Make教程：输入字幕自动生成YouTube标题、描述和封面

概述

这是一套面向YouTube创作者的内容包装自动化方案。

只需输入视频字幕，即可自动生成完整的发布素材：

1. 输入字幕 - 在Notion中粘贴视频字幕
2. 分析风格 - ChatGPT识别参考封面风格
3. 生成标题 - Claude产出10+条情绪化钩子标题
4. 生成描述 - 含时间戳、资源链接、标签的完整描述
5. 生成封面 - HCTI渲染精美视频封面

工作流自动生成的标题、描述和封面

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核心决策因素

在选择YouTube内容自动化方案时，需考量：

• 自动化程度 - 能自动完成多少任务
• 内容质量 - 标题、描述、封面的吸引力和专业性
• 效率提升 - 相比手动操作节省多少时间
• 易用性 - 设置和日常使用的复杂程度
• 成本效益 - AI模型成本与带来价值的对比

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技术规格参考

规格项	参数值	备注
核心平台	Make.com	工作流编排
输入平台	Notion	字幕、参考图、资源链接
视觉分析	ChatGPT 4o-mini	分析参考图片风格
标题创作	Claude 3.7	情绪化钩子，JSON输出
结构处理	DeepSeek V3	解析JSON，生成HTML
封面生成	HCTI	渲染HTML为图片
标题数量	10+条	每次生成多条供选择
封面尺寸	1280x720	YouTube标准16:9
AI成本	100-200元/月	可切换经济模型降低

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前置准备

在开始之前，请确保准备好：

• Make.com 账号（免费注册）
• Notion 账号和数据库
• OpenAI API密钥（ChatGPT）
• Claude API密钥
• HCTI 账号

Notion数据库结构

创建视频素材数据库，包含以下字段：

• 状态 (Select) - 待处理/开始/已完成
• 字幕 (Text) - 完整视频字幕
• 封面参考 (Files) - 参考图片或风格描述
• 频道信息 (Text) - 频道名称和定位
• 资源链接 (Text) - 视频中提到的链接
• 生成标题 (Text) - AI生成的标题列表
• 生成描述 (Text) - AI生成的完整描述
• 生成封面 (Files) - AI生成的封面图片

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核心方法论：情绪化钩子

Mr Beast视频标题的情绪化钩子分析

高点击率标题的核心要素：

对比冲突

• “456人进入1人生还”
• 制造强烈反差吸引注意

故事叙述

• “真实版鱿鱼游戏全过程”
• 暗示完整故事引发好奇

紧迫感

• 使用数字和极端词汇
• 激发立即点击的冲动

好奇心

• 留下悬念不完全揭示
• 让观众必须点击才能知道

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工作流架构

阶段一：视觉风格分析

使用ChatGPT 4o-mini分析参考封面：

Prompt设计：

请分析这张YouTube视频封面的视觉风格：
1. 整体配色方案
2. 文字排版特点
3. 图片元素和构图
4. 情绪氛围

以JSON格式返回，用于指导封面生成。

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阶段二：标题创作

使用Claude 3.7 thinking模式生成标题：

Prompt设计：

你是YouTube标题优化专家。根据以下视频字幕，生成10条高点击率标题。

要求：
1. 使用情绪化钩子（对比、冲突、好奇）
2. 控制在60字符以内
3. 包含数字和极端词汇
4. 以JSON数组格式返回

字幕内容：
{{subtitle}}

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阶段三：描述生成

自动生成完整的YouTube描述：

包含内容：

• 视频简介（2-3句）
• 详细内容摘要
• 时间戳（根据字幕自动生成）
• 资源链接（从Notion获取）
• 社交媒体链接
• 相关标签（#话题标签）

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阶段四：封面生成

AI生成的赛博朋克风格封面

使用DeepSeek生成HTML，HCTI渲染图片：

流程：

1. 根据标题和视觉风格生成HTML代码
2. 包含背景、文字、特效等元素
3. HCTI渲染为1280x720图片
4. 上传到Notion或图床

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完整工作流

工作流模块连接图

模块顺序：

1. Notion Watch/Search - 获取待处理条目
2. ChatGPT - 分析参考图片风格
3. Claude - 生成标题列表
4. DeepSeek - 生成描述和HTML
5. HCTI - 渲染封面图片
6. Notion Update - 回写生成结果

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注意事项

在搭建过程中容易遇到的”坑”：

1. Notion日期格式 - 使用文本格式而非日期格式，避免Make报错

2. 翻译功能干扰 - 关闭Notion翻译，避免”开始”被翻译导致筛选失败

3. 字段值空格 - “开始”后不能有空格，否则筛选失败

4. 调试模式 - 推荐使用Search Objects而非Watch，便于调试

5. 模型成本 - Claude较贵，可先跑通再切换DeepSeek等经济模型

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适用场景

推荐使用的用户

• YouTube内容创作者 - 在标题、描述、封面上花费大量时间的创作者
• 自媒体运营者 - 运营多个平台需要批量生产内容包装
• AI自动化爱好者 - 希望将AI融入日常工作流提升效率

可能不适合的情况

• 对AI和自动化工具完全不感兴趣的用户
• 极度预算敏感不愿支付AI费用的用户
• 内容创作量极低的个人兴趣用户

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常见问题

为什么用Claude生成标题？

Claude 3.7 thinking模式擅长生成情绪化钩子标题，支持JSON结构化输出，能产出多条高质量标题供选择。

封面是怎么生成的？

先用ChatGPT分析参考图片风格，再用DeepSeek生成HTML代码，最后用HCTI渲染为1280x720的标准封面图片。

AI模型成本高吗？

百万Token几块钱甚至几毛钱，整体投入约100-200元/月。可以先用高级模型跑通，再切换DeepSeek等经济模型。

Notion配置有什么坑？

日期属性用文本格式、关闭翻译功能、字段值后不能有空格，否则容易导致Make报错或筛选失败。

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下一步

掌握基础后，你可以尝试：

• 添加更多标题风格模板
• 集成YouTube API直接发布
• 添加A/B测试追踪点击率
• 扩展到其他平台（B站、抖音等）

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