Make 11. 写作自动化实操：用 Make 和 OpenRouter 批量制作万字长文

引言

写长文是内容创作者的刚需，也是最耗精力的环节。一篇万字教程或深度分析，手动写完动辄一整天。我在做自媒体的过程中反复思考：能不能让 AI 先帮我把框架和初稿跑出来，我再做精修？

我是翔宇。翔宇做自媒体以来测试了十几种长文自动化方案，最终沉淀出这套先大纲后章节的分步策略，初稿质量远超一次性生成。

答案是可以的。这期教程我会分享一个用 Make 和 OpenRouter 搭建的万字长文自动化工作流。核心思路是"先大纲后章节"——让大语言模型根据主题生成结构化大纲，再通过 Make 的 Iterator 遍历器逐章生成详细内容，最终组合成一篇完整的万字长文。整个过程大约三分钟，生成的文章 Markdown 格式规整，章节编号有序，几乎不需要手动排版。

这套工作流我自己用了很久，不管是教程类、科普类还是营销文案，都能快速产出初稿，写作效率提升了至少五倍。

你将学到

• OpenRouter 平台注册与 API 配置方法
• 利用 Notion 数据库管理文章主题和状态
• 通过定制化提示词让大模型生成结构化 JSON 大纲
• 使用 Make 的 Iterator 遍历器逐章生成详细内容
• Bundle Order Position 控制章节编号的技巧
• Router 路由器分支控制，避免重复操作
• Google Docs 作为中转站整合全部章节
• 最终内容回写 Notion 知识库

视频教程

本教程配套视频已发布在 YouTube，建议搭配视频一起学习效果更佳。

详细教程

四种万字长文生成模式

在开始搭建工作流之前，我先介绍四种不同的万字长文生成模式，帮你根据场景选择最合适的方案。

模式一：基于大模型自身知识库。 直接让大模型根据主题生成内容。优点是覆盖面广，适合通用主题；缺点是可能有深度不足或事实错误的问题。今天的教程用的就是这个模式。

模式二：基于搜索引擎检索知识。 通过 Google、Bing 等搜索引擎 API 检索相关网页内容，整理后投喂给大模型。内容更详实，但主题相关度取决于搜索结果的质量。

模式三：基于书籍内容生成。 将 PDF 书籍作为知识库，生成的内容相当于高质量读书笔记。覆盖面小但精准度高，适合需要定向深度内容的场景。

模式四：基于科研论文生成。 从预印本数据库检索论文全文来生成报告。极其专业，适合学生和科研工作者。

OpenRouter 平台介绍与配置

OpenRouter 是今天工作流的核心组件。它为各种大语言模型提供了统一的 API 接口，支持数十种模型——包括 Claude、GPT-4o、Gemini、Llama 等，通过修改一个模型名称字段就能切换模型。

配置步骤：

1. 访问 OpenRouter 官网，注册账号
2. 进入 Dashboard，点击 Keys 创建新的 API Key
3. 在 Activity 页面可以查看每个模型的消费记录和剩余额度

OpenRouter 的一个重要特点是提供免费模型。在 Explore 页面，把 Prompt Pricing 筛选为 Free，就能找到输入输出 Token 完全免费的模型。对于不重要或高 Token 消耗的任务（比如提取网页中的中文内容），用免费模型可以大幅降低成本。

搭建 Notion 知识库

工作流的第一步是在 Notion 中创建一个"万字长文库"，作为主题输入和成果存储的地方。数据库需要三个属性：

使用时，在主题栏输入"ChatGPT 提示词的使用技巧"之类的内容，把状态改为"开始"，Make 就会自动检索并处理。

新建 Notion 页面后，如果在 Make 中搜不到，需要到 Connections 里重新授权 Notion 连接，勾选新页面的访问权限。这个问题很常见，几乎每次新建页面都会遇到。

配置 Make 场景：Notion 检索模块

在 Make 中新建场景，命名为"长文库"。第一个模块选择 Notion 的 Search Database：

1. 搜索并选择"万字长文库"
2. 设置 Filter：Text is "开始"
3. 点击运行测试，确认能获取到目标条目

配置 OpenAI 模块生成大纲

第二个模块用 OpenAI 的对话补全（也可以换成 OpenRouter）来生成大纲。关键配置：

System 提示词要点：

• 定义角色为"文章大纲生成助手"
• 要求输出严格的 JSON 格式，包含 title 和 chapters 数组
• 每个章节包含 chapter、title、content 三个字段
• 章节数量根据主题复杂度自动确定
• 每个章节大纲描述大于 500 字
• 章节之间内容不重复，有良好的区分度
• 不得杜撰，符合事实与逻辑

User 消息中传入 Notion 获取的主题内容。

高级设置中选择 JSON 格式输出。一定要在提示词里给出 JSON 结构示例，否则大模型每次返回的字段名可能不一样，导致后续工作流解析失败。

{
  "title": "文章标题",
  "chapters": [
    {
      "chapter": "章节1",
      "title": "章节1标题",
      "content": "章节1主要内容描述..."
    }
  ]
}

解析 JSON 并创建 Google Docs

大纲生成后，添加一个 Parse JSON 模块解析返回的 JSON 数据，提取出标题和各章节信息。

然后添加 Google Docs - Create a Document 模块：

• 选择保存目录（预先在 Google Drive 创建"长文"文件夹）
• 标题设置为解析出的文章标题

Google Docs 在这里充当中转站——每个章节生成后先写入 Docs，最后一次性把完整内容同步到 Notion。

Iterator 遍历器：逐章生成内容

这是整个工作流最核心的部分。添加一个 Router（路由器），上分支接遍历器，下分支接后续的保存模块。

在上分支中添加 Iterator 模块，选择 chapters 数组。Iterator 会把包含六七个章节的数组拆开，逐个发送给下一个模块——相当于每个章节独立走一遍工作流。

OpenRouter HTTP 模块配置

Iterator 后面接一个 HTTP - Make a Request 模块，调用 OpenRouter API 生成每个章节的详细内容。

请求配置：

请求体中的 System 提示词要点：

• 角色是"章节内容生成助手"
• 每章内容 3000 字左右，独立成章
• 内容符合逻辑，不得编造
• 直接输出正文，不包含开头语和结束语
• 关键技巧：使用 Bundle Order Position 控制章节编号

Bundle Order Position 是 Iterator 提供的位置编号。第一次遍历值为 1，第二次为 2，依此类推。在提示词中写"需要生成第 {{Bundle Order Position}} 章的正文"，大模型就会自动生成正确的章节编号（如 6.1、6.2、6.3）。这个技巧让生成的全文编号完全有序，不需要人工调整。

保存章节到 Google Docs

遍历器上分支的最后一个模块是 Google Docs - Insert a Paragraph，把每次 HTTP 响应中的文章内容追加到之前创建的文档中。生成一章保存一章，七个章节遍历完，Google Docs 里就是完整的万字长文。

Router 路由器的作用

为什么必须用 Router？如果不用路由器，Iterator 后面的所有模块都会跟着遍历七次。这意味着"获取 Docs 内容"和"保存到 Notion"也会执行七次，造成内容重复叠加——第一次保存一章，第二次保存两章，第三次保存三章……最终 Notion 里会出现十几万字的混乱内容。

用 Router 把工作流分成两个分支：

• 上分支：Iterator → HTTP 生成 → 写入 Google Docs（遍历七次）
• 下分支：更新 Notion 状态 → 获取 Docs 完整内容 → 保存到 Notion（只执行一次）

设置路由器顺序时，确保上分支先执行完毕，下分支再运行。

更新 Notion 状态并保存最终内容

下分支的流程：

1. Notion - Update a Database Item：把状态从"开始"改为"完成"
2. Google Docs - Get Content of a Document：获取完整文档的文本内容
3. Notion - Append Block：把完整的万字长文保存到 Notion 知识库

三个模块的 Document ID / Page ID 都来自前面的模块输出，配置比较简单。

运行效果

点击运行，整个工作流大约两三分钟完成。实测生成七个章节，总字数约 15,000 字。Markdown 格式规整，章节标题清晰，有三级标题、引言、定义概念、代码引用等丰富的排版元素。

如果需要更长的内容，可以在大纲提示词中增加章节数量，或者把每章字数要求从 3000 字提高到 5000 字，生成三五万字的内容完全没问题，只是 Token 消耗会更多。

延伸阅读

• Make 10. 科研自动化实操：用 Make 工具批量自动进行文献总结
• Make 12. 小红书头像赛道自动化实操：用 Make 和 Replicate 制作人物头像
• Make 20. Make 工作流改造方法论：一个工作流如何变成 1000 个工作流？

常见问题

Q：OpenRouter 免费模型生成质量如何？
免费模型适合简单任务，如文本提取、格式转换等。生成万字长文建议用 GPT-4o 或 Claude 3.5 级别的模型，质量明显更好。可以在大纲阶段用高质量模型，章节生成阶段用性价比更高的模型。

Q：JSON 输出格式不稳定怎么办？
在提示词中给出完整的 JSON 示例，并明确要求"不得改变 JSON 结构"。同时在 OpenAI 模块的高级设置中选择 JSON 格式输出，可以大幅提高格式稳定性。

Q：Notion 搜索不到新建的数据库？
到 Make 的 Connections 页面，找到 Notion 连接，点击重新授权，在弹出的页面中勾选新数据库的访问权限。

总结

这套"先大纲后章节"的工作流模式，把万字长文的创作时间从几小时压缩到三分钟。核心技巧是 Iterator 遍历器配合 Bundle Order Position 实现有序章节生成，以及 Router 路由器控制工作流分支避免重复操作。下一期我会介绍如何利用 Make 和 Replicate 自动生成卡通头像，进入图像生成的自动化领域。

资源下载

• AI 编程实操课：国内版-FlowUS | 国际版-BMC
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