30 个不重样的城市页，从一张 30×5 的表格来（Claude，零模板）

绝大多数"AI 城市页"工作流在 Claude 被打开之前就已经失败了。错就错在：你让模型只看到一个城市名和一个模板，让它自己去"想"整页内容。结果就是 30 个城市页听起来都是同一篇博文，只是把城市名换了一下。Google 读完，标成"瘦内容升级版"，你又回到原点。

真正能跑通的工作流是反过来的：电子表格才是真正的交付物，Claude 只是打字员。 去年春天我给一个区域 HVAC（Heating, Ventilation, and Air Conditioning，暖通空调）客户搭了一套 30 行 × 5 列的网格。每个格子里已经填好了城市级数据——全是根据本地调研由我自己写进去的。Claude 的活儿是：把这些数据翻成通顺的散文，一次一行，不用 spintax（一种把同义词随机替换的伪原创手法），不用模板变量，不许凭空编地标。最后 30 个页面读起来就像当地文案真的了解这个城市——某种意义上他确实了解：在打开 AI 之前的我。

30 × 5 网格长什么样

五个版块，一版一列，每个城市占一行：

版块	这一列到底装什么
开头段（Intro）	一段话：自我介绍、提供什么服务、为什么专做这个城市。约 120 词。
服务覆盖的街区	4–6 个具名街区，每个一句话说明覆盖理由（车程、技术员驻地等）。
价格语境	2–3 句关于本地服务成本的事实——水电费率、地区建筑规范、当地用工惯例。不给具体报价。
FAQ	5 个问题，每个 2–3 句回答。问题必须确实是本地用户在问的（我们挖了 GBP 的 Q&A 和 Reddit 城市子版）。
本地地标	3–5 个地标，技术员上门时真的会经过。作为路线描述用，不是凑字数。

整张表是 Google Sheet。表头固定。行序就是 URL 顺序（/service-area/arlington-va/、/service-area/fairfax-va/ ……）。每个单元格都是纯文本，句首大写，不要 markdown。总格数 150 格。其中 130 格是我手填的。 Claude 只接到了开头段那一列。

这个比例才是关键。很多人反着来——让 AI 干 95%——然后纳闷为什么页面读起来像 AI。模型做 95% 的思考，你搭的是内容农场。模型做 30%，你搭的是一个编辑。

第一步：一列一列地把网格填出来

先填服务覆盖的街区。这是最重调研的一列，也是 Claude 最不擅长瞎编的一列。素材从这些地方挖：Zillow 街区页、维基百科的城市条目、Google Maps 的"neighborhood"图层，外加你的开单系统数据——这才是真正的金矿。如果你在那个城市接过活儿，你的 CRM（Customer Relationship Management，客户关系管理系统）里就有你技工自己填的街区名。街区这一列必须是"真的"，不能只是"听起来像"。

接着是价格语境。对 HVAC 来说就是：冬天多冷、当地电力公司冬季费率多少、城市执行的是 IECC（国际节能规范）C 还是 D，外加一句关于用工情况的描述。换成律所就完全不一样了——法院立案费、典型 retainer（预付律师费）区间、辖区特有的程序。关键是这一格装的是你核实过的事实，不是印象。

再然后是FAQ。最省力的素材来源是这个城市头部 3 家同行 Google Business Profile（GBP）上的"问答"板块——那就是真实客户问过的问题。再配合 Reddit 的城市子版，按"过去一年 Top"排序筛一遍服务类问题。挑出被问最多的 5 个，每个写 2–3 句答案。不要让 Claude 写答案——答案部分是用户会引用、转述的部分。

接着是本地地标。3–5 个你的技工上门时会经过的地方。机场、体育场、大型医院、市中心广场、一个具体的高速出口。这一列是最好填的，但对"读起来像本地"的贡献最大。"我们的服务范围覆盖 [具体体育场] 周边，以及 [具名街区] 桥对岸"——读着像真。"我们自豪地为 [城市] 及周边地区提供服务"——读着不像。

最后是开头段。你交给 Claude 的那一列。但即便是这一列，你也不是把"城市名"丢给它。你把另外四列都丢给它。模型读了街区、价格语境、FAQ、地标之后写出来的开头段，不可能和别的行一样——因为输入就不同。

第二步：把每一行串起来的 Prompt

每行开一个新对话跑这个 Prompt。是的，每行。30 行全塞一个对话，模型的上下文会污染，写出来的开头段会越来越像。开个新对话慢一点，但出来的页面是真的不一样。

你是一名本地文案，正在写一个服务区域页的开头段。
语气：自信、直接、没有营销黑话。约 120 词。

下面给你这个城市的四个事实，已经由人工核实：

服务覆盖的街区：[粘贴 Neighborhoods 单元格]
本地价格/服务语境：[粘贴 Pricing 单元格]
本地客户常问的 FAQ：[粘贴 FAQs 单元格]
我们工作经过的地标：[粘贴 Landmarks 单元格]

任务：写一个段落，要求 (1) 提到一次城市名，(2) 提到其中 2 个
街区名，(3) 引用 1 个地标或路线描述，(4) 说明这个城市的客户
为什么应该选我们。不要编造事实。如果某个事实不在上面四格里，
就不要写。输出纯散文，不要标题，不要项目符号。

Prompt 里嵌了三条规则，缺一不可：

• "不要编造事实。" 这句是干掉幻觉（hallucination）的关键。不写它，Claude 会很高兴地编一个不存在的街区、引用一个 2019 年就关掉的地标、抄一个外州的电价。
• "提到 2 个街区和 1 个地标。" 强迫这一段就是关于这一行的。不加这个约束，模型会写一段通用 HVAC 开头，把末尾的"Arlington"换成"Fairfax"就交差。
• "纯散文，不要标题，不要项目符号。" 开头段就是一段话。模型一旦开始加 ## 标题，网格结构就已经破了。

第三步：把网格丢进 CMS

到这里，30 行 × 5 列已经全填好、风格统一。剩下的活儿全是机械动作：开发（或者 Webflow CMS，或者 Notion-to-Webflow 的 Zap）把每一行循环套进页面模板。5 列对应模板的 5 个槽位。整个站点里唯一的"AI 产出"就是开头段这一列，而且你已经 QA 过了。

这一步是绝大多数"AI 城市页"文章跳过的，也正是这套系统能真正出货的原因。这个网格是确定性的（deterministic）。给定同样的 4 个输入格，Prompt 10 次里有 9 次会产出能用的开头段。第 31 行、第 100 行、第 500 行，你的开发都不用动脑子。

那个 HVAC 客户的项目，总共花了大概 16 小时：3 小时调研、90 分钟跑模型并改 30 个开头段、4 小时开发把网格接进 Webflow CMS。不是我发过的最便宜的城市页，但是最干净的一批。

第四步：发布前 QA

两项检查，都是人工的，都不能省。

1. 抽三行左右对比读。 把 Arlington、Fairfax、Alexandria 三个开头段分别开三个 tab 打开。如果三段都以"At [Company], we are proud to serve..."开头——三段全砍，用更严格的 Prompt 重跑。模板填充的味道永远首先出现在第一句。

2. 把每一条地标和街区都过一遍事实。 打开 Google Maps，30 行全查。点街区：在地图上是不是真的有这个名字？点地标：还在不在？我曾经发过一个城市页，引用了一个"近期翻新"的社区中心，那地方 2017 年就拆了。调研那一列本来能拦住；当时赶工没拦住。那一页从来没排上。

什么时候这个工作流反而不该用

它不是锤子。三种情况我不会上：

• 没法在桌面上做调研的城市。 如果你从没进过那个市场，CRM 里也没数据，四个输入列全靠猜，那开头段也就是猜的。30 页别发猜的。
• 每个城市月搜量 <5,000 的市场。 30 页的投入产出比会垮，长尾量撑不起这个工作量。5 页的项目手写就行。
• 头部 3 个结果是 2,000+ 词、还带图带视频带嵌入地图的硬骨头本地 SERP。 30×5 网格出来的是 600 词级别的页。这种市场你需要更重的模板或更长的开头列，不是同样五个版块。

收个尾

30×5 电子表格不是 AI 技巧。它是生产纪律，只是恰好把 AI 用到了最小、最受约束的那一块。护城河是那四列 Claude 编不出来的调研，不是它写的那一列。网格搭得好，你可以把 Claude 换成初级文案、菲律宾 freelancer、市场实习生——出来的页差不多。网格搭得烂，换个更强的模型也救不回来。

这是我做所有"AI 内容"项目时用的同一道题：如果模型明天没了，纯粹靠人能不能产出同样的输出？ 如果不能，你搭的不是系统，是依赖。