👨?💻群里有同學是做影視賽道的博主，聽說最近DeepSeek這么火，咨詢能不能用DeepSeek寫影評，并整理電影數據資料，自動發布到飛書文檔，把每天的工作做成一個自動化的流程。

那今天斜杠君就為大家帶來這篇詳細的教學，以影評工作流為例，為大家拋磚引玉，教大家如何把自己的工作打造成一個自動化流程，讓Ai代替你工作。

智能體作用：批量輸入電影名稱，自動獲取演員、評分、星級和封面等信息，并聯網查找電影相關資料，撰寫影評，批量寫入飛書文檔。

首先我們來看一下生成后的效果：

🎥?本期視頻教程已上傳至知識星球，有更詳細的教學文檔（包括完整的代碼和提示詞），加入方法見文章結尾，?🧑?🚀還有星球VIP群和大家一起討論噢~

🤹 接下來，話不多說，斜杠君用最簡單的方式教給大家。💖大家可以關注收藏，以免之后找不到，而且也不會錯過我后面的教程。

一、創建工作流

首先，新建一個工作流，填寫標題和描述。

二、業務邏輯

1、開始節點

開始節點設置兩個參數，用來接收要寫入的飛書多維表格地址和電影名字。

2、代碼節點

代碼節點用來把「開始節點」傳過來的多個電影名字拆分成一個數組，多個電影名字用換行分隔，在接下來的批處理節點中進行使用。

代碼如下：

async?function?main({ params }: Args):?Promise<Output> {? ??const?ret = {? ? ? ??"name": params.name.split("\n")?? ? };? ??return?ret;}

3、批處理節點

📢 敲黑板：這個批處理的環節很重要，同學們要認真學習。

批處理節點，用來為批量撰寫影評。

4、插件節點

加入一個插件節點，用來搜索電影信息。

搜索電影信息。使用插件如下：

5、大模型節點

加入一個大模型節點，并為大模型添加一個聯網的搜索的技能，這里我選用的是聯網問答插件。

接著使用聯網搜索到的信息撰寫影評。

注意：模型這里使用DeepSeek大模型。

用DeepSeek大把前面的數據進行組裝，成飛書文檔需要的數據格式。

6、代碼節點

使用代碼節點把插件返回的信息和撰寫的影評進行匯總，組裝成飛書多維表格需要的數據格式。

7、插件節點

添加飛書多維表格插件，批量寫入飛書表格。

8、結束節點

結束節點把生產的飛書多維表格地址進行輸出。

整體的工作流到這里就搭建完成了，大家快動手搭建一下試試吧~?

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