四十多个小红书账号，你仍在手动做图？同行借助AI写脚本，已將选题、写文、生图全部实现全自动，每日省下三小时。
为什么网页自动化卡住多数人
在2025年，我所接触的200多个内容团队之中，七成依旧运用传统RPA录制鼠标轨迹，这种脚本，换作别的屏幕分辨率便会失效，更不要说要嵌入n8n这类自动化工具了，真正的瓶颈并非是写代码，而是在调试页面元素的时候，反复去更改定位符的那种体力活。
我们去年11月时，给教培客户开展竞品监控工作，要求每日抓取小红书30个账号的最新笔记内容。起初手动编写Python并结合Selenium，光是定位呈现苹果备忘录风格页面生成效果的按钮，就耗费了2天时间。之后运用AI编程搭配浏览器自动化工具，结果仅用3小时脚本就成功跑通。如今每天凌晨4点，n8n会自动调用API进行抓取且存储。
AI编程解决页面操作的痛点
以前谈及AI写代码的时候，都是将复制而来的报错信息反复粘贴。今年1月份起开始使用支持思考链路的编程助手，局面就此发生了变化。举例来说，在进行那个被归类为处理苹果备忘录风格的网页生成工具相关操作时，AI能够自行打开浏览器，查看每一个按钮的HTML结构，鉴于发现下载按钮是动态加载的这种情况，便将会主动去调整等待的策略。
需批量将文案转成带苹果备忘录背景图片的，是我们做矩阵号的真实案例，传统方式是打开网站，粘贴，选风格，导出，一篇需两分钟，四十篇就是八十分钟，AI编程工具开启全托管模式后，会自动循环执行这个过程，中途遇到弹窗、加载慢都会自己重试，十五分钟就能跑完。
从网页脚本到可调用API的改造难点
脚本能在本地顺利跑通，与能嵌入工作流，这完全是两回事。n8n没办法直接运行Python脚本，它必须被打包成API才行。在这儿，80%的人都会被卡住。3月份的时候，我替一个电商团队做竞品价格监控，那种情况下，他们运用RPA录屏去跑拼多多页面，想着要整合进飞书机器人，然而最终却发现，RPA没办法实现被外部调用。
把脚本核心功能封装成函数，这是正确做法，例如输入文案后返回图片URL列表。并且，要用FastAPI套一层HTTP接口。部署的时候存在一个坑，那就是AI常常会自动添加复杂依赖，会把Flask和Django混合使用。我每次都会添加一句指令，即采用最简单的Flask而且是单文件的形式，不要使用虚拟环境。如此一来，生成的API包体积很小，n8n请求的时候响应就在3秒之内。
调试自动化脚本的实战技巧
恰好在昨天，处理了一个下载失败的案例，AI完成脚本编写后，能够进入页面生成图片，然而，点击下载窗口的多个链接均无反应，按照常规思路，需查看XPath是否正确，只是，AI反复调用同一个工具却报网络错误，最终，重启客户端得以解决，这是一个虽似玄学却有效的操作。
还有一个高频出现的问题是，关于下载图片时的保存路径。人工智能默认情况下会将其存放到系统的临时文件夹当中，而当n8n进行调用的时候，根本就寻找不到相应的文件。我在指令里面明确地提出了要求：把图片保存到当前目录的output文件夹那里，并且要将绝对路径以列表的形式返回出来。修改完成之后，脚本稳定地运行了两周时间，都没有出现过错误。
内容矩阵的规模化落地
今年，我们于内部成功跑通了完整链路，其中选题环节借助爆款标题库API来拉取近7天具有高互动性的笔记，文案部分调用大模型进行重写，图片生成则执行这个自动化脚本，最终借助n8n发布至40多个小红书账号。整个流程从原来需人工干预3小时，被压缩至全自动的15分钟。
如此方式无论哪个平台都适用无阻，早在2月初时，针对一个从事跨境电商层面的团队开展了亚马逊页面库存监控工作，每日清晨8点，借助n8n这种工具去请求API，通过脚本登录卖家自身后台查验缺货商品，借助钉钉软件自动发送预警信息，先前他们聘请外包人员编写脚本耗费了8000块钱，而且每周还得支付200块钱的维护费用，现今则实现了零成本的迭代运营。
AI全托管开发的边界
不得不承认，在开启全托管模式之后，AI会对代码进行错误修改。有一回，它认为我所命名的函数缺乏优雅性，便自动对所有变量名进行了重构，这使得n8n在调用的时候出现了报错情况。当下的方案是，在核心功能实现运行通畅之后，即刻关闭自动模式，往后的优化则通过手动提出需求来进行。
将图片下载的最终解决办法弄成很简便的情形，AI在处理动态链接点击方面无能为力，我便让其变换策略，依据文件名前缀含有“-”的特性，从页面源码里提取全部下载链接，接着运用requests库直接进行GET，避开浏览器点击操作，使成功率由62%提升至98%。
目前于内容生产或者数据处理当中，哪一个环节仍旧处于手工重复之下的劳动？在评论区讲述一下场景，说不定下一篇文章就会为你编写一个自动化的脚本。
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