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使用场景简单一说，我们就来分享实现路径：
当你有大量知识资料，想要做成科普性图文笔记时； 当你有大量读书笔记，想要批量做成图文笔记时； 当你写了一篇文章，想要把以概要形式做成图文笔记时； ……
下面以「长文章 AI 总结转概要图文卡片」为例，过一下我的实现路径。
整体思路
用输出倒推实现流程：
我们要生成这样的两类图
就要把文章拆出上图绿色的文字，这个交给 AI 做，写个提示词就好了。
把拆出来的文字搞成图片输出，可以用扣子图像流的画板功能：文字+底图整合即可
这样，整个链路就出来了：
下面是把实现过程配置到工作流里的全貌：
一些细节
约束 AI 提炼文章的输出结构
为了让大模型按要求输出我们需要的信息，需要在提示词里给它约定好，按上图里的样子，高低得包含以下信息：
{
"coverTitle":"封面标题",
"detail":[{
"detailTitle":"详情页标题，可能有多页，所以是数组",
"detailPoint1":"详情页关键信息，不超过 5 条",
"detailPoint2":"详情页关键信息，不超过 5 条",
"detailPoint3":"详情页关键信息，不超过 5 条",
"detailPoint4":"详情页关键信息，不超过 5 条",
"detailPoint5":"详情页关键信息，不超过 5 条",
}]
}
在智能体工作流里的大模型节点，输出那里强烈建议把输出列出来，这样下一步就不用写代码提取了。
然后接下来，把输出的结构化信息，分别塞给图像流就好了。
让图片显示在消息里
图像流输出的“图片”都是以链接形式存在的，如果你不作调整会以超链接形式，体验一般般。
推荐使用 Markdown 或者 HTML 语法让图片显示在消息框里。
正文卡片绘制要用批量模式
正文肯定不止一张（至少在本文的场景里），我们要求 AI 输出的也是包含多张图片的数组形式，所以这里输出给图像流时，选择批量模式，一次生成多张。
当然也可以使用扣子或者 Dify 工作流里的“循环”节点，意义不大。
