简介

文章详细介绍了如何使用扣子智能体搭建自动化工作流，批量生成小红书风格的养生图文内容。通过提取对标账号数据、智能生成标题和副标题、判断内容风格、生成科普文案，并配合AI生成配图，实现每天只需3-5分钟就能完成一篇高质量养生图文的制作。整个流程包括11个步骤，从内容提取到图片生成，适合想要快速起号的内容创作者使用。

大家最近，在刷小红薯的时候，有没有看过这类的养生图文或者其他类型的图文呢？就是一张图，再配一些文字，阅读量都不低，甚至于有跑到达几十万的阅读量和几万的点赞，

如下图所示：

[小红书养生图文示例]

养生知识图文的数据

经过新城观察了几个账号，发现这类账号的起号周期都很短，一个新号，有的 5 天时间就能阅读量破几百上千的点赞。

并且这类养生图文制作起来也很简单，利用扣子智能体批量制作，输入好参考的链接，然后再输入好标题就可以获取对标的账号笔记的数据，一键保存到电脑就可以直接进行发布。

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每天花个 3-5 分钟时间，就可以快速地完成一篇文章。

为此，新城专门设计了一个智能体，一键生成该类养生图文，教程很长，很仔细，每一步都附有理论解释和截图，大家仔细往下看。

扣子智能体生成效果展示:

[智能体生成效果展示图]

完整工作流截图

该工作流比较的大，下面会有一步一步完整的步骤，大家可以耐心的接着往下进行阅读。

运行一次，大概需要消耗 200token大概是0.2元左右，免费的额度，也够我们测试。

工作流很大，我给大家依次的进行相关截图。

[完整工作流示意图]

智能体搭建流程

一、开始节点

开始节点，note_url，这个就是输入我们找到的对标账号的内容，可以是养生、知识、分享等内容的小红薯链接，这个是方便提取相关的内容。

开始第二个节点，subject，这个就是输入我们标题的主题，例如"头发越养越多的10个好习惯！、原来早1小时睡差别这么大、别为打翻的牛奶哭泣"，就类似于这种主题。

或者其它的主题，比如菜谱主题、教育主题、育儿主题，都可以一键生成的。

二、提取笔记内容

添加一个获取小红薯的插件来获取输入的链接的数据内容，就可以把参考链接的笔记的内容进行一个提取参考了。相当于对标的账号数据。

这里选择我们开始的输入的小红书链接的内容，就可以把我们提供的链接输入到插件里面获取对应的数据内容。

三、提取小红书数据

需要用代码来获取小红书获取好的数据，我们主要获取的是标题和正文的内容，作为一个参考的内容。

（要注意格式是java的语言，代码放到最下面）

代码：

asyncfunctionmain({ params }: Args): Promise<Output> {

四、标题和副标题

这一步我们主要是获取对应的标题和副标题，我们提供了标题，也是主题，需要生成一个标题和副标题作为内容的参考。

这里，如果你也是小白不会写系统提示词的话，可以点右上角的"小星星"，自动用 AI 优化即可。

然后，我们再添加用户提示词，如下图所示：

然后，我们再添加输出的变量：

• fm_title：标题
• fm_subtitle：副标题

五、风格判断

添加一个大模型主要是处理你的内容参考内容和主题是用什么风格的提示词。

不一样的提示词生成的效果会差别很大，这里建议用专用的提示词生成对应的内容，不建议用通用的提示词，生成的效果会差强人意的。

把生成好的标题和副标题以及主题输入进去，让他判断用那个提示词的内容。

风格识别提示词：

# 🎯 角色设定

然后，我们再添加用户提示词，如下图所示：

六、意图识别

根据上面的风格来判断用哪个的提示词文案，这里我一共做了四组提示词，你也可以在这个基础上添加不一样的提示词框架。都可以无限添加的。根据自己的需求来diy一下。

七、文案生成

先分析一下我们需要什么内容。

主标题和副标题以及副标题的内容。那么一共3张图，一共就是9个副标题和9个副标题的内容。

需求明确知道需要哪些内容了，那么就可以添加提示词生成对应的内容以及框架了。这里我主要以知识生成科普内容。

提示词：

# 🎯 角色设定

然后，我们再添加用户提示词，如下图所示：

然后，我们再添加输出的变量：

• zwtitle：主标题，也就是顶部那个大标题的内容
• zw_content1：副标题，参考主标题写出了9个分节的框架
• zw_content2：副标题内容：介绍副标题的内容，主要是干嘛的

其他的提示词也是一样，如果你也是小白不会写系统提示词的话，可以点右上角的"小星星"，自动用 AI 优化即可，输入你想要的风格。

这里需要添加变量聚合一个把输出的内容整理成一个节点，这样子就不会选择第一个提示词输出的是空的了。

八、首页图

我们要添加一个需要封面的一个形象，你可以自定义成其他的，老奶奶、老爷爷、女孩等形象。

首页我们只需要标题和开始的主题生成好对应的画面就可以了。

提示词：

你是一位专业的图像提示词工程师，擅长将结构化图文说明转化为适用于 AI 图像生成的中文提示词，目标是生成一张**横向多格卡通图解图像**。输出图像中包含多个拟人化动作的小人，整体风格统一、简洁清爽。

然后，我们再添加用户提示词，如下图所示：

添加一个抠图，我们需要把主体抠出来，这样子避免过多素材影响到了整体的观感的效果，封面是特别重要的一步。

添加一个画板

你可以自定义一下你自己的内容，我这里是做好了一个固定的模板了的

九、次页图

剩下三张图我们要是副标题的介绍，先生成对应的图片，也就是开头的图片。

添加一个批处理，把我们的副标题内容进行一个处理，我们选择副标题的内容变量输入。这样子会精准生成好画面的内容，不然会与画面不符的效果。

（记得把批处理设置成3次，避免报错的问题！）

在批处理里面添加一个大模型主要是处理画面的内容生成。

添加一个图片生成，来生成对应的画面内容。

把最下面的异常处理打开，这样子报错了一会重新运行程序。

可以添加一个选择器，进行一个补图流程，有时候会运行报错。

添加一个抠图把主体抠图出来，避免其他的颜色影响画面。

整体的流程图

十、次页图处理

添加一个处理文案的内容，需要把数组里面的内容拆开成一个一个的，这样子才可以输入到画板里面。

代码：

import re

然后，我们再添加输出的变量，如下图所示：

添加三个分别选择副标题、副标题内容和副标题图片

添加一个画板来输入我们对应的内容。文案需要自己排版一下，如果不想动手自己做的，可以找我。

三个都是一样的，先弄好一个先，然后复制粘贴就可以了，但是里面的顺序不一样的，这个要注意区别哦

十一、结束

添加我们做好的图片变量就可以了。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

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1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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