小紅書運營利器 | 使用AI批量把公眾號文章轉成圖片

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有沒有可能利用AI量產小紅書圖片?答案是有可能,掌握相關的能力即可。這篇文章里,作者就分享了可以量產小紅書圖片的運營“利器”,不妨來看一下,或許會對想提升運營效率的同學們有所幫助。

注意,這篇文章不是教你用 AI寫小紅書爆款標題的,我教你用 AI 量產小紅書圖片。

本文適合的閱讀受眾:

  • 想要快速把公眾號長文快速輸出為圖片在小紅書/小綠書上同步的
  • 想做小紅書,但是嫌做圖費勁的
  • 有點動手能力的,如果沒有可以在文末領取我寫好的丑陋版體驗

這篇文章會教你搞一個工具,輸入公眾號鏈接直接生成 N 張文章概要卡片網頁,你可以把它們截圖下來做小紅書。

如果你一步一步按照本文的操作,可以做出一個長這樣的工具:

它的功能是,輸入一篇公眾號的文章,直接生成一張封面圖+一張文章速覽+文章問答,操作流程:

如果你動手能力強,可以改一改字體、樣式、背景,讓生成的圖片更好看,以及再生成幾張文章的關鍵信息,比如:

如果你一點也不想動手,可以直接拉到文末,添加小助理領取我打包好的文件直接在你的瀏覽器體驗。

一、實現邏輯

非常簡單,用 AI 對公眾號文章進行總結概括,要求它輸出<一句話介紹><關鍵信息點><文章大綱和論點><關于文章的 3 個快問快答>。

讓 ChatGPT 給寫代碼,把這些結構化的信息編排到一張 HTML 網頁上,把頁面搞成圖片就好了。

二、實現路徑

常規的 AI 工具不具備讀取鏈接的能力,如果你得到了 Kimi 的內測,可以把文章鏈接發給 Kimi,讓它給你總結。

提示詞參考:

https://mp.weixin.qq.com/s/oUzh9TqdV9yqodauT-4ymw
按如下格式總結這篇文章:

??核心觀點:
<一句話總結這篇文章>
??文章大綱:
<根據文章的結構,提煉文章的大綱,并分條列出大綱下的主要論點>
??一問一答:
<抽象文章提供的解決方案和回答的問題,總結可以針對本文展開的 QA 討論>

如果你還沒有 Kimi 的內測,推薦使用知了閱讀。

我們在《零代碼搭建文章 AI 總結機器人[飛書版]》介紹過知了閱讀 API 的用法,這里不再贅述了。

因為贅述這些東西毫無意義,只要我們有了思路,剩下的事情全程都交給 ChatGPT 去做就好了。

給 ChatGPT 提要求的思路:

  • 要求它給你寫一個網頁;
  • 描述這個網頁的結構和交互方式;
  • 告訴 ChatGPT 網頁中的內容通過一個 API 請求而來,把請求的實例發給它。

下面是我發給 ChatGPT 的提示詞,你可以參考然后根據你自己想要的排版方式改造一下。

剩下的事情,就是等著 AI 寫完代碼,復制下來,保存到一個名為 index.html 的文檔里,雙擊打開它!

至此,教程完畢。

多么尷尬的教程啊……

自從有了 AI,寫教程多一個字都嫌啰嗦。

以前:

一個偉大的想法 → 研究實現方式→學習相關工具/技能→苦心鉆研開發出偉大的產品。

現在:

一個雞毛蒜皮的想法→描述給 AI→復制粘貼運行→ 發篇公眾號把提示詞分享給大家。

三、能力延伸

如開頭所言,除了生成文章一句話介紹,還可以做文章大綱呈現,它的邏輯跟我演示的這個一樣。因為知了閱讀的 API 接口也可以生成文章大綱,是 Markdown 格式的。

你讓 ChatGPT 給你按照規律提取分開再逐個寫入網頁就好了。

除了把公眾號熱文快速總結成小紅書圖片,這一套東西還可以做更高級的玩意兒。

你去小紅書搜一搜“濃縮成十句話”,全是拆書的,老火了。

要求 AI 把書名總結成一句話介紹+10句話精髓→讓 AI 給你寫一個把前面生成的整段內容自動提取寫到網頁里的工具→批量生產批量發布批量買房買車

有沒有體會到 AI 的價值?趕緊報名我的《AI 提效行動營》吧!

第三期馬上開營了,連續 21 天,教你用好 AI、教你用 AI 提效私域運營和日常各種工作。

這篇文章里講的 API、編程課程里也都有講,人人都能聽懂學會那種。

最后,文章開頭演示的最簡單版本的源代碼,添加上面課程海報里的二維碼為好友,發送關鍵詞「批量圖文」領取。

注意事項#01:你需要使用自己的知了閱讀 Key,要花錢才能有,微信搜索 #知了閱讀ReadKnown 在公眾號里可以獲取。修改位置在代碼的 76 行。

注意事項#02:給你的文件在電腦上直接雙擊會使用默認瀏覽器打開,要編輯的話,右鍵使用txt或者其他任意文本編輯器可以直接改。

注意事項#03:建議使用 Chrome 瀏覽器,不確定其他瀏覽器行不行。

注意事項#04:除了公眾號,知乎、頭條、即刻之類的都支持,具體看知了閱讀的文檔。

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評論
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  1. 如何獲取打包好的文件,謝謝!

    來自廣東 回復
    1. 已經開源在 Github 了,搜索mp2card

      來自北京 回復
  2. 前兒童全文

    來自北京 回復