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第18篇:AI+Notion/飞书:自动化你的工作流

第18篇:AI+Notion/飞书:自动化你的工作流

上周有个读者问我:你每天要写文章、剪视频、回消息,还要更新专栏,怎么忙得过来?

我说,其实没你想的那么忙。

因为大部分重复性的工作,我都没自己干。

这篇文章我讲一个更进阶的话题:怎么让AI帮你"自动干活"。不是让它写一篇文章这种单次任务,而是搭建一套自动化流程,让工具在后台自己跑。

需要用到的工具:Notion或飞书(选一个),加上一个AI。

为什么需要自动化工作流

先说个真实场景。

我每天早上要做的第一件事:收集AI新闻选题。之前我是这么干的:

打开5个网站,逐个扫标题

把觉得有价值的标题复制到Notion

每个标题写一行备注

下午写文章的时候再去看一遍

这个过程大概要20分钟。看起来不长,但每天重复,一个月就是10个小时。

后来我改了一下:

用AI帮我监控这几个网站

AI自动提取标题和摘要

自动按"热点程度"排序

推送到我的Notion待办清单

现在我每天早上只要打开Notion,就能看到已经整理好的选题列表。耗时从20分钟变成2分钟。

这就是自动化工作流的价值:把重复动作打包,让工具在后台跑。

两个核心工具:Notion和飞书怎么选

这两个工具都能做自动化,但逻辑不太一样。

Notion的优势:

数据库功能强,字段、视图、关联都能自定义

第三方集成多,能连Zapier、Make这些自动化平台

模板社区成熟,很多现成的工作流可以直接用

飞书的优势:

国内访问稳定,不用翻墙

多维表格功能类似Notion数据库,操作更简单

飞书机器人可以直接嵌入AI对话,不用来回跳

如果你本身就在用飞书,整合成本低

我的建议:已经在用飞书就别折腾Notion了。两个都没用过的话,优先Notion,生态更成熟。

下面我分两个工具各讲一个实战案例。

Notion实战:AI选题自动收集系统

这个工作流的逻辑很简单:

1. AI定时抓取指定网站的更新

2. 提取标题、摘要、链接

3. 写入Notion数据库

4. 按时间倒序排列,标注热度

你需要准备的东西:

Notion账号

一个AI对话工具(我用Gemini)

Zapier或Make账号(免费版够用)

第一步:创建Notion数据库

在Notion里新建一个数据库,字段设置如下:

标题(标题字段)

摘要(文本字段)

来源网站(选择字段)

链接(URL字段)

热度(选择字段:高/中/低)

状态(选择字段:待处理/已选题/已发布)

抓取时间(日期字段)

建完之后,这个数据库就是你的选题库。

第二步:设置信息源

我监控的是这5个源:

TheVerge AI频道

36氪 AI标签

机器之心

量子位

OpenAI官方博客

每个源在数据库里有一个"来源网站"选项。

第三步:用Make搭建自动化

我用的工具是Make(原Integromat),免费版每月1000次操作,够用。

创建一个新的Scenario,逻辑是这样的:

1. HTTP模块:定时访问RSS链接或网页

2. AI模块:用AI提取标题、摘要

3. Notion模块:写入数据库

具体配置我展开讲一下。

HTTP模块的设置:

URL:填RSS链接(TheVerge的AI频道RSS是`https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/rss/index.xml`)

Method:GET

Schedule:设成每小时一次

AI模块的设置:

这里我用的是Make自带的AI模块,也可以用Webhook连Gemini

Prompt:`提取这篇文章的标题和100字摘要,返回JSON格式:{title, summary}`

解析返回结果

Notion模块的设置:

Action:Create a Database Item

Database:选你刚才建的选题库

字段映射:把AI返回的title填到标题字段,summary填到摘要字段

第四步:测试和调试

第一次跑肯定有问题。常见坑:

RSS链接访问超时:换一个RSS源,或者用网页抓取

AI返回的不是JSON:改prompt,加"只返回JSON,不要有其他文字"

Notion字段类型不对:检查字段是否是正确的类型

调试完成之后,就可以让它自己跑了。我一般早上8点看一次,晚上8点看一次。

飞书实战:AI自动生成内容库

如果你的工作流主要是内容生产,飞书有一个更好用的方案:多维表格+飞书机器人。

我用飞书搭了一个"内容库",逻辑是这样的:

1. 在多维表格里新增一个"选题"记录

2. 触发飞书机器人,自动生成大纲

3. 大纲写回表格的"大纲"字段

4. 我确认大纲后,再触发生成正文

5. 正文写回"正文"字段

这样做的好处是:所有内容都在一个表格里,不用跳来跳去。

搭建步骤:

第一步:创建多维表格

字段设置:

选题标题(文本)

选题类型(选择:AI热点/工具测评/经验分享)

大纲(多行文本)

正文(多行文本)

状态(选择:待生成大纲/大纲确认/待生成正文/已完成)

创建时间(创建时间字段)

第二步:配置飞书机器人

飞书的机器人可以接入AI。我用的是飞书的"飞书妙记"机器人,可以自定义prompt。

在多维表格的自动化里设置:

触发条件:当"状态"变为"待生成大纲"

动作:调用AI,prompt是`根据这个选题生成一份文章大纲,要求:总字数1000字左右,分5个部分,每个部分写清楚要说什么`

结果:把AI返回的大纲写入"大纲"字段

更新状态:把状态改为"大纲确认"

同样的逻辑,再设一个自动化:

触发条件:当"状态"变为"待生成正文"

动作:调用AI,prompt是`根据这个大纲生成文章正文`

结果:把正文写入"正文"字段

更新状态:把状态改为"已完成"

第三步:实际使用

现在我的工作流是这样的:

1. 早上看到一个好选题,打开飞书多维表格,新建一行,填上标题

2. 把状态改为"待生成大纲"

3. 等1分钟,刷新一下,大纲已经生成好了

4. 我看一遍大纲,改一改

5. 把状态改为"待生成正文"

6. 再等3分钟,正文生成好

7. 我润色一下,复制出来发布

整个流程我只需要做三件事:确认选题、确认大纲、润色正文。

三个常见问题

问题1:AI生成的内容太差怎么办?

这是新手最容易遇到的问题。解决方法:优化prompt。

不要只写"帮我生成大纲",要写具体:

```

根据这个选题生成文章大纲,要求:

1. 总字数控制在1000-1200字

2. 分5个部分:引言、现象分析、操作步骤、案例、总结

3. 引言部分用反常识观点开头,不要用"随着...的发展"

4. 每个部分标注要说什么、大概多少字

5. 标注哪里需要配图或数据

```

prompt越具体,输出质量越高。

问题2:自动化会不会太复杂,搞不定?

第一次搭建确实需要花点时间。我第一次用Make搭Notion自动化花了2小时,主要是在调试。

但搭好之后,你每天省下的时间会远超这2小时。

我的建议:先从一个最简单的场景开始。比如"每天自动抓取3个网站的标题写入Notion",跑通之后再慢慢加功能。

问题3:要不要花钱?

Notion和飞书都有免费版,够用。

Make免费版每月1000次操作,如果你只是监控几个网站,完全够用。Zapier免费版只有100次,可能不够。

如果需要更高级的功能,比如GPT-4级别的AI,可以考虑付费。但起步阶段不需要。

我踩过的坑

坑1:试图一次搭完所有自动化。

一开始我想把选题、写作、发布全部自动化。结果搭了一周还没搞定,最后放弃了。

后来我改成:先把选题自动化搞好,稳定跑了一个月,再逐步加其他功能。

坑2:过度依赖AI,自己不看。

AI自动生成的选题库,我一开始直接用。结果发现有些标题虽然热门,但跟我的读者群体不相关。

后来我加了一个"人工审核"环节:AI生成选题后,我再花2分钟扫一遍,把不相关的删掉。

坑3:自动化太久没维护,坏掉了也不知道。

我的Notion选题库有次停了3天我才发现,因为RSS源改了链接格式。

现在我会每周检查一次,看看自动化是否还在正常工作。

一个真实的自动化效果

我现在每天早上打开Notion,看到的是这样的界面:

10-15条AI新闻选题,按热度排序

每条都有标题、摘要、来源、链接

我只要扫一遍,选1-2条写文章

下午写文章时,飞书多维表格里已经有AI生成的大纲。我确认大纲,等几分钟就能拿到正文初稿。

整个流程从原来的"找选题30分钟+写文章30分钟",变成"找选题5分钟+写文章15分钟"。

这不是夸张,是我每天都在用的真实流程。

课后作业

不要一次搭完所有自动化。

今天只做一件事:选一个你最常做的重复性工作,想一想能不能用Notion或飞书+AI自动化。

比如:

每天要整理的邮件摘要

每周要收集的行业报告

每月要统计的数据报表

想清楚之后,先搭一个最简单的版本。跑通了再来优化。

自动化不是一蹴而就的,是慢慢迭代出来的。我现在的这套工作流,也是从"自动抓取标题"这个小功能开始,一步步加起来的。

下篇预告:AI翻译、总结、录音转文字的实用技巧。我会讲几个我最常用的场景,以及对应的工具和操作方法。