一个YouTube链接批量产出多平台文案和缩略图

原文要点

原模板由WeblineIndia发布在n8n模板库（免费，不含可下载文件的情况需以页面为准）。流程：Webhook接收含YouTube链接的POST请求→提取视频ID→YouTube API取元数据、Apify取字幕→清洗字幕（去HTML实体和多余空白）→OpenAI一次生成LinkedIn帖、X串推、博客草稿、YouTube简介的JSON→再用OpenAI生成缩略图提示词并出1024×1024图→上传Google Drive并公开分享取链接→全部写入Notion数据库。Notion字段：Video Title、Video URL、Transcript、LinkedIn Post、Twitter Thread、Blog、YouTube description、Thumbnail、Timestamp。原文提醒：无字幕视频会取不到transcript，字段名不匹配会导致Notion写入失败。

这次做成什么

在自建n8n里搭一条「丢一个YouTube链接，自动产出四平台文案+缩略图并归档Notion」的 webhook 流程，并用一条虚构测试链接跑通每个节点。

准备什么

• 一个可登录的n8n实例（云端或自托管），能新建并激活工作流
• YouTube Data API凭据、Apify账号（可用其YouTube字幕类Actor）、OpenAI API Key
• Google Drive账号（允许链接分享）和一个测试文件夹
• Notion集成token及一个已按指定字段建好的数据库

具体怎么做

1. 建Notion数据库并记录database ID

   在Notion新建数据库，逐字创建属性：Video Title（标题）、Video URL（URL）、Transcript（文本）、LinkedIn Post（文本）、Twitter Thread（文本）、Blog（文本）、YouTube description（文本）、Thumbnail（URL）、Timestamp（日期）。把数据库共享给你的n8n集成，从数据库链接中复制32位ID备用。字段名必须与流程写入的键完全一致，否则保存失败。

2. 搭Webhook与视频ID提取

   新建工作流，加Webhook节点，方法POST，路径如 /youtube-repurpose，响应选「立即响应」或等流程结束。后面接Code或Set节点，从body.url用正则提取视频ID：匹配 watch?v= 后的11位字符或 youtu.be/ 后的片段，输出字段 videoId。测试时用Execute previous nodes手动喂一条数据。

3. 取元数据与字幕

   加HTTP Request节点调YouTube Data API的 videos?part=snippet&id={{videoId}} 取标题、描述、发布时间。再加一个HTTP Request节点调你的Apify字幕Actor（在Apify控制台复制该Actor的API端点与token，具体端点以你选用的Actor页面为准，本指南未实测），传入视频URL，取回字幕数组后在Code节点里拼接为纯文本。

4. 清洗字幕并生成四平台文案

   Code节点里对字幕做清洗：替换 & " ' 等HTML实体、合并多余空白和换行、截断到约12000字符防超token。接OpenAI节点（Chat Model），system提示词用下方材料「四平台文案提示词」，user消息传视频标题+清洗后字幕，要求严格JSON输出。后面加Code节点JSON.parse校验，失败则进错误分支记录日志。

5. 生成并上传缩略图

   先用一个OpenAI文本节点，根据标题和字幕前500字生成英文绘图提示词（见材料「缩略图提示词生成」）。再调OpenAI图像生成，尺寸1024×1024，拿回图片二进制或base64。接Google Drive节点选Upload，目标选你的测试文件夹；再加一个Share操作把文件权限设为anyone with link can view，拼出公开URL。

6. 写入Notion并自测

   Notion节点选Create Page，数据库粘贴第1步的ID，把九个字段逐一映射：标题、原URL、字幕前2000字、四段文案、缩略图公开链接、当前时间。激活工作流后用curl发下方测试请求，逐节点检查输出。

可直接复制的材料

你是一名多平台内容改写助手。根据用户提供的视频标题和字幕全文，输出一个严格的JSON对象，不要输出任何其他文字、不要用代码块包裹。字段如下：
"linkedin_post"：150-250字中文专业口吻帖子，开头一句钩子，结尾一个问题引导评论，含3-5个相关话题标签；
"twitter_thread"：数组，4-6条推文，每条不超过260字符，第一条是钩子，最后一条附视频链接占位符{{video_url}}；
"blog_draft"：600-900字博客草稿，含一个H1标题（以#开头）、三个小节（以##开头）、结尾总结段；
"youtube_description"：120-200字视频简介，前50字概括核心看点，中部列3个要点（每点一行，以-开头），结尾附订阅引导语。
所有内容用简体中文撰写，事实只能来自字幕，不要编造字幕中没有的数据或引言。

你是YouTube缩略图美术指导。根据用户给的标题和内容摘要，输出一段英文图像生成提示词，要求：1:1方形构图的高对比画面（最终生成尺寸1024×1024），主体居中或偏左，留出上方放标题文字的空间；配色不超过3种主色，写明具体颜色；风格为扁平插画或写实照片二选一并说明；不出现任何真实人物面部特写、不出现可读文字。只输出提示词本身，不超过120个英文单词。

{
  "test_curl": "curl -X POST https://你的n8n域名/webhook/youtube-repurpose -H \"Content-Type: application/json\" -d '{\"url\": \"https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ\"}'",
  "video_id_regex": "(?:watch\\?v=|youtu\\.be/)([A-Za-z0-9_-]{11})",
  "notion_field_mapping": {
    "Video Title": "YouTube snippet.title",
    "Video URL": "webhook body.url",
    "Transcript": "清洗后字幕.slice(0,2000)",
    "LinkedIn Post": "openai_json.linkedin_post",
    "Twitter Thread": "openai_json.twitter_thread.join(\\n\\n)",
    "Blog": "openai_json.blog_draft",
    "YouTube description": "openai_json.youtube_description",
    "Thumbnail": "drive公开链接",
    "Timestamp": "{{$now}}"
  }
}

输入与输出示例

本站虚构演示，未实际运行，非原作者结果

输入

POST /webhook/youtube-repurpose，body: {"url":"https://www.youtube.com/watch?v=Ab3Xy9ZkLmN"}（本站虚构的「10分钟讲透向量数据库」测试视频，含英文字幕约1500词）

对应输出

OpenAI文案节点输出JSON：{"linkedin_post":"向量数据库到底解决了什么问题？这条10分钟的视频用一个电商搜索的例子讲清楚了……#向量数据库 #AI基础设施 #语义搜索","twitter_thread":["为什么关键词搜索找不到『和这件衣服风格类似的』？1/5","因为它只匹配字面，不理解含义。2/5","向量数据库把内容变成数字向量，按『意思相近』检索。3/5","视频里用电商 demo 演示了全过程。4/5","完整讲解见 {{video_url}} 5/5"],"blog_draft":"# 向量数据库入门：从一次电商搜索说起\n## 关键词搜索的局限\n……","youtube_description":"10分钟看懂向量数据库……"}；Notion新增一页，Thumbnail为Drive公开链接，Timestamp为触发时刻。

做完检查这些

• 发送测试POST后，视频ID提取节点输出正好是11位字符且与链接中的ID一致
• OpenAI文案节点的输出能被JSON.parse成功解析，且四个字段都非空
• Google Drive中能看到1024×1024的图，匿名浏览器打开其公开链接可访问
• Notion数据库新增一行，九个字段全部有值、无字段名报错

容易卡住的地方

• 无字幕或关闭字幕的视频Apify取不到内容，需换有字幕视频测试，这是原文明确列出的故障项
• Notion属性名差一个字符（大小写、空格）就会写入失败，先在数据库界面核对再映射
• Drive未开启链接分享时公开URL无法访问，需在Drive设置允许
• 字幕过长会超模型上下文，清洗节点必须截断；作者未给出具体token上限，按所用模型自行核定
• OpenAI、Apify按各自用量计费，本流程不含免费保证