Make 8. 零基础教程：如何使用 Notion 和 Make 搭建自动化电子图书馆

引言

你有没有在豆瓣上看到一本好书，想把它的信息保存到自己的知识库里，结果发现要手动复制书名、作者、出版社、ISBN、评分……一堆字段？复制三本书就已经烦了，十本书直接放弃。

我是翔宇。翔宇自己的电子书库就是用这套方案管理的，几百本书的分类检索效率比手动整理高了一个量级。

本期教程，我来教你用 Make + Notion + ChatGPT-4o 的多模态能力，搭建一个全自动的电子图书馆。你只需要把豆瓣图书的链接丢进 Notion，工作流就会自动截图、识别、提取、回填——书名、作者、出版社、页数、价格、ISBN、豆瓣评分，全部帮你填好。

这个工作流适合读书爱好者、知识管理玩家，以及任何想用自动化替代重复劳动的人。而且它的底层逻辑——"网页截图 + 多模态识别 + 结构化保存"——可以直接迁移到商品价格监控、股票走势跟踪、招聘信息采集等场景。

你将学到

• 如何在 Make 中使用 HCTI 模块将网页 URL 转为高清截图
• 如何利用 ChatGPT-4o 多模态能力识别图片中的文本信息
• 如何编写结构化提示词，让 GPT 精准提取图书元数据
• 如何将提取的数据通过 JSON 格式输出并解析
• 如何用 Notion 模块自动回填数据到知识库
• 如何设计"状态触发"机制，实现持续自动化采集
• 这套方法在商品监控、股价跟踪等场景中的复用方式

视频教程

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详细教程

工作流整体架构

整个工作流由 7 个模块串联完成，逻辑非常清晰：

1. Notion 检索 — 从图书馆数据库中找到状态为"开始"的条目，获取豆瓣链接
2. HCTI 截图 — 将豆瓣图书页面转为高清图片
3. HTTP 下载 — 把生成的图片下载到 Make 服务器
4. ChatGPT-4o 图片识别 — 用多模态能力从图片中提取图书信息
5. ChatGPT 结构化输出 — 将提取结果格式化为 JSON
6. JSON 解析 — 分离各字段数据
7. Notion 更新 — 将所有数据回填到对应的知识库条目

第一步：搭建 Notion 图书馆数据库

在 Notion 中新建一个数据库，命名为"图书馆"。你需要设置以下属性：

使用时只需新建一个条目，粘贴豆瓣链接到"网页"字段，把状态改为"开始"，工作流就会自动处理。

第二步：创建 Make 工作流并配置 Notion 模块

打开 Make.com，新建一个场景，命名为"图书馆"。

添加第一个模块：Notion > Search Objects。配置要点：

• 关联你的图书馆数据库
• 限制条数设为 1
• 筛选条件：状态等于"开始"

这个模块会检索到一条待处理的图书条目，拿到其中的豆瓣链接。

第三步：网页截图——HCTI 模块

HCTI（HTML/CSS to Image）是一个网页截图服务。Make 内置了它的模块。

注册 HCTI 账号后，在 Dashboard 获取 User ID 和 API Key，填入 Make 的连接配置中。免费账户每月有 50 次截图额度，个人使用完全够用。

模块配置：

• URL：映射 Notion 模块输出的网页链接
• Device Scale Factor：设为 3（提高截图清晰度，多模态识别更准确）
• Full Screen：关闭（只需要页面顶部的图书信息区域）

第四步：下载截图并发送给 ChatGPT-4o

添加 HTTP > Get a File 模块，URL 填入 HCTI 输出的图片地址。这一步把图片下载到 Make 服务器。

然后添加 OpenAI > Analyze an Image 模块：

• 模型：选择 GPT-4o
• 图片来源：选择上一步 HTTP 模块下载的文件
• Max Tokens：设为 1000-3000

提示词是关键。我准备了一个完整的结构化提示词：

## Role: 信息提取助手
## Profile:
- Language: 中文
- Description: 专注于从书籍网页截图中提取准确的书籍信息

## OutputFormat:
书名: 根据截图中的书名信息提取。
作者: 提取截图中的作者信息。
出版社: 提取并记录出版社名称。
出版年: 根据截图中的出版年信息提取。
页数: 只保留数字。
定价: 只保留数字。
ISBN: 提取ISBN号码。
内容简介: 提取书籍的内容简介。
豆瓣评分: 只保留分数数字。

注意：OutputFormat 中的每个字段名必须和豆瓣页面上的原始标签完全对应，比如"出版年"不要写成"出版日期"。这样 GPT-4o 才能精准匹配。

第五步：结构化输出为 JSON

多模态模块无法直接控制输出格式，所以我们再接一个 OpenAI > Create a Chat Completion 模块，专门做格式转换：

• 模型：GPT-4o
• 输出格式：JSON
• Max Tokens：1000

提示词：

你是一个资深图书管理员，将我发送的书籍内容整理输出到 JSON 格式中。
我发送的书籍内容为：{{上一模块的result}}
严格按照以下格式输出：
{
  "书名": "书籍名称",
  "作者": "作者",
  "出版社": "出版社",
  "出版年": "出版日期",
  "页数": "页数",
  "定价": "价格",
  "ISBN": "ISBN号",
  "内容简介": "书籍的完整简介",
  "豆瓣评分": "豆瓣分数"
}

分成两个模块的好处：第一个模块专注于从图片中"看"信息，第二个模块专注于"整理"格式。各司其职，准确率更高。

第六步：JSON 解析与 Notion 回填

添加 JSON Parse 模块，输入上一步的结果，它会自动将 JSON 中的每个字段拆分为独立变量。

最后添加 Notion > Update a Database Item 模块：

• Database：选择图书馆数据库
• Database Item ID：映射第一步检索到的条目 ID
• 逐一映射字段：书名 → 标题，页数 → 页数，作者 → 作者，豆瓣评分 → 评分……
• 状态：设为"已完成"

运行工作流，回到 Notion 检查——所有字段都被自动填充了。

自动化运行

配置完成后，你可以在 Make 中设置定时运行（比如每小时检查一次）。以后只需要在 Notion 中粘贴链接、改状态为"开始"，其余全部自动完成。

延伸阅读

• Make 7. Kimi API 实操办公自动化：Make 工作流自动总结 PDF 文档
• Make 9. 微信公众号图文混排文章自动化实战：利用 Make 批量制作

常见问题

Q: 多模态识别偶尔会出错怎么办？
根据我的测试，绝大多数情况下识别是准确的。少数复杂字符（如特殊字母组合）可能出错。如果对准确度要求极高，可以在最后加一个人工审核步骤——Notion 状态先设为"待审核"而不是直接"已完成"。

Q: HCTI 免费额度用完了怎么办？
50 次/月对个人用户足够。如果你需要大批量处理，可以升级付费计划，或者用其他截图 API（比如 ScreenshotOne）替代。

Q: 能不能自动获取豆瓣热门新书？
可以。只需要获取豆瓣图书的 RSS 订阅源，用 RSS 模块把新书链接自动写入 Notion，再触发本工作流。这样就实现了完全无人值守的图书信息采集。

Q: 封面图片怎么保存？
本期教程预留了封面字段但没有实现。后续会出一期专门的"拆书工作流"教程，届时会介绍封面自动保存和更多进阶功能。

总结

这期教程的核心思路是"网页截图 → 多模态识别 → 结构化保存"。掌握了这个模式，你可以把它应用到任何需要从网页提取信息的场景——商品价格监控、招聘信息采集、股票数据跟踪，都是同一套逻辑。

下一期我会带来微信公众号图文混排文章的自动化实战，教你用 Make 批量生成公众号推文，敬请关注。

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