本文提出以“设定—结构—场景—对白—润色—评估”的工程化工作流，用高质量提示词、样例驱动与风格约束，将大模型作为可编程的编剧助理；通过选型对比、RAG与长上下文保持一致性，以多角色评审与A/B测试闭环提升质量，并在版权与合规框架下实现团队可持续协作与规模化生产。

Python在写作辅助上的效果整体表现为高灵活、可扩展且成本可控，能覆盖选题、提纲、生成、校对、SEO分析与自动发布等全流程；核心在于将LLM与RAG、提示工程、函数调用与监控评估结合，形成可审计的流水线。相较无代码与前端脚本，Python在数据处理、模型生态与深度定制方面更具优势，但质量上限取决于模型能力、知识库与人机协作。通过结构与事实校验、风格模板、分层推理与缓存，可在保障合规的前提下提升速度与质量；配合项目协作系统（如PingCode）实现需求、脚本与评审联动，有助于规模化与可追溯。未来将沿“知识增强、函数增强、协作增强”方向持续演进。