应用四：批量生成多平台内容

同一份素材往往需要变成公众号摘要、短视频口播提纲、社交平台短文和内部邮件。直接让模型“一次写完所有平台”虽然简单，却很难分别控制长度、语气和输出格式。Workflow 更适合把共同工作只做一次，再按平台逐个生成。

输入要比“写一篇文章”更具体

可以让用户提供：原始草稿、参考文件、目标平台、目标读者、语气和语言。目标平台最好最终被整理成一个数组，便于后续迭代。如果用户输入的是“公众号、小红书和 LinkedIn”，参数提取节点可以把自然语言转换成统一的平台列表。

一条典型链路是：

用户输入
  → 文档提取
  → 参数提取与输入校验
  → LLM 整合参考资料
  → 迭代：识别平台要求 → 生成对应内容
  → 模板格式化
  → 输出

资料整合阶段只负责形成可靠的内容底稿，不必提前写成任何平台风格。迭代节点随后遍历平台列表，每次根据当前平台、读者和语气生成一份结果。最后使用模板节点组合输出，比让模型负责固定标题、分隔线和字段顺序更稳定，也能减少不必要的模型调用。

提示词可以明确区分两类约束：事实不得超出参考资料，表达可以按平台调整。对数字、名称、链接和引用设置“不得改写”的规则；对标题、句式和篇幅允许模型发挥。

如果需要统一品牌口吻，可以提供少量经过审核的正反例，但不要把几十篇旧文章全部塞进提示词。较稳定的做法是把品牌规范和优秀范例放进知识库，在生成前检索相关片段。

当平台为空、文件无法读取或原始素材过短时，工作流应尽早结束并返回明确提示。这样既节省调用成本，也避免模型在信息不足时编造内容。对于超长素材，可以先做摘要或分段整合，再进入多平台迭代。

同一组素材至少连续运行多次，检查事实是否一致、每个平台是否真的有差异、格式是否稳定。还要测试单个平台、多平台、无文件、只有文件以及包含冲突要求的输入。

发布前保留人工审核，特别是外部传播内容。Dify 可以缩短从素材到初稿的距离，但品牌承诺、法律表述和最终发布责任仍然属于人。