Быстрый старт за 30 минут

Это пошаговое руководство проведет вас через создание мультиплатформенного генератора контента с нуля. Помимо базовой интеграции с LLM, вы узнаете, как использовать мощные узлы Интеллос, чтобы оркестрировать продвинутые AI-приложения быстрее и с меньшими усилиями. К концу этого руководства у вас будет рабочий процесс, который принимает любой контент (текст, документы или изображения), добавляет нужный вам стиль и тон и выдает отполированные посты для социальных сетей под конкретную платформу на выбранном вами языке. Итоговый рабочий процесс показан ниже. Возвращайтесь к этой схеме по ходу сборки, чтобы не сбиться с пути и увидеть, как все узлы работают вместе.

​

Перед началом

​

Шаг 1. Создайте новый Workflow

1. Перейдите в Студия, затем выберите Создать с нуля > Workflow.
2. Назовите рабочий процесс Контент Генератор и нажмите Создать. Вы автоматически попадете на холст рабочего процесса и сможете приступить к сборке.
3. Выберите узел Пользовательский ввод, чтобы начать наш рабочий процесс.

​

Шаг 2. Оркестрация и настройка

​

1. Сбор данных от пользователя: узел Пользовательский ввод

Нажмите узел Пользовательский ввод, чтобы открыть панель его настройки, затем добавьте следующие поля ввода.

Справочные материалы — текст

• Тип поля: Paragraph
• Имя переменной: draft
• Имя метки: Draft
• Максимальная длина: 2048
• Обязательное: Yes

Справочные материалы — файлы

• Тип поля: File list
• Имя переменной: user_file
• Имя метки: Upload File (≤ 10)
• Поддерживаемые типы файлов: Document, Image
• Типы загружаемых файлов: Both
• Максимальное число загрузок: 10
• Обязательное: No

Стиль и тон

• Тип поля: Paragraph
• Имя переменной: voice_and_tone
• Имя метки: Voice & Tone
• Максимальная длина: 2048
• Обязательное: No

Целевая платформа

• Тип поля: Short Text
• Имя переменной: platform
• Имя метки: Target Platform (≤ 10)
• Максимальная длина: 256
• Обязательное: Yes

Языковые требования

• Тип поля: Select
• Имя переменной: language
• Имя метки: Language
• Варианты:
  • English
  • 日本語
  • 简体中文
• Обязательное: Yes

​

2. Определение целевых платформ: узел Экстрактор параметров

После узла Пользовательский ввод добавьте узел Экстрактор параметров и настройте его:

1. В поле Модель выберите gpt-4.1, а в поле Входная переменная — User Input/platform.
2. Добавьте параметр для извлечения:
   • Name: platform
   • Type: Array[String]
   • Description: The platform(s) for which the user wants to create tailored content.
   • Required: Yes
3. В поле Инструкция вставьте следующее, чтобы направить LLM в извлечении параметров:
   INSTRUCTION

   # TASK DESCRIPTION
   Parse platform names from input and output as a JSON array.
   
   ## PROCESSING RULES
   - Support multiple delimiters: commas, semicolons, spaces, line breaks, "and", "&", "|", etc.
   - Standardize common platform name variants (twitter/X→Twitter, insta→Instagram, etc.)
   - Remove duplicates and invalid entries
   - Preserve unknown but reasonable platform names
   - Preserve the original language of platform names
   
   ## OUTPUT REQUIREMENTS
   - Success: ["Platform1", "Platform2"] 
   - No platforms found: [No platforms identified. Please enter a valid platform name.]
   
   ## EXAMPLES
   - Input: "twitter, linkedin" → ["Twitter", "LinkedIn"]
   - Input: "x and insta" → ["Twitter", "Instagram"]
   - Input: "invalid content" → [No platforms identified. Please enter a valid platform name.]
   
   Обратите внимание, что мы поручили LLM выводить определенное сообщение об ошибке для некорректных вводов — оно послужит триггером завершения нашего рабочего процесса на следующем шаге.

​

3. Проверка результатов извлечения платформ: узел ЕСЛИ/ИНАЧЕ

1. После узла Экстрактор параметров добавьте узел ЕСЛИ/ИНАЧЕ.
2. На панели узла ЕСЛИ/ИНАЧЕ задайте условие IF: IF Parameter Extractor/platform содержит No platforms identified. Please enter a valid platform name.
3. После узла ЕСЛИ/ИНАЧЕ добавьте узел Вывод в ветку IF.
4. На панели узла Вывод задайте Parameter Extractor/platform как выходную переменную.

​

4. Разделение загруженных файлов по типу: узел Оператор списка

1. После узла ЕСЛИ/ИНАЧЕ добавьте два параллельных узла Оператор списка в ветку ELSE.
2. Переименуйте один узел в Image, а другой — в Document.
3. Настройте узел Image:
   1. Задайте User Input/user_file как входную переменную.
   2. Включите Условие фильтра: {x}type in Image.
4. Настройте узел Document:
   1. Задайте User Input/user_file как входную переменную.
   2. Включите Условие фильтра: {x}type in Doc.

​

5. Извлечение текста из документов: узел Экстрактор документов

1. После узла Document добавьте узел Экстрактор документов.
2. На панели узла Экстрактор документов задайте Document/result как входную переменную.

​

6. Объединение всех справочных материалов: узел LLM

1. После узла Экстрактор документов добавьте узел LLM.
2. Подключите узел Image к этому узлу LLM тоже.
3. Нажмите узел LLM, чтобы настроить его:
   1. Переименуйте его в Integrate Info.
   2. Включите Распознавание изображений и задайте Image/result как переменную распознавания изображений.
   3. В поле системной инструкции вставьте следующее:
      # ROLE & TASK
      You are a content strategist. Analyze the provided draft and reference materials (if any), then create a comprehensive content foundation for multi-platform social media optimization.
      
      # ANALYSIS PRINCIPLES
      - Work exclusively with provided information—no external assumptions
      - Focus on extraction, synthesis, and strategic interpretation
      - Identify compelling and actionable elements
      - Prepare insights adaptable across different platforms
      
      # REQUIRED ANALYSIS
      Deliver structured analysis with:
      
      ## 1. CORE MESSAGE
      - Central theme, purpose, objective
      - Key value or benefit being communicated
      
      ## 2. ESSENTIAL CONTENT ELEMENTS
      - Primary topics, facts, statistics, data points
      - Notable quotes, testimonials, key statements
      - Features, benefits, characteristics mentioned
      - Dates, locations, contextual details
      
      ## 3. STRATEGIC INSIGHTS
      - What makes content compelling/unique
      - Emotional/rational appeals present
      - Credibility factors, proof points
      - Competitive advantages highlighted
      
      ## 4. ENGAGEMENT OPPORTUNITIES
      - Discussion points, questions emerging
      - Calls-to-action, next steps suggested
      - Interactive/participation opportunities
      - Trending themes touched upon
      
      ## 5. PLATFORM OPTIMIZATION FOUNDATION
      - High-impact: Quick, shareable formats
      - Professional: Business-focused discussions
      - Community: Interaction and sharing
      - Visual: Enhanced with strong visuals
      
      ## 6. SUPPORTING DETAILS
      - Metrics, numbers, quantifiable results
      - Direct quotes, testimonials
      - Technical details, specifications
      - Background context available
      
   4. Нажмите Добавить сообщение, чтобы добавить сообщение пользователя, затем вставьте следующее. Введите { или /, чтобы заменить Doc Extractor/text и User Input/draft соответствующими переменными из списка.
      USER

      Draft: User Input/draft
      Reference material: Doc Extractor/text
      
      

​

7. Создание индивидуального контента для каждой платформы: узел Итерация

1. После узла Integrate Info добавьте узел Итерация.
2. Внутри узла Итерация добавьте узел LLM и настройте его:
   1. Переименуйте его в Identify Style.
   2. В поле системной инструкции вставьте следующее:
      # ROLE & TASK
      You are a social media expert. Analyze the platform and provide content creation guidelines.
      
      # ANALYSIS REQUIRED
      For the given platform, provide:
      
      ## 1. PLATFORM PROFILE
      - Platform type and category
      - Target audience characteristics
      
      ## 2. CONTENT GUIDELINES
      - Optimal content length (characters/words)
      - Recommended tone (professional/casual/conversational)
      - Formatting best practices (line breaks, emojis, etc.)
      
      ## 3. ENGAGEMENT STRATEGY
      - Hashtag recommendations (quantity and style)
      - Call-to-action best practices
      - Algorithm optimization tips
      
      ## 4. TECHNICAL SPECS
      - Character/word limits
      - Visual content requirements
      - Special formatting needs
      
      ## 5. PLATFORM-SPECIFIC NOTES
      - Unique features or recent changes
      - Industry-specific considerations
      - Community engagement approaches
      
      # OUTPUT REQUIREMENTS
      - For recognized platforms: Provide specific guidelines
      - For unknown platforms: Base recommendations on similar platforms
      - Focus on actionable, practical advice
      - Be concise but comprehensive
      
   3. Нажмите Добавить сообщение, чтобы добавить сообщение пользователя, затем вставьте следующее. Введите { или /, чтобы заменить Current Iteration/item соответствующей переменной из списка.
      USER

      Platform: Current Iteration/item
      
3. После узла Identify Style добавьте еще один узел LLM и настройте его:
   1. Переименуйте его в Create Content и выберите модель gpt-4.1 — она поддерживает структурированный вывод, который понадобится ниже.
   2. В поле системной инструкции вставьте следующее:
      # ROLE & TASK
      You are an expert social media content creator. Generate publication-ready content that matches platform guidelines, incorporates source information, and follows specified voice/tone and language requirements.
      
      # LANGUAGE REQUIREMENT
      - Generate ALL content exclusively in the target language specified in the user message. You MUST write the entire post in that language, regardless of the language of any source materials.
      - No mixing of languages whatsoever
      - Adapt platform terminology to the target language
      
      # CONTENT REQUIREMENTS
      - Follow platform guidelines exactly (format, length, tone, hashtags)
      - Integrate source information effectively (key messages, data, value props)
      - Apply voice & tone consistently (if provided)
      - Optimize for platform-specific engagement
      - Ensure cultural appropriateness for the specified language
      
      # OUTPUT FORMAT
      - Generate ONLY the final social media post content. No explanations or meta-commentary. Content must be immediately copy-paste ready.
      - Maximum heading level: ## (H2) - never use # (H1)
      - No horizontal dividers: avoid ---
      
      # QUALITY CHECKLIST
      ✅ Platform guidelines followed
      ✅ Source information integrated  
      ✅ Voice/tone consistent (when provided)
      ✅ Language consistency maintained
      ✅ Engagement optimized
      ✅ Publication ready
      
   3. Нажмите Добавить сообщение, чтобы добавить сообщение пользователя, затем вставьте следующее. Введите { или /, чтобы заменить все вводы соответствующей переменной из списка.
      USER

      Platform Name: Current Iteration/item
      Target Language: User Input/language
      Platform Guidelines: Identify Style/text
      Source Information: Integrate Info/text
      Voice & Tone: User Input/voice_and_tone
      
   4. Включите структурированный вывод.
      Это позволяет нам извлекать конкретные фрагменты информации из ответа LLM более надежным образом, что критически важно для следующего шага, где мы форматируем итоговый вывод.
      
      1. Рядом с Выходные переменные включите переключатель Структурированный. Ниже появится переменная structured_output. Нажмите Настроить.
      2. В всплывающем редакторе схемы нажмите Импорт из JSON в правом верхнем углу и вставьте следующее:
         {   
           "platform_name": "string",
           "post_content": "string"   
         }
         
         
4. Нажмите узел Итерация, чтобы настроить его:
   1. Задайте Parameter Extractor/platform как входную переменную.
   2. Задайте Create Content/structured_output как выходную переменную.
   3. Включите Параллельный режим и установите максимальный параллелизм на 10.
      Именно поэтому ранее, в узле Пользовательский ввод, мы добавили (≤10) в имя метки поля целевой платформы.
   

​

8. Форматирование итогового вывода: узел Шаблон

1. После узла Итерация добавьте узел Шаблон.
2. На панели узла Шаблон задайте Iteration/output как входную переменную и назовите ее output.
3. Вставьте следующий код Jinja2:
   {% for item in output %}
   # 📱 {{ item.platform_name }}
   {{ item.post_content }}
   
   {% endfor %}
   
   • {% for item in output %} / {% endfor %}: проходит в цикле по каждой паре «платформа — контент» во входном массиве.
   • {{ item.platform_name }}: отображает имя платформы как заголовок H1 с эмодзи телефона.
   • {{ item.post_content }}: отображает сгенерированный контент для этой платформы.
   • Пустая строка между {{ item.post_content }} и {% endfor %} добавляет отступ между платформами в итоговом выводе.

​

9. Возврат результатов пользователям: узел Вывод

1. После узла Шаблон добавьте узел Вывод.
2. На панели узла Вывод задайте Template/output как выходную переменную.

​

Шаг 3. Тестирование

Ваш рабочий процесс готов! Давайте протестируем его.

1. Убедитесь, что ваш чек-лист чист.
   
2. Сверьте свой рабочий процесс с эталонной схемой, приведенной в начале, чтобы убедиться, что все узлы и связи совпадают.
3. Нажмите Тестовый запуск в правом верхнем углу, заполните поля ввода, затем нажмите Начать запуск. Если не знаете, что вводить, попробуйте эти примеры значений:
   • Draft: We just launched a new AI writing assistant that helps teams create content 10x faster.
   • Upload File: оставьте пустым
   • Voice & Tone: Friendly and enthusiastic, but professional
   • Target Platform: Twitter and LinkedIn
   • Language: English

Успешный запуск выдает отформатированный вывод с отдельным постом для каждой платформы, например: Если вы столкнетесь с ошибками, проверьте журналы Последний запуск соответствующего узла, чтобы определить точную причину проблемы.

​

Шаг 4. Публикация и распространение

Как только рабочий процесс начнет работать как ожидается и вы будете довольны результатами, нажмите Опубликовать > Опубликовать обновление, чтобы сделать его рабочим и доступным для распространения.