Make 27. DeepSeek 新 V3 到底多猛？小绿书、小红书爆款图文笔记一键批量生成

引言

小红书运营最大的瓶颈是什么？不是缺选题，而是设计。一篇笔记需要一张吸引人的封面图、三到四张精美的内容页图片，每张图片都要讲究排版、配色、字体层次。手动设计一套下来，一个小时就过去了。

我是翔宇。翔宇一直在想：有没有可能让 AI 直接生成这些图片？不是用 Midjourney 画插画，而是生成带文字排版的、可以直接发布的卡片式图片。DeepSeek V3 给了答案。

我一直在想：有没有可能让 AI 直接生成这些图片？不是用 Midjourney 画插画，而是生成那种带文字排版的、可以直接发小红书的卡片式图片。

DeepSeek 新发布的 V3 模型给了我答案。这个模型的前端代码生成能力极强，可以直接输出精美的 HTML 页面代码。我利用这个能力，搭建了一套完整的 Make 自动化工作流——只需要输入任意书籍链接或网页 URL，系统就会自动生成高质量的小红书图文笔记，包括封面页和内容页的全部图片。

一键运行，一次生成 1000 篇笔记都不成问题。

你将学到

• DeepSeek R1 如何智能生成小红书风格的爆款笔记文案
• DeepSeek V3 如何通过 HTML 代码生成精美的可视化卡片图片
• Notion + Jina Reader 实现任意网页和书籍内容的自动抓取
• Make 中 Repeater + Substring 实现长文本的分段批量处理
• HCTI 模块将 HTML 代码转化为高质量图片
• 图床上传与 Notion 自动保存的完整链路
• 封面页与内容页的双层结构设计思路
• 图片风格提示词的自动提取工作流（会员专属）

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

工作流整体架构

这套工作流的执行流程分为五个阶段：

1. 内容抓取：通过 Notion 获取书籍或网页 URL，利用 Jina Reader 抓取完整文本内容
2. 文本切分：Repeater + Set Variable + Substring 将长文本分段
3. 笔记生成：DeepSeek R1 生成爆款笔记的标题、正文（三部分）、标签和简介
4. 结构化输出：DeepSeek V3 将非结构化结果解析为标准 JSON 格式
5. 图片生成：DeepSeek V3 生成 HTML 代码 → 正则提取 → HCTI 转图片 → 图床上传 → Notion 保存

其中图片生成又分为两个子流程：封面图生成和内容页图片生成（通过 Iterator 遍历三个正文段落）。

Notion 数据库配置

数据库结构非常简洁：

• 标题：笔记名称
• URL：书籍或网页的公开访问链接
• 图片风格：文本属性，存放图片设计风格的提示词
• 状态：单选属性，"开始"和"已完成"
• 输出数量：数值，控制从长文本中生成多少篇笔记

URL 支持所有能通过 Jina Reader 公开抓取的链接，包括微信公众号文章、Z-Library 书籍直链、普通网页等。

Jina Reader 内容抓取

Jina 已经更新了官方的 Make 模块，不再需要通过 HTTP 方式调用。直接搜索添加 Jina 模块，填入 URL，设置超时时间为 300 秒即可。

对于书籍类的大文件（几十 MB），偶尔会出现超时报错。遇到这种情况重新运行一次通常就能解决。如果频繁失败，可以考虑搭建自己的 Cloudflare R2 存储来托管文件。

Repeater 分段与 Substring 切分

这是整套工作流的数据处理核心。Repeater 的两个关键参数：

• 重复次数：对应 Notion 中设置的"输出数量"，控制生成多少篇笔记
• 初始值：控制从文本的第几个部分开始。设为 1 从开头开始；如果是书籍，前面的介绍通常没有干货，可以设为 10 跳过前面内容

Set Variable 中使用 Substring 函数截取文本：从 i * 2000 到 (i+1) * 2000 字符之间的内容。这样每次循环都会取到不同位置的文本片段，作为笔记生成的素材。

DeepSeek R1 生成爆款笔记文案

将截取的文本片段发送给 DeepSeek R1（推理模型），使用精心设计的提示词生成小红书风格的笔记内容。提示词要求输出：

• 标题：20 字以内，符合小红书 SEO 规则
• 正文：分为三部分，每部分 160-200 字
• 标签：3-5 个相关标签
• 简介：300 字的笔记总结

输出格式为 JSON，包含 title_in_chinese、tags_in_chinese、summary_in_chinese 和 paragraphs 数组。

注意选择推理模型（R1）而非聊天模型（V3），因为 R1 在内容创作方面的质量更高。同时 R1 不支持强制 JSON 格式输出，所以选择 Text 格式。

DeepSeek V3 结构化输出

R1 的输出虽然包含 JSON 结构，但可能夹杂思考过程和其他文字。这里用 DeepSeek V3（聊天模型）做一次结构化清洗：

1. 选择 V3 模型，开启 JSON 格式强制输出
2. 提示词要求提取原始输出中的 JSON 部分，确保格式正确可解析
3. 输出后接一个 Parse JSON 模块进行解析

这个两步法（R1 创作 + V3 结构化）是一个通用的组合技巧：用强模型生成内容，用便宜模型做格式化。

DeepSeek V3 生成 HTML 封面代码

这是整套工作流最惊艳的部分。DeepSeek V3 新发布后，前端代码生成能力极强。提示词的核心要求：

尺寸规范：1080x1440px（3:4 比例），直角边框，无边界
文字设计：文字占据页面至少 70% 空间，3-4 种字号创造层次感，主标题比副标题大三倍以上，关键词使用描边、高亮等特殊处理
技术要求：使用现代 CSS（flex/grid/变量/渐变），加载 Google Fonts，可引用 Font Awesome 图标
品牌植入：包含账号名称"翔宇工作流"和标语"专注 AI 与自动化"

封面图的输入是笔记标题和简介，加上 Notion 中配置的图片风格提示词。不同的风格提示词会生成完全不同视觉风格的封面。

正则提取与 HCTI 图片生成

DeepSeek V3 的输出包含 HTML 代码和解释文字，通过正则表达式 Match Pattern 模块提取纯 HTML 代码部分。

提取后发送给 HCTI（HTML/CSS to Image）模块：

• 设置 Viewport 宽度 1080，高度 1440
• HCTI 会渲染 HTML 代码并生成图片
• 输出的图片上传到图床获取永久 URL
• 最终通过 Notion 的附录模块保存回数据库

内容页图片的遍历生成

封面生成后，进入内容页生成流程。使用 Iterator（遍历器）将三个正文段落逐个发射出去，每个段落走一遍相同的流程：

DeepSeek V3 生成 HTML → 正则提取 → HCTI 转图片 → 图床上传 → Notion 保存

内容页的提示词与封面有微小差异：文字占比提高到 80%，字号层次减少到 2 种，重点是完整展示正文内容而非吸引点击。

生成效果展示

实际测试覆盖了多个领域和风格：

AI 编程对比：DeepSeek V3 vs Claude 3.7 实测对比，封面使用科技感设计，内容页清晰展示测试数据
巴菲特投资：价值投资书籍内容转化为三步投资法卡片图，封面大气精美
小红书运营：小红书爆款笔记制作技巧转化为实操指南卡片，"七个月涨粉 100 万"的标题极具吸引力
血型心理：A 型血恋爱密码解析，粉色系少女风设计，完全贴合目标受众审美
SEO 技巧：15 个 SEO 秘籍转化为要点卡片，简洁清晰

每个领域都展示了完全不同的视觉风格，证明了这套工作流的全领域适配能力。

图片风格提示词工作流（会员专属）

你可能会问：风格提示词从哪里来？翔宇在会员专区准备了一个独立的图片风格提取工作流。只需要在 Notion 中上传你喜欢的小红书图片或设计网站的截图，工作流会自动分析图片的色彩方案、构图方式、字体选择等视觉特征，输出一段可以直接使用的风格提示词。

这意味着你看到任何好看的小红书笔记设计，都可以"一键复制"它的视觉风格。图片风格的数量理论上是无限的。

翔宇工作流的进化历程

回顾整个小红书图片生成工作流的进化过程：

1. 第一阶段（2024 年 6 月）：纯文字笔记批量生成，没有图片
2. 第二阶段（第 12 期）：利用 Recraft 图像生成模型生成配图
3. 第三阶段（第 16-17 期）：基于 HTML 模板替换文字，批量制作笔记图片
4. 第四阶段（本期）：完全自编程，无需任何模板，DeepSeek V3 直接生成千人千面的图片

从文字到图片，从模板到自定义，每一步进化都源自 AI 能力的提升。

延伸阅读

• Make 26. 偷偷赚美元？微信公众号改写 + Medium 创收玩法曝光
• Make 28. 只需输入字幕！YouTube 标题、描述、封面全自动生成，Make 工作流效率逆天
• 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：HCTI 模块是免费的吗？
A：HCTI 提供一定的免费额度。如果用量较大，需要付费订阅。图床服务（如 Cloudinary）每月 25 个免费点数，支持上千张图片上传。

Q：生成的图片质量不稳定怎么办？
A：图片质量受图片风格提示词影响很大。建议使用会员专区的风格提取工作流，从已经验证过的优质设计中提取提示词。同时 DeepSeek V3 的前端代码能力在持续进步，随着模型更新效果会越来越好。

Q：可以生成英文笔记吗？
A：可以。只需要修改 DeepSeek R1 的提示词，将输出语言改为英文即可。工作流的其他部分不需要调整。

Q：一次可以生成多少篇笔记？
A：理论上没有限制。在 Notion 的输出数量中设置 10、100 甚至 1000 都可以，只要你的文本素材足够长。建议先小批量测试（3-5 篇），确认效果满意后再批量生产。

总结

这套工作流实现了从任意文本源到小红书爆款图文笔记的全自动转化。它的三个核心突破是：批量化（一次生成上千篇）、风格无限（会员专属风格提取工作流）、双层结构（封面页 + 内容页的完整笔记）。

DeepSeek V3 的前端代码生成能力让"AI 设计师"从概念变成了现实。它不是生成一张模糊的图片，而是生成一段可渲染的 HTML 代码，图片中的每个文字都是清晰可读的。随着大模型能力的持续增长，这类自动化工作流的应用场景会越来越广。

下一期我们会探索如何用一条字幕自动生成 YouTube 标题、描述和封面。

资源下载

• AI 编程实操课：国内版-FlowUS | 国际版-BMC
• YouTube 频道：翔宇工作流