博客内容多平台分发与审核 —— 每次发布新博客自动适配 LinkedIn、Twitter、Instagram、Facebook 各平台版本并加入审核队列，释放运营团队重复性工作时间。
内容团队每发布一篇博客，还要花费 60-90 分钟为四个社媒渠道重新改写 —— 语气、长度、图片尺寸各不相同。跨平台发布是机械工作，但语调适配并非如此，复制粘贴出错（LinkedIn 语气发到 Twitter）也时有发生。
n8n 工作流由 CMS 的 RSS 或 webhook 触发。Claude 按渠道改写文章 —— LinkedIn 长文、Twitter 串、Instagram caption、Facebook 短文 —— 以品牌语调 system prompt 与各渠道的真实历史范例锚定。Hero 图按各平台尺寸自动 resize 复用。改写出的版本进入审核队列；通过的发布，其他的留待人工编辑或丢弃。
每篇文章的适配时间从约 75 分钟降至约 10 分钟审核。品牌语调保持一致 —— 因为锚定语调的范例提交在工作流中，而不是依赖某个人的记忆。
告诉模型「口语化但专业」是非常脆弱的。给模型看 5 篇真正命中目标语调的历史文章则稳定得多 —— 语调跑偏时，更新范例即可，不必反复打磨 prompt 措辞。
在每周约 2 篇的频率下，人工审核的边际成本很低，而自动发错的代价很高。这个工作流优化的是问题捕获率，而不是吞吐量。
每个社媒平台都是可替换的 n8n 节点。新增 TikTok 或 Threads，只需添加一个节点与一段 prompt —— 编排部分无需改动。