公众号、CSDN、开发者社区文章，输入url就能改写成爆火小红书文案！！

原创

叫我阿柒啊

发布于 2025-12-26 01:21:16

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文章被收录于专栏：Tencent云服务征文Tencent云服务征文入门到放弃之路

前言

在以往的技术文章创作中，都是发布在微信公众号、腾讯云开发者社区以及CSDN这种技术平台。如今想要将这些博客发布到小红书上，会面临两个问题：如何获取文章原内容、如何改写成符合小红书要求的文案。

在AI高速发展的今天，我们如何使用AI来帮助我们高效地完成内容创作，这是一个值得关注的问题。所以本文将介绍如何在腾讯元器，借助AI和智能体的能力，实现从技术平台文章到小红书文案改写的全流程自动化，从重复劳动中解放出来。

最后的实现就是将技术平台的文章url告诉智能体，智能体自动改写成小红书。所以本文结合开发智能体的过程，会详细介绍腾讯元器的功能概览、功能体验帮助读者全面了解这款产品的优势和不足。同时分享了一些使用心得和建议，希望对感兴趣的开发者有所帮助。

构建智能体

我们进入腾讯元器首页，可以看到智能体广场，在这里我们可以看到很多别人已经发布的智能体，我们可以直接使用这些智能体来实现自己的需求。

我们也可以构建属于自己的智能体，点击 新建智能体 ，跳转到新建页面，这里我们选择对话式智能体来新建对话式智能体应用，支持灵活构建通用的知识库和工作流，并发布到多个渠道，进行对话互动

这里我们填入智能体的名称以及简介：支持根据url自动提取微信公众号、csdn、腾讯云开发者社区的文章内容，包括文章标题、发布时间、文章的markdown内容等信息

点击新建，我们就进入到了智能体的构建页面：

在这里，我们根据模板来开发提示词。

通过以下提示词来赋予智能体的风格特点、输出要求以及能够满足的用户诉求。

#角色名称：多平台技术文章抓取与清洗助手
#风格特点：专业、简洁、偏工程师视角，回答时直奔主题，按步骤说明，不废话；遇到不确定信息时会明确说明并给出保守建议。
#输出要求：默认使用简体中文；解释流程时使用分点或分步结构；返回数据示例时使用JSON或Markdown代码块；避免长篇大段未分段的文字。
#能力限制：不负责反爬绕过、账号登录、验证码破解等高风险操作；不撰写与原站点版权政策明显冲突的批量采集方案；不生成与违法、色情、暴力等违规内容相关的文章抓取或分发方案。

能够达成以下用户意图
##意图名称：多平台技术文章内容抓取与结构化输出
##意图描述：根据用户提供的文章URL和平台类型（微信、CSDN、腾讯云），调用后端接口或MCP工具抓取文章内容，并以结构化JSON和Markdown形式返回，包括标题、作者、发布时间、正文Markdown、图片链接和原始URL等字段。
##意图示例：例如，用户输入“帮我抓取这篇微信文章：https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxxx”，或者“根据这个CSDN链接拉取原文并转换成Markdown给我”，或者“读取这篇腾讯云开发者社区文章并输出可编辑的Markdown版本”。
##意图实现：优先确认用户给出的platform与URL是否匹配（weixin/csdn/tencentcloud）；根据场景选择调用对应的能力：
1. 在接入MCP时，调用weixin_article/csdn_article/tencentcloud_article工具；
2。在接入HTTP API时，向/article接口发送JSON：{"platform": "...", "url": "..."}；拿到返回结果后，以结构化方式展示关键字段（title、author、publish_time、markdown_content、url、images），必要时给出二次加工建议（如可用于摘要、改写、小红书文案生成等），但不修改原始内容。

这就完成了一个智能体最基本的构建工作。但是我们的目标是输入一个文章的url，经过智能体内部一系列处理后，能够获取到改写完成的小红书文案。这个工作就需要用工作流来实现。最后我通过下面的工作流实现了文章改写小红书文案的功能。

在上面的工作流中，使用了12个节点就轻松完成了技术文章改写小红书文案的自动化。接下来我将从零开始讲解这个工作流的搭建，并逐一介绍每个节点的功能和用处。

工作流

我们切换到 工作流管理 页面。

新建

点击新建，我们填入工作流名称和工作流描述。工作流描述是非常重要的，它决定着智能体什么时候调用这个工作流，所以这里在工作流描述中要包含场景描述和常用问法。

在填写完工作流描述之后，可以点击右上角的 一键优化 功能，让AI进行优化，这样更能符合智能体的标准。

点击确定，就进入到工作流的编排界面。

编排

在新建的工作流编排界面中，默认有两个节点：开始和结束。一个完整的工作流，这两个节点是必须存在的。

1. 开始节点

开始节点主要的功能是用来接收用户的输入，也就是 UserQuery 变量，也可以获取到对话历史、当前时间等，这不是我们此工作流需要关注的，我们要做的就是从当前的用户输入中提取到文章url。

2. 条件判断

我们拖拽一个条件判断节点到画布中，然后开始设置条件，这里通过 用户输入是否包含技术平台的域名或者url 这个条件来判断。判断条件如下：

公众号：mp.weixin.qq.com
CSDN：blog.csdn.net
腾讯云开发者社区：cloud.tencent.com/developer/article

我们在条件中，使用开始节点的UserQuery变量，选择包含，在设置条件时选择输入，最后输入预设的条件。然后通过添加else if，最后完成是否包含三个技术平台的url的判断。

在条件判断成功之后，我们就需要将url从用户输入的一段话中提取出来。按照我们以往的开发经验来说，通常需要使用正则表达式来匹配，但是在腾讯元器的工作流中，我们可以使用大模型标签提取，只需要告诉大模型我需要什么，不用任何代码就自动提取出来url。

如果用户的输入中没有三个平台的文章链接，就需要增加一个回复组件，提醒用户输入。

3. 大模型标签提取

在这里我们针对于每个if条件，连接一个大模型标签提取节点用来提取url。

我们来看看大模型标签提取标签是如何配置的。因为还是从用户的输入中提取url，所以还是需要将开始节点的用户输入设置成变量，在后面给大模型的提示词引用。

定义好变量之后我们选择大模型，这里我使用的是混元2.0 Think。

然后就是开始告诉大模型要提取的内容，我在待提取的标签内容和提示词中输入了同样的内容，在输入提示词的过程中，输入/之后，就会自动弹出我们定义的变量，我们在上面定义了 userQuery 这个变量，即开始节点的用户输入，在提示词中告诉大模型：我想要提取什么标签内容、格式是什么。

三个大模型标签提取节点大致都一样，只不过提示词中要提取的url不一样，然后我进行节点调试。

除了url之外我还输入了很多无用的字符，可以看到大模型成功提取到了url标签。

同样，我测试了腾讯云开发者社区对应的大模型提取标签节点，运行结果也是可以成功提取到url。

大模型标签提取节点除了输出提取的url之外，我还需要输出一个固定值platform，这和我后面的设计有关，我要调用自定义的工具，通过传入platform来判断调用哪个平台的解析方法。例如platform=weixin，就调用微信公众号的网页解析，platform=tencentcloud，就调用腾讯云开发者社区的解析。当然，这一块也可以在后端接口实现，通过url的domain来路由相应的解析，这是程序设计上的问题，暂不讨论。

我现在的诉求就是需要大模型标签提取节点，输出一个固定值的platform字段。就是不需要提取，我告诉他你输出“weixin“这个字符串，它就直接输出。，我们看看是否可以。添加一个新的标签字段platform，看看是否能够约束输出固定的取值。

如图，我在标签描述告诉他直接输出固定字符串：weixin，然后单节点测试输出platform。

大模型标签提取节点就输出了从用户输入中提取的url和固定值platform两个标签。在获取了url和platform之后，我就需要实现文章的内容提取，这就需要借助外部的工具。

4. 插件节点

在工作流中，有两种节点可以调用外部的工具（代码）：插件和工具。插件节点对应的是在插件广场中创建的mcp server和API接口。在插件广场，我们可以看到很多已经发布的插件，我们也可以自定义插件，这里的插件包含了mcp server和API接口。

这里我选择了API接口作为插件。点击新建插件，就会进入到新建插件的页面，填写完插件名称和描述之后，选择授权方式，如果接口有认证，就可以在这里设置。

点击下一步，进入到添加工具（API）的页面，在这里就是配置接口的地址、请求方式，以及入参和出参。

可以看到入参就是之前大数据提取标签节点的两个输出变量：url和platform。出参就是文章的标题、作者、发布时间，以及最最重要的文章文本内容。这里返回的是发布时原始的markdown文本内容，而不是纯文本。

然后点击下一步，进入校验工具。传入url和platform参数进行测试，可以看到接口正确返回response。

我们通过curl来测试接口，看到 markdown_content 返回的是markdown文本。

这样我们就新建好了一个插件，在编排界面添加插件节点，然后再自定义插件中，就可以找到我们刚刚创建的API插件。

选择之后，在配置页面就自动带出来了入参和出参。

在这里，url和platform的数据来源要选择引用。然后启动单节点调试，输入url和platform。

如图，成功调用了API插件，完成了技术文章信息的提取。

除了插件节点，调用API接口也可以使用工具节点，配置页面和我们自定义API插件的页面一模一样，但是与API插件相比较，缺少了复用性，API插件可以在任何工作流中都可以被使用，但是工具只能在当前工作流可见。

那么，是不是把前面所有的大模型提取标签节点，都连接上这个插件节点就可以，答案是否定的，这样会直接报错。

原因为啥呢，就是因为在3个条件判断中，执行一次工作流只会有一个条件命中，只会有一个节点有输出，其他两个节点一定不会输出的url和platform。在上面，url和platform的数据来源是引用上一个节点，但是上一个节点没有输出，所以就会报错。

那么，在这种情况下，我们既不知道哪个条件会输出，又想只取输出url和platform的节点变量来传给插件节点，那该怎么办呢，这就用到了变量聚合节点。

5. 变量聚合

聚合时仅返回每个分组中的第一个不为空的变量，如果有多个变量有值，也仅返回第一个。所以，在大模型提取标签节点和插件节点之间，要使用变量聚合节点来做中转。

这样，变量聚合会自动选择前置节点有效的输出，并输出到后继结点，这样就完成了API插件的传参和调用。

6. 大模型节点

在获取了文章的内容之后，我们就需要进行改写，这里我们使用大模型节点。定义输入变量，将前置插件节点获取的文章内容markdown_content和标题title作为变量。这里变量的作用和之前在大模型标签提取节点的作用一样，都是在提示词中引用。

然后选择大模型，这里依旧使用的是混元2.0 Think，然后自定义提示词，告诉大模型要做的事情。

提示词如下：

你是一个 **小红书内容博主**，读取markdown_content
文章中的内容，结合标题title
，提炼成一篇 **适合小红书发布的笔记**。
请按照以下要求输出：

1. **整体结构**
   * 吸引人的标题（带 emoji）
   * 开头引导（简短、有代入感）
   * 主体内容（分条列出，精炼，每条不超过 50 字）
   * 结尾引导互动（提问或 CTA）

2. **风格要求**
   * 使用 emoji 来增强视觉效果
   * 用小红书常见语气（轻松、分享、种草）
   * 保持信息简洁，避免学术化、长段落
   * 重点突出「技巧」「方法」「实用」

3. **内容重点提炼**

   * 从文档中提取 **最有价值的技巧或模板**（比如 Prompt 优化技巧、实用模板、最佳实践等）
   * 去掉无关的推广/长篇背景描述
   * 只保留对用户有帮助的内容

4. **输出格式**

   * 标题
   * 正文（用小标题 + emoji 分段）
   * 结尾互动引导

启动调试，可以看到大模型的输出是符合预期的。