AI 内容生产流水线

第 17 章：AI 内容生产流水线

内容创作是 AI 自动化落地最快的场景之一。一个精心设计的 n8n 工作流，可以每天自动采集热点、筛选选题、生成文章、配图，最终定时发布到公众号、小红书、独立博客等多个平台。这不是"降低质量换取效率"的妥协——而是让 AI 处理重复性的信息整合和初稿生成，人工专注于创意和审核。本章将手把手搭建一条覆盖完整内容生产链路的 n8n 工作流，并附上详细的 API 成本分析。

17.1 工作流整体架构

整个内容生产流水线由 5 个主要阶段构成，在 n8n 中可以用一个主工作流串联，也可以拆分为多个子工作流（推荐后者，便于单独调试和复用）：

1. Step 1 — 热点采集：RSS Feed + Google Trends API 采集最新资讯
2. Step 2 — AI 筛选 + 去重：LLM 评分筛选相关内容，Code 节点去除重复选题
3. Step 3 — 正文生成：基于结构化 Prompt 模板调用 Claude/GPT 生成文章
4. Step 4 — 图片生成：DALL-E 3 或 Stable Diffusion API 生成配图
5. Step 5 — 定时发布：根据各平台 API 将内容发布到多个渠道

17.2 Step 1：RSS + Google Trends 热点采集

热点采集是内容流水线的起点。n8n 有原生的 RSS Read 节点，可以直接读取任何 RSS/Atom 源，无需手写 XML 解析。

RSS 采集配置

在 RSS Read 节点中，可以配置多个 Feed URL（n8n 会合并所有条目）。推荐的 RSS 源组合：

• 行业媒体 RSS（如 36Kr、虎嗅、TechCrunch）
• 关键词搜索 RSS（Google News RSS：https://news.google.com/rss/search?q=AI+2025&hl=zh-CN）
• Twitter/X 搜索结果（通过 Nitter 或第三方服务转为 RSS）

Google Trends 接入

Google Trends 没有官方 API，但可以通过 SerpAPI 或 PyTrends 服务获取。在 n8n 中使用 HTTP Request 节点调用 SerpAPI：

GET https://serpapi.com/search.json
  ?engine=google_trends
  &q=AI自动化,n8n,工作流
  &date=now+7-d
  &geo=CN
  &api_key={{ $credentials.serpApiKey }}

# 返回结果包含：interest_over_time、related_queries、related_topics
# 从 related_queries.rising 中提取上升趋势的长尾词作为选题参考

17.3 Step 2：AI 筛选相关内容 + 去重

采集到的 RSS 条目可能多达数百条，需要用 AI 快速筛选出与目标主题相关、有报道价值的内容。

AI 相关性评分

使用 LLM 对每个 RSS 条目进行 0-10 分的相关性评分，成本极低（GPT-4o-mini 约 $0.0001/条）。评分结果通过 Filter 节点过滤，只保留得分 ≥7 的条目。

// 相关性评分 Prompt 模板
你是一名内容编辑助手。请对以下文章评估其与「{{ $json.topic }}」的相关性。

文章标题：{{ $json.title }}
文章摘要：{{ $json.description }}

评分标准（0-10）：
- 0-3：与主题无关
- 4-6：有一定关联但不够聚焦
- 7-9：高度相关，有报道价值
- 10：极佳选题，强烈推荐

请以 JSON 格式返回：
{
  "score": <integer 0-10>,
  "reason": <brief reason in Chinese, max 30 chars>,
  "angle": <suggested writing angle in Chinese, max 50 chars>
}

去重逻辑

// Code 节点：基于标题相似度去重
const items = $input.all();
const seen = [];
const deduped = [];

for (const item of items) {
  const title = item.json.title.toLowerCase();
  // 简单去重：提取前 15 个字符作为指纹
  const fingerprint = title.replace(/[^a-z0-9\u4e00-\u9fff]/g, '').slice(0, 15);
  if (!seen.includes(fingerprint)) {
    seen.push(fingerprint);
    deduped.push(item);
  }
}

// 按 AI 评分降序排列，取前 5 条
deduped.sort((a, b) => b.json.aiScore - a.json.aiScore);
return deduped.slice(0, 5);

17.4 Step 3：Claude/GPT 生成正文

筛选出选题后，进入正文生成阶段。这是整个流水线中质量最关键、也是成本最高的环节。

结构化 Prompt 模板

一个好的内容生成 Prompt 需要明确：写作身份、目标平台、内容结构、字数要求、风格要求。以下是一个实战验证的模板：

// 内容生成 Prompt 模板
你是一名专注于 AI 与自动化领域的科技博主，文风专业但不失趣味，擅长用案例说明问题。

选题：{{ $json.title }}
写作角度：{{ $json.angle }}
参考资料：
{{ $json.sourceContent }}

写作要求：
1. 目标平台：微信公众号（支持 Markdown）
2. 总字数：1000-1500 字
3. 结构：引言（100字）→ 核心内容（3个小节）→ 实操建议（200字）→ 结语（100字）
4. 每个小节需有具体案例或数据支撑
5. 禁止使用"随着…的到来"等套话开头
6. 在文中自然植入 2-3 个与主题相关的内链词

请直接输出文章正文，不要包含标题行。

模型选型建议： Claude 3.5 Sonnet 在中文长文写作上表现优于 GPT-4o，且对"不要套话"等风格指令遵循度更高。如果对成本敏感，可以用 Claude 3 Haiku 生成初稿（$0.25/百万 Token），人工复核后再发布。

17.5 Step 4：图片生成

文章配图可以通过 DALL-E 3（OpenAI）或 Stable Diffusion API 生成。n8n 通过 HTTP Request 节点调用图片生成 API，然后将返回的图片 URL 或 Base64 数据传递给发布节点。

// DALL-E 3 API 调用配置
{
  "method": "POST",
  "url": "https://api.openai.com/v1/images/generations",
  "body": {
    "model": "dall-e-3",
    "prompt": "{{ $json.imagePrompt }}",
    "n": 1,
    "size": "1792x1024",
    "quality": "standard",
    "style": "vivid"
  }
}

// DALL-E 3 standard 1792x1024: $0.080/张
// 如果成本敏感，可改用 DALL-E 2（$0.018/张）或 Stable Diffusion API

图片 Prompt 自动生成

在调用 DALL-E 之前，先用一个 LLM 节点将文章标题转换为英文图片描述 Prompt（因为 DALL-E 3 对英文 Prompt 的理解能力远优于中文）：

// 图片描述生成 Prompt
Convert the following Chinese article title into a concise English image generation prompt for DALL-E 3.

Article title: {{ $json.title }}

Requirements:
- Style: modern, clean, professional tech illustration
- No text in the image
- Max 150 characters
- Focus on the key concept, not the article topic literally

Output only the prompt, nothing else.

17.6 Step 5：定时发布到多平台

内容生成完成后，通过不同平台的 API 或第三方服务发布。n8n 对主流平台的支持情况：

发布策略建议： 不要直接发布 AI 生成的内容，建议先写入 Notion 数据库（状态：待审核），人工复查后修改状态为"已审核"，再由另一个 n8n 工作流（Notion Trigger 监听状态变更）自动发布。这样既保证了效率，又不失质量把控。

17.7 运营成本分析

以每天生产 5 篇文章、每篇约 1200 字为例，单篇内容的 API 成本明细：

每天 5 篇约 $0.57，每月约 $17。如果将图片换成 Stable Diffusion（可自托管，接近零成本），每月 API 费用可降至 $5 以内。对比雇佣内容编辑的人力成本，自动化流水线的 ROI 极为可观。