作者：饼干哥哥AGI
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n8n绝对是小公司和个人工作室做AI自动化的最佳神器

再加上后端用AI编程写脚本，封装成FastAPI给n8n用，可以无限扩展边界，效率拉满

而且n8n开源自用成本极低，买个服务器几百元一年，就能7*24小时定时干活。

如果你还没试过，不妨看下饼干哥哥在内容创作中的应用。

饼干哥哥刚 AI 创业的时候，做小红书，每天想到头秃出来几个选题，用力一做，结果小眼睛不过百。

同样的内容，换个账号，换个时间段发，数据就完全不一样了，也就是说流量受账号权重、平台政策的影响太大了。

面对这样的情况，有两种解决方案：

1是花更多时间心思去做精品内容，适合做个人IP，后期接商单

2是做多个70分的帐号矩阵，用数量去对抗平台流量的不确定性

因为我做的项目都是引流到私域再转化为主，所以选择的是后者。

之前我分享的用 vibe marketing 一年 gmv7 位数的复盘就是基于这个逻辑：

mp.weixin.qq.com/s/WamL

而矩阵的背后我用的是 n8n + FastAPI来驱动。

为什么是 n8n？

我最开始是用 Cursor 开发了一个内容管理程序，从读内容、AI 写作、多账号管理等等一应俱全，前后耗时 1 个月。

做出来的时候自我感觉非常良好，一个全自动的流程，甚至可以打包出来作为解决方案卖给同行，美滋滋。

但一夜暴富的结局还没来，我就累了。

这程序开发耗时这么久是因为每次加功能都是要从0 开始写，还要注意不能影响其他功能模块，AI编程不确定性强，常常要熬夜来搞；

而且在给团队其他人用的时候，还有环境问题，操作流程还很复杂，特别累

突然有次，用 n8n 做案例的时候，晃过神来，这个逻辑是不是用 n8n 来实现？ 结果我花了一周时间就复现了，而且更加灵活，且拓展性非常高我这个做成了小红书的模板，我只需要通过简单的修改，完全可以适配到其他的平台，比如Reddit，甚至公众号也可以共享其中的一些节点的逻辑

加上n8n 和程序其实是两套不同的逻辑，前者是更加高度自动化的流程，从设计上，我不用写一大堆说明流程给其他使用的人，基本上都是一键解决，甚至是定时运行即可。

虽然自己革了自己的命（原先的程序彻底报废了），但走在正确道路上的感觉爽爆了，整体效率起码又翻了一倍。

接下来我给大家仔细拆解我在实践业务中落地的n8n工作流是长什么样的

以暑假课引流的项目为例，分为4个部分：

1. 定时触发、多角度生成选题

好的选题，就已经决定了一半的流量。所以这个工作流想要有效果，起点就是能源源不断的产生能带来流量、甚至直接跟「转化」相关的选题

2. 逐个生成笔记内容，包括标题、正文

这个比较好理解，直接用AI根据选题来生成就好了，没什么难度

3. 后端Python把Markdown转成备忘录图片

当时我用的是Cursor开发了一个脚本，调用playwright自动化框架去md2card，把内容转成备忘录的图片

然后把脚本封装成fastapi，提供接口给n8n调用

要说整个流程的难点，或许就在这里，怎么解决图片生成的问题，接下来会重点讲。

4. 笔记内容和图片上传飞书

最后这里就是数据存储了，顺便还把内容同步一份到了公众号矩阵的库里，一鱼两吃美滋滋。

唯一的卡点在多张图如何放到一个单元格里，这也就是个经验值，但不懂的时候也是花了好多个小时摸索的

实践案例

这个项目非常完整，从n8n的工作流搭建、到外部接口的开发、到存数据的飞书，跑完后，将打通自动化流程的任督二脉。

接下来我们逐个部分来看。

但注意，这不是一个0基础入门课，我会讲核心的逻辑和卡点部分

n8n的基础需要你先自行学习。

此外，文末会附工作流的落地实践建议。

定时触发、多角度生成选题

如图，通过定时任务触发器，每天自动运行

第一步是通过AI生成选题，这步是关键，待会细说

接着把AI生成的多个选题通过Split out拆成一个一个的项

最后通过Merge把所有的项都合并成一个数组用于下一个阶段的运行。

OK，这里重点讲一下选题是怎么来的。

如图，核心是下面的System Mesage里面是我用AI生成的选题建议

整体很长，我就只放一部分作为模板：

# 广州暑假学习爆款文章标题与选题全面分析

## 广州暑假学习类爆款文章主题集中在以下几个核心领域：

### 1. 暑期提分与学霸养成路径
此类文章着重强调学生通过暑假规划实现成绩突破，特点是“精准策略、弯道超车、高效提分”。

**代表文章：**
- 《广州八升九暑假怎么过？》（含提分策略）
- 《八升九：做好暑假规划，开学就是爆发 》（含规划）
- 《广州八升九暑期规划，开学逆袭！！》
- 《广州，孩子的起跑点其实是初二暑假》（强调关键期逆袭）

**核心卖点：** 精准提分、弯道超车、学霸养成、赢在中高考起跑线、告别低效

### 2. 打破低效学习，暑期高效进阶 (方法论)
...

## 爆款文章标题创作公式 (针对暑假学习)

### 基础公式结构

爆款标题 = [**目标群体/升学阶段**] + [**核心痛点/期望** (常含“暑假”)] + [**解决方案/价值承诺** (常含“规划/如何/方法”)] + (可选: [**地域标签/强调词/数字**])

### 20个爆款标题创作模板 (针对暑假学习，结合原文风格)

1.  **[地域][年级分水岭]型 + 紧迫感**
2.  **[年级]+[学科]暑假“怎么办/如何”型 + 痛点/期望**
3.  **“过来人/学霸/名师”经验型 + [学科] + [暑假规划/秘籍]**

可以看出来它又两部分组成：5大选题类型*➕*20个爆款标题创作模板。

有了它们基本上就是源源不断的生产新内容。

它们是怎么来的呢？

是我用搭了一个RPA，输入关键词后，把点赞超过300的笔记都抓下来，放到飞书里。

你也可以用其他现成的工具，例如江湖工具箱。

然后把所有标题都扔给AI，让它按我前面给的模板形式去总结就好了

逐个生成笔记内容，包括标题、正文

接入前面的标题数组后，用Loop Over items来逐个处理

首先根据标题生成**<font style="color:rgb(216,57,49);">Markdown正文</font>**，用于生成备忘录图文，这个是笔记内容的核心，取决于是否有流量、有转化的核心，待会单独讲。

最后生成小于20字的短标题、小于1000字的纯文本正文内容，这些是小红书笔记的要求。

接下来我们核心看生成正文的节点：

可以看到有两个部分组成，上面解决的是AI幻觉的问题，下面解决的是AI写作的问题。

  1. 纯AI写内容会有很大幻觉。

例如我们写高中英语的内容，AI并不知道高中的范围是什么，可能给出超纲的大学英语、也可能给出过于简单的小学英语

想解决这个问题就要接「知识库」

可以用秘塔等AI搜索工具，把某个领域的知识收集整理好；同时也把收集到的资料，甚至是教科书都扔到知识库里

为了确保效果，这里我外接了fastgpt，具体教程可以看： n8n+fastgpt RAG = 王炸！！！用最强AI知识库MCP Server补全 n8n短板

  1. AI写小红书笔记的问题在于怎么让人看不出来是AI写的

关键在于，生成独家的**<u>写作风格</u>**

例如以下是把大神卡兹克的多篇爆款文章扔给AI总结后形成的写作风格，感兴趣可以试下，让AI按这个风格写，能有多像卡兹克呢

写作风格
轻松活泼、口语化的表达，富有亲和力
大量使用感叹号、省略号增强情感表达
直接表达个人观点和态度，有明确立场
适当使用网络热词和流行语("人已麻"、"这波操作"等)
运用生动形象的比喻和修辞手法结构清晰，善用强调(加粗文字)突出重点
带有幽默感的叙述方式，时而自嘲

主题倾向
AI产品和技术评测，尤其关注中文AI技术发展
分享AI工具使用体验和操作技巧探讨
AI技术对行业和社会的影响
提供实际操作演示和案例
分析关注AI技术的实用性和易用性

目标受众
AI爱好者和技术追随者
设计师、创意工作者和内容创作者
对新技术感兴趣但不一定有专业背景的普通用户
寻找提升工作效率工具的专业人士
对AI前沿发展保持关注的读者群

格式要求
标题引人注目，带有情感色彩和悬念感
文章开头通常用个人经历或故事引入主题
大量使用实际案例和截图增强说服力
结构分明，善用小标题和加粗文字分段
结尾常有个人思考或对行业发展的展望
固定的结语格式，鼓励读者互动和分享

注意，我的名字是“XXX”，风格偏向于轻松幽默，易读。

话说回来，我们可以用第一步抓取到的小红书笔记正文，挑几篇爆款的笔记，让AI按以上的模板来总结写作风格。

这样出来的内容大概率就没有AI味了，而且还是垂直赛道的风格

后端Python把Markdown转成备忘录图片

这一步，前面说是整个流程的难点大Boss，也是很多同学卡住的地方。

在n8n流程里自动做小红书封面图片，有两种方式，我都在用：

1是让AI生成HTML图，然后转成图片

2是用第三方工具，输入标题内容后生成图片

前者的问题在于AI生成的HTML不确定很高，最好的方式就是先跑出几个模板，然后固定下来，一个选题用一个HTML模板，在给AI得提示词里就直接把模板代码塞进去，让AI根据新的内容生成新的HTML即可。

后者，也是今天这流程的方案

先找到一个可以自动生成多张3:4图片的工具，例如我用MD2CARD

然后手动去跑一遍，记录下所有操作：

动图封面

接着把所有操作，让AI写Playwright脚本，一比一还原出来

最后，再把它封装成FastAPI，函数大概长这样，如果不懂的话，没关系，把我教程跟AI说，让它自己做就好了

同时我也会在文末分享出来源文档，让AI改改就能用

其中，我把图片存到了七牛云的图床，这样方便我后续上传到飞书、以及远程小伙伴发布笔记的时候也可以直接读取

用FastAPI的好处就是会自动生成一个接口文档，如图，我是部署在了服务器的9394端口的/memo

也能看出来我需要传参标题与正文

对应到n8n就是http请求

这个n8n+FastAPI的打法无敌了，基本上可以把近乎所有的流程都自动化

如果你还没试过，就一定要跑一下我的项目，感受一下它的威力

笔记内容和图片上传飞书

这一步在于适配飞书的接口，没有技术难度，就是测；

要是你刚好也要做这个功能，直接用我的模板，能省下来不少时间。

首先把前面生成的多张小红书图片，逐个上传到飞书获取到file_token

然后通过Code把file_token改装成{"file_token":xxx}的形式，重新放到一个数组里

result= []
for item in _input.all():
  result.append({"file_token":item.json.data.file_token})

return result

再把这个数组定义为file_token

最后就可以直接上传到飞书了，整体比较绕，可以参考一下飞书的接口文档。

效果是这样的：

写在最后

我梳理了一个示意图，希望你帮你更清楚的理解这个流程。

现在再回头看开头那句话，或许你更能理解我为什么说 n8n + AI编程是小团队的自动化神器。

这套打法彻底改变了我做内容矩阵的模式。

整个流程的核心，并非某个复杂的代码或提示词，而是这套将想法快速落地的自动化思路。

当你也跑通第一个自动化流程，亲眼看着内容、图片、数据在不同平台间丝滑流转时，相信你也会和我一样，体验到那种自己革了自己的命、效率翻倍的爽快感。

本文由知乎作者【饼干哥哥AGI】，微信公众号：【饼干哥哥AGI】，原创/授权 发布于知乎，未经许可，禁止转载。