1. 明确目标：你需要明确你希望系统生成的文章的种类和长度。是新闻、博客文章、小说、还是营销文案？每一种类型都有其特定的格式和风格。
2. 收集数据：收集大量的文章样本。这将是你训练系统的数据集。这些样本应该来自你的目标文章类型，以便你的系统能够学习并模仿这些文章的风格和格式。
3. 选择模型：你需要选择一个模型来处理文本生成任务。有很多可用的选择，包括循环神经网络（R）、长短期记忆网络（LSTM）、和变压器模型（Trasformer）。这些模型都可以用来生成文章，但是一些可能比其他的更适合处理复杂的语言任务。
4. 训练模型：使用你的数据集来训练你的模型。这将需要一些时间，具体取决于你的数据集的大小、模型的复杂性以及你的计算能力。
5. 评估和调整：在模型训练完成后，你需要评估它的性能。你可以通过比较模型生成的文本与原始样本中的文本来评估其性能。如果模型的性能没有达到你的预期，你可能需要调整模型的参数或重新训练模型。
6. 使用模型生成一旦你的模型被训练和调整得当，你就可以使用它来生成新的文章了。你可以给模型一个起始文本（例如一个），然后让它生成与这个相符的完整文章。
7. 反馈循环：随着你的模型生成更多的文章，你可以将这些文章添加到你的数据集中，然后再次训练你的模型。这将帮助你的模型学习更多的语言模式，并最终提高其生成文章的质量。
以上就是设计一个简单的文章生成系统的基本步骤。请注意，这只是一个基本的指南，并且在实际操作中可能会遇到许多具体的挑战和问题。例如，你可能需要处理数据不平衡问题、泛化问题、以及计算资源限制等。
