使用AI自动化生成符合品牌风格的内容工作流

通过这种方法，可以快速生成大量与品牌和现有内容高度一致的博客文章草稿。

工作原理
在这个演示中，使用n8n.io博客作为现有发布内容的来源，通过HTTP节点导入最新的5篇文章。
HTML节点提取文章正文，然后转换为Markdown格式供我们的LLM使用。
我们使用LLM节点来(1)理解文章结构和写作风格，以及(2)识别帖子中使用的品牌声音特征。
这些内容随后在我们最终的LLM节点中作为生成新文章的指导原则。
最后，将草稿保存到Wordpress供人工编辑审查或作为自己文章的起点。

使用方法
更新步骤1以从您期望的博客获取数据，或以不同方式获取现有内容。
更新步骤5以提供您的新文章指令。为获得最佳输出，请选择与您的品牌相关的主题。

要求
需要文本密集型内容的来源来准确分解品牌声音和文章风格。没有自己的内容？也许可以尝试竞争对手的内容。
OpenAI用于LLM – 不过我建议探索其他可能给出主观上更好结果的模型。
Wordpress用于博客，但可以自由使用其他首选的发布平台。

自定义此工作流
理想情况下，您希望在与输出相似的材料上”训练”您的代理- 例如，由于格式不同，您的社交媒体帖子可能无法从您的博客内容中获得最佳结果。
通常，这个品牌声音提取练习应该运行一次，然后缓存到某个地方以供以后重用。这将节省生成时间和工作流的总体成本。