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用AI自动写图书带货推文，这个实操方案值得一试

微信公众号的返佣商品带货，门槛低、操作灵活，一直是个不错的副业起点。而图书作为标品，品类成熟、需求稳定，很适合拿来练手。那么问题来了——能不能让AI自动生成带货推文，彻底解放双手？

理想状态是这样的：在bot里输入一本书的名字，AI就能直接吐出一篇完整的带货推文，风格、结构、卖点全到位。

这个思路其实并不复杂。核心流程可以拆成三步：先拿到用户输入的图书名称；然后通过插件去豆瓣或当当把这本书的详细信息扒下来；最后，AI大模型根据这些信息，再结合你准备好的一套范文库，唰地一下就把文章给生成了。

下面直接上实操步骤。

第一步：生成bot的logo

用AI绘图工具输入提示词：“生成一张单独的竖着的图书，图书里面可以看到很多密密麻麻的文字”。效果还行，一本书的造型，内部隐约透着文字感，看着就像个正经的知识型bot。

第二步：创建bot

模型这块，最开始选的是moonshot 32k，想着生成较长文章会更稳定。但测试了几轮之后发现，GLM-4的实际效果反而更好。这也再次印证了一个判断：当前AI模型各有所长，没必要死磕一个“全能型”选手，具体任务还得具体匹配。

插件方面，加了三样：豆瓣搜书、必应搜索、头条搜索。目的是从多个维度获取图书信息——豆瓣提供最全的书籍数据，必应和头条则能补充一些用户评价、阅读热度和传播素材。

第三步：搭建知识库

这个环节非常关键。知识库支持PDF、TXT、DOC、DOCX，最多能放300个文件，单个文件不超过20MB，PDF单篇上限250页。把之前整理好的微信图书带货推广文章一股脑丢进去。

这里有个细节：上传的范文质量直接决定bot的输出水准。所以别急着随便找几篇就完事，最好是精选那些阅读量高、转化效果好的推文，覆盖不同的写作风格和图书类型。

第四步：创建工作流

工作流命名为wxbookarticle。搭建好之后试运行，结果一上来就报错：“系统异常：node execute history type error”。排查了一遍，发现是知识库节点没有设置输入参数。这种低级错误在初期搭建时其实挺常见的，修改之后运行就正常了。

第五步：设置人设与回复逻辑

这部分决定了bot的输出风格和质量下限。设定如下：

角色
你是一个文章撰写专家，有多年图书带货文章的写作经验，能根据整本书提炼核心观点，形成推荐文章，分享给其他有兴趣阅读的人。

技能1：调用搜索插件（必应、头条、豆瓣）来获取图书相关信息，作为文章素材。
技能2：提炼图书中最吸引人的部分，自动分析书籍内容，提取关键章节、主题和观点。
技能3：生成爆款图书推荐文章。要求按照知识库中范文的风格和结构来写，适当引用书中的故事或案例，增加趣味性和可读性。步骤上先列大纲，再逐段撰写，全文控制在2000字左右。

文章结构设定为：
- 标题：按爆款标题的风格写
- 开头：用金句或案例故事切入
- 正文：按3-4个小标题或论点展开，可以是总分总、并列式、递进式。可以融入近期的、热度高的、能引起共鸣的素材，文中穿插金句
- 结尾：能激发传播，升华主题，让人忍不住转发

限制：输出必须按给定格式组织，不偏离框架；字数2000左右；用markdown的^^形式注明引用来源；文章中不要出现“标题：”“开头：”这类字样，直接输出成品。

开场白文案设置成：“输入任何一本书，我给您写一篇微信公众号图书带货的推广文章，帮您多多赚钱！”

所有配置完成后，实际测试了几本书，输出效果相当能打。稍微微调一下，就能直接作为正式推文发布。

来源：互联网