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用Dify搭一套小红书爆改工作流：从“抄爆款”到“自动化生成”只要10分钟

你是不是也遇到过这样的困境？
刷到小红书一篇“治愈系田园风光”的爆款笔记，想借鉴结构改自己的内容——手动复制标题要调整关键词，改内容得逐句换表达，最麻烦的是原图片和新文案不搭，重新找图又得翻半小时素材库。一套流程下来，3小时没了，结果改出来的内容还没原笔记有“感觉”。

其实不用这么麻烦。我用Dify搭了一套“小红书爆改工作流”，把“提取爆款信息→优化标题内容→生成匹配图片”全自动化，原来3小时的工作现在10分钟搞定。今天就把这套流程拆成5步具体操作，连代码和提示词都给你，跟着做就能用。

一、先准备：把Dify跑起来，再搞定两个核心工具

在开始之前，你需要先做好两件事：部署Dify环境 + 准备两个关键工具。

1. 10分钟部署Dify：本地/服务器都行

Dify是一个低代码的AI应用搭建平台，支持本地部署或云服务器部署。我更推荐本地用 Docker Desktop部署，步骤超简单：

•下载Docker Desktop（官网直接下，Windows/Mac都支持）；•打开终端，输入docker-compose up -d（Dify官网复制命令）；•等待镜像拉取完成，浏览器访问localhost，设置账号密码就能用。

如果想部署到Linux服务器（比如Ubuntu 22.04），用Docker Compose命令也能搞定，具体步骤可以看Dify官方文档，这里不展开。

2. 准备两个核心工具：小红书提取+图生图

工作流需要两个工具：

•小红书信息提取工具：帮你从笔记链接里抓标题、内容、图片地址；•图生图工具：用百度千帆的iRAG模型，根据新内容重新生成图片。

二、第一步：搭小红书提取工具，把爆款笔记“拆成零件”

要改爆款，首先得“拆”爆款——把笔记的标题、内容、图片全拿出来。这一步的核心是用 Dify的HTTPS请求节点+正则解析，模拟浏览器访问小红书链接，提取关键信息。

1. 新建小红书提取工具的工作流

•打开Dify，点击“新建工作流”，选“工具流”；•拖入“开始”节点→“HTTPS请求”节点→“代码执行”节点→“结束”节点。

2. 配置HTTPS请求：像浏览器一样访问小红书

HTTPS请求节点的作用是“访问小红书笔记链接，拿到页面源代码”。配置如下：

•请求方法：GET；•请求URL：留空（后面让用户输入笔记链接）；•请求头：添加User-Agent（模拟浏览器，比 如Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36）， 避免被小红书反爬；•输出变量：命名为response（保存页面源代码）。

3. 用代码+正则，提取标题、内容、图片

拿到页面源代码后，需要用正则表达式“抠”出关键信息。在“代码执行”节点里写以下Python 代码：

import reimport json
def extract_xiaohongshu_info(html):# 提取标题：匹配<title>标签内容 title_match = re.search(r'<title>(.*?) - 小红书</title>', html) title = title_match.group(1)if title_match else''
# 提取内容：匹配<meta name="description"的content desc_match = re.search(r'<meta name="description" content="(.*?)">', html) desc = desc_match.group(1)if desc_match else''
# 提取图片：匹配<img src="https://sns-img-qc.xhscdn.com/.*?" /> image_pattern = re.compile(r'<img src="(https://sns-img-qc.xhscdn.com/.*?)"') images = image_pattern.findall(html)
return{"title": title,"description": desc,"images": images}
# 解析HTTPS请求的结果html_content = input_variables['response']['content']result = extract_xiaohongshu_info(html_content)output = json.dumps(result, ensure_ascii=False)

这段代码的作用是：

•用正则匹配<title>标签里的标题；•匹配<meta name="description">里的内容；•匹配所有小红书图片的URL（以https://sns-img-qc.xhscdn.com/开头）。

4. 发布为工具，方便后续调用

点击工作流右上角的“发布为工具”，命名为xiaohongshu_extractor（英文方便大模型识别），描述写“提取小红书笔记的标题、内容、图片地址”。发布后，这个工具会出现在Dify 的“工具库”里，后面工作流可以直接调用。

三、第二步：解析数据+提取参数，让机器“读懂”爆款

提取到的信息是“字符串”，机器没法直接用，需要转成JSON格式+提取关键参数。

1. 代码执行：把字符串转成JSON

在新的工作流里，拖入“小红书提取工具”节点→“代码执行”节点。“代码执行”节点的代码写：

import json
# 把提取的字符串转成JSONdata = json.loads(input_variables['xiaohongshu_extractor']['output'])output = data

作用是把提取工具返回的字符串，转成机器能读懂的JSON格式（比如{"title": "治愈系田园风光", "description": "......", "images": ["https://...", "https://..."]}）。

2. 参数提取器：把JSON拆成“标题/内容/图片列表”

拖入“参数提取器”节点，连接“代码执行”节点。配置如下：

•模型：选Qwen-4O（国内模型，响应快）；•提取参数：

•title（标题，字符串类型）；•description（内容，字符串类型）；•image_list（图片列表，数组类型）。

参数提取器的作用是“从JSON里把需要的字段抠出来”，方便后面的优化步骤调用。

四、第三步：用大模型优化标题+内容，比手动改更“懂”小红书

优化是核心——要让标题更抓眼球，内容更符合小红书用户的阅读习惯。这一步的关键是写好提示词，引导大模型生成符合小红书风格的内容。

1. 优化标题：加“情绪词”，让标题“戳人”

拖入“大模型”节点，连接“参数提取器”。配置如下：

•系统提示词：

你是小红书标题优化专家，擅长把普通标题改得更吸引眼球。要求：1.加情绪词（比如“救命”“谁懂”“哭了”“绝了”）；2.用口语化表达（比如“别再乱拍田园照了”比“田园照拍摄技巧”好）；3.突出核心卖点（比如“治愈系”“0成本”“出片率100%”）。

•用户输入：{{title}}（参数提取器里的标题）；•输出变量：命名为optimized_title（优化后的标题）。

2. 优化内容：让内容更“有互动感”

再拖一个“大模型”节点，配置如下：

•系统提示词：

你是小红书内容优化专家，擅长把普通内容改成“像朋友聊天”的风格。要求：1.加emoji（比如🌸🍃✨，但别超过3个）；2.用第一人称（比如“我上周去了”比“作者上周去了”好）；3.加互动引导（比如“你们觉得这样拍好看吗？评论区告诉我～”）；4.保留原内容的核心信息（比如“田园风光”“治愈系”）。

•用户输入：{{description}}（参数提取器里的内容）；•输出变量：命名为optimized_content（优化后的内容）。

五、第四步：迭代生成新图片，让图片“匹配”新内容

原图片和新内容不搭？用图生图工具+迭代器，自动生成匹配新内容的图片。

1. 准备图生图工具：调用百度千帆iRAG模型

先搭一个图生图的工具：

•新建工作流，拖入“开始”→“HTTPS请求”→“结束”；•HTTPS请求配置：•请求方法：POST；•请求URL：百度千帆图生图 API（https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/imagegen/ir_rag）；•请求头：Content-Type: application/json，Authorization: Bearer 你的百度千帆Token（Token 在百度云控制台获取）；•请求体：

{"image":"{{image_url}}","prompt":"{{prompt}}","model":"ir_rag_1.0"}

•发布为工具，命名为image_generator，描述写“根据原图和提示词生成新图”。

2. 迭代器：处理多图生成

在主工作流里，拖入“迭代器”节点，连接“参数提取器”。配置如下：

•输入列表：{{image_list}}（参数提取器里的图片列表）；•迭代任务：调用image_generator工具，参数填：

•image_url：{{item}}（当前迭代的图片URL）；•prompt：“根据新内容‘{{optimized_content}}’，保持原图的田园风格，调整背景为傍晚霞光，增加稻田层次感”（提 示词可以根据需要改）；

•输出变量：generated_images（生成的图片列表）。

六、第五步：聚合输出，把“零件”拼成新笔记

最后一步是把优化后的标题、内容、图片整合起来，输出最终结果。

1. 变量聚合器：整合所有结果

拖入“变量聚合器”节点，连接“优化标题”“优化内容”“迭代器”节点。配置如下：

•聚合变量：

•final_title：{{optimized_title}}（优化后的标题）；•final_content：{{optimized_content}}（优化后的内容）；•final_images：{{generated_images}}（生成的图片列表）。

2. 输出结果：优先展示标题+内容

拖入“结束”节点，连接“变量聚合器”。配置输出内容：

✅优化后的标题：{{final_title}}✨优化后的内容：{{final_content}}📸生成的图片：{{final_images}}

七、测试：跑一遍工作流，看效果

现在可以测试了：

1.打开工作流，点击“运行”；2.输入一个小红书笔记链接（比如 “https://www.xiaohongshu.com/explore/66e8d1b3000000001a03e3e4”）；3.等待执行完成，看输出结果：

•优化后的标题：比如原标题“治愈系田园风光”改成“谁懂啊！这片田园把我治愈到哭了 😭”；•优化后的内容：原内容“周末去了田园，风景很好”改成“周末和朋友去了杭州周边的田园，一进村就被这片绿色撞进心里！风吹过稻田的声音像在说‘快放下手机’，随手拍都是壁纸级别的图～你们有没有遇到过这样的治愈瞬间？👇”；•生成的图片：根据新内容，把原图的“白天田园”改成“傍晚霞光下的田园”，稻田更有层次感。

八、常见问题解决

1.小红书提取失败：检查HTTPS请求的User-Agent是否正确，或者换个笔记链接（有些笔记有反爬）；2.大模型优化效果差：调整提示词，比如加“小红书用户喜欢的风格”“像朋友聊天一样 ”；3.图片生成慢：选图片少的笔记测试（比如3张图），或者用更快的图生图模型（比如 Stable Diffusion）；4.模型超时：换国内模型（比如DeepSeek）替代GPT-4o，避免网络问题。

最后：自动化的意义，是把时间还给“创作”

这套工作流的核心不是“抄爆款”，而是把重复劳动交给机器——你不需要手动复制标题、 改内容、找图片，只需要输入一个链接，10分钟就能得到一篇“符合小红书风格+内容图片匹配”的新笔记。剩下的时间，你可以用来想更有创意的选题，或者和粉丝互动。

下次再见，祝你用Dify做出更多爆款！

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作者介绍

本人作为首批国家卓越级智能工厂的数字化负责人，在企业数字化领域已深耕近20年。曾服务世界500强、上市集团和行业第一的国际化外企，主导过数百个成功项目，也经历过数十个失败案例，深刻理解数字化转型的挑战与机遇。

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