Make教程：用Make.com + AI搭建小红书自动化内容工厂

概述

对于追求极致效率的自媒体创作者，特别是专注于资讯搬运与二次加工的运营者来说，这套基于Make.com的工作流是一次重大升级。

它成功实现了从选题发现到内容生成再到排版归档的全链路自动化：

1. 信息采集 - 通过Inoreader RSS订阅行业资讯
2. 内容清洗 - 使用Jina Reader提取网页核心内容
3. AI创作 - GPT-4o生成小红书风格笔记
4. 结构化存储 - 自动归档到Notion数据库

一旦配置完成，它就是一个不知疲倦的24/7内容生产机器。

完整工作流：Inoreader → Jina Reader → OpenAI → Notion

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核心决策因素

在选择或搭建此类自动化系统时，需要关注：

• 自动化稳定性 - 流程是否容易报错？抓取网页是否会被反爬？
• 内容质量 - AI生成的笔记是否具有”网感”，能否通过Prompt调整语气？
• API成本 - Inoreader专业版、OpenAI Token、Make.com操作数的综合成本
• 扩展性 - 能否轻易更换新闻源或分发平台？

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技术配置参考

配置项	参数/设置值	备注
核心中枢	Make.com	负责串联所有服务
信息源	Inoreader RSS	配合API或文件夹订阅使用
抓取引擎	Jina Reader API	将网页转为LLM友好的Markdown
AI模型	GPT-4o（建议）	使用System/User双角色设定
输出格式	JSON Mode	强制返回结构化数据
字数限制	<3000字符则丢弃	防止抓取失败导致质量差
目标字数	300-400字	小红书最佳阅读长度
数据存储	Notion Database	包含URL、正文、标签等字段

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前置准备

在开始之前，请确保你已经准备好：

• Make.com 账号
• OpenAI API 密钥（建议GPT-4o）
• Notion 账号（用于存储生成的内容）
• Inoreader 账号（用于RSS订阅，需专业版以使用API）
• Jina Reader API（免费额度足够测试）

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Step 1: 配置Inoreader信息源

在Inoreader中设置RSS订阅：

1. 订阅目标领域的信息源（如AI、科技新闻）
2. 创建文件夹或规则进行分类
3. 获取API Token用于Make.com调用

在Make中添加Inoreader模块，获取最新文章列表。

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Step 2: 使用Jina Reader清洗内容

这是整个工作流的核心亮点之一。

Jina Reader API的Header配置：Accept、Authorization等

为什么需要Jina Reader？

直接抓取网页会包含大量HTML代码、广告、侧边栏等干扰信息：

• Token消耗会爆炸
• 干扰信息太多影响AI理解
• 可能包含敏感或无关内容

Jina Reader能将网页转换为干净的Markdown/Text格式，只保留核心文章内容。

配置要点：

• URL: https://r.jina.ai/{{原文URL}}
• Header: Accept: text/markdown
• 可选: X-No-Cache: true

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Step 3: 添加内容过滤器

为了保证质量，需要过滤掉抓取失败或内容过短的情况。

字符数大于3000的筛选逻辑

在Make.com的连线上添加Filter：

• 条件：原文长度 > 3000字符
• 作用：防止被反爬封锁或抓取失败导致生成质量差

注意：Jina Reader可能会遇到被封锁的情况，设置过滤器是必要的容错措施。

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Step 4: 配置OpenAI生成笔记

使用详细的Prompt控制AI输出小红书风格的内容。

System Prompt和User Prompt配置界面

Prompt设计要点：

System角色：

你是一位专业的小红书博主，擅长将行业资讯转化为吸引人的笔记。

要求：
1. 标题要有吸引力，适当使用emoji
2. 正文300-400字，口语化表达
3. 包含3-5个相关标签
4. 输出严格JSON格式：{"title": "", "content": "", "tags": []}

关键配置：

• Model: GPT-4o（质量更好）
• Response Format: JSON Mode（强制结构化输出）
• Temperature: 0.7（平衡创意和准确性）

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Step 5: 存储到Notion

将生成的结构化内容保存到Notion数据库。

包含标题、正文、标签和URL的表格视图

Notion数据库字段设计：

• 标题 (Title) - AI生成的爆款标题
• 正文 (Text) - 小红书笔记内容
• 标签 (Multi-select) - 相关话题标签
• 原文URL (URL) - 信息来源
• 状态 (Select) - 待发布/已发布
• 创建时间 (Date) - 自动记录

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使用体验

工厂化的生产快感

一旦配置完成，体验极其爽快。从Inoreader抓取资讯，到Notion瞬间生成一篇包含标题、正文和标签的结构化笔记，整个过程无需人工干预。

强大的清洗能力

Jina Reader API能去除网页中多余的HTML代码，只提取核心文本。这一步至关重要，否则Token消耗会爆炸且干扰信息太多。

高度定制化

内容质量完全取决于Prompt设计水平。可以根据不同领域、不同风格调整提示词，上限很高。

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注意事项

在搭建过程中需要特别注意：

1. 抓取失败风险 - Jina Reader可能遇到被封锁的情况，必须设置过滤器容错

2. Make.com中文输入Bug - 输入中文时第一个字母可能不识别，需要手动修正

3. 技术门槛 - 需要理解JSON解析、HTTP Header配置和Prompt Engineering

4. 成本控制 - 高频运行时Token消耗不容忽视，建议监控用量

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适用场景

推荐使用的用户

• 资讯类自媒体 - 需要搬运、翻译、改写行业动态的博主
• 产品经理/分析师 - 需要自动收集竞品动态并生成简报
• 科研人员/学生 - 需要追踪最新论文并生成摘要
• 运营团队 - 需要批量生产标准化内容

可能不适合的情况

• 纯原创/情感类博主（无法替代人格化创作）
• 对HTTP、JSON等概念完全陌生的用户
• 预算极低、不愿付SaaS订阅费的用户

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常见问题

这套工作流的运行成本大概多少？

需要Inoreader专业版、OpenAI Token消耗和Make.com操作数费用。如果是海量新闻处理，Token消耗不容忽视，建议按实际使用量评估。

Jina Reader是什么？有什么作用？

Jina Reader是一个将网页转换为LLM友好格式（Markdown/Text）的API服务。它能去除网页中的广告、侧边栏等干扰信息，只提取核心文本，大幅降低Token消耗。

为什么要过滤掉小于3000字符的内容？

这是质量控制措施。过短的内容可能是抓取失败或被反爬封锁的结果，直接丢弃可以避免生成质量差的笔记。

可以直接发布到小红书吗？

目前工作流将内容存储到Notion，需要手动或通过其他工具发布到小红书。国内平台对自动发布普遍持谨慎态度。

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下一步

学会了基础工作流后，你可以尝试：

• 添加更多RSS源，扩展信息来源
• 集成图片生成API，自动创建配图
• 添加定时触发，实现完全自动化
• 尝试对接其他平台（知乎、微博等）

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