保姆级教程 · 面向想把创作步骤标准化的人
项目 信息 课程系列 AI 创作入门 · L1-D 智能体/自动化 课程编号 L1D-03 难度等级 ★★★☆☆ 适用人群 已选定平台或路线,想搭建第一个带审核节点工作流的人 预计学时 80-100 分钟 前置课程 L1D-01、L1D-02;参考 L1C-07 图片视频联动工作流 更新日期 2026 年 8 月 内容声明 本课的自动化只产出草稿和待办;涉及发布、删除、支付和用户回复时必须人工确认。
学完本教程后,你将能够:
很多人第一次搭工作流,会画一条这样的线:
热点 → AI 写文 → AI 做图 → 自动发布
看起来很顺畅,但仔细想会发现一堆问题:
人工提交资料
→ 格式检查(缺字段则退回)
→ 生成提纲
→ 事实审核(人工)
→ 生成素材草稿(文案 + 配图描述)
→ 发布前检查(人工)
→ 人工确认 → 归档
区别在哪里:后者每一步都有明确的输入来源、输出格式和审核节点。节点越清楚,问题越容易定位;人工审核越早,错误扩散越少。
title、summary、sources),不能是自由文本。节点是工作流的积木。任何工作流都由以下五类节点组合而成。
| 节点类型 | 作用 | 示例 | 设计提示 |
|---|---|---|---|
| 触发 | 启动流程 | 表单提交、定时、Webhook | 明确谁能触发、重复触发怎么办 |
| 处理 | 转换或生成数据 | 摘要、分类、生成文案 | 输入输出字段必须固定 |
| 判断 | 根据条件走不同路径 | 是否有来源、是否敏感 | 条件要能被验证,避免模糊词 |
| 人工审核 | 人确认或补充 | 事实、标题、发布 | 写清审核人、时限和拒绝路径 |
| 输出 | 保存或提交结果 | 表格、草稿箱、通知 | 输出带任务 ID、版本和来源 |
作用:决定流程什么时候开始、由谁触发。
三种常见触发方式:
| 触发方式 | 适合场景 | 风险提示 |
|---|---|---|
| 表单提交 | 人工提交选题、反馈 | 限制谁能提交,校验字段 |
| 定时触发 | 每日汇总、每周复盘 | 注意时区、节假日、失败通知 |
| Webhook | 外部系统事件触发 | 必须校验来源,限制可接收字段 |
设计要点:
作用:把输入数据转换或生成为新数据。这是 AI 模型发挥作用的节点。
设计要点:
topic + sources,输出是 outline + key_points + pending_verification。作用:根据条件走不同路径,让流程会"判断"。
设计要点:
作用:在关键位置停下来,让人确认或补充。
设计要点:
作用:保存或提交结果。
设计要点:
变量是节点之间传递数据的"交接单"。不要让下一节点"从上一段自然语言里猜",而要使用稳定字段。
{
"task_id": "20260808-001",
"topic": "AI 图片素材归档",
"audience": "刚开始做图文的职场新人",
"sources": ["人工提供链接 A", "历史内容表"],
"fact_status": "pending_review",
"draft": "...",
"reviewer": "",
"status": "draft"
}
title、url、note 三个字段。source_url 字段,而不是"网上看到的"。draft、reviewing、approved、rejected,不要只写"差不多好了"。枚举值让判断节点能工作。| ❌ 不好的字段 | ✅ 好的字段 | 原因 |
|---|---|---|
info(一个字段塞所有) |
title + url + date |
可读、可判断、可追溯 |
status: 差不多好了 |
status: reviewing |
枚举值,判断节点能用 |
来源: 网上找的 |
source_url: https://... |
可追溯,可核实 |
tags: 科技,数码,手机,苹果,新品 |
tags: ["科技","数码"] + keywords: ["手机","苹果","新品"] |
分类和关键词分开 |
条件分支让流程会"判断"。设计分支时,规则要具体:
如果资料来源为空
→ 标记"待补资料"
→ 通知提交人
→ 结束本轮(不继续往下走)
如果包含敏感词
→ 进入人工审核
→ 审核通过 → 继续
→ 审核拒绝 → 退回修改
如果内容重复度过高(>80%)
→ 返回改写节点
→ 改写后再检查
→ 最多重试 2 次
否则
→ 进入草稿生成
关键:每个分支都要有明确终点,不能无限循环。
当输入是一批 20 个选题时,不要让模型一次处理所有内容。应逐条处理、记录结果,再汇总:
读取选题列表(20 条)
→ 循环开始
→ 对每条执行检查
→ 写入结果表
→ 循环结束(20 条都处理完)
→ 汇总通过/待审/失败数量
循环设计的三条铁律:
网络超时不等于任务失败。为可重试节点设置有限次数重试(如最多 3 次,间隔递增)。
幂等性:为写入或发送操作设置唯一任务 ID,避免重跑时产生两份发布稿或重复通知。同一 task_id + stage + version 重试不会产生无法区分的重复结果。
幂等性示例:
任务 ID: 20260808-001
阶段: voice_synthesis
版本: v1
第一次执行 → 生成音频 A,保存
超时重试 → 检查 task_id+stage+version 已有结果
→ 如果已有结果且完整,跳过
→ 如果没有结果,重新生成
适合:每天汇总、每周复盘、每小时检查新数据。
配置要点:
适合:外部系统发生事件时启动流程,例如表单提交、代码推送、支付完成。
配置要点:
适合:高风险或低频任务。
一个"开始生成"按钮往往比误触的定时任务安全。对于涉及发布、付款、删除的任务,优先用人工触发,不要用定时触发。
当你需要让工作流调用外部 API(比如本项目 vbox 的 TTS 对外 API)时,注意:
L1D-06 会详细讲怎么把 API 封装成 Agent 工具,包括鉴权、限流和日志。
每周从人工提交的选题中,生成结构化提纲;任何事实不明内容都停在审核队列。
表单提交
│
▼
格式检查 ──(缺字段)──→ 退回提交人
│
▼
去重检查 ──(重复)──→ 标记"疑似重复" → 人工确认
│
▼
资料摘要(只根据给定资料)
│
▼
生成提纲(固定输出格式)
│
▼
事实/敏感性判断
│
├─(待核实项非空)──→ 人工审核
├─(涉及敏感主题)──→ 人工审核
│
▼
保存至选题库(带版本号)
│
▼
通知审核人
topic、audience、source_urls、deadline。topic 或 source_urls 时直接退回,不调用模型。节省成本。dedup_status: new / suspected_duplicate。source_urls 生成摘要,并保留 sources 字段。找不到链接时标记 fetch_failed。core_claim、key_points(3 个)、pending_verification、suggested_format。pending_verification 非空或涉及敏感主题时进入人工审核。task_id 和 version。用以下三组输入测试:
| 测试组 | 输入 | 期望结果 |
|---|---|---|
| 正常组 | 资料完整的普通主题 | 生成提纲,进入选题库 |
| 缺数据组 | 没有来源链接 | 格式检查退回,不调用模型 |
| 重复组 | 与历史内容重复的主题 | 标记"疑似重复",进入人工确认 |
三个结果都应可解释,且不应自动进入发布环节。
把这张清单复制到笔记里,每次设计工作流时逐项检查:
[ ] 目标有明确输入、输出和完成标准
[ ] 每个节点都有字段定义(不是自由文本)
[ ] 关键事实保留来源(source_url 或资料编号)
[ ] 空输入、重复输入、超时和失败都有路径
[ ] 循环有数量上限(最多 N 次)
[ ] 自动动作前有权限检查
[ ] 发布、付款、删除、对外回复设为人工确认
[ ] 结果可按 task_id 查询、重试和归档
[ ] 设置调用次数或预算上限
[ ] 审核节点有负责人和时限
[ ] 失败时有通知机制
[ ] 写入操作幂等(重试不产生重复结果)
硬规则用分支,软判断用模型 + 人工复核。
权限检查、状态判断、是否有资料这类"非黑即白"的规则,用判断节点(分支)——确定性高、成本低。语气匹配度、选题潜力这类"灰度判断",可以让模型给建议,但最终由人复核。
节点数量不代表质量。能用最少节点清楚表达规则、且失败可恢复,就是好流程。一个 5 个节点但每个都经过测试的工作流,比一个 20 个节点但没人知道异常路径的工作流可靠得多。
固定 JSON 或表格字段,校验必填项。不合格就回到"补充或人工审核"节点,不把自由文本直接传到执行节点。具体做法:
可以,但要避免冲突。比如同一个任务既被定时触发又被 Webhook 触发,可能导致重复执行。解决方法:用 task_id 做幂等控制,同一个 task_id 只执行一次。
排查以下几点:
现象:工作流跑着跑着突然不动了,也不知道卡在哪里。
原因:真实运行中会遇到链接打不开、模型限流和字段为空等各种情况。没有预设失败路径,流程只会静默停住,你甚至不知道它停了。
处理:每个节点都问自己"如果这步失败了怎么办?"。答案写入流程:标记失败原因 → 通知人工 → 继续或终止。关键节点失败时必须有通知,不能让失败静默。
现象:自动化跑完了文案、配图、配音、视频,最后统一审核,发现事实错误,全部要重做。
原因:事实错误一旦被用于生成图片、配音和多平台版本,返工成本是 10 倍以上。审核放最后,等于让错误通过了所有下游环节。
处理:审核应靠近源头。至少在以下位置设审核点:
现象:工作流出了问题,但只保存了最终结果,无法知道是资料的问题、提示词的问题还是工具的问题。
原因:没有中间数据就无法定位问题根源。每次"重跑"都像盲盒——不知道改了什么会影响什么。
处理:每个关键节点至少保存:状态(success/failed)、输出摘要、时间戳、调用次数。这样出了问题可以精确定位"是第 3 步的资料摘要出了问题,还是第 4 步的提纲生成出了问题"。
掌握节点与数据流后,下一篇《L1D-04 自媒体自动化场景实战:从选题到复盘》会把这些基础组合为创作者真正会反复使用的五类场景:选题监控、内容初产、多平台分发、数据回收和评论/私信助手。
教程版本:v1.0 最后更新:2026-08 内容时效:各平台的节点名称和触发方式不同,但字段、审核、异常与权限原则通用。以当前平台文档为准。