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

引言

每次视频剪完，我最头疼的环节不是剪辑本身，而是后面那一堆"收尾工作"——想一个高点击率的标题、写一段带时间戳的描述、做一张好看的封面。这三件事加在一起，经常要花掉我一两个小时。 翔宇做了一套工作流来彻底解决这个问题。更要命的是，标题起得不好，视频再好也没人点进来看。

这一期，我做了一套 Make 工作流来彻底解决这个问题。只需要把视频字幕粘贴到 Notion 数据库里，工作流就会自动生成十个带有情绪钩子的高点击率标题、完整的视频描述（含时间戳章节），以及精美的 YouTube 封面图片。所有结果自动保存回 Notion，每个标题都配一套独立的描述和封面。

但今天这个视频，我花了很长时间讲标题制作背后的方法论。因为工作流只是工具，理解"为什么这个标题能吸引人"才是真正值钱的能力。

你将学到

• YouTube 标题方法论：15 种高点击率标题结构与 16 种情绪化钩子
• 如何通过"认识世界 → 改造世界"的思路设计提示词
• Claude 3.7 生成十个维度的高质量标题方案
• YouTube 视频描述的完整结构（引言 + 简介 + 详情 + 时间戳 + 资源链接 + CTA + 社交媒体 + Hashtag）
• GPT-4o-mini 实现低成本的 JSON 结构化输出
• DeepSeek V3 / GPT-4o-mini 生成 YouTube 封面的 HTML 代码
• 参考图片的视觉风格自动提取
• 工作流定时运行与批量处理的配置技巧

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

标题制作的核心方法论

在进入 Make 实操之前，我想先花一些篇幅讲清楚标题制作背后的逻辑。很多人觉得标题就是"起个好名字"，但实际上好标题的背后是一套完整的方法论。

第一步：认识世界。 你需要研究 YouTube 上哪些类型的标题点击率最高。我总结了 15 种高点击率标题结构：

• 数字列表型（"5 种方法..."）
• 警告禁止型（"别再犯这 5 个错误！"）
• 夸张承诺型（"这个技巧将彻底改变你的..."）
• 个人经历型（"我尝试了 X 天，结果惊人！"）
• 秘密揭秘型（"没人告诉你的 X 真相！"）
• 提问型、对比冲突型、教程指南型、挑战型、故事叙述型、排名评测型、解决问题型、趋势热点型、专家观点型、时间限定型

第二步：理解情绪。 所有高点击率标题的本质是制造情绪钩子。我归纳了 16 种情绪触发点：好奇心、惊讶感、焦虑感、欲望感、成就感、八卦感、优越感、紧迫感、共鸣感、怀旧感、愤怒感、安全感、独特感、满足感、成长感、归属感。

第三步：改造世界。 有了结构和情绪的认知，就可以设计提示词让大模型生成标题了。提示词中需要明确告诉模型：使用哪种结构、触发哪种情绪、关键词放在标题前半部分、字数控制在 50-60 字符以内。

这就是我常说的三层思维：表面是 Make 工作流操作，中间是 AI 工具使用的方法论，底层是"认识世界再改造世界"的结构化思维。

Notion 数据库配置

数据库属性设置：

• 标题：默认属性
• 状态：单选，"开始"和"已完成"
• 字幕：文本属性，粘贴视频的完整字幕文本
• 参考图片：文件和媒体属性，上传封面参考图片（可选）
• 图片风格：文本属性，保存视觉风格描述文字
• 资源链接：文本属性，填入视频描述中需要展示的推广链接
• 频道信息：文本属性，填入频道名称、社交媒体链接等

这里有一个细节：状态属性建议使用单选而非 Notion 自带的 Status 属性。时间属性也建议用文本替代，避免格式校验导致的报错。

参考图片视觉风格提取

工作流的第一个分支处理参考图片。如果 Notion 中上传了参考图片，工作流会：

1. 通过 HTTP 模块下载图片文件
2. 发送给 GPT-4o-mini 的视觉模型进行分析
3. 提取图片的色彩方案、构图方式、字体层次、装饰元素等特征
4. 将提取结果保存到 Notion 的"图片风格"字段

如果已经有图片风格文字描述，工作流会跳过这一步直接使用现有的风格描述。这个分支通过路由条件控制：图片风格字段为空时走图片分析链路，不为空时直接走下方的生成链路。

提示词中需要明确分析的维度：色彩、结构、构图、字体、装饰元素、整体风格。这些维度的设定本身就需要你"认识世界"——了解设计的基本要素。

Claude 3.7 生成高质量标题

标题生成使用 Claude 3.7 Sonnet 模型，这是目前在创意写作领域表现最好的模型之一。

提示词的核心结构：

1. 角色定义：YouTube 视频标题创作专家
2. 任务说明：根据字幕内容创作高点击率标题
3. 约束条件：15 种标题结构 + 16 种情绪钩子 + SEO 关键词前置
4. 输出格式：JSON 数组，每个标题包含中英文版本、设计结构、情绪钩子、解释和关键词
5. 输入数据：完整的视频字幕文本

字幕内容通过 Notion 的 Join + Map 函数组合映射，将多个文本片段合并为完整的字幕文本。

模型会输出 10 个标题方案，按吸引力从高到低排序。

GPT-4o-mini 结构化处理

Claude 3.7 的输出虽然是 JSON 格式，但可能包含额外的文字说明。通过 GPT-4o-mini 进行结构化清洗：

1. 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，保证格式可解析
3. 输出后接 Parse JSON 模块解析
4. 再接 Iterator 遍历器，将 10 个标题逐个发射出去

这里可以通过路由条件限制遍历次数。测试阶段设为 3 只生成 3 套结果，正式运行再调到 10。这样节省调试时间和成本。

生成视频描述

每个遍历出来的标题都会配一套完整的视频描述。使用 Claude 3.7 模型，输入：

• 当前标题（中英文）
• 完整字幕内容
• 频道信息
• 资源链接

提示词要求按照标准的 YouTube 描述结构输出：

1. 开场引言（100-150 字）：突出视频主题和核心价值
2. 视频简介（1-2 句话）：告诉观众能获得什么
3. 视频详情（200-500 字）：详细展开内容，融合长尾关键词
4. 时间戳章节（3-6 个）：根据字幕内容划分章节，格式为 00:00 章节标题
5. 资源与链接：从 Notion 的资源链接字段映射
6. 行动号召：鼓励订阅、点赞、评论
7. 社交媒体链接：频道其他平台链接
8. Hashtag 标签：3-5 个精准标签，全部小写

描述总长度控制在 300-800 字之间。

生成 YouTube 封面

封面生成使用 GPT-4o-mini（成本更低），提示词要求生成 YouTube 封面的 HTML 代码：

尺寸规范：1280x720px（16:9 比例），YouTube 标准缩略图尺寸
文字设计：将视频标题提炼为 15 字以内的精华标题，文字占据页面至少 80%，2-3 种字号创造层次，主标题比副标题大两倍以上
品牌元素：频道名称"翔宇工作流"和标语"专注 AI 与自动化实践"

输入包括：

• 遍历出的中文标题
• Claude 生成的视频描述（作为内容摘要）
• Notion 中的图片风格描述

生成的 HTML 代码通过正则表达式提取后，发送给 HCTI 模块（Viewport 设为 1280x720），渲染为图片并上传到图床。

结果保存到 Notion

每个标题的一套完整结果（标题、描述、封面图）通过 Notion 的 Update 模块以附录形式追加保存。每套结果之间用分割线隔开，结构清晰。

最后一个模块将条目状态更新为"已完成"，确保下次定时运行时不会重复处理。

定时运行配置

工作流支持定时运行。建议设置为每天固定时间（如 13:58:45）运行一次。运行时，工作流会自动检测所有状态为"开始"的条目并批量处理。

不推荐使用即时触发的监听模式，定时模式更稳定。如果需要紧急处理，可以临时将运行间隔缩短到每几个小时一次。

成本与模型选择

• Claude 3.7 Sonnet：标题和描述生成，质量最高但成本较高
• GPT-4o-mini：结构化处理和封面生成，百万 Token 几块钱
• 可替换方案：先用 Claude 跑通工作流，确认效果后可替换为 DeepSeek 或 Gemini 2.5 降低成本

整体而言，现在大模型的成本已经非常低了。一个完整视频的标题、描述、封面生成，成本通常在几毛钱到一两块钱之间。

延伸阅读

• 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
• 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：没有字幕怎么办？
A：可以使用第 25 期工作流中的音频转录模块将视频音频转为文字。或者使用 YouTube Studio 自动生成的字幕，虽然准确率不是 100%，但足够用于标题和描述生成。

Q：生成的标题太标题党了怎么办？
A：提示词中已经要求"确保标题与视频实际内容紧密相关，不夸张、不误导"。如果仍然觉得过于夸张，可以在提示词中删除部分情绪钩子类型，或增加"保持专业、克制"的约束条件。

Q：封面图片上的文字不清晰怎么办？
A：确保 HCTI 的 Viewport 设置正确（1280x720）。如果文字仍然模糊，检查 HTML 代码中是否使用了 Google Fonts CDN 加载字体，网络不通可能导致字体回退。

Q：可以用于其他平台吗？
A：完全可以。标题结构和情绪钩子的方法论是通用的。只需要调整提示词中的平台规范和尺寸参数，就可以适配抖音、B 站、小红书等平台。

总结

这套工作流把 YouTube 创作者最耗时的三个环节——标题、描述、封面——全部自动化了。但比工作流本身更重要的是背后的方法论：理解标题结构、掌握情绪钩子、学会"认识世界再改造世界"的思维方式。

工具会过时，方法论不会。掌握了这套思维方式，不管 AI 模型怎么更新，你都能设计出更好的提示词、搭建出更高效的工作流。

这是 Make 系列教程的第 28 期。从第一期的 RSS 自动化到现在的多模态内容生成，每一期工作流的进化都伴随着 AI 能力的提升。感谢一路走来支持翔宇工作流的每一位朋友。

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