AI全自动写作系统：深度研究、排版、配图 n8n 工作流一键搞定！

大家好欢迎来到翔宇工作流 我是翔宇 一个专注AI自动化的博主 那么翔宇呢 今天为大家带来一套革命性的 n8n自动化工作流 也就是我们AI全自动写作系统 那么这套系统呢 能够从脑海中的任意一个简单的想法 或者我们这里提到的任意关键词 通过与AI进行结构化的对话 演变成一个什么呢 就是专业清晰的研究框架 以及研究要点

那么利用这个框架呢 我们可以自主的完成深度文章的撰写 并基于这个n8n工作流呢 自动完成精准的配图排版 输出一篇图文并茂深度研究 甚至万字长文 直接给我们的Markdown的格式 的一个文本内容 方便我们在博客啊 或者是在微信公众号啊 等不同的发布渠道进行发布 就是一个全自动AI写作写作系统

实现了我们什么呢 就是说创收与学习两不误 那么我们现在来看一下 整个工作流的一个效果 我们直接打开 我们翔宇工作流的一个网址 那么 这个就是工作流所反映的一个表单 那么这个表单里面呢 首先上面是一个图片啊 自己做的广告 大家也可以随意修改 这个介绍呢 就是翔宇主题生成器 定位于各个垂直领域专栏

提供系统化的选题框架 借助我们这种访谈啊 问卷式的问题 来逐渐萃取我们领域里面的 最核心的原问题 并基于这个原问题呢 输出深度研究的一个提示词 当然也可以基于这个提示词呢 直接生成 完整的文章 现在我们可以测试一下 例如我现在选一个跨境电商如何选品 这个关键词 那几个字 那就是我 比方说你是跨境电商领域的 你就输入这个

例如我是比方说我是SEO的 那就说SEO 如何针对玩具商店来进行优化 等等你自己的领域 都可以提出这样一个问题 甚至你可以输入一个词 比如AI自动化 那么这也是可以 n8n任何关键词都可以 那么在这个表单里面 我们根据当前的层次 我也罗列几点 根据大家自己的需求 例如我现在是小白 完全陌生 你就可以选择这个 当然你比如我领域专家

我就可以看一下 更深层次的研究有哪些 所以这个当前层次 能够更好地把我们的知识水平 告诉这个AI大模型 然后进行访谈学习 目的呢 我们可以根据自己的需求选择 例如这呢 我就选择应用实践 比方说 我就想学习了跨境电商如何选品 然后应用到 自己的独立站的一个运营上去 那么好了 那你可以选择大模型 今天呢为了效果好呢

肯定是2.5效果最好 但是呢他的花的时间比较长 你如果比较快 简单一点 2.5 flash也是可以的 那今天我们选择2.5 他会问的问题非常细 这种研究模式呢 也是分为分步骤和全自动 那么这个全自动呢 你选择全自动之后 这篇文章直接运行 完成之后 他就会直接在这个表单的内容 给我们完整的1万字 2万字的这种报告直接生成出来

现在呢由于时间长 我们时间有限 演示的时候 我们可以先看一下 这个框架怎么生成的 我们点击分步骤 然后点击输入关键词 那么为什么要着重于分步骤 因为我们通过这种多步骤 最重要的是 每个人的提示词都是不一样的 我一定要找到自己想研究的一个方向 那么好那整个2.5 Pro生成完之后呢 它整个会根据我们刚才的一个关键词

或者想法呢 给我们生成40个核心问题 第一部分呢就是基础层 从我们世界观方法论的角度呢 首先呢他提的问题是 你输入的这个关键词是什么 也就是我们的结构定义 刚才呢 我们输入的是跨境电商如何选品 他就在我这给我们生成10个问题 那么这个10个问题呢 大家就可以根据自己的需求来选择了 可以看一下从第一性原理出发 到底什么是跨境电商选品 为什么

他普遍认为决定一个店铺成败的80% 这绝对是一个好问题 就说你不管是各个领域 因为人是一个持续学习的 这样一个我们需要持续学习 那你就需要不断的问问题 甚至你每天遇到的每一个需求 都可以通过这个深度研究的工作流 来询问他 然后了解他背后的原理和逻辑 只有站在前人的肩膀上 才能够走的更好

所以说那你看这第一个问题都比较好 那么第二个 一个适合跨境销售的好产品 必须从哪些最根本的 不可或缺的商业要素要满足 得到满足 利润空间 物流可行 性市场需求 所以说我们可以自己思考一下 这个问题是不是非常好提的 说一个好产品你需要具备哪些素养 这个要素 再往下说 什么是知识产权风险 这是和我们选品相关的了 你选品肯定涉及到

这个产品是不是违禁品啊 是不是有相关的认证等等 你选品里面的一些核心的概念有哪些 目标市场是什么呀 为什么思考在卖什么之前 必须先回应卖给谁和卖到哪啊 所以这个问题吧 其实它就是完全的一个逻辑 通过这样大模型 给我们思考出一个关键词 它潜在的一些问题 所以这10个问题是很好的 那么我们解决了 那么解决了是什么的问题 那么好

那么跨境电商连接层是有什么 它的结构和分类 我得看一下 跨境电商有哪些主流的派系 研究的这种方法 代表的这个观点等等 那么看一下 这里头没有问题 那么跨境电商选品 有哪些主流的策略体系啊 如数据驱动型问题导向型 供应链驱动型 社交媒体趋势型 它分别适用于什么买家 所以这个问题其实就是非常好的 因为我在研究的时候

比方说我要写一个提示词 比方说咱们上一个视频讲的是电影 那么肯定我得先问一下 那么电影解说到底有哪些主流的 比较火的一种方向啊 顾我的这种方向 是不是还有毒舌的方向 这都是不同的这种方向 所以说呢 一定要问有什么 也就是解决的 我们是 关于这个关键词结构与分类 的问题 再往下呢 你看连接层 就是说进行产品有哪些数据来源

包括我们电商内部的平台 社交媒体搜索引擎行业数据报告 也就说我们现在想持续创新 就一直要问自己为什么 有什么的这些问题 那么这是第二个连接层的问题 那么第三个应用层 你看如何利用电商平台的搜索框 bestseller榜单等等 customers also bought等功能 一步一步挖掘有潜力的细分市场 那么这个层呢 解决的就是如何做方法和实践了

我们知道了是什么 它是什么 它有什么 那就是如何做 怎么做如何做 甚至你看还还提出来了 我如何系统性的分析 一个产品的top ten的竞争对手那 那么这都是关于这个关键词 我们必须要问的这样一个问题 那么有了这第三部分 那么第四部分呢 它就是解决的是怎么用 怎么实战 怎么内化成我个人的一个能力 这里面模拟的就比较好

如果给你 5,000美金的启动资金 目标市场是德国 请给出完整设计一套选品方案 详细的说明你选什么产品 为什么选它 以及你的调研验证采购的一个计划 那这些问题都是比较好的 你看还可以案例失败 找一个曾经风靡一时 但已经衰落的跨境电商产品 比如指尖陀螺 从选品的生命周期来分析

当初哪些讯号预示着他的衰败 我们从中应该内化出什么教训等等 品牌的战略 这些问题都是非常好的一个问题 这个提示词我是调教了很长的时间 因为我们每个人呢 其实现在都比较懒惰 我不想问很多的问题 那你现在就给我一个关键词 那么这个深度研究 就能给你40个相关的问题 那么现在好了 我们选择一个问题 比方说就11吧

跨境电商有哪些主流的策略体系 我们输入到这个研究主题 点击运行 那么他就会基于这个问题 给我们详细的问 我们里面需要的一个框架和要求 这呢比方说这 这是最重要的 这就是我们例如说研究问题的深度 这个问题呢 你比方输入3 那么整个工作流呢 就会基于这个问题 循环问你三个更深层次问题 就是一层一层的

比方问第一个问题 然后又继续问第二个 根据你的回答又继续问第二个 根据你的回答又问第三个 这样一个深度 所以说呢 这个是比较关键的 所选的研究主题的深度 及与大模型的对话的一个轮数 直接决定了我们研究问题的理解深度 轮数少则认知力度趋于宏大 如果轮数多呢 就代表我们知识研究框架比较精细 基于此共识呢 我们需要了解这个 所以说呢

一般你比方说 我就想要了解一些宏观的内容 那我就想让他问两个问题 那你比方说我研究的比较细的 就关于是针对玩具店的 针对玩具店里面的德国市场的 针对德国市场的 又针对某一个品类的 那你就可以轮数多一点 他的问题会根据你的情况详细的调整 这个框架都是全自动的一个调节的 这我们还是给大家展 示复杂一点吧

我们展示3-4个 或者是4个吧 太多了实际上是花费很长时间 这个地方你就可以根据自己的需求了 你可以沿轮序30个遍 那么30轮对话 只要大模型的上下窗口100万token够 那么这个问题你可以持续问下去 这个比较 举个很比较有意思的例子 就是你甚至可以从头直接问到 人生的意义是什么 甚至宇宙的来源 这是比较有意思的 那我们选4个

你选择期望报告的字数 这就是我们整篇文章 比方说最后生成的工作流的一个 这个长度 一般呢我选1万字 或者是5,000字 当然你比方说我就想发一些公众号 那你就可以少一点 那3,0004,0002,000都是可以的 这个数字也是可以更改的 这我们可以选择先输1万字 这1万字呢 算是一个深度研究的一个标准的字数 当然2万字也是可以的 只要大模型支持

当然你可以选择自己的语言 英语法语 日语德语西班牙语都行 这个内容也是支持的 我们选择简体中文 提示词的字数呢 我们研究给到大模型进行深度研究 提示词的字数 一般你字数越少呢 他研究要点少一点 但是呢 留给大模型自己发挥的空间更大 这我一般选择300字就比较合适了 因为你还是给大模型自己的 一个空间的

好那你选择对号 那么输入研究要求 等他开始我们第一轮访谈 我们现在就可以把大模型 当成一个主持人 或者是一个专家 这个专家就会根据你量身定义一个 你的深度研究的一个提示词 所以这是千人千面 每个人都是不不一样的 而且是针对各个领域是通用的 稍后是给大家讲解一下 为什么我要花费这样长的时间来

我们深度的这种针对深度研究提示词 有这样一个 这种非常复杂的一个流程 好了第一个问题呢 他给问到了我们 对于我们跨境电商选品的策略体系 服务于应用实践 这是我们刚才选的一个选项 然后 首先明确最终产出的具体形态及目标 读者为此我给大家了几个多选项 那你就可以根据自己的需求来选 首先例如是个人卖家

初创团队 希望获得一份全面的入门指南 旨在拆解每一个策略的步骤优缺点 并辅以可操作的工具 和易于理解的入门案例 所以说这个东西 其实就比较适合我 我就直接输入一个a 当然你这也我也可以 我也可以输入a b c d 多选都可以 那这个报告呢 你就可以字数多一点 面对各个领域都能够给你分析一下 这你可以选a

当然你比方说这个地方还有这个词呢 就说我感觉他回复的不满意 那我就自己在这输入 我想回答的一个问题 为什么这个地方没有设计成表单 直接让大家选a b c d 这就是这个目的 因为很多问题 可能跟你的研究方向 和你的想法不一样 你就在这直接输入你的新的要求 这都是能够通过我们的历史对话 都能够完善的这样一个需求这 我就选a 就是针对个人卖家

如果你是不同的情况 你再在这写 当然你可以是电商经理 所以说这个地方就是通用的 比较通用 我们来到第二个问题 那么第二个问题呢 它首先识别了我们刚才提到的是什么 是个人卖家 与初创团队的一门入门指南 所以说呢 他又给我们一个核心的一个架构 那么这个架构呢 分这几种 例如是策略百科式的 就是对所有主流的策略 进行同等的篇幅的介绍

相互独立的 他也可以写成什么呢 分阶段进行的 例如首先是简单的 启动成本低的 易于执行的策略 然后呢这为第一阶段 随后在后续章节呢 逐步的介绍这几个阶段 根据难易程度等等 还有场景式的 甚至是核心卫星式的 这都是可以使用的一个研究框架 这可以选a 也可以选c 那么场景我们现在还没有非常详细 那我就选a吧

还是说首先知道是什么 这是比较关键的 我们继续 因为他会有4轮的问题 详细的问你这个问题 他这应该是第二轮 第三轮的问题也回复出来 因为我们上一轮呢 实际上是输入的 是策略百科形式的框架 那么他又针对这个呢 又给出我们哪些分析框架 满足我们需求 是侧重于如何做呀 还是侧重于需要什么 注意什么 说一个是执行层 另外一个是资源风险层

还有一个是侧重于适合哪 整合式的全面框架 全部采纳ABC的全部 那我认为他肯定是把全 部的都包含在里面 所以说呢 我选d 所以这些问题实际上真的比较好的 根据你简单的一个关键词 就能一步一步细化到我们后面的 一个详细的一个研究框架和要点 这样一个就说 我们根据这样一个工作流

来实现的一个效果就彻底解决 深度研究本身 可以直接在网页端进行 网页端进行呢 它实际上 我们不好定义自己的研究框架 研究要点 甚至我不知道要什么 这个流程化的工作流呢 直接就把我们的选项给到我 我就不是以前想怎么回答了 而且是我现在是选 这是这个工作流最简单的地方 我就输入关键词

选ABCD ABCD跟我们答卷一样对吧 对方主持人问我一个问题 我选a我选b 选c这就可以实现这样一个效果 好了那么下一个问题也输出来了 他就会问我们的一些 这种语言的风格和调性 我肯定是通俗易懂的风格 或者是直接采用这种 第一个语言风格的调性 这我就选 语言通俗易懂 好粘贴那么案例研究呢

从每个章节中不仅提供简明的 还进行一次0-1的拆解 那我肯定要啊 那我选b 也把它选上 b需要这你可以输入b 也可以选择b 需要战略支持 核心禁忌等等 那我就不需要了 我就让他还是进行案例研究 加进去就行 所以你看你问的这些问题 其实都是在前面关键词的基础上 个人卖家与初创策略

百科全书整合式全面框架 一步一步往下细分的 这些增值模块有哪些 也都告诉你 所以整个这个问题会越问越细 所以这就非常适合我们科研 比方说你科研有一个研究主题 那好你输入这个研究主题 你就一步一步的问这些深入的问题 只要大模型有数据 都能给你一个完整的选题的框架 其实这就是相当于科研里的选题啊 整个工作流运行完呢

4轮对话之后呢 他就给我们输出一个完整的 深度研究的提示词 那么这个提示词呢 我给大家了好几种选择 第一种就是一种综合的提示词 关于跨境电商选品的深度研究 他会研究目的 研究主题 目标受众 甚至研究框架 甚至这框架里面的一些 详细的一个要求 都列的比较好 而且有研究报告的篇幅 撰写的语言等等

语言风格都是比较好的 根据我们刚才一个访谈式的框架 给我们输出出来了 这里面就会能够告诉我们的 这AI agent能够进行非常好的深入研究 那么除此这个综合提示词之外呢 我一般还给大家更多的一个选择 就是5个相关的提示词 例如这里面你是一个综合的 每一个研究策略都包含 那我现在呢 我就想写其中一个怎么办

那他也给你生成出来了 就是聚焦提示词 聚焦于数据驱动型的一个深度研究 研究主题是数据驱动型选品策略 从0到1的实战研究指南 这是这个报告的整个研究提示词 还有问题导向型 甚至是供应链驱动型 还有社交媒体驱动型 这提示词都生成出来了 到最后呢 还是把咱们刚才问到的这些核心问题 例如这个问题 都是我下一篇文章写的

一个比较重要的 都给大家罗列出来 所以这个数据呢 你也可以后面加一个模块直接保存 notion发邮件 这都是可以选择的 自动化这个驱动的形式 这呢我就说我不用全部的了 我就选择这个数据驱动性 我就复制撰写报告的语言 到研究主题这点 复制这个提示词就归我所用了 我就可以直接使用了 当时如果我们一开始使用的全自动的 那他就会自动的利用

提取我们第一个综合提示词 后面直接给到后面的流程写文章 这直接输出的就不是提示词 而是一个完整的一个Markdown的 一个格式的一个文章 这为了我们降低成本吧 我就这直接复制 我怎么办 我直接来到这呢 直接粘贴深度研究点发送 我就让他去研究去了 研究完成之后呢 他给的Markdown呢 也给到我们后面的子工作流 也给我们把配图标准化

所以今天这个工作流 实际上是可以分步骤 也可以全自动 稍后给大家讲解 这两个里面的一个不同的考量 所以说当然你在这个地方呢 你也是可以针对这些提示词 我对它进行修改 我修改里面的核心要点呢 甚至有一些删除 所以其实呢 我一般用的这个提示词呢 400字还有点长 300字可以再少一点 还是给大模型进行 充分的发挥的一个空间 他这个Gemini

就会给你拟定一个研究方案 我们无脑开始就行了 咱们可以先后进行着 后面的工作流 可以看看他稍后的一个过程 的一个结果 这个工作流实际上呢 就是比较核心的给大家展示出来 那么具体的效果呢 我们就可以来到 翔宇工作流的一个官网 来看一下 翔宇工作流官网 我们把鼠标放到分类上 点击工作流效果 我也展示了几个领域

视频35深度研究效果展示点击打开 那么也给大家这样跨境电商的 财经的生活方式的 个人提升的 那么这个领域实际上是无穷无尽的 只要根据你关键词变一下 他就可以马上的变成一个新的领域 所以说这个是我们如果是终身学习者 或持续学习者 这个工作就非常好 能够快速的给你 解决一些你遇到的实际的问题

能够从一个层次 领域里面 专家级的这种层次给我们回答 因为以前大家如果想请教这一个问题 甚至一些大咖甚至是很难的 对于普通人来讲 现在呢其实就是一个博士级的团队 在我们身边 只要问问题他就给你解答 而且这个我们不需要问详细的问题 只需要关键词就行了 这就是我 你看这是点击点开这两个看一下 这就是这针对第一个跨境电商

我的呢这个主题呢 就是说跨境电商的营销策略 他就针对我们里面的40个核心的问题 甚至研究主题 一轮一轮 怎么问我怎么回 我给大家展示出来 最后生成的一个效果呢 就是这样一篇完整的博文 这个博文呢 首先呢新时代全球电商战略图谱 两大阵营三种力量里面有 出口跨境电商有哪几种模式 它的配图呢 也是通过我们多模态的

给我们筛选出来的 这是亚马逊的一个配图 甚至里面用到的一些提示词呢 也通过这Markdown的格式 这种展示出来 我们往下滑动认知等等 这个报告实际上就非常适合我们 不管你是在发布在任何地方 你是我们的博客上 还是一些微信公众号上 只要是文字的平台 这个整个报告的质量非常高 当然你比如说我这1万字用不了 我也可以直接让他生成3,000字

4,000字或者是在几千字1万字的基础上 让他简写给我成2,000字 这些都是比较简单 你后面加一个大模型都行 但是整个内容的深度 实际上是非常契合我们的 而且是整个配图TikTok的 而且我们不需要管 这个配图 就已经自动化的这种输出出来了 这就是整个我们这个工作流的效果 那么这是第一个 那我们可以关闭 可以第二个 这也是相关的一个效果 大家有需求呢

可以根据自己的领域 来尝试使用这样的一个工作流 这是我们选择的 实际上是跨境电商如何选品 就是刚才我举的那个例子 当然这每一次问题他都是不一样的 因为大模型回答是随机的 对吧看大家生成的效果 这个完全的图文 比方说配图 中国跨境电商出口的生态 图谱 这里面还有我们整个核算 项目成本核算的一个配图 这都是自动化

从谷歌图片之中进行筛选出来的 完全自动的处理这些 整个文章输出出来 这就是比较好的一个工作流 所以说呢 翔宇现在这个工作流 例如跨境电商投资的 甚至美股投资策略 我投资美股 我就想看一下都有哪几种策略啊 可以看一下 这是巴菲特的 还有谁的 约翰伯格 还有彼得林奇

这都是比较著名的投资家 他们的投资理论是什么 这是图片 也都是自动配出来的 所以说这个可以我们无限地生成下去 甚至英伟达 这是我写的一个简体的 还有英文的西班牙语的都可以生成 甚至你可以生成旅游的 巴黎诺曼底十日 深度文化探究怎么玩 不同有氧运动 对初学者恢复心力 耐力的这种实践指南

个人海外收款深度研究报告 你的第一份网络赚钱 让我们看看 这个比较有意思 怎么找通过网络进行赚钱 它这里面提到了内容创作技能服务 信息差套利 轻量级的电商 对吧这是什么 用大白话聊就是内容创作 你可以做什么 三个零基础上手的案例 在小红书生活分享家 在抖音做一分钟知识博主 第三做一名有声创作者

第二一技之长就是技能服务 你提供什么服务 p图剪辑小能手 提供游戏代练陪练服务 还有信息差怎么办 赚取佣金 这都是配图 小众领域整理师 还有风险等等 轻量级的电商怎么玩 其实每个人比方说吧 翔宇平时用的这个 我研究的初期 就是一直在用这条工作流 所以说我优化了很长的时间

翔宇也是比较开放的 直接分享出来 因为这个工作流 算是我比较 我认为这个工作流 比上个视频的更重要 因为上个视频呢 可能专注于视频怎么做 但是今天这个工作流呢 它实际上是适合任何人 每个人都需要持续的学习 持续的获得知识 那么后面的例子还有行业研究 K12教育商业 甚至研究特斯拉的创新体系 个人提升职场终极指南

比方说我们就说这个地方 可以直接利用这里面的这种批量化的 这种能力呢 可以批量的产出一个领域的 比方说我直接开通一个SEO的专栏 建一个网站就可以 收费里面可以把 当然你 一定要有自己的创新的内容在里面 这个内容呢可以做一个辅导 能够做一个内容的辅助 完善我们付费内容的这一个框架

所以说这都是非常好的工作流 那么这就是今天整个工作流的效果 那么运行完呢 我们就可以来看一下 整个工作流背后的它的一个逻辑 那么这个工作流呢 它实际上我们有这样几个步骤 那么第一个步骤就是需求的输入 研究启动 这就是我们通过大模型和表单 来实现的他 用户在可视化的表单中 输入我们的研究主题

知识水平 学习目的以及期望的研究深度 以及对话的轮数 利用我们这个代码把这个轮数分别开 进行遍历 每一轮呢 都利用我们这个迭代 这种方式 把上一轮的旧的内容给到我们大模型 这样比较简洁的形式 来实现这样一个AI 这个代理 或者AI研究的 这样一个深化的一个过程 其实这个东西也是翔宇的一个小创新

没有在其他地方看到过 因为以前我讲内容 实际上首先保存到notion 知识库之中 再从notion知识库之中获取 获取之后再保存 在利用今天呢 直接利用n8n自带的这些模块 对原生的这些模块 就可以实现 这样一个历史数据的一个保存 迭代和轮数的一个实现 你这你甚至可以30轮40轮 这个工作流比较简洁 你要不利用这种方法 你就每一次都得新建不同的分支 那这个是比较复杂的

而且这个东西有很重要的作用 下一个工作也会用到 这就是我们迭代轮循 迭代遍历的这种机制 来每一次把你的 旧问题和新问题 都给到大模型进行生成 生成之后把你整个对话的历史 给到我们大模型 进行深度研究的一个提示的生成 生成之后呢 这个地方判断一下 你是分步骤还是全自动 那么全自动呢 它就会利用我们的302 AI 它的一个深度研究

open AI deep research的一个模块 直接就进行深度的研究 把内容 返回过来执行我们的子工作流 进行配图 进行我们的标准化 然后给到我们表单 当然你要是分步骤 这就直接把提示词返回出来 这就是我们第一个工作 流 那么第二个工作流算是第一个工作流 算主工作流 这算是个子工作流 那么这个子工作流呢 就利用我们可以通过表单激活

也可以通过主工作流触发出来 首先呢 还是利用我们刚才这个遍历迭代 或者轮询的这种机制把 因为是长文嘛 你比如说1万字 2万字大模型肯定没有这样长的 输出长度 那我就利用文本切开每一段处理 就是把它的里面的格式标准化 处理成Markdown 因为我们深度研究返回的一个结果呢 它不是标准的Markdown格式 那我们就需要利用这个机制

把它这个格式处理一下 处理好之后呢 它就会聚合到我们这个地方 我们针对通篇的这个文章 针对里面每个配图的位置 生成一个关键词 这个关键词呢 用于检索我们的谷歌图片 谷歌图片呢 经过前面的这个图片的大小啊格式 它的一个筛选 最终上传到我们自己的图床 这个图床组合出来呢

我们把多张图片组合成一个PDF 这个一个PDF 发给我们多模态的大模型 让他从这里面针对这个位置 筛选出最合适的什么配图 给了这个配图之后呢 有一个编号和网址给到我们 最终把所有配图都解决完成之后呢 我们汇总全部的一个文章 所以今天这个工作又是非常详细的 这算是比较完整的 针对文章进行撰写

提示词配图的一个完整的工作 翔宇针对配图 以前在make上也讲过很多 今天算是一个迭代的一 个升级的一个工作流 那么整个工作流就实现这样一个效果 那么好了 那么这个效果呢 我们需要回到现在我们整个的我们PPT 来看一下这里面背后的一个逻辑 那么好刚才说了 为什么 翔宇花了这样将近半个小时的时间 一直给大家说整个我们提示词为什么

怎么写 形成个人化的提示词为什么重要 因为呢现在呢 大模型的整个能力呢 它相当于实在是一直在变强 甚至不知未来的这个大模型 其实每个人都可以用 我们如果从大模型上 和人与人之间之间拉不开区别的 因为物以稀为贵 那你的独特性在哪呢 因为同质化的内容没有前途 那我们一定要找非同质化的内容

既然大模型我们是通用的 那他什么东西是我们独特的呢 来到我们输入了 因为整个大模型生成内容 其实就是这样3个部分 输入加工和输出 你大模型和加工的过程 大家使用的工具都是一样的 那你什么的独特性呢 一定是通过提示词 也就是问题的定义 你的独特性 输出你专有的 结果就是翔宇一直在给大家说 一定要有自己的IP 一定要创新

那么你创新大模型是一样的 你只能通过怎么着 就是写一个独特的提示词 带有你翔宇风格 翔宇特点的一个提示词 正是这个地方 翔宇把大部分精力都研究 落实到我怎么写这个提示词 一直说提示词也好 上下文工程是最重要的 因为这个提示词是你所有独特性的 一个来源 剩下的一个独特性的来源 就剩大模型 每一次输出的一个 结果的一个随机性了

那你决定不了 那你只能提升你提示词的撰写能力 所以翔宇在这就设计了一套 这种轮询的这种形式 通过你的一个关键词 逐步的核心的问题拆解 到逐步后面访谈式的一个回答 把你的提示词进行深化 针对输出这个部分呢 我们实际上使用AI自动化提高效率 也就说我们如果想在AI领域也好 进行有前途的这种内容的创作

一个是需要有写好提示词 另外一个就是提高效率 把后面输出的结果 怎样也给我解放出来 把这些重复的工作给到AI模型来做 这就是整个工作流 它的一个所建立的一个初衷 所以说针对高质量的文字创作 也就是我们万字长文的深入研究 就落脚点如何 落脚点在如何撰写一个高质量的 带有自己 自己的世界观和方法论的提示词 以及对吧

输出完整为文章之后呢 我进行自动化的一个流程 提高我的一个效率 这就是整个工作流的一个提示词 为什么重要的一个讲解 那么既然写提示词很重要 那我就会在想 我怎样撰写一个 带有个人特色的一个提示词呢 其实这个方法呢 还是来源于翔宇经常看一些马斯克 他的一个访谈 我发现他的访谈里面 实际上主持人和这种马斯克比较

比较结巴的一个回答 他实际上有很多的火花 因为他是非常详细的在给你讲解一 个内容经常会用啊 第一性原理干那个 第一性原理干这个 他就会比从自己一个对吧 纯理工科的一个角度 来给我们访谈出来 所以翔宇就在想 如何在AI工作流中 实现一套主持人和专家之间深度研讨 对话的这样过程 那么这个过程 刚才也给大家展示的比较好 第一个你输入一个关键词

利用大模型给我们输出40个主题 让你选一个 不是填空题了 是选择题 那我选哪个 选完成之后呢 通过我们这种访谈的机制 研究问题 回答问题 研究给他问我们问题问你回答 又把前面的这个研究问题回答给到他 又问第二个又回答 3 一直轮询下去 就生成出这样一个提示词了 所以这给我们 这个大模型的对话的一个好处呢

就是输入简单 一个关键词就行 无需思考 而且呢它实际上呢启发性强 针对各个垂直领域批量自动化 通过访谈实现我们千人千面 这就是我们整个一开始 这种对话形式的 这样一个表单 他的一个创作的一个逻辑 那么有了创作的逻辑啊 提示词生成出来了 那么这个报告到底怎么生成呢 其实现在你深度研究大模型的报告呢 有两种第一种呢

就是我们刚才给大家展示的 我直接利用Gemini这个大模型 输入到这个网页端 直接给我生成出报告了 可以看一下 这个报告已经生成出来了 数据驱动选品策略从0到1的精通指南 对吧第一执行层是什么 对吧宏观这个红海我能做什 么主打工具是什么 利润核算怎么算 关键词如何挖掘 模块三市场选品编辑如何

对吧桌面吸尘器的选品实战等等 这个步骤是很详细的 一万字也没有问题 他实际上用了几百上千 这个报告如果你自己看的话 每一个视频需要一个小时来看 现在呢 其实就把互联网上所有的知识 一下给我们展示出来 我就一下生成完整的文章给到我 指导我实践 世界观方法论指导我实践 这就比较好了

这就是直接就利用网页端这个特点呢 就性价比高 免费的每个用户5次免费的 当然你如果说我就想自动化 那你也可以利用 open AI deep research的一个API 它就是效率高 那你就不需要操作 就全自动的 相应工作也内置了 但是呢它一个报告呢 可能就是十几块钱 那你需要成本稍微高一点 大家就根据自己的需求来选择 选择呢背后也有一套逻辑

翔宇想跟大家分享的 其实我们在自动化的过程之中呢 对于大多数业务 追求80%左右的自动化的一个效率 是最佳的性价比的 甜点区这就是我们 如果你这个表格呢 是从自动化的一个比例0到100 那么它效益的低到高 一开始呢 肯定是随着你自动化的提高 你的效益或者效率越来越高 越来越高 但是到了80%的时候就到顶了 你越高他越降

为什么因为相当于 行百里者半九十 你后面这个就是你 随着你追求的自动化程度越高 它其实成 本是急剧上升的 因为你要是完全替代人 把里面的各种试错都给他解决了 那你效益实际上很低的 需要付出很多的成本 例如上一个工作流 我们34讲到了 里面可能会有一些 比方说大模型处理的时候 大模型不给你回答

因为你感觉你这个敏感 那你就直接报错了 你看翔宇 其实我并没有设计这样一套机制 来解决它 为什么我就这样一个考虑 我如果是为了解决里面一点也不报错 解决后面的20% 那你就需要设计非常多的工作流 每一个大模型你都得 设计一个Loop 回到原点 再初始再运行 那么这个效益是不长的 所以翔宇发布的工作流 我不保证100%能够运行成功

但是呢我肯定保证你就在80%的情况下 能达到一个最高的效益 你不需要再过多投资了 你后面 你只需要把它当成一个工具来运行 那你后面投资那就成本低呢 我肯定不干 这就是翔宇最终的一个逻辑 所以说翔宇给大家测试工作流 执行工作流 很少 给大家一个什么系统化的解决方案 跨境电商系统解决方案 因为我认为 你只要到80%实现人机协同就够了

机器给我们做80%的苦力 人来做20%的决策 构建人在环路中 human in the Loop的协同的自动化工作流程 是最好的 你就说翔宇现在做很多内容 其实都有很多工具 我现在这电脑都经常想换 但是太贵了 我舍不得换 里面有内存 基本上都占满 为什么因为我 现在我做一个事 一般开着10个软件 我就比方我Markdown使用Typora 就是网页使用什么功能

截屏使用什么功能 我每一个工具都在我手边 我通过快捷键做的很快 但是我从来没有做一个工作流 把这些工作流全做了 因为我认为你追求全自动化 它效益降低 所以大家一定要来到我们工作流上 n8n也是一样 一定要注重使用n8n工作流 把它当成一种工具 比方说我今天写个博文 我让它生成SEO的标题 我自己做一个工作流 把文章发给他

给你生成一个标题 10个标题你选一下 甚至生成章节配图 你都把这些小工具化 自己放在书签页上 这翔宇的书签也有很多不展示了 那你每个小工具利用起来 这就是最大化的提高效率 但是不要追求100% 那个是效益比较低的 所以针对刚才讲的这个逻辑 我一般甚至这次测试 主要的我没有用这个全自动化 因为我认为它价格高 我就不用那十几个 一个报告我承担不起

那我就利用手动的 我利用手动的我复制出来 我再给到下一工作流 这也花不了我很长的时间 甚至你前面这个提示词 我就可以保存到notion中 我一下生成100个提示词 我半个小时我就把这100个报告整理好 发给下面的工作人员做了 所以这个是比较好的 所以说 这就是为什么翔宇在这个工作流上 没有做更高的一个自动化的一个原因 这是自动化的一个比较重 要的一个观点 这里面解决了 刚才我们提到的

一个自动化报告的问题 到了下一个工作流 就是我们今天讲的这个 这个工作流 它重要的一个核心的一个逻辑 就是 我们这里面的一个配图的一个逻辑 实际上它逻辑也比较复杂 这是翔宇的 实际上是怎么想的 首先呢你AI智能识图 就是说你开始如果让AI 以前我们翔宇做的比较多的 经常会利用这种方法 把一个图片给到AI大模型 让他打一个分

然后从分最高的这种图片之中 给出最高分 当我这个配图 这是一个艰巨的任务 因为缺乏参照物 AI就像一个没有刻度的尺子 很难打出精确的分 所以当时这个地方 翔宇花了很多时间来测试 怎么找给文章配图 怎样给文章配图 但这样你每次一个是花费高 二是它的效果不好 因为小瑕疵给出低分 就忽略了文章主题的契合

所以这个工作流翔宇没有发布过 一般发布的直接就选第一个了 没有发布 其实这个我做的比较多 所以现在呢 其实又给了一个新的一个方法 今天这个工作流的一个核心 就是 让AI从一堆图片里选出一个最好的 最好的那么这个任务就变得简单 你看这个工作流的地方 就是把这个整个图片 搜索出来的几十张图片 都给他转化成PDF 把这些PDF

一个PDF中有30张图片 让他在30个中选一个最好的 那么这个大模型他 就有自己的一个参照系了 我不知道你长得好不好看 但是我能从100个人之中 找一个长得漂亮的 这就比较简单的 而且更重要的是 你现在如果真实的发大模型一个图片 你告诉他这个人手上有几个手指 他经常会回答错误

但是呢你要是通过这种类比的方式 就可以很快的选出最棒的一个逻辑 这就是翔宇整个工作流 配图背后的这样一个逻辑 不是从看一个 而是看多个 从看走眼到火眼金睛的一个流程 所以这也是翔宇今天这个工作流里面 一个逻辑比较重要的 这个过程 好了 那你就是有了这个思路就很好了 首先让AI通读全文

从宏观上理解文章的结构和主题 确保所有的配图的风格与内容一致 然后在不同的位置 给它放置这种占位符 让它在这个位置配图 然后生成出相应的关键词 你拿这个关键词 从海量的谷歌image里面搜索 搜索出来 再按照你的尺寸 质量差的图片筛选出来 有些谷歌图片 它给的这个结果的API网址

它实际上是图片错误的 那你就肯定把这个图片错误的 给删除掉 把尺寸 你比方说我就想要宽度800-1,200的 那你筛选出来 根据你的文章 筛选出来之后呢 你把这所有的文章打包成PDF 然后通过Gemini 这个多模态的一个大模型 进行阅片 然后不再是盲人模像 而是一个经验丰富的一个编辑 编辑根据自己的关键词 找出所有一般我

配图就是比方说输入一个n8n 那好在Google image里边我浏览一下 哪个最好 我比较一下 找出最好的那个图片 当然这是有版权风险的 最好还是能够自己生成 未来 翔宇也会跟大家分享这样的工作流 这是我们今天选择 直接从谷歌图片上配图的一个方式 那么排列出来 就是说找到就是完全模拟编辑的做法 最终给出我们最佳的一个选项

这就是今天AI 当配图的这样工作流背后的一个逻辑 那么理解了刚才这样一个 每个视频工作流背后的一个逻辑 其实翔宇 为什么每个视频 都将要花一个小时的时间 给大家讲原理啊 我不想听原理 我就想用工作流 其实因为翔宇这分享的 不是一个封闭的工具 而是一套开放的可复用的AI方法 就是我现在今天分享的这个提示词

实际上是公开的 你这些提示词我们可以打开看一下 你这个核心领域提示词我是公开的 你这个提示词你就肯定Ctrl c 直接给大模型来 你交给大模型 直接可以让他按照我这个逻逻辑 马上就给你生成40个问题 所以翔宇其实是比较慷慨的 没有把这个提示词放下来 现在最重要的就是这些提示词 那你这些提示词 你就可以利用你的任何地方

我可以利用ChatGPT-o3 我可以利用Kimi2 甚至是deepseek 还有Claude 你都可以用 你甚至可以发到不同的模型里面直 接不同的网页工具上来用 这些 翔宇都是比较乐见你们大家能够 能够想利用这个提示词 来做自己的内容的 所以而这几个n8n工作流呢 仅仅是我把这套方法固化下来

来的一个载体 举个例子就是 比如说我是一个厨子 那n8n其实是盘子 我真正希望大家品尝的 是那道精美的鱼香肉丝 烹饪那么这个鱼香肉丝 就是我们利用AI 完成任务的一个方法和逻辑 这就是我每一个视频 都会花一个小时给大家讲解的 而n8n只是盛放这道菜的一个盘子 大家理没理解 我是做厨子 我是一个AI的自媒体博客的博主

我把我自己应用AI的 这一个方法和逻辑 讲解给大家 大家可以拿着这个菜直接吃了 直接应用到不同的领域 而n8n是这套菜上的盘子 用来固化我的所有的流程体系 所以这是第一个问题 那就讲完了 n8n重要不重要呢 其实我就是想讲的第二点 也是非常重要 为什么 因为n8n就是锻炼我们的结构化能力 你除了平时在我们利用AI 一定要把自己的一个思路

固化到一个地方 就是利用n8n自动化的一个工具 这个利用固化这个工具 实际上是在锻炼我们的一个能力 下一回你能够像机器人一样 快速的搭建一个工作流 解脱自己 每个人都应该有自己的工作流 所以说这就是学习n8n的目的 除了学逻辑和方法 二是学通过n8n来构建我们自 己的结构化思维 那么好了 今天这个整个逻辑和讲解背后呢

确实就讲解到这 那么给大家总结一下 整个翔宇 给大家讲解了 一开始整个访谈的这一个逻辑 背后的一个原理 甚至为什么用这种迭代 遍历的这种方式 来实现我们这种多轮对话 还有我们整个深度研究报告 实现的方法 和自动化到80%的甜点区间 我们也给大家讲解如何配图 甚至如何利用这些提示词

和n8n的这个工具 那么下面呢 我们就开始真正的从头到尾 搭建一下这样一个n8n的自动化工作流 从这个工作流之中学习结构化的思维 好我们先建深度研究的工作流 首先第一个模块呢 还是我们的这个form表单 我们输入表单的名称启动研究 这个名称一定要正确 因为后面映射的时候 都跟这个名称有关系 这个title呢 我们这儿空余

因为我们后面有图片展示 所以说我一个空格 这儿一定要注意添加空格 它的一个描述 里面是一个html的代码 大家直接这里面有网址 大家可以直接替换 我这个必须是png的直链就可以了 它就给你显示出来 我们直接 添加后面的表单的一个元素 例如深度研究关键词 这个直接输入选择文本框

它是必备的一个字段 所以必备好了 我们继续添加其他的元素 例如当前层次 他是一个下拉的选单 这你就可以根据自己需求 我这是小白 等等 小白完全陌 生我自己根据这一个领域里面 给了一个分类体系 小白完全陌生 入门有理论储备 实操初级实操 有限经验 后面是资深的应用者 有丰富的经验

最后一个呢 是我们的领域权威 也就是我们的专家级 其实现在我这鼠标来回移动 其实就是从我旧模板的样子复制过来 我就不用单独输了 这呢一般都是单选 选择必备 继续添加后面的学习目的 学习目的 也是一个下拉选项的一个菜单 我们可以逐步 你是概念理解 继续添加 问题解决 还是应用实践 还有我们的技能掌握

职业发展 这些 都是从你进行深度研究的一个目的 这是因为我现在翔宇分享的工作流呢 是通用的 我不能说 是具体某一个领域里面的目的 你要是说你是自己的 你比方说你是具体的领域 你这就可以根据自己修改 比方说吧 跨境电商 那我的目的是什么 提高什么利润率 降低成本 降低风险 这都是你的目的 这都可以在这修改

所以这个表单你可以按自己需求 它也是个必备的表单 继续添加这个大模型 现在有三种选择 它就是三个主流的模型嘛 第一个是lite 这个呢它实际上我测试的时候呢 有些时候说它的格式会有问题 不是能够完全的应对 但这个价格是非常便宜 应该是零点几刀输出

后面flash一般能满足需求 我要是说追求速度 而且保证一些问题简单的时候 我一般用flash 如果你想深度研究 那你就用Pro 根据自己的需求来选择 我一般这选flash 因为速度快一点 Pro问的比较深度 太深的可能也不适合我 我就想很快的 因为我现在是工作流 做工作流之前 首先得需要了解

具体某一个领域的一个框架 所以说用flash都是足够的 而且速度快 而且这个Pro呢 它由于人们使用的多 有可能会遇到一些比方说over load啊 超载这种情况 负载 负载很多 下面是一个我们的一个研究模式 这就给出两个模式 一个是分步骤 一个是全自动 这也是必选项 再往下滑动

这我们可以选择append 这个就是把n8n的标识给它关掉 按键我们修改为不是开始了 修改为输入研究关键词path 就是我们这个表单 webhook后面的一个域名 直接域名后缀关闭 给它path 这粘贴这个表单就设置完成了 这就是第一个表单 为什么这其实翔宇没用这个AI的agent 直接对话

里面有内存呢 我就想固化下来 如果给大模型的话 他回答可能不如这样简单 我感觉是固化的东西 流程化的东西 不需要对话 直接在文本框中输入 对于大多数人来说更简单 后面呢直接加一个我们的AI agent模型 下面呢下挂呢 直接选择我们的谷歌Gemini 这我选择需要打开expression

因为这由于你选了模型了 你应该从前面映射过来 所以这应该是expression 表达式粘贴 其实这个models呢 它的一个前面一个模 型的意思 后面是呢 根据你映射的内容 来进行模型的输入 所以既然你这是映射的 那你这个表单的下面的选项 一定要是谷歌的官方的ID 比如说他就官方就叫Gemini 2.5 flash或2.5 Pro 如果未来更新了叫3.0了

大家一定要修改它的官方的一个ID 这个名字对应好 那你说我不知道这个ID怎么找 那你就来到这个谷歌AI studio这 你把它打开 那就是2.5 flash里面 这会有2.5 Pro 就是这个ID小写的啊 你比方2.5 flash 那你就打开看一下 把这个鼠标放在这过来 你就能够复制了 2.5 flash lite呢 你看这个价格

0.4刀应该是输出吧 100万token Pro呢是output是10刀或者15刀 flash是2.5刀 其实2.5刀就够了 但是呢他的lite这个模型速度非常快 而且延迟低 所以速度快 token输的多 所以说呢 这就是未来可能是一个比较啊 这追求一些简单的任务 速度要求高的可以选择这个 这个模型 这个表单设置好了 那我们后面继续

这个AI agent呢 我们给它一个名字 这个地方就是领域核心问题 生成它不是说从这个对话之中 这个把信息拉过来 而是从我们下面直接定义 这个定义呢 我首先选的加号 system prompt就是系统提示词 系统提示词 我也愿意把它打到这个expression 把它粘贴 那么这个提示词呢 其实呢认知科学家 或者是顶尖学习策略师

精通师他的 是根据一定的输入信息 给他一个完整的流程 把里面你的需求都给它列上 所以这个提示词我调整了 应该是10版以上 不管是从格式还是从行为准则 还是从里面它的一个流程和逻辑 其实一开始我就输入了一个主题 但是我感觉可能不通用 我又加了一个里面的层次和学习目的

又逐步的迭代这个提示词 所以说这个提示词就值回票价 也是可以的 如果你要想使用的话 当然现在还是建立在 大模型能力很强的基础上 大家可以详细看一下 翔宇的一个提示词框架 一般都是角色是什么 描述一下角色的能力 信息输入有什么 告诉他一个核心的流程是什么 流程之后呢 就是一个输出规范 这样提示词就是一个比较标准的

这样几段式的这么一个提示词框架 好了这就是系统提示词 你真正它的一个用户发送的消息呢 肯定是你实际准备发送给他一个信息 输入里面的一个填充 我把它粘贴过来 这个就是从我们Json 因为Json直接从前面的一个节点 启动研究 里面把领域关键词 学习目的和当前层次都给他拉过来 这是系统提示词 这是用户的一个回复

那么这就形成一个对话的 一个完整的一个链路 他就给你回答内容了 这我没用 这个里面的一个output 就是说Json的结构化 这我没用 一般我会用正则表达式 这样比较稳定一点 输入完成之后呢 后面是两个表单 我们继续 添加实际上是往这输吧 form好 我们首先给他修改个名称 就说你输入了一个基础信息 之后呢

他还是让你选择一些细分的项目 这还是添加它的组件的一个内容 这我们选择element type 这是一个我们的html的一个格式 这个格式的目的呢 还是把翔宇的图片 把这个粘贴给大家看一下 我们点击这个 打到production 这里面 就可以看一下这个表单的一个样式 其实就是把这个图片和这个文字说 展示出来 比较漂亮 我认为

这样不是一些简单的一个标题了 这就是一个custom 这个html一 个代码往下滑动 那么现在继续添加新的 这个表单的内容 就是输入研究主题 好我们粘贴过来 这就是从40个问题中选一个 所以说这就是一个 这些文本框就够了 而且是必备的 再继续添加 这我们关闭 不是直接我们在这个继续添加 我们选择form description

刚才我们直接这把这个代码 这个也把这个title也打开 title实际上是空格description 直接粘贴我们这个html代码 这个实际上是说的是刚才的 我们这个图片 而我们刚才输入的这个呢 实际是从前面映射过来的一个结果 通过正则表达式 把40个问题给它罗列在这 所以说这个问题刚才说错了 其实这个第一个html呢 实际上对应的是我们的

你得输入一个 我给大家演示一下 输入1然后n8n点输入 我们看一下这 个表单 给大家清晰的分解一下这个过程 这个地方是一个回复的40个问题 下面才是我们刚才提到的一个图片 等他我们再把后面的一个设置完完整 我们加一个输入框的一个按钮 的一个名字 改成输入研究主题 分为这个option 就是我们他的一个标题和他的描述 其实这个标题也可以删除

留着吧我以前我这么做的 我现在一般都很少动 后面就是一个研究主题 我们等它是不是生成了 好了你看了吧 一开始映射的这个部分是这个 那么它对应的就是这个地方 因为从Json里面拿到output的一个数据 把里面不同的一个内容 都给它剔除出去 正确的展示出来 这就是这个代码显示出来 所以说它这个代码 对应的是这个文字的部分 那么这个图片呢 其实就是刚才对应的一个

它在description里面的一个描述 所以说大家对应清楚 这其实这两个内容 就是实现了一个表单的一个美化 大家学到这个技能就行了 可以应用到自己的领域上 根据我这个图片的它一个大小 生成一个自己的一个logo 以后每次都用这个logo就比较漂亮 那我们第二个表单完了之后继续添加 我在duplicate直接复制就行 下一个这个呢 我们是研究主题的一个要求 不是核心问题了

给他修改名字 修改名字之后呢 这我们就是直接输入dropdown list的 因为我们需要选择选项了 你这个研究的深度到底是几个呀你 可以给他1个 2个3个 4个 5个 我就填5个吧 大家根据自己需求添加 这都可以 你和大模型对话的一个轮数是多少 这也是必填的 因为会根据这个数字

后面来生成我们轮询的一个数量 就是期望报告的一个字数 可以添加 这也是dropdown list的 你要2,000字 2,000字粘贴 粘贴粘贴 继续粘贴一会再修改就行 比方说3,000字 5,000字 1万字 这都可以 这就这几个数字 让你选择一个字数 当然你可以后面再添加 2万字都可以 然后这也是必填选项 继续添加

这就是定义我们报告的一些细节 因为通过提示词 决定最终生成报告的一个样式 它的语言呢 这有是dropdown list的 我们需要下拉选项里面 是吧简体中文 中文繁体中文 英语你甚至可以添加各种语种 只要Gemini支持都可以 法语别忘 你这个内容你要发布到哪 你肯定是提示词是这个语言最好 因为这样避免歧义

所以说你如果想生成一些英文的内容 那个提示词就最好写成英文 好德语 提示词 和你最终报告的需求语言最好一致 好再往下滑动 那么这个地方呢 又加一个dropdown list 这个field name这空 给它空格 这选择dropdown list 我们把我这个文字复制一遍 粘贴这选择是表达式 把它这个多选项和必备选项都打开

那么它前面就有一个对勾了 就不是我们现在下拉选项 而是一个对勾的选择 所以这两项一定 要打开好 我们把这个地方再改一下 它这个description也粘贴一下 把它的一个里面的一个按钮 名字也改一下 这个表单其实就是设计好了 这就是通过这样几个这个里面 这个元素的一个需求来进行设置 你如果想设置自己的流程呢 就可以根据自己的需求来设置个表单

一般就是信息输入 你让他输入什么 让他手动输入什么 让他选择什么 这都是可以的 我们继续后面的 下面是一个代码的模块code 这个代码的模块 它就会根据我们给它先修改名称 根据前面你生成的一个轮数 选择的轮数 它直接生成几个index序号 生成序号之后呢 它把它遍历出去 这就是它的一个目的 所以这我们就不用演示 继续后面添加就行

后面加一个loop l o o p 这个LOOP就开始循环了 循环你可以把它拉拉长一点 往这边滑动 首先给循环改个名称 修改为循环 好粘贴 这一般就是每一次循环走的一个数据 还是一再往下滑动 后面我们一定要做一个判断 因为你是首次还是不是首次 if 这我们点击添加好 把它把它关闭 把它加到这 给它一个这个序号

判断它的一个是 肯定是向前一个生成的一个序号 它会比方说你生成5个 它会一轮一轮发 第一轮是一 它就在这判断一下 一它是不是等于一 那么这地方我这是写的一个number is equal to井号 井号数字代表is equal to 1 一定是这 个这个判断 它就会直接给你两个结果 是一怎么走 不是一怎么走 现在我们针对是一先往后走

那么是一呢 我就利用了一个code呢 直接给一个Json 直接赋一下值对吧 直接赋值 给它赋值一个空值 因为你第一次 你这个空值你必须有值 你要不后面大模型可能会报错 因为它这个Json历史问答这没有数据 你不知道 所以给它一个空值 空值之后我们继续添加一个大模型 AI agent 给它修改一个名字 问题生成粘贴

然后呢 我们先下挂一下Gemini这个模型 这个是Vertex 就是我们的一个 这个 Google claude里面大家一般可以用这个 这个地方还是跟前面一样 我们怎么办 把它打开 给它删除 修改一下 前面映射的一个模型的一个名称 因为你每一次想一体 直接把这个模型调整了 就是我们在表单输入的时候 例如这个地方后面 对吧启动研究输入表单的时候

你直接就改一下 那么整个工作流 他用的模型呢 都给你直接按照这个模型来变更了 这就是映射的一个效果 好我们打开看一下 提示词是什么 点击打开这儿呢 还是我们添加系统提示词这儿 粘贴复制把 这个地方呢 由于是expression好一点 因为它更方便 看好 这个模型呢 其实就是首先告诉他日期 是一个首席 战略 研究师构架师

他会根据你问题的轮数 和历史对话的数据 一轮如果提问此字符串为空 然后呢研究目的 是什么然后结构给你构建一下 按照我们的这个这几个要素 给我们感知一下 每一轮生成一个新的对话 这大模型的提示词也调教了很长时间 按照Json进行结构 输出必须利用html的标签来展示

因为你放置在表单上更好的显示 然后它输出是一个 每一次都输出下一个问题 以及历史的一个对话 那么我们可以关闭 然后呢把这个地方改一下 这个地方也改成expression 然后呢映射一下 咱们这个地方应该需要给他的数据 这你就能看到 前面这两个是固定的 启动研究也是学习目的也是固定的 而这个是变动的 他其实上

他并没有确定取哪一个节点的数据 而是只取上一个节点 因为你循环里面 上一个节点有可能是不固定的 对吧那我就利用上一个 这样一个小的一个技巧 来实现轮询 然后稍后给大家看一下 这个运行的结果 你就能理解和分析出来 然后面呢 我就给它添加一个Edit EDIT其实就是把它输出的数据 给我们提取一遍 方便后面利用

设置参数 这你这个参数 一般就是后面设置参数是固定的 一般ID我就用设置参数横杠 然后你的目的 这样区分出每个节点的用途 不需要啊 这个节点都是1234 罗列下去 你不知道他到底是干什么用的 点击添加 然后就给它一个问题 提取的一个字段的一个名称 那么这儿呢就是我们选择object 因为你这是一个json的格式 然后呢 我们就把我映射的数据放在这

它的一个意思呢 就是正则表达式 把里面json提取出来 然后对吧 提取出来之后给我解析一下对吧 解析成一个object的结构 这就解析完了 好我们继续往后走 然后后面呢 就是添加一个表单的格式是新问题 form next form 这我们得给他修改名称 新问题然后呢

我们实际上下面是一个还是custom HTML 因为它是动态化的一个写入粘贴 好粘贴 它实际上是从前面问题提取里面 只提取里面的一个 下一个问题展示出来 因为你需要问问题嘛 对吧这就是为什么用HTML 因为它是动态映射的 而且美观 然后在这加一个表单 表单的意思就是你把有了问题了 你的回答问题的结果是什么呀

选择对吧 Textarea文本框 让它输入 而且是必备选项 好那你下面呢 你肯定再加一个description对吧 把title也加上吧 我就是加了title空格 然后description就是你的一个图片 的一个html代码 然后再继续添加button 你的按钮是什么 输入问题 回答这这个节点就设置完了 新问题然后这呢

我们再继续复制一个duplicate 然后复制一个节点 把它连上 之后刚才提取的是什么 提取的是上一个问题这个表单 那么这个就把历史会话给我们提出来 给他改一个名字 其实就不是问题提取 而是问答汇总 问答汇总就是历史问答的存档好 那你里面它的映射 我就把它前面这个就不是object 它就string了 对吧点击打开

映射一下它 从历史问答里面问题提取 下一个问题提取 把下一轮回答也都保存上 因为上一轮是先把问题问到用户 用户回答了 这些都可以从前面 拿过来然后呢 又把他的回答拿过来 这个就是所有的 历史问答的一个存档了 不止包含上轮所有的问题 而且还 包含下一轮他的问题和回答 这是比较全的

然后呢连接之后 连接之后呢 这儿我们把它直接删除 删除之后其实中间还有一个模型 就是一个聚合的一个功能 merge点击拖过来 拖过来之后我们给它打开 修改一下名称 这叫汇聚历史的一个答案 这儿选择combine 选择position 2 其他的不用动 那么为什么这样设计呢

就是为了我们先把它连上 之后这把它序号判断之后 给到我们的这个大模型 同时把它的一个结果也汇聚到这 我们把这个把它拉回来 连到我们循环的一个开始 循环的开始呢 我们再点击这个研究主题 这个地方研究深度这 我们这期望报告字数 期望报告语言 这都是没有问题的

再检查一下领域的核心问题 这也是没问题的 好 我们把刚才后面其实还缺一个 我们可以把提示词的字数 也给它加上去 直接选择add element 把它往上移 提示词的字数 这也可以选一下 比如说dropdown list 300字吧 400字添加 比方说500字提 示词越多 这个研究越深入

一开始把刚才多余的 我们深度研究主题删除了 因为我们上一个节点已经生成出来了 好了 这样我们就可以实际测试一下了 点击运行好 我们拉动一下输入一个 比方说n8n 就咱们随便找一个主题 小白学习 目的是应用实践大模型 选flash速度快一点 选择分步骤 点击输入 可以我们点一下保存 因为为了就是说每调整一次保存一次

这样比较安全 网页端有问题都可以保存 保证工作流都设置完成了 好这个生成了出来 我们随便选一个问题 n8n是什么 它的核心价值主张是什么 点击输入 把它复制过来 把这个主题好 我们研究深度选两轮 就是为了让大家看一下 这个迭代遍历的一个目的 选择1万字 选择报告语言 选择中文提示词300字 选择对号 输入

他就会真正的第一次 咱们先把问题生成出来再看 由于这个是因为两轮嘛 你现在肯定是第一轮 第一轮肯定他走上面 我就随便选一个a 可以输入 他走完之后呢 他实际上走完一轮 他实际上走的是第二轮 我们可以看一下 因为他第一个是好判断出来了 等待我们输入 我再选一个a 好点输入 它应该就成了 完成之后我们关闭 咱们现在就看一下这个流程

首先呢它地方通过这个代码 直接给我们生成两个序号 遍历的序号 因为根据你的深度 有了序号之后 它就会带着loop branch 一来了进来了 好了进来之后呢 来到1 它先判断你这个序号 现在这个循环的序号是几 如果是1=1 那它就属于true true它就走上面 走完上面之后呢 它实际上是empty 因为你第一次 为了让第一次复制为empty

你尽管是empty 你映射到我们这个大模型这里面 它不会报错 你看历史对话文档 他是空的 因为他是空嘛 他就没有 他也不会报错 他就是他知道了啊 这是第一次 他就会给你生成问题给你把 先看这个第一个数据把 因为历史数据肯定是空的 因为他看到你没有数据 他给你问一个问题 问一个问题之后呢 他这个问题你就通过表单来问 问了之后你就选了一个a嘛

这是根据run的 第一个次数选a a之后呢 他就把这个数据怎么样 历史问答的数据 以及下一轮的问题和回答 都给我们聚合在这了 这就等于完整的一个历史存档了 因为这第一轮他就有一个数据 这个数据会回到这merge 这他肯定会回来 因为 下一步他会把数据在这准备好 另外一个轮呢 他有两个线嘛 你就继续走 走的一个轮数

他一定要等到 他来到这 这个序号就变成2了 那么这个带着2又到序号 一判断这是2不是一 他就不能走下面 所以这两轮再聚合 就把历史数据 真正的拿到这个历史存档 这个字段里面 给他大模型 那你说我不用这个数据行不行 不行啊你不用 这个数据它循环过来 你如果没有merge这个节点 把这两个数据历史数据 通过这个聚合一下 它实际上带的过程之中 有别的循环的节点

它已经把这个历史数据丢掉了 所以这一定要有一个merge节点在的话 那他就把历史数据在这准备好 这又过来序号的数据 那这两个结合起来又给了他 他回答问题 问你生成问题 然后生成问题 提取问题和历史存档 又给到把这个问你的问题 你再把问题又汇总到这 所以这个循环 这个小逻辑是比较精密的啊 翔宇有两个小技巧点

一个是利用code来实现 首次赋值为空 你要如果不赋值 这可能是个空的 因为你Json这没有定义 这个字段到底是什么 但这定义为空了 就告诉大模型这是第一轮 又利用这个merge的节点 就是你如果单纯循环没有数据 那必须通过merge它这个position对吧 combine来 把这两个数据全必备的时候 这个数据输入进来才能够 这个地方

大家详细学习这个地方 详细学习 详细理解 好了下面就是一个简单的汇聚一下 我们生成提示词去了 点击因为这有循环 有很多轮数 我们这一定要添加一个Aggregate 给他一个不需要实际的设置 这粘贴他就汇聚一下 你这有两轮 他就最终汇聚成一轮 一轮发射 所以这就是大家仔细看 这个里面的一个item的数量 打开之后呢

也通过这个地方来看一下 每个代码生成的一个结果 这样调试我很少打开下面这个调试 我认为这个地方逻辑不清晰 因为它全是这样走着 我如果有很多轮的话 辨别不清楚 我很少用下面这个log 一般我都是直接从可视化的界面上看 因为这样比较清晰 好了那汇集完了之后呢 我们又设置一个Edit EDIT这一般就是说 中间有一些重要的节点的时候

可以把数据另存一下 因为这个n8n它没有一个我们的这个 没有我们 这个每个节点运行次数的限制 这个地方我输入一下302AI的API 这我把我自己的API添加过来 这API我也会删除的 这个你fix也好 expression都行 这就是为了告诉大家 我一般需要输入API给值 需要变动的时候 翔宇的每个工作流 都是设置参数综合里面

所以大家运行一个工作流 首先打开设置参数综合 把里面自己的API替换了 这是最重要的一个步骤 翔宇一般都这样做 而且最重要的是 你这是fix和expression 这是fix啊 这个字段名是fix 你不需要用expression 如果expression你别让我不小心点到了 这就又报错了啊 这是个很小的细节点 很多人容易犯fix这个地方 是针对一些普通的是fix 当然你要是用expression也可以

这就根据后面不同的调整 因为这fix是固定的 它不会随着你loop的 循环的次数来变动 这就是一个小的考量 那么这个就是设置参数综合这个节点 就是为了让 你输入302 AI 因为现在open AI 它的一个deep research的API的调用 需要你进行组织认证 那你普通人认证不了 只能用中转的一个节点 现在可用的中转的deep research节点 据我所知就这个302AI

这有这有 大家可以申请一下这个302AI的官网 进入之后注册充值 然后把这API key进行获得 生成出来填到这 这就是你导入工作流 经常会用到的一个方法 好后面我们就直接我复制一下吧 duplicate Ctrl c Ctrl v 我就不用再添加了 后面是一个大模型的节点 我们把它连上 这个就是深度研究的提示词 我们给它改一下名称

粘贴这个输入信息 都给它修改完之后给大家讲解粘贴 我们打开 打开这个地方呢 它就是一个原提示词的构架师了 它会按照我们的这个解析和战略 它就相当于 我记得我这说过 首先解析这个核心主题 就是提示词框架的合成 然后就是阶段化的输出 这就是整个原提示词

包括战略深度框架及思维 多维视角和指令准确性 这都是翔宇精密调教的 这样一个提示词 所以现在翔宇其实做工作流 40%的时间花费在思路上 如果没有思路 没有新设计 什么都没有 这是最难的一部分 剩下是40%是调教提示词 因为你既然工作流 你需要保证你的每个步骤之中

都能很好的编排和配合 必须达到一个比较稳定的输出状态 那么这个提示词就很关键很重要 所以所以剩下的20% 才是翔宇搭建的一个过程 其实这些节点对于翔宇来说 不是很困难 难的就是提示词怎么调教 思路在哪 所以翔宇今天这个工作流吧 可能需要一个月吧 应该距上一个工作流发布的话 未来时间越来越长

因为工作流越来越复杂 希望大家能够理解 后面我们需要判断一下了 因为你根据步骤不同 因为你走的有的是全自动 有的是分步骤 我就if一下这输入判断粘贴 把启动研究里面的研究模式这变一下 这应该是分步骤 如果是分步骤的情况下 它是ture走上面 不分步骤走下面 那么先把上面这个解决 这个地方 到最后

就是一个form的一个结束的节点 因为你就直接把提示词返回就行了 我们给他改一个名称 返回提示词 我们把这个映射的这个代码 直接我们使用的是text模式 这expression把粘贴 这个 就是先从前面提取所有的深度研究 提示词空格换行 然后问题生成 把历史存档也都 保存过来 然后返回给用户

这就是这样一个代码的一个逻辑 这就代码生成了 一般这呢我还是打开 建议大家给limit 给它一个时间 如果说一分钟显示 一分钟就自己停止了 这就是这个工作流 能保证我们工作流结束 结束下载时间保存一下 那么这个是上面的 下面呢 我们进行深度研究的一个API的请求 首先呢设置一下参数 把里面的一个提示词提取一 下综合提示词 提取一下

是我就duplicate复制来连接上 打开打开 设置一下 粘贴 这里面呢实际上是深度研究的提示词 它的一个意义呢 实际上就是提取里面 因为我生成的不是一个 是6个提示词 一个综合的 5个就是有细分方向的提示词 那我就直接利用这个表达式 直接从里面提取一下 里面综合提示词 和聚焦提示词之间的那些数字 这个设置没有问题

设置没问题我们关闭 后面其实就是302AI请求 和异步的一个过程 选择添加http节点 选择添加好 打开我们给他改个名字 深度研究 这个按照我们302AI 他的一个请求的一个节点的一个 结构就行 post直接这个网址是这样 send query parameter选择异步 实际上这个地方就是后面加个问号

后面把这个异步这个地方给它复制到 上面这query主要是修改在网址上 把send header也打开 这里面这authorization就是固定的 你的授权码是多少啊 对吧你的密码是多少 这个结构也是前面加一个固定的 这个BEARER后面一个空格 一定要注意 一个空格 后面是从我们设置参数 综合里面提取的一个API key 然后再往下滑动 我们send body

选择这还得添加一个name 这是一个标准的 参数是标准的 大家按照302AI的一个格式设置就行 就是content type 这我们选择一个JSON 这就是一个请求体 粘贴过来这个地方就 很简单 让他用 Web search的这个 这个工具直接呢 利用的是o4 mini deep research 当然要是贵的话 你要是想生成质量好的话 可能100块钱一次

o3 deep research几万字的都是 生成是可以的 但是时间比较长 应该是得有 几十分钟 应该是有这种情况的可能 我现在就没有映射 再让你选模型 你如果想选不同的模型 这调整一下就行 这个地方它就会异步的发送请求 下面就是一个轮询的一个机制 那我就这继续duplicate

因为请求体结构类似 选择获取结果 请求了我就获取一下结果 打开这儿我们选择post 实际上是get 并不是post 这儿是异步结果 因为这个最好用异步 因为这是一个很长时间 节点的一个过程 这个它的query就是我们的一个task ID了 因为前一个节点它会给你生成一个ID 你直接注意 一定要从深度研究映射把它打开

到深度研究具体的节点名 因为你一轮询 后面你找不到了 你必须固定从哪个节点取 它是固定的值 好我们header里面直接有这个 其他两个没有 我就删除 跟我的工作流一致 不发送body 不发送请求体 那么他这他 这就是一个请求的一个过程 请求你就判断他完没完成 添加个等待 我先等待一段时间 wait选择分钟 可以选2比较合理

当然你如果选1秒 你如果循环次数几百次 可能会丢失数据 所以大家一 定要根据你任务的时间 来更好的一个设计 比方说有十几分钟 那你就用3分钟 2分钟十几秒 你就用几秒 这个添加一个if来判断一下结果 判断这儿 直接把深度研究这个节点里面 返回的一个结果 它的这个query的一个结果

它是不是选择string is not empty 对你 如果这个out query里面的一个结果有了 说明它已经输出正确结果了 它不是空 那它就继续往前走 其实呢运行完成之后呢 那你怎么办 那你就把它挪到获取结果这 我拉一下他 就深度请求获取一下结果有没有 没有结果 那我就等待一会再获取一遍 如果里面有数据了 我就后面下一个步骤 如果没有

我再回去再获取一下 再等待这就是这样一个小的逻辑 这个轮询的机制有很多 大家可以利用这一种 下面有了结果之后 后面就交给我们的子工作流 进行真正的生成和配图了 所以 我们下面就进入子工作流的一个设计 其实为什么要设计子工作流啊 因为如果我的工作流太长的话 你就会造成很多的结果

就是说运行到中途 某一个API请求错误了 那你就还得重新来 那么 你如果设计成不同的子工作流 之后呢它就可以保存数据 我们可以 能把中间运行的数据都保存下来 所以呢推荐大家有能力的 可以多建一些子工作流 再通过主工作流来组合 例如这里面就是302 AI还是有情况

报错的因为毕竟请求的是一个open AI 严格控制的一个API 它有的时候这API端口会挂掉 那么这就是一个网络错误 有这种情况存在 只能重试 好了工作流 设置完之后 我们保存一下 我们再打开一个新的设计 子工作流 这个工作流呢 我们可以复制一下名称 演示1那么这个就是演示2 针对配图了 那么好子工作流呢

我们还是说前面的工作流讲过 如何在一个工作流之中 既可以表单提交 又可以主工作流触发的那个能力 那我们现在添加form 表单的一个触发 点击form 好我们改一下文章提交 这个节点呢 主要是用于文章的一个提交 我们把这个title给它空格一下 由于是我们直接html的图片 这个用于

我直接展示 我们这个自己的一个名称和标识 然后添加我们的element 就是我们这个表单元素 完整文章 让它直接输入我们的这个textarea 这个是必填项目 我给它打开 继续添加 配图数量 这个也是dropdown list 让他选择一下 或者一般配图 可以选1个 2个 3个 4个 5个 8个 10个

甚至20个 一般情况下 因为这配图啊 毕竟是在谷歌图片上搜 可能会有水印 或者是一些其他的标识 那怎么办呢 那你就把这个数量稍微调高一点 调高一点之后 如果有不对付的 你直接把图片删了就行 总而言之 配图就是为了一个装饰和点缀的作用 你就可以把数量调高 你比方说里面有一些不好的图片 删除之后也不影响 所以这是比较简单

而且这个这个图床的一个网址 还是我们自己控制的 所以说没有关系 点require field 这个也是必填的 下面又是一个element 我们要让哪个大模型来做这个呢 第一个节点也给大家讲过 第一个是lite 第二个是flash 我这就直接添着 其实翔宇 这为什么每一次这新建的过程 都给大家展示出来

而不是我直接打开已有的工作流 给你过一遍 有哪些元素告诉你 因为这个讲解和搭建的过程 是最原始的 而且通过这样拉长时间 我能够给大家讲解一些 我每个节点 设置的一个背后的原理和考量 这是最重要的 就说我从来没有想教过你 就给你一个怎么搭建的过程 还是在这个过程 把我自己怎么做的讲解给大家

这就是翔宇 可能一个视频确实很长 但是为了大家能够有这样一个过程 Button Label 或者我们把需要添加的都给它打开 form path这个append 关闭里面的开始撰写 这儿path呢 这个就是翔宇article 这个就根据你自己的名称 你改成自己的 凡是翔宇的地方都是可以改成自己的 这关闭之后呢 我们点击Edit 就是说添加一个Edit表单

Edit字段 我们把这个东西设置一下 设置参数 点击添加 有3个内容 分别是完整文章 就是我们的分支 你到底走哪个分支方便我们到 最后的时候来判断一下 我们把大模型也放这 这个地方完全呢 其实从前面来获取数据 这个为什么选择json呢 为了从前面表单那个数据拉过来 这个分支呢 这我们输入分步骤 这个就代表着

因为你这个地方既然你从表单这提交 肯定不是全自动的 这就直接给他一个赋值 比较清晰的值 后面就是一个配图 数量就是一个大模型的一个数量 这个表单提交完了 我把另外一个东西呢 主工作流触发也给大家配置上 聚合在一起 给大家讲就明白怎么做的了 another trigger 选择被其他工作流执行的时候 把它拉到这

我们打开 这就是子工作流触发过来的 选择添加 你有哪几个字段呢 跟我们的表单里面实际上是一致的 这不需要你输入实际的映射 这个字段呢就告诉主工作流 我子工作流有这几个字段 你可以通过这个几个字段填充之后 就可以触发我了 这就是实际上这个地方来定义一下 让主工作流 你主工作流触发你 需要让你运行

需要必备哪些条件和字段 这个地方不需要输 其实这个地方就可以复制过来了 duplicate这四个字段也都差不多 我们点击打开 其实这就修改一下名称 这个地方 前面也都是从 主工作流那个字段过来的 但是这个地方需要改一下 因为你这个地方 毕竟已经不是分步骤了 它是全自动自动化 这呢我们加一下merge节点

这选择聚合 这是append append 的意思是来一个我就走 combine这个position是俩都必须来了 我才走那么这个意思呢 其实你每一次出发 肯定是从其中一个工作流选 你从这个工作流选了他 这个节点就通过这个 Json给你汇总到这个数据 就知道聚合数据就有数据了 你从上面呢 它也是复制一下的 它也给有数据了 所以这两个呢

比较很好的一个处理 和聚合了一下内容 其实这个字段也还可以再简化 把它删了 后面再添加一个设置 参数综合 甚至不综合 你聚合参数数据也走过来了 但是我一般逻辑和思路 愿意复杂着给大家讲 其实这两个没有也行 但是这里面你如果后面没有分支判断 比方最终输出的一个 如果说你要是没这个 这两个要是删除了的话

这两个字段没有区别 那你后面就不能通过这个 分步骤来进行判断了 如果你比方这两个触发工作流 最终获取的结果都一样 没有区别 我不需要给表单提交 或者触发别的表单 那你这就可以删除了 所以这些逻辑呢 希望大家很仔细的一个理解 每一个地方判断的一个逻辑 的链条 code这code节点的意义呢 就是根据 也是读取你的什么

读取你里面配图的数量来构造循环 遍历里面的一个编号 我们给它改一个名称 字段切分 下面就是添加一个循环了 因为如果大家不是用的code 而是用的遍历的话 实际上后面这个遍历的节点 我们这直接输入Loop 这添加好 把它循环进行打开 这个循环节点 也是跟我们上一个讲解的一模一样 为什么说一模一样

我们这个迭代遍历的一个逻辑 还是通过刚才的一个大概的框架 来做的关闭 我们先添加 添加之后呢 添加if首先判断你是不是第一次啊 序号判断 这儿通过序号来is equal to one 这儿是数字的来判断一下 它分两个节点输出 我们通过这个添加code的方式 给它在节点赋个值

粘贴然后给他修改个名称 首次分段赋值 因为这是一个 其实相当于把长文本 先通过这个文本进行切开 根据你的配图数量切开 输出一个序号 和每一次分段的一个实际的内容 后面是我们的这个AI agent加AI 直接删除AI agent 点击好文章改写分段 而这我们选择define below

这就还是以前我们提示词中 经常用到的方法 再给他添加一下system 设置好给大家讲解一下这个地方 就是说这个提示词 还是我们这个Markdown的一个编辑 同时呢这里面输入的信息很多 不只是有待处理的分段 还有全部上下文 甚至前序分段 这样的意思 就是说让他每次循环的时候 都能参考上面的一个分段 进行内容的一个输出

解决的是历史 你 比方说前面有些序号 你必须按照序号上一个全文 他序号123 那你就是下一个 现在写的这个就需要是从4开始 所以说 这个地方一定要有历史数据跟我 们提问题都一样 就是标准化处理 这里面我写的提示词情况也比较多 但是有一些块状的 比如说有些非常长的表格 你被中间切断了 它确实很难再继续它进行生成

可能就会造成一些符号的混乱 但是如果切分的少 如果不动到这种块级的这种部分 很少会出现这种情况 所以说这也是随着大模型能力 咱们期待他能力提高 针对这个提示字的遵从能力更强 解决一些小的格式问题 比方说 有一些加粗啊 有一些小的格式问题 他确实不能精细的调整 但是大部分处理是没有问题的

一般标准的文章都是手拿把攥的 这就是个对他进行切分 有历史数据处理的一个提示词 这还是根据我们一样 先把文章需要处理的片段发给他 全部文章的参考 上一个我们处理之后的文章 大家继续写 这个文章也发给他 后面我们就继续添加Gemini模型 Gemini模型我们还是需要映射一下 这儿选择expression 粘贴就行 处理完成之后呢

我们就通过一个edit字段保存 这儿就是分段赋值了 这儿我们把分段文章分段字段赋给他 这个其实就是expression 表达粘贴 这个意思呢 从里面你返回的内容给我切出来 切出前序内容来 切出来 切出来之后呢 它其实就成为下一轮的一个前序文章 了都是这样一个续写的一个情况

保存好那他就会加一个merge 然后再汇聚好 我们把它关闭 看它连接到哪里 它肯定是连接到这 它也连接到这 这个地方连接到我们的大模型 它走完之后 又给它循环一个 这我们再对齐 对齐之后呢 一般情况下我都是调整一下 把它拉到最后 把它移动一下 放置到

这逻辑就比较好理解了 我们再拉动一下 首先判断分段 分段之后是空的 第一次给大模型写 写出来你输出一下 那我提取改写的本次内容 本次内容又作为历史的数据给了他 他循环的过程中 判断第二次来了 第二次序号变2了 他处理的文 文章的内容又变成第二部分的 又把前序的内容对照一下 给到大模型修改

这我们给这merge改个节点的名称 修改一下 他应该是这个 这里面还是combine加position的一个组合 因为两个都来 必须都有 这就处理完了 那我们可以把它选中 往下滑动一下 滑动一下 这些都是小的一个操作 例如按住空格 按住空格之后移动画布 鼠标选中 这都是一个比较常用的一个操作 这聚合的过程中

我们就需要用一下聚合了 data聚合 这儿也是没有输入 没有输入后面我们利用code 或者利用我们的这edit 把这个EDIT给它修改名称 这儿就是我们完整的article 我粘贴一下这个article 它的一个 这里面 其实文章分段的一个内容就是它 结果 文章分段给到我们遍历的一个结果

每次处理完成之后的一个结果 就等于把所有的文章都汇聚一下 汇聚一下呢 后面我们可以实际的 测试一下 咱们走三轮 实际提交一下 看看有没有报错 那我就从翔宇自己的文章里面 找一下吧 巴黎翔宇在巴黎待过 非常漂亮的城市 还是完整一点好 巴黎好我们来的这个点击 这你触发的时候一定要选择两个了

你不是子工作流 一定要触发表单 触发好我们输入完整文章 在这粘一下就行 配图数量我们选3 让他走三轮 大模型我们选flash 点击开始 这个直接关闭就行 我们看一下数据 其实现在我们学习这个工作流 最重要的就是说很多人会问 现在市面上有很多的AI工具 都能干很多事情 那我为什么还学习n8n 或者自动化工作流呢 这里面的核心问题就是说 凡是简单的工具

大家都能用的 他就没有了差异化竞争的条件 就说你一定要找到你的差异化 未来其实 由于这种人工智能模型的这个普及 肯定竞争是会越来越激烈的 而且是逐步的进行垄断化 你只有找到你的区分点 或者你的特色 你这些内容才能够有前途吧 避免同质化的人 而学习这种n8n呢

就是通过自己的工作流 定义自己的工作方式 来定义自己 你的内容形式 你的内容的样子 这样才能够有比较好的区分度啊 物以稀为贵 什么世界的是民族的 这就意思民族就是有特色的 一定要找到自己的特色 那我们看一下这个地方 这个代码一分好 根据节点号给你分三个 分三个因为你输的是3嘛 把这个文 字给你分开 带着序号循环啊 第一次来什么都没有

loop里面只有文章片段 我们给到后面的一个模型 进行我们这个序号的判断 你是第一次是不是第一次 第一次走上面它是赋值 文章分段是空的 那好output产出之后 我们把产出的一个数据 给到后面Markdown的一个结果 好走完之后呢 那你可以看一下第二轮 那我们看一下

首先切分出来是文章片段 走到第二 第二之后点击循环 可以看一下 第二轮里面Loop是文章片段 是这样一个住宿的一个内容 好了他由于不是第一次 那往下走 判断之后汇聚一下 给他大模型 他输出一下文章第二个片段 然后又提交 注意这里面其实翔宇一个小的点 经常会犯错误 在搭建工作流的时候也犯错误 这个地方就是说

他文章出来的是给的文章片段 这就代表未处理 那你这处理的是文章分段 就代表处理之后的 所以我们在这聚合的过程中使用的是 实际是从文章分段之中 所有组合的结果 我们可以看一下循环里面 遍历循环里面 它是要有文章分段和文章片段 这两个不一样的 片段是没有处理的时候 分段是处理之后的

所以它聚合的这种分段是分段的那种 所以它组合起来这就是比较完整的 比较完整 我们可以打开看一下 引言光之城与英雄海岸的召唤 正好我们也没变 引言光之城的召唤这份时日的攻略 伟大国度 这是伟大国度是吧 再往下走 形成攻略 a走到哪里 拉丁区看

第七区第一区 拉丁区第七区第一区没问题 这里面给了三个les123 给了三个配图 这就是直接通过代码 直接他给一个Markdown的一个配图 的位置 选择最合适的Markdown的一个位置 这个就是实现这些功能 但是翔宇感觉这个地方 我当时设计的时候还是有点考量的 因为毕竟这两个比较接近 实际上未来可以有更好的方案

但这个问题没有报错过 一般我没有遇到过报错 所以这还是沿用当时搭建的时候 一个逻辑 没有问题 然后面呢 我们就可以走了 说明生成的没问题 那我们就添加一个agent 所以翔宇的工作流 由于n8n实时在更新 我不保证 这个工作流一直能够应用下来 因为它里面的表达式都会 它的有一些规范 它会逐步变 因为它更新实在太快了

实在是有可能翔宇的工作流会用不了 但是我估计 我也不会再更新这个旧的工作流了 希望大家能够学习之后自己理解 能够处理报错 这就是翔宇为什么 因为80%走到之后我不会往下走了 我要感觉新的东西对我来说更重要 所以说 旧的工作流翔宇包括make的工作流 很多都可以改造一下 我不会拿原版的工作流再发了

我就肯定改新的啊 完成更好的内容来实现 然后这个地方呢 其实就是根据我们占位符的一个位置 生成每一个提示词 这个提示词生 成的逻辑呢 就是先判断一下这个文章什么类型 实体的还是流程的 还是叙事的 还是数据的 根据这个类型 给他一个添加提示词的一个方案 所以这就说明 其实这个步骤是很关键的

大模型配的关键词准不准确 其实决定着我们这个配图的一个效果 按照这种结构 大家也可以更好的调整我的提示词 你如果有更好的方向 比方说我就是写跨境电商的 那你这个地方就可以定义了 你的文章到底有哪几个类型 你都可以自己添加 让他自己判断 或者对这个提示进行精细化的调整 所以一定要授人以渔

而不是授人以鱼 一定要学方法 而不是只拿结果 因为n8n更新这么快 你只有学习最新的逻辑 你才能够更快的上手 其实现在很多人我是小白 我也不会代码 但是我认为现在这个地方呢 其实不是什么大问题 因为大模型随时在你身边为您服务 他的能力实际上是很强的 他的应该是博士级的水平

没有他解答不了你的问题 只要你有耐心和细心来足够的问 一定能够给你解决方案 帮助你解决 所以现在最重要的是心态 能不能有一个持续学习的心态 能够认真的有耐心的来做一些事情 其实这个窗口期很短 我认为AI发展越来越快 如果大家不真的来调整的话 马上就会被AI生成的各种内容

进行替代 到那个时候没有自己的结构化思维 就很难竞争了 未来就业肯定会越来越困 难这毋庸置疑 那我们继续讲 生成完成之后呢 配图提示词生成完了 那我们就需要提取关键词了 这提取呢 我还是用这个 还是用这种正则的方式 没有用这个 我们比较常用的这个结构化输出 我认为效率不高 这我选object 这输错了

这粘贴实际上它是图片关键词 这把前面的内容给我解析开 因为其实说实话 现在大模型让你直接输出JSON 结构化输出会限制它的能力 我感觉你 你可以在前面加一些JSON的格式 标识符我就不限制你输出的格式 我就后处理 反而能发挥它最大的能力 这是我感觉啊 所以说没有用过那种 其实这个地方在AI模型里面

可以直接require specific output format 就直接按照这个schema 就是我们lJson的结构来直接给我生成 那这我就是用正则来提取遍历 遍历这个节点 就把每个截图都发射出去 这有遍历关键词 实际上是前面的一个image的关键词 它遍历出去之后 我们就有loop啦 其实都是老朋友 点击添加loop LOOP好

把它拉远一点 拉远一点之后 把它删了 遍历 配图第一个就是我们serp这个节点 如果你没有安装一下 现在直接可以在界面里安装了 Serp里面的它甚至可以搜必应的Image Bing的Image 还是我这儿选择的谷歌的Image 这就是那个节点 大家这个地方怎么新建呢 那你就打 开Serp这个官网 然后注册

然后会生成API key 每一次免费的 用户一个月可以用100次 具体成本的分析 稍后翔宇工作流有教程 这个我是感觉比较好的啊 他是一个比较专业干这个的 其实各种都可以 搜索所有的Serp这些节点都是 谷歌的必应的这些 还有亚马逊的 甚至一些都可以 我们继续添加 添加好之后呢 其实就是coffee 到底你选择什么

我其实就是从遍历里面拿出来的 里面它的一个具体的原声的 这样一个语言的一个检索关键词 这里面我有设计 点击打开之后 这里面实际上输出的 不只是一个关键词 是四个一个是中文的翻译 英文的翻译 另外一个是原语言 比方说英文的就是英文的 中文的就是中文的 也就是西班牙语 就是原语言和英语的混合语言 我这一般选择这个原生的语言 谷歌图片搜索 给它修改一下名称

好我们继续后面的一个遍历 这里面还有很多的节点 翔宇没有再继续添加 例如你比方说你是搜哪个国家的 哪个地区的哪种语言呢 甚至是多国家 还有是不是有哪些范围的 排除哪些关键词 甚至这为了更好 是不是有additional search terms 还有很多选项 我就不再过多添加了 下面就是提取图片 我们的code节点

根据Serp返回的一个图片的一个大小 这我们直接粘贴截取图片 这呢其实就是最大宽度和最小宽度 我这8001,400 你根据自己需求来改 然后提取多少张图片 我这申请的是15张 那你比方说我就想精准一点 30张可不可以 可以我也没试过 但是应该是没有问题的 但是可能会有一些小的报错 那就是根据自己的需求来调整了 但是有些人

那我就生成50张 那如果你有能力 大家可以改这个提示词也好 就是直接改了 这看能够解决报错 这就是没有问题 你甚至100张都可以 但是你不能说拿着这个工作流 比方说它能生成15张 你非要生成100张 那这就是不合适的 为什么 因为我们一定要在现有的条件下 来完成工作 不能说超过现有的条件来完成工作 除非有自己的动手能力 我们关闭

把它遍历出去 这又是一个遍历 这里面逻辑比较复杂 这个工作流翔宇完成了不止三个月 因为我实际上 这个工作流是在make上做的 这工作流做好了 做好了之后没有深度研究 只有文章配图 但是呢里面配图之后 由于消耗次数太大了 我就没有再讲 只能等着 等到n8n 这因为它没有节点次数的限制 才能讲出来

这个遍历之后 我们直接点击http 这个就是遍历 从抓取出来里面实际的一个网址 这儿cloudinary上传图片 给它修改一个名称 然后这儿post 选择post 这就是上传到自己的图床 这我是用的免费的图床 如果你有这个收费的图床也可以 这就是它固定的一个错了 sorry上传cloudinary这粘贴一下

修改一下 这都错着呢啊 修改 正确网址复制URL expression粘贴上传 先把这个走完 我们send请求体 往下滑动 这应该是选择 第一个是type 选择from data 这也是from data 就是file file粘贴 name是file 它的值其实就是前面的一个 实际的一个图片的网址的内容 继续添加它的一个预设的一个名称

这我有小报童或者buymeacoffee 有详细的教程 怎么上传谷歌图床 没有加不加我们的这 这个加密 因为这样简单一点很多 前面视频讲过 大家可以 翻到我小报童cloudinary 它有专门上传的工作流给大家讲解 原理我这就不再过多的讲了 因为每个视频太长了 这里面主要是public ID 就是你这个文章的名称

这就直接从谷歌图片里面 它的搜索的一个ID给到我们 再加上一个序号 第几个它 这就相当于这个图片的名称 它的预设是 大家需要在Cloudinary里面 新建一个不加密的 这个unsigned的 这个模式的这样一个预设 后面就是我们实际上传图片的UL 这就是上传图片的URL 这个上传图片其实用到了设置参数 这里面这给大家讲了一个

其实后面还有几个我忘记添加了 后面其实就是点击添加 就是这cloudinary它的一个名称 这个就是它的一个云名称 再添加ordinary 它的预设的一个名称 这我也稍后会改掉 给大家演示一下预设 我有这样一个预设 实际上是unsigned 然后继续添加PDF 点co它的一个API key

好我们把PDF点co的API key也输入到这 那么具体这几个网址 在哪获取和申请呢 PDF点co 就这个网站每一个新用户呢有1万点 其实处理一次呢只需要9个点 有很慷慨的一个免费额度 直接copy输入过去就行 cloudinary呢是由我们自己注册 小报童buymeacoffee的教程 就告诉大家 如何来申请这一个unsigned 这样一个他的一个预设

然后获取到自己的 这个cloudinary的这个名称 然后粘贴到这儿 粘贴到我们这个API key的位置就可以了 好那么设置完 综合刚才补全了 我们提到的这几个内容 实际上这后面我们就可以上传图床了 因为它这个地方其实就是映射的 前面的一个内容 映射过来 保证这个地方里面 都是这个expression的表达式 我们就可以继续添加后面的 上传图床 之后呢

我们实际上这儿需要打开一下 点设置报错之后的处理 选择把错误报错输出出来 那么这个的一方 其实就是说 有一些图片还是经常会发生的 它生成的图片 并不能上传到我们自己的云 因为这个图片本身有问题 我们通过 如果报错走 这我们就不后面加内容了 成功的我们才后面走 所以这就成功的把这些错误的图片 都给它剔除出去了 下面我们添加一个code的节点

选择谷歌图片网址 好复制粘 贴这个地方呢 实际上是仅保留常用的几个格式 再根据大小过滤 有同时再给这URL加一个自动压缩的 这样一个工具 的同时 直接使用Cloudinary里面 他直接用他的jpg的一个格式 再组合成我们PDF点co 后面这个图片转PDF的一个格式 所以这个代码是比较重要的

这个就是筛选统一的处理 因为这样 我们不希望每一个图片都很大 使用这个节点呢 cloudinary是非常免费的 给大家实现这样一个从后面加后缀 就直接能够实现图片的一个处理 处理完成之后 我们就后面可以直接上传PDF点CO了 那也是HTTP请求打开上传 上传图片 其实就是图片的PDF

点击复制粘贴post发送 这我们选择send header 其实把一些API key给它放这 这个key有些是authorization 有的是X API key 这都是不同的 根据我们官方文档说明就好 这个没有关系 因为它可能没有运行 这是content type 这我们输入JSON 直接把这个send body打开 好我们use json 直接把这个代码 这个地方就是前面生成的一个

最后的Json里面的这个组合的URL 给它发送出去 我们可以看一下这个地方 为什么PDFco API key 可能它运行过之后前面没有这个数据 但是我们是后改的 所以没有问题 上传节点PDFco API key 一定要对应到字段名称 所以这个上传完成之后我们怎么办 应该就是轮询了吧 是吧这个轮询我就先等待wait 这我按秒 因为这个比较快

seconds我们直接给10 每10秒走一次 这个就我们点击可以直接duplicate的 这个把它连到后面 点击获取结果 直接获取这个PDF 上传完成之后的一个云链接 选择get这个地方都不用动 只需要在Json这改 到我们前面请求的时候 他会给你一个jobID 通过获取这个jobID 就可以直接获取它的结果 再判断添加if

判断这个结果有没有点if好点 判断点通过它的一个状态 来判断它是不是一个字段 是success往后走好 那我们就可以把它连接到等待这 上传给他 开启任务 等待一段时间获得结果 没有获得结果我判断一下 获得了我走 不获得我再回来 再等待 这就是这样一个轮询的一个逻辑 好那我们后面就很快了 聚合条目

data直接聚合在一起 给他改个名称 聚合条目 聚合完成之后 我们就利用我们最新节点 所以大家一定要生成到 要想运行这个工作流 应该我看在help里面about 我是101.104.1 大家一定要更新到这个最新的 这样一个 带这个版本 因为它才会有后面我们加的Gemini 原生的节点

那以后分析一些小的图片啊 小的文档 都可以直接利用这个原生的节点了 这就应该是我看一下啊 分析文档 analyze document 配图筛选 这选择你的Gemini账户 这个model我们也需要选择 by ID选择expression 粘贴里面输入的提示词和内容 直接粘贴过来 粘贴到这儿 expression的一个节点

粘贴好我们关闭 稍后给大家讲解 提示词设置完 document的URL呢 实际上就是前面给我们组合在一起的 这个PDF的 它的一个结构 让它分析 这个节点比较重要了 那就是从给它提取所有的关键词 文章的标题和这个主题 甚至完整的文章 让他分析找到第几个 因为遍历吗

你针对第几个图片进行配图 然后配图的关键词是什么 你再输出一个你选择这个图片的理由 为什么选这个 选择完成之后呢 我们其实还是得加一个Edit这个节点 EDIT设置参数提取筛选结果 点击配图结果好 那我们就可以利用这个地方 实际上就是让它输出的还是Json 那我们expression表达式粘贴到这儿 从Json解析一下

解析完成之后 又给它添加了一个 我们这个AI里面比较简单的一个 看是这个information 就是提取器 点击打开提取编号 提取编号 这个其实就是我们AI的一个非常先 先给大家设置完 它其实就是一个小的一个节点 其实 用AI agent做也行 让它筛选出image

URL然后string应该是完整的 网址筛选出来 系统的提示词也给了它 给大家设置完了再讲解 给它完整 我记得下面应该下挂一个model 这儿选择Gemini它的模型好 model给它 expression好 这个应该是全了 正确完成之后 把它连到我们循环的一个开始 我们调整一下 它的一个放置的一个方式

更美观一点 这个的意思是 实际上呢我们打开看一下 其实就是把这个图片的序号给到他 图片的内容给到他 原因让他在所有的 因为你这会组合一个图片 网址里面会组合图片 网址里面会有一个完整的12345 他的URL是多少 组合完成之后呢 让他根据序号和原因 选择出最正确的那个图片 其实就是筛选的一个作用

这就是筛选完成之后 loop到我们开始的阶段以后 稍后给大家运行 保存完成之后给大家运行一次 针对这个情况 这呢我们继续添加 这其实就是data这个聚合了 聚合文章 好那这个我们聚合的其实output URL 就把输出的这些选中的URL都替换好 替换好之后呢 我们加一个merge节点

merge节点好 我们给它打开一下 看一下是它的名字是汇聚的文章 这儿选择我们的一个combine position by two 连接好关闭删除一下 因为它实际上是既有它的数据 又得 从综合这拿到这个文章的完整数据 聚合在一起才是处理 处理的这个过程呢 也其实加一个code

把里面拿到的数据都替换一下 你拿到10张图片 我就把这10张图片 都按最后找到的一个图片 给它替换了 其实这就是一个code的一个逻辑 它就会给你直接输出 正确的一个结果了 然后在这就是最后 了就是添加一个判断 if你是一开始的步骤 你是怎么来的 你是分步骤还是自动点击添加

好点击分支判断 把它连上 好复制一下 粘贴is equal to 自动化你这是自动化来的 那我就分两个判断 那你如果是自动化来的 那我就添加一个什么 聚合点击打开 聚合数据 这个没有实际意义 就是为了让我们运行完的数据 能够给到主工作流 这样一个目的 你不是呢 那你不是肯定是一个form的表单

FORM点form 点ending点击打开 我们给它一个名称 那你肯定直接返回 最终的一个结果就行了 它实际上是通过show text 粘贴前面生成的一个结果的 一个json就是可以了 这个地方 我们通过再添加一个merge节点 汇聚好 把它关闭 把它 连一下点击打开 汇聚数据

append就行 最终的结果 就是一定要添加一个最终的参数 就是edit 因为你如果要想主工作流获取数据 一定这要有一个最后的edit 这样他就是知道这是最后的输出结果 他才能够给到主工作流返回结果 点图文文章 这给大家设置快一点 设置完快一点 给大家运行一次的时候再给大家讲解 我先把它对齐一下 对齐一下

把它拖动一下 好这个地方是正确的 比较美观 这样就是一个比较完整的一个工作流 我们点击保存 那我这呢 一般我怎么测试 我就把这个地方 因为这个文章已经 处理完了 那我就deactivate把它关闭 或者是把这儿开着吧 因为它得上面走active 这个是完整的文章 那我就把它固定住 它输入 你只要一走这儿我也给它固定住 我就不用提交表达了

一走它后面就继续循环 可能会报错啊 因为这是咱们新建的过程 他正在配图 咱们可以按照这个流程走 咱们走完之后 再详细的分析 里面这个东西经历了哪些的过程 这样比较清楚的理解 那么整个工作流运行完成之后呢 直接会给我们打开一个表单 返回这个Markdown的一个结构 复制我们这个Markdown的一个结果 里面的表单粘贴 那么这就是根据刚才

我们直接改写之后的这个配图 比如光之城与英雄海岸的召唤 例如这里面选图 就直接选择的一个比较好的一个图片 甚至是巴黎的地图 还有这里面 他应该是一个最著名的一个景点啊 莎士比亚书店 因为他是根据前后文来对照的 现在呢我们就看一下 具体里面整个过程到底是什么样的 首先这前面 解释完给大家生成出一个完整的

Markdown的格式 之后呢给它生成一个配图 那么这个配图 其实就是一个JSON的一个结构 会按照它没有解析 我们看解析的 解析完成之后 就会告诉你这个文章的标题是什么 主要关键词是什么 甚至里面一共有三个配图 因为你刚才使用3嘛 123 它的placeholder就是序号是123 里面用中文的关键词英文 的关键词 甚至原版 你这个使用的什么语言

它就用这个关键词 这个字数 这几个是结合的 等等 那么这就是巴黎诺曼底旅行标志 历史文化 对比这几个关键词 其实说实话 大家也可以调整一下 这个字数不宜太多 例如这是我 我这有给到了一个8个字 我找一下啊 配图的时候应该有数字的 一个要求 8个汉字 你可以这改成6个

那这筛选的可能就会更更细一点 就更宏观一点 图片可能更哎 有些时候这条件不一样 所以这个地方是可以调整的 生成了保存之后 我们比方说这就可以遍历开了 因为它是三个嘛 我会一个一个遍历 的过程之中呢 它会首先利用我们第一个 或者第三个item 它利用naive这个地方 它会映射到这 我们打开看一下 它会直接搜索巴黎街区多样性

咖啡书店历史和魅力这几个 这是第三个配图嘛 它直接会检索 检索之后呢 它实际上就给我们生成出 这样一个检索 的一个数据 这里面的ID就是我们这个图片的名称 加上序号 再往下滑动呢 它里面生成的这几个image 这是都有吧 是吧这几个image它就会从里面选取 的过程就是提取图片

它这个图片它就会从里面直接选取 我们提到的宽度和高 宽度是800-1,400的 我们可以看一下 你说10240 这个地方肯定在没问题 那第二个图片呢 它是1800 说明它这个宽度是比较高的 它就会不会纳入到你这个筛 选范围 最终筛选他会给我们15个成功的 在我们图片内部范围的一个URL 和他的index序号

这就是我们筛选图片 筛选图片之后 他就会遍历遍历的 我们这里面实际的URL 每一个15个 123 他遍历里面 因为你选的现在是3个嘛 每一组你这是一组是15个 我们点击table就能看出来 这是15 这是15个没有问题 你是第二个条目 table里面就是15 因为有的时候还是会失败 因为图片 你看这里面就会发现他有错误的图片

400说明这个图片上传 没有成功 但这个不影响 因为我们这呢其实就把它滤过掉了 实际上有39个成功的 有6个失败的 那就是每个滤过了 所以上传之后 那就组合网址了 组合网址 你比如说针对第三次 咱们就用它的第三次嘛 它就会把里面的原始的data 这个URL提出来 发现它实际上只有13张图片 为什么

因为13张图片有两张说明是错误的 他就会组合出来 组合出来之后呢 他其实就是上传PDF PDF之后他获取结果之后 我们就可以真实的打开这PDF看一下 转到 这应该是搜索第三个关键词组合的PDF 好那他就会在这个PDF里面 给你们搜索图书馆的这样一个图片 找到最好的你 比方说再往下滑动他聚合 因为很多条目嘛

你必须聚合在一起 一轮只聚合在一起 给到配图筛选 配图筛选之后他就会提取一下 我们就可以看到他 实际上他选择的第三个 第三组选择第7张图片 图片展示的是 塞纳河的一个莎士比亚的书店 他说这张图片 展示了这种莎士比亚书店的外部形象 书店有遮阳棚等等 该与拉丁区描述匹配

那么好我们可以看一下第三个 第七个1234567 那好那他就是筛选的第七个 那你说至于为什么他不筛选这个 他感觉他不是巴黎 这个可能比较模糊 等等而言 他为什么没有选 那个人比较多 这其实都是不是 莎士比亚书店 只有这个是 其他的都不是 因为我待过 这是个餐厅 不是所以你看了吧 这是真的

这个筛图的一个意义就来自于这 我们就筛出第七个来 他就会提取 因为你看一下 发送给他第三组图片的时候 他就会把你的 图片是7 展示的是什么 你告诉我图片的序号 第七个网址是多少 那就是这个38Y 这个8 尽管是8 因为前面可能有一个错误 它就是8 那它筛选出来之后 那最终组合

那就它就通过我们这个聚合之后呢 通过这个代码 直接给完全的把这几个给我们换掉 替换掉之后 最终返回最终的结果 所以说一个系统 那其实翔宇不认为 现在这个可能确实有些小瑕疵 因为有些 但这我不认为是来自我工作流的 第一是可能是这个大模型能力比较差 甚至未来吧 2.5已经好像强了

你未来随着多模态能力越来越强 3.0估计这个效果 其实翔宇工作流的未来工作 流的效果会越来越好 最重要的就是一个图库的质量 因为我们知道谷歌的图片 因为现在国内互联网 我们的信息 实际上都是闭合在一个小圈子里面的 微信公众号的 一个小红书的 淘宝的还有其他的大众点评的 真正的在广域网络上 公域网络上

谷歌图片上没有真正好的图片库 因为我们这些图片库 都是一些独立网站 独立博客 大家分享汇总的 你真正的好文章没有 在这人家不让你用 没有办法 你如果选择一些英文的 高质量的图库 其实这个工作流也可以用 所以今天这个比较精密 其实通过这个例子 就比较好的展示了 咱们今天这个配图的这样一个魅力

啊他就真正能给你选出最合适的啊 当然随着模型3.0 其实这个配图的效果会越发的强 所以大家一定要能够听到这 这个是比较重点的 这样一个项目 点击保存 那我们把这个地方都取消 把这个地方激活 把这个地方也取消 再保存其中有一点可能需要 比方这个结果当时报错了 大家一定要把这个网址改过来 是check这些节点呢

其实这个工作流就没有完成了 完成了效果非常好 那我就来到这个地方 那你后面继续添加它 还没设置完呢 子工作流 设置完成之后呢 我们就添加 应该属于什么里面的 应该属于core吗 对执行子工作流 好打开 打开之后呢 我们直接选择这里面的一个是3演示 我记得应该是输入 演示演示2

那我得给他改一个名称吗 演示35演示2啊 演示2找到这个工作流 他就会把这4个给你罗列出来了 因为这是你输入的节点的名称 我们给他改一个名称 这你就映射结果就行了 这个Ctrl c 从前面运行的一个结果 这分支呢 这个是自动化 配图数量是3或者几 模型属于Gemini 这个就是你

这个我没有实际的再映射过来 那你可以在这直接选择 比方说你一开始选择的模型 这也给它映射过来 配图的数量可以设置到10 那么这个自动化呢 这个也可以直接从前面映射过来 那我给大家修改好算了 这个地方其实就是直接 我们开始模型模式的时候 应该已经输入好了

启动研究模式的时候全自动 其实这两个自动化修改过来 你这几个都可以映射 例如模型 我就可以直接复制这个地方 启动研究 里面的模型也定义到他身上 点击对吧 这个配图数量一般这是固定的 你可以添加一个节点 那么这个是自动化 这两个固定的 这个其实可以修改 那么这个执行完成之后 他就会返回结果 返回结果之后

我们就需要添加一个form 表单form ending 这点击打开 那就是show text 直接从前面的一个结果返回 你给他一个名称 返回深度报告 那么这个子工作流呢 就会调用这个子工作流 生成结果返回 让我们保存一下 这两个工作流其实都是完成了 设置完成之后呢 其实还有关于这个成本的分析 也是最重要的 那我们可以来到这个PPT里面 接着给大家讲解一下这个地方呢 当时的轮询的这种机制呢

也是通过这个详细的给大家讲解了 我们这就跳过了 好我们下一个翔宇的六步法呢 其实第一步就是我们这个部分 提交表单 立项锁定研究方向 第二步呢 通过这种轮询的研讨 最终探明研究的核心路径 第三步呢 就是模型执笔 深度洞察 自动成篇 第四步就是文章智能优化 全球搜图寻找对吧 第五是AI慧眼

确保图文和谐 整个第六步 实际上就一键生成 最终整合的一个报告 当然这个地方应该还是把这个 这个地方也是有标准化处理 这个关键词在那 上一部分也都会包含进来 这就是翔宇的六步法 今天这个工作流的应用场景呢 其实呢有非常多的应用场景 例如你是数字营销 搜索引擎创作品牌建设 你需要围绕关键词

大量的批量的生产博客文章 还包括独立站长SEO内容创作者 内容机构 你都可以利用这样一个工作流 生成高质量的内容 确实是高质量 Gemini的模型 我生成的深度研究 我是非常喜欢看的 我现在每天一般都是3个深度研究 起步哎 我订阅他的Pro的会员嘛 就是一个 三个文章起步 需要了解各方向 提示词的 创业的

AI自媒体的各种各种 我希望研究的方向油管的 那你就非常适合SEO 的文章当然翔宇内容生成了 其实SEO还会继续有 这其实已经是比较重要的 SEO的文章 内容因为它是配图 未来会给大家讲解 需要按照SEO的格式来写 那么就是一篇文章 我怎么在里面添加更多的 添加这种SEO的标题 大标题小标题

它的一个 文章的slug 这都是需要关键词添加的一个节点 未来还会有更多的SEO内容 当然这个另外一个应用方案 就是我们进行深度的AI行业的研究 我是投资人 市场研究员 企业管理 我可以调研特斯拉很多公司AMD 还有我们可口可乐 这一些微软巨头的公司 甚至行业什么新能源汽车的发展 人形机器人的发展

都可以利用这样一个深度研究的报告 来生成这个内容 当然还有股票分析 分析最近比较火的还有一个 这个我记得比较火的Coinbase吧 公司加密货币的一些公司 可以分析他们的财报 因为它是基于公开的网站的信息吧 另外一个就是 其实作为翔宇 比较常用的是知识博主或领域专家 在线讲师以及培训机构 那你需要讲解内容的时候

需要有一定的辅助的材料 来帮助大家理解 那这个地方就比较合适了 翔宇现在小报童之中也是用的比较多 我会把自己想到的问题 比较好的放置在我们的这个专栏里面 说通过深度研究 因为有比较有启发性的 这也是我做每个工作流的最初干 的这个内容 所以说如果你是知识工作者 那么这个工作流其实非常重要

能让你批量的生成大规模的一个内容 再往下呢 就是个人学习 终身学习者 你说知识工作者 你其实希望系统化的学习 某一个新领域 或者读一本书 那你都可以进行这个深度研究 所以说那就需要问大家 所你所在的领域有哪些问题 这些问题的答案是什么 你是否了解 这些答案 有提升 那么就可以利用今天这个工作流 来进行广泛的一个应用 然后工作流成本的分析

那么这个工作流是可以做到免费的 对吧AI深度写作 高性价比批量创作 为什么说是免费呢 deep research免费用户 每5次如果你有多个账号 可以覆盖更高的要求 15次 3次3个账号 这是免费的 Gemini呢它现在不管是谷歌云的300刀 还是我们Gemini 2.5 flash的免费额度 都够我们使用 内容成本也是很低的 Cloudinary它每个月给我们25的点

25点数 它可以支持我们上千篇图片的上传 的一个需求 所以这是非常慷慨的公司 也感谢谷歌 在这个今天这个工作 流他一个赞助吧 虽然他不知道我是谁啊 因为我用了谷歌的服务 我就需要给谷歌做一下宣传 模型很强大啊 大家都是比较好的应用 这个模型 PDF.co新用户

PDF.co新用户 给到了1万积分 那么1万积分呢 其实足够200篇以上的文章的 一个图片转PDF 还有谷歌Serp 那这个是100次 100次每个月 每个月可以创作20篇文章 还有我们使用的这个部署的平台 这个是要花费的 需要5美元 所以到最后其实就是一个工作流 分摊下来

就只用使用我们部署平台的一个消费 这也是比较值得的 能够让我们小白很简单的在云端运行 n8n其实我不会用本的 现在起码暂时不会用 因为我感觉我可能有点洁癖吧 我不愿意安装 在自己的电脑上 安装一个docker也好 安装这些平台 更新就是随意的动 其实我还会有其他的电脑 安装本地的部署 所以讲解呢

如果大家小白还是用云端吧 因为这个工作流 其实还有重要的原因 你自己的电脑 你能够一直保持电脑的正常运作吗 坏了之后这些东西别再丢了 这都有这个问题 你比方说我今天删除了一个软件 明天改了一个磁盘 或者是后天加了一个环境变量 那这东西都可以造成报错 所以这个是不值得的 所以这推荐花5美元在云端部署 所以是高效性价比的批量创作

你如果有了这个工作流 可以一天10篇 一个月30篇 你是大批量的创作深度研究的文章 而且这个深度研究 是针对你自己的定义的 所以说最后呢 我们再总结一下 今天这个工作流的一个特点 这个特点呢 就是多重AI人设的一个协作 有豪华的阵容 囊括了一个加强连吧 精通导师战略构架师 原提示词师Markdown

资深编辑师内容视觉师 所以我们现在干事从 来不是自己干了 现在已经有一个专家级的加强连 给我们辅助来工作 这个模块可迁移 例如我们这里面的访谈机制 甚至可以迁移至运势预测 轮询修改 这都是可以做的 你比方给别人做访谈 心理辅导 甚至是做一些表单 比方说一些公司的调研 都可以利用这个 你只要把你知识库给他

利用这种轮询机制 我就可以生成一个 翔宇工作流调研的表单 你认为你有哪些需要自动化的内容啊 有哪些方向 你对翔宇工作流的一个改进 都可以利用这个表单来实现 而且呢是多模态 现在应该是唯一的一个 真正利用文档多模态实现配图筛选的 从单一图片选择到多图编辑的筛选 超长的内容生成 因为我们Gemini2万字3万字都可以生成 这个节点

它的处理配图也都是可以切割实现的 全自动的创作 成品规格自定义 可以1,000字2,000字3,000字 英文法语日语都可以 全领域你不只是财经政治教育 商业和文学等等等等 只要你想到的领域 我们都可以利用这样深度研究 从互联网上抓取 分析自己所要的知识 而且这个框架是根据你来定的

不是说我给一个提示词 就是提示大模型怎么写 我给他定义提示词 我需要怎么方向 我服务哪个对象 这都是没有问题的 而且你如果部署好之后 其实这个网页我们运行起来 其实没有任何代码 针对我们的其他的用户来讲 多语言支持云端部署 整个工作流呢 也就是说经 过了很多演变 一开始提到的 我们是从make上单图片配图

然后呢又加入了多图片的组合 同时筛选 但是太费我们的运行次数 所以改到n8n上来 我们又加入了真正的提示词的 自动化的流程 然后多轮访谈的优化 甚至增加自动化研究的功能 一开始没有对接 302AI的一个自动研究的内容 最后综合测试 给大家 花几个月整理出这样一个工作流 希望翔宇没有做过广告

希望如果大家能够支持 认可翔宇的内容 多多点赞 因为今天这个工作流 它的一个流量估计会不高啊 因为毕竟是视频的更好 但是视频的翔宇不能总发 我还是需要把不同的方向 也都串联一下 未来还有更多的精彩的视频的工作流 会发布出来 SEO的都会有 那么 希望大家能够持续的支持翔宇工作流 小报童也好 buymeacoffee多给我的视频点点赞

保护翔宇工作流 到最后 还是有一点需要给大家解释一下 如果说你导入这个工作流 最需要做的怎么做呢 你导入之后 首先把你这个Gemini 一定要选择你自己的一个凭据 这是应该 如果运行不了 一般都是这个有下挂模型 需要凭据的这些节点 这些节点 都需要你修改成自己的凭据 另外一个就是来到我们综合参数这 把自己的只要不是映射的字段

是这种 自己输入的这些内容 都修改成一个自己的一个API key 保证充值 一般这个工作流就可以很快的运 行起来当然 这个工作流 还有一个主次工作流的一个匹配 那你就可以先这样 先把次工作流部署好 运行起来之后 然后再部署主工作流 然后再选择映射一下 那么这个就行了 当然例如有些字段你不知道怎么写 那你就可以打开这个

利用记事本打开这个Json文件里面 它的映射 也会通过转义给我们展示出来 那你可以发送给大模型 我想提取出哪个部分的映射 字段里面的转义过来的一个结果 转义的一个结果 那它就给你发送出来 所以这也是比较好的一个工作流 今天这个革命性的工作流呢 就讲解到这 希望大家能够喜欢 翔宇工作流的一个自动化写作 进行深度研究 多多支持

好大家再见