前言
在信息爆炸的时代，内容创作者面临着一个共同的挑战：如何将优质内容高效地适配到不同平台，满足各平台用户的阅读习惯和偏好？传统的人工改写不仅耗时费力，还难以保证质量的一致性。
今天为大家介绍一个ADP 构建的解决方案——“文章搬运工”，这是一个基于 AI 技术的智能内容创作与多平台分发系统。它能够自动将原始文章转换为适合小红书、Twitter、学术风格等多种形式的内容，并自动生成配图，真正实现"一次创作，多平台分发"。
体验链接： adp.cloud.tencent.com/webim_exp/#…
整体架构
搬运工主工作流采用了模块化的设计理念，整个流程分为四个核心阶段：
1. 参数收集阶段：获取原文链接和目标风格
2. 内容获取阶段：自动抓取并解析原文内容
3. 策略生成阶段：基于目标风格生成写作策略
4. 多平台输出阶段：并行生成多种平台适配内容
分步骤详解
步骤 1：智能参数提取
功能说明：系统首先通过参数提取器收集两个关键信息：
● 原文的链接：需要转换的源文章 URL
● 文章风格：目标输出的写作风格（如学术、商务、轻松等）
配置要点：
● 使用 Deepseek V3 模型进行参数识别
● 支持自然语言输入，用户可以直接描述需求
● 自动验证 URL 格式和可访问性
步骤 2：原文内容获取
功能说明：通过第三方 MCP 插件自动获取网页内容，支持：
● 智能内容提取，过滤广告和无关信息
● 自动转换为 Markdown 格式
● 支持最大 5000 字符的内容处理
● 错误处理和重试机制
技术亮点：
● 使用 MCP（Model Context Protocol）插件架构
● 支持多种网页格式的智能解析
● 自动处理编码和格式问题
步骤 3：写作策略生成
功能说明：这是整个工作流的核心环节，使用 Deepseek R1 模型分析原文并生成个性化写作策略。
Prompt 设计思路：
你是一位写作教练，任务是为特定语气提供详细写作策略。
基于该语气和原文，请提供：
1. 至少5个具体写作策略，详细且可操作
2. 列出10个该语气常用短语或表达
3. 至少提供3个改写案例
输出内容：
● 具体的写作技巧和句式建议
● 常用短语和表达方式
● 实际改写示例展示
步骤 4：多平台内容生成
系统并行处理四个不同的输出分支：
4.1 小红书内容生成
特色功能：
● 温暖友好的写作风格
● 自动添加相关表情符号
● 生成 5-8 个 SEO 标签
● 口语化表达优化
输出格式：
🔥 [吸睛标题] ⭐️
[开头段落] 💡
[分步说明] 🚀
[互动提问] 💖
#标签1 #标签2 #标签3
4.2 Twitter 线程生成
特色功能：
● 自动拆分为 5-8 条推文
● 每条推文不超过 280 字符
● 自动添加序号标注
● 保持内容连贯性
输出格式：
<tweet1>
[引人注目的开头] 以下是详情 👇🧵
1/6
</tweet1>
4.3 学术风格改写
特色功能：
● 基于写作策略进行风格转换
● 保持原文核心信息不变
● 使用更正式的表达方式
● 增强逻辑性和严谨性
4.4 配图自动生成
特色功能：
● 基于原文内容生成图像描述
● 调用 TextToImage API 自动生成配图
● 支持多种视觉风格
● 提供高清图片下载链接
快速上手
在 ADP 平台创建类似工作流
1. 创建新工作流
a. 登录腾讯云智能体开发平台
b. 选择"创建工作流"
c. 命名为"内容搬运工作流"
2. 配置参数提取节点
a. 添加"参数提取器"节点
b. 配置两个参数：原文链接(STRING)、文章风格(STRING)
c. 选择 Deepseek V3 模型
3. 添加内容获取节点
a. 选择"插件"
b. 搜索并添加"Web Fetch"插件
c. 配置最大字符数为 5000
4. 配置 LLM 节点
a. 添加"大语言模型"节点
b. 选择 Deepseek R1 模型
c. 复制写作策略生成的 Prompt
5. 设置并行分支
a. 从回复节点拖出四个连线
b. 分别连接到小红书、Twitter、风格转写、图像生成节点
6. 配置输出节点
a. 为每个分支添加"回复"节点
b. 设置不同的输出格式和标识
关键配置步骤
参数提取器配置：
{
"Parameters": [
{
"RefParameterID": "原文的链接",
"Required": true,
"Type": "STRING"
},
{
"RefParameterID": "文章风格",
"Required": true,
"Type": "STRING"
}
],
"ModelName": "Deepseek/deepseek-v3-250324"
}
LLM 节点配置：
{
"ModelName": "Deepseek/deepseek-r1-250528",
"Temperature": 0.6,
"TopP": 0.6,
"MaxTokens": 4000
}
总结
基于ADP 构建的AI文章搬运工不仅解决了内容创作者的效率问题，更重要的是保证了内容质量的一致性和专业性。
通过智能化的工作流设计，我们实现了：
● 效率提升：从数小时的人工改写缩短到几分钟的自动化处理
● 质量保证：基于 AI 模型的专业写作策略指导
● 成本降低：减少人工成本，提高 ROI
● 规模化：支持批量处理，满足大规模内容需求
随着 AI 技术的不断发展，这样的智能工作流将成为内容创作的标准工具。我们相信，通过持续的优化和功能扩展，搬运工主工作流将为更多创作者和企业带来价值。
