一人公司运营多个社媒账号，手动复制粘贴是最大的内耗。本教程用n8n搭建长文分发流水线：输入Markdown长文，AI节点拆分为X线程/小红书/公众号3种格式，再调各平台API分发，全程25分钟搭好，每篇文章节省1小时手动操作。

适用场景

做内容的一人公司，最容易在「分发」环节崩盘：

- 写一篇2000字长文要1天，但拆成X线程+小红书+公众号3条要再花1小时，且容易遗漏。 - 多账号登录、复制、粘贴、改格式、配图、定时——每步都很轻，加起来很重。 - 手动产出的小红书/X/公众号经常彼此「同步过头」（一字不改），算法不喜欢；又怕过度改写花太多时间。

本教程用 n8n 把这套流程一次性自动化：输入一篇 Markdown 长文，自动产出3种平台格式的草稿并发送到指定渠道，单篇分发耗时压缩到 5 分钟（含人工抽查）。25分钟搭好流水线，单人即可维护。

操作步骤

第1步 · 准备 n8n 环境（5分钟）

- 本地 Docker 起 n8n：`docker run -d --name n8n -p 5678:5678 -v ~/.n8n:/home/node/.n8n n8nio/n8n`。 - 或用 n8n.cloud 免费版（适合不想维护本地服务的 OPC）。 - 启动后访问 `http://localhost:5678`，创建一个工作流，命名为 `content-fanout`。

第2步 · 搭建 5 个核心节点（10分钟）

按下面的链路拖入节点，箭头表示数据流：

```text [Webhook 触发] → [Set 解析输入] → [HTTP Request × Claude API] → [Function 拆三份] → [Notion / 飞书 / 邮箱输出] ```

各节点配置要点：

1. Webhook 触发：路径 `/fanout`，POST 方法。Body 字段 `{ markdown, title, thesis }`。 2. Set 解析输入：把 markdown 全文、标题、一句话主旨展开为可引用变量。 3. HTTP Request × Claude API：调 `https://api.anthropic.com/v1/messages`，模型 `claude-sonnet-4-6`。Prompt 在「代码或模板」里。 4. Function 拆三份：把 Claude 返回的 JSON 拆成 X / 小红书 / 公众号三条独立 item，后面分支处理。 5. 输出：3 路并行——X 草稿写入 Notion 数据库、小红书草稿发到飞书多维表格、公众号草稿发邮件给自己（用现成 Notion / 飞书节点，无需额外凭据折腾）。

第3步 · 跑通一次测试（5分钟）

用 curl 触发 webhook：

```bash curl -X POST http://localhost:5678/webhook/fanout \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "title": "Heartbeats, not daemons", "thesis": "Production agent systems should pulse, not run as daemons.", "markdown": "<paste long-form markdown here>" }' ```

90 秒内你的 Notion / 飞书 / 邮箱应该各收到一条草稿。如果某路报错，n8n 的 Executions 面板能直接看到哪一步挂了。

第4步 · 加 3 道人工护栏（5分钟）

自动化最大的风险是「错的内容批量发」。加 3 道护栏：

- 不直接发到平台：所有输出都进「草稿区」（Notion/飞书/邮箱），人审过再手动发布。这是一人公司能跑自动化的底线。 - 加 thesis 校验：Function 节点里加一句校验，三个平台输出都必须包含「一句话主旨的核心动词」。漏了就让流水线报错。 - 每条单独可重跑：n8n 的 "Retry on Fail" 配置只对失败 item 重跑，不会重复消耗 Claude tokens。

代码或模板

Claude 拆稿 Prompt（核心模板）

```text 你是「一人堂」社媒分发节点。请把下面这篇长文同时改写为3种平台格式，严格用 JSON 返回。

输入

标题：<<TITLE>> 一句话主旨：<<THESIS>> 长文 Markdown：<<MARKDOWN>>

输出格式（严格 JSON，不要任何解释）

{ "x_thread": ["第1条推文", "第2条推文", ..., "第7条推文"], "xiaohongshu": { "title": "<=20字带emoji的小红书标题", "body": "500-800字小红书风格正文，分小段，每段≤3行", "hashtags": ["#tag1", "#tag2", "#tag3"] }, "gongzhonghao": { "title": "<=30字公众号标题（含「：」或「？」）", "intro": "50-80字引子", "body": "800-1500字正文，分小节，含小标题" } }

平台风格约束

- x_thread：7 条以内，第 1 条必须是钩子句，最后 1 条必须有明确 CTA（follow / subscribe / link）。每条 ≤ 280 字符。 - xiaohongshu：开头 1 行抓注意力，禁用「赋能」「一站式」，必须出现「我」或「我们团队」拉近距离。 - gongzhonghao：正经叙述，禁用过多emoji，分小节用「一、」「二、」「三、」中文序号。

强制要求

- 三个平台输出必须都包含原长文的核心动词（来自 thesis）。 - 不能直接搬运原文段落，至少 60% 重写。 - 任何平台版本都不出现「这篇文章告诉你」「下面我们来看看」这类元描述。 ```

n8n Function 节点关键代码

```javascript // 拆 Claude 返回为 3 个独立 item const raw = $json.content[0].text; const parsed = JSON.parse(raw);

const thesisCore = $json.thesis.split(/\s+/).slice(0, 3).join(' ');

const items = [ { platform: 'x', payload: parsed.x_thread }, { platform: 'xiaohongshu', payload: parsed.xiaohongshu }, { platform: 'gongzhonghao', payload: parsed.gongzhonghao } ];

// thesis 校验：每个平台输出必须包含核心动词 items.forEach(item => { const text = JSON.stringify(item.payload).toLowerCase(); if (!thesisCore.split(' ').some(v => text.includes(v.toLowerCase()))) { throw new Error(`平台 ${item.platform} 缺失 thesis 核心动词：${thesisCore}`); } });

return items.map(i => ({ json: i })); ```

复盘要点

- 草稿区是必经一步：直接发布到平台 = 一旦 prompt 漂移就批量翻车。所有输出都先进 Notion / 飞书草稿，人审 30 秒再发，是一人公司能保持账号质量的底线。 - thesis 校验比想象中重要：Claude 偶尔会「跑偏」到讲另一个话题，强制校验核心动词能在自动化环节拦住 90% 的偏题。 - n8n 比纯代码更适合 OPC：可视化节点意味着 6 个月后回来改流水线，你能立刻看懂；纯 Python 脚本半年后自己都要花 20 分钟读懂。 - API Key 进 n8n Credentials：不要把 Claude API Key 写在 HTTP 节点的 URL 里，n8n 有专门的 Credentials 管理，避免误导出工作流时泄露。 - 进阶：把这条流水线接到 [飞书多维表格 + AI 选题](http://opcdesk.top/skill/) 上游，就能形成「选题 → 写稿 → 拆分 → 草稿」的全链路，单人维护 3 个账号成为可能。