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用扣子工作流自动生成昨日AI新闻日报
每天手动翻10个网站、复制粘贴标题、整理摘要、排版发群，耗时40分钟还容易漏重点；现在只需在扣子中搭一条工作流，设定好触发时间，系统自动抓取、提炼、排版、输出带日期和二维码的日报卡片，全程无人值守。
准备工作与前提条件
注册并登录 coze.cn 账号，进入「工作空间」→「资源库」→ 点击右上角「+」→ 选择「工作流」。
新建工作流命名为「AI新闻日报自动发布」，描述填写“每日08:00抓取昨日AI领域新闻，生成结构化图文日报”。【必须开启「定时触发」权限，否则无法自动运行】
确认当前账号已开通「HTTP请求」「大模型」「代码节点」「图片生成」四类插件权限——未开通会在添加节点时弹出提示，按指引授权即可。
搭建核心流程节点
第一步：设置开始节点为「定时触发」，点击右侧配置面板 → 触发方式选「定时」→ 设置时间为每天 08:00（UTC+8），时区选「亚洲/上海」。
第二步：拖入「HTTP请求」节点，连接开始节点。在配置中填入目标新闻源URL（例如 https://www.36kr.com/api/search/articles?keyword=AI&per_page=20&page=1），方法选 GET，勾选「自动处理重定向」和「自动解码响应体」。
第三步：添加「html转markdown」节点，接收上一步的HTML响应。该节点会自动剥离广告、导航栏、脚本等干扰内容，只保留正文结构化文本，避免后续大模型被噪声污染。
第四步：插入「大模型节点」，命名「提炼5条核心新闻」。输入提示词：「你是一名资深科技编辑，请从以下昨日AI领域新闻摘要中，严格筛选出5条最具行业影响力的内容，每条包含：标题（不超过20字）、核心结论（1句）、关键数据/时间节点（如有）。输出为标准JSON数组，字段为title, summary, key_info。禁止添加解释性文字或序号。」→ 输入变量填 {{html转markdown.output}} → 输出变量设为 news_list。
第五步：拖入「代码节点」，用Python处理日期与格式对齐。代码如下：
import datetime
def main(params):
today = datetime.date.today()
yesterday = today - datetime.timedelta(days=1)
# 将news_list转为中文友好格式
data = params.get("news_list", [])
formatted = []
for item in data:
formatted.append({
"标题": item.get("title", ""),
"摘要": item.get("summary", ""),
"关键信息": item.get("key_info", "")
})
return {
"date_str": f"{yesterday:%Y年%m月%d日}（星期{yesterday.strftime('%A')}）",
"news": formatted
}
生成带Logo与二维码的日报卡片
方法一：使用「图片生成」节点（推荐）
连接代码节点 → 添加「图片生成」节点 → 模板选择「竖版资讯卡片」→ 在「文案内容」中填入：
{{code.output.date_str}}
---
{% for n in code.output.news %}● {{n.标题}}
{{n.摘要}}
{{n.关键信息}}
{% endfor %}
底部固定文字：AI日报 · 数据来源：36氪+机器之心+TechCrunch
上传Logo图片（PNG透明底，尺寸建议200×60）→ 生成二维码链接填入企业微信日报群入口URL。
方法二：导出Markdown后人工配图（备用）
若图片生成失败，可改用「结束节点」输出纯文本Markdown，再用Typora+PicGo一键转图。但此方式失去自动化闭环，【不满足“无人值守”需求，仅作临时调试用】。
测试与上线设置
① 点击画布右上角「调试」按钮 → 手动运行一次，检查各节点输出是否连贯：HTTP是否返回200、html转markdown是否非空、大模型是否输出合法JSON、代码节点是否含date_str字段、图片是否成功生成。
② 若某节点报错，重点检查：HTTP请求头是否缺失User-Agent、大模型输出格式是否被幻觉干扰（可在提示词末尾加“若无法提取，返回空数组[]”）、代码中datetime调用是否因时区偏差导致yesterday计算错误。
③ 调试通过后，关闭调试面板 → 点击「启用」开关 → 工作流进入自动运行状态。
