. 数据输出：
a. 将所有采集到的数据（标题, URL, 所属搜索命令）汇总。
b. 保存到一个名为 link_opportunities.csv 的文件中，并确保使用UTF-8编码。
5. 健壮性：
a. 在代码中加入适当的错误处理机制，以应对网络波动或页面结构变化。
b. (重要) 在每次页面加载或操作之间，加入一个3-5秒的随机延迟，以模拟人类行为，避免被反爬虫机制侦测。第五章：成果展示 - link_prospector.py 的诞生
这一次，AI完全理解了我的意图。在几次迭代和修正后，它为我生成了一个功能完善的Python脚本——我称之为 link_prospector.py。
我不再展示完整的代码，只分享其核心逻辑，因为它正是AI”智慧”的体现：
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
import csv
QUERIES = [...] # 从文件中读取我们的任务清单
async def scrape_google(query, page):
# ... 导航到Google并执行搜索 ...
# ... 循环点击"下一页"，采集两页数据 ...
results = []
for result in page.locator('div.g'):
title = await result.locator('h3').inner_text()
url = await result.locator('a').get_attribute('href')
results.append({"title": title, "url": url, "source_query": query})
return results
# ... 主函数，负责启动浏览器、遍历QUERIES、调用scrape_google并写入CSV ...我运行了这个脚本，它在后台默默地工作了大约15分钟，然后给了我一个包含超过300个潜在外链机会的 link_opportunities.csv 文件。稳定、高效、可复现。这，才是真正的生产力。
第六章：终极进化 - 从”挖掘机”到”全自动作战单位”
link_prospector.py 已经是一个强大的机会挖掘机，但，还不够，这只是完成了我们外链开发中的一小部分工作，后续的工作我也需要自动化的工作流来解决。
那么我们的工作流，还能如何进化？答案是肯定的。我可以将这个流程，扩展为一个三位一体的”全自动作战单位”，而连接这一切的，正是使用 claude.md 这样的指令文件，让Claude Code 来帮我实现一套完整的工作流体系。事实上我感觉自从有了Claude Code，n8n, Dify，Coze这种工作流应用已经过时了。与其花时间研究工作流，不如把需求直接告诉claude code，让它帮你实现整个自动化脚本。
第二阶段：AI外展策略师与个性化邮件撰写
邮件外展这是从”数据”到”行动”的关键一步。我们可以将 link_opportunities.csv 作为输入，交给一个能够调用Playwright MCP的AI Agent（例如Claude Code），并用一份详尽的 claude.md 文件来指挥它。如果你需要做交换外链的操作，你还需要把你自己所有的网站资源做成一个简单的知识库也放在claude.md里面，如果你之前有比较成熟的外链开发邮件，也可以作为案例放在claude.md里面供AI 来参考。
# outreach_generator.claude.md (中文指令版)
**角色：** 自动化外展策略师
**我的网站资产：**
- my-saas.com (主题: AI营销工具)
- my-blog.dev (主题: Web开发教程)
**任务：**
读取附带的 link_opportunities.csv 文件。对文件中的每一行URL，执行以下步骤：
1. **使用Playwright MCP访问该URL**。
2. **分析网站信息：**
- 读取"关于我们"页面，理解其使命和定位。
- 浏览其博客首页，总结最近3篇文章的标题，以判断其当前的内容焦点。
- 判断网站的整体语调：是专业、严肃，还是轻松、有趣？
3. **撰写一封高度个性化的外展邮件：**
- 主题：必须独一无二，并与对方网站内容高度相关。
- 开场白：必须是对他们某篇具体内容的、真诚且不泛泛的赞美。
- 提议：根据对方网站的主题，提出一个相关的客座文章点子，或建议将我们某个高价值的"链接磁石"添加到他们的资源页。
- **(策略选项)** 如果对方网站与我的两个网站都相关，可以策略性地提出一个三向链接交换的提议。
4. **输出结果：** 将结果追加到一个新的 personalized_outreach.csv 文件中，包含 URL, 邮件主题, 和 邮件正文 三列。第三阶段：AI自动化邮件发送工程师
更进一步，我们可以再次委托AI扮演”软件工程师”，为我们编写连接Gmail API的Python脚本，将这些个性化的邮件批量发送出去。
# email_sender.claude.md (中文指令版)
**角色：** 自动化邮件发送工程师
**任务：**
为我编写一个Python脚本，用于自动发送邮件。具体要求如下：
1. **技术栈：** 使用 google-api-python-client 和 google-auth-oauthlib 库。
2. **认证方式：** 脚本需要能处理Google OAuth 2.0认证流程。请在代码注释中清晰地说明，用户需要先在Google Cloud Console中设置好凭证，并下载 credentials.json 文件。脚本首次运行时，会自动生成 token.json 文件。
3. **输入：** 读取 personalized_outreach.csv 文件。
4. **执行流程：**
a. 遍历CSV文件的每一行。
b. 为每一行数据，创建一个MIME格式的邮件。
c. 将CSV中的"邮件主题"和"邮件正文"作为邮件内容。
d. **(重要)** 为了避免被判定为垃圾邮件，请在每封邮件发送之间，加入一个30-60秒的随机延迟。
5. **输出：** 在发送成功后，在控制台打印出"邮件已成功发送至 [目标邮箱]"的日志。人工介入的艺术与”交付后验收”的铁律
你的工作，被压缩到了最高价值的两个环节：
- 人工介入： 当收到对方回复后，你才需要真正介入，去审查对方网站的数据是否靠谱，以及最重要的——谈判价格。（你绝对不会希望AI帮你谈价格，在这方面它绝对不值得信任，别问我怎么知道，因为我试过）。
- 交付后验收： 合作发布成功后，你必须进行检查，确保你的美金和API费用没有打水漂。检查清单包括：链接是否按照约定发布？锚文本是否正确？链接是否为dofollow？以及，最重要的：链接所在的页面或目录，是否被对方网站的robots.txt列为禁止抓取？这是一个大坑，我遇到过不诚信的网站这么做过。（友情提示：付款尽量使用Paypal，如果对方不守信用，你可以送他一个拒付。）
结语与下期预告：当机器开始为你工作
这次从”手动”到”自动化”的飞跃，其价值远不止于节省了几个小时的时间。它带来的是一次根本性的思维转变：我们作为创造者，应该将更多的精力投入到”设计系统”上，而不是”执行任务”上。
我们不仅获得了一个工具，更掌握了一套将自身领域知识”程序化”的方法论。这套方法论，你可以应用到任何重复性的、基于规则的工作中。
下期预告：增长的数据罗盘——用AI深度解析URL流量密码
现在，我们已经拥有了强大的外部链接建设能力和源源不断的机会列表。但如何科学地衡量我们所有努力的最终成果，并指导下一步的优化方向？
在下一篇，也就是我们中级篇的最后一篇文章中，我们将回到”内部”，为我们的”增长引擎”安装一套精密的”数据罗盘”。我们将学习如何进行URL级的流量分析，并彻底抛弃繁琐的Excel，转而使用Claude Code作为我们的”AI数据分析师”，通过对话式的Vibe Coding，从原始数据中挖掘出能直接提升排名的增长洞察。
如果你对这种Vibe Coding的实践方式感兴趣，并希望系统性地学习如何将AI融入你的日常营销与运营工作流，可以关注我同步推出的系列文章《给运营和营销人的Vibe Coding实践手册》系列。
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🌌 不要试图手动做机器该做的事，而要专注于设计一个让机器为你工作的、优雅的系统。