Make教程：用Make和OpenRouter批量生成万字长文实战

概述

本教程深入探讨如何利用Make.com和OpenRouter等工具，结合大语言模型，自动化批量生成万字长文。

该方案能在短短几分钟内产出结构清晰、内容丰富的长篇文章：

1. 主题输入 - 在Notion中设置文章主题
2. 大纲生成 - AI自动生成文章结构
3. 章节填充 - 逐章生成详细内容
4. 汇总保存 - 自动整合并存储到Notion

完整工作流：Notion触发 → 大纲生成 → 章节遍历 → 内容汇总

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核心决策因素

在选择AI写作自动化方案时，需要关注：

• 写作效率 - 工作流能否快速生成大量文本，节省人工时间
• 内容质量 - 生成文章的逻辑性、事实准确性和深度
• 成本效益 - 不同大语言模型及API的费用对比
• 灵活性 - 是否支持不同主题、风格和知识来源的定制

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技术规格参考

规格	值	备注
单次运行时间	3分钟	生成6个章节的万字长文
单次生成章节数	6-7个	可配置
单次生成字符数	14,000 - 15,000+	中文字符
章节内容字数	约3,000字	每个章节的生成要求
Claude 3.5 Input价格	3美元/百万Token	OpenRouter平台价格
Claude 3.5 Output价格	15美元/百万Token	OpenRouter平台价格
支持模型数量	数十种	包括Claude、GPT、Llama等
文章格式	Markdown	含三级标题、代码引用等

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前置准备

在开始之前，请确保准备好：

• Make.com 账号（免费注册）
• OpenRouter 账号和API密钥
• Notion 账号和数据库

Notion数据库字段设置

在Notion中创建数据库，包含以下字段：

• 标题 (Title) - 文章标题
• 主题 (Text) - 文章主题描述
• 状态 (Select) - 待生成/生成中/已完成

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知识库来源对比

生成长文时，可以选择不同的知识来源，各有优劣：

不同知识来源对文章质量和特点的影响

知识来源	优势	局限
大模型自身知识库	覆盖面广，响应快	深度不足，可能有错误信息
搜索引擎检索	信息实时性好	关键词不匹配时相关度低
特定书籍知识库	内容准确深入	覆盖面小，仅限书籍内容
科研预印本	专业性强	阅读难度大，覆盖面极小

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Step 1: 配置Notion触发器

在Make中添加Notion模块，配置：

• 选择你的文章数据库
• 设置筛选条件（如状态为”待生成”）
• 获取文章主题信息

注意：新创建的Notion页面可能需要重新授权才能被Make访问。

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Step 2: 为什么选择OpenRouter

OpenRouter是本工作流的核心亮点，它提供统一的API接口，支持数十种大语言模型。

OpenRouter vs 其他大模型API的对比

OpenRouter的优势：

• 统一接口 - 一个API密钥访问所有模型
• 自由切换 - 轻松切换Claude、GPT、Llama等模型
• 成本可控 - 提供免费模型选项
• 无需翻墙 - 国内可直接访问

相比之下，OpenAI API获取和付费可能存在一定难度，而国内的Kimi等接口可能有其他限制。

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Step 3: 生成文章大纲

使用OpenRouter调用大模型生成文章结构。

提示词设计要点：

你是一位专业的长文写作专家。请根据主题生成文章大纲，要求：
1. 分成6-7个章节
2. 每个章节标题清晰明确
3. 每个章节大纲描述不少于500字
4. 输出严格JSON格式，包含章节编号和标题

关键参数：

• Model: Claude 3.5 Sonnet（质量高）
• Response Format: 强制JSON输出

注意：必须通过示例明确固定JSON输出格式，否则大模型返回的结构不固定会导致后续工作流失败。

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Step 4: 遍历生成章节内容

使用Make的Iterator模块遍历大纲，逐章生成详细内容。

章节生成提示词：

请根据以下章节大纲，生成详细内容：

章节编号：{{bundle order position}}
章节标题：{{title}}
大纲要求：{{outline}}

要求：
1. 内容不少于3000字
2. 使用Markdown格式
3. 包含三级标题和代码引用（如适用）

利用bundle order position占位符可以确保章节编号按序生成，避免人工干预排版。

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Step 5: 使用Router控制流程

这是高级技巧，也是容易出错的地方。

为什么需要Router？

如果不使用Router模块，可能导致：

• 后续模块重复运行
• Notion数据库出现重复内容
• 浪费操作数

正确做法：

1. 添加Router模块
2. 设置条件：遍历完成所有章节后
3. 才进行一次性的汇总和保存

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Step 6: 汇总保存到Notion

将所有章节内容汇总，保存到Notion数据库。

使用Text Aggregator模块：

• 聚合所有章节的Markdown内容
• 按章节顺序排列
• 一次性写入Notion

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最终效果

AI生成文章的最终内容和排版质量

14,000+字符的长文，3分钟完成

工作流运行后，你将获得：

• 结构清晰的万字长文
• 自动Markdown排版（三级标题、代码引用等）
• 所有内容自动保存到Notion

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注意事项

在搭建过程中需要注意：

1. 大模型知识局限 - 基于模型自身知识库生成的内容可能深度不足，需人工审核

2. JSON格式稳定性 - 必须通过示例明确输出格式，否则解析会失败

3. Router模块必要性 - 务必使用Router控制流程，避免重复运行和数据混乱

4. 模型选择影响质量 - 不同模型生成质量参差不齐，建议使用Claude 3.5或GPT-4

5. 提示词工程 - 需要精心设计提示词，控制字数、格式和章节结构

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适用场景

推荐使用的用户

• 内容创作者 - 需要定期产出大量长篇文章
• SEO专家 - 快速生成多平台适用的营销内容
• 教育工作者 - 创建科普、教育类文章
• 成本敏感用户 - 通过OpenRouter免费模型控制成本

可能不适合的情况

• 追求绝对原创性和深度见解的作者
• 对技术设置不熟悉的初学者
• 对事实准确性有极高要求且不愿校对的用户

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常见问题

生成一篇万字长文需要多长时间？

约3分钟可完成6个章节、14000-15000字符的长文生成，包括大纲生成和各章节内容填充。

OpenRouter相比直接用OpenAI有什么优势？

OpenRouter提供统一API接口，可自由切换数十种大模型（包括Claude、GPT、Llama等），还有免费模型可用，有效控制成本。

生成的内容质量如何？

内容结构清晰、逻辑连贯，自动生成Markdown格式，但仍需人工审核事实准确性，大模型可能生成错误信息。

为什么需要使用Router模块？

Router模块确保在遍历生成所有章节后才进行一次性汇总保存，避免数据冗余和重复运行浪费操作数。

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下一步

学会了基础工作流后，你可以尝试：

• 集成搜索引擎API，增加信息实时性
• 添加特定书籍知识库，提高内容深度
• 设置多语言翻译，生成双语文章
• 添加审核环节，确保内容准确性

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