人机协作蓝图：Ciuic云函数 + DeepSeek 的自动化流水线构建

在当前人工智能迅猛发展的背景下，如何将强大的大模型能力与轻量级的云端计算资源结合，实现高效、自动化的业务流程，成为众多企业和开发者关注的核心问题。本文将介绍一种基于 Ciuic 云函数（Serverless Function） 和 DeepSeek 大模型 API 构建的自动化人机协作流水线系统。

我们将通过一个具体的案例——自动生成高质量营销文案并部署上线，来展示如何利用 Ciuic 提供的 Serverless 能力与 DeepSeek 提供的大模型能力进行深度集成，打造高效的自动化工作流。

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背景与架构概览

1.1 技术选型说明

Ciuic 云函数：提供无服务器架构下的函数执行平台，支持事件驱动和异步调用，适合用于处理高并发、短生命周期的任务。DeepSeek API：作为国内领先的大型语言模型提供商，DeepSeek 提供了多版本的模型接口，包括 deepseek-chat、deepseek-coder 等，具备强大的文本生成、代码理解等能力。

1.2 整体架构图

[用户请求]     ↓[Ciuic 触发器（HTTP/API Gateway）]    ↓[Ciuic 函数 A - 文案生成任务分发]    ↓[Ciuic 函数 B - 调用 DeepSeek API 生成文案]    ↓[Ciuic 函数 C - 存储结果到数据库 / 发送邮件 / 部署 CDN]    ↓[返回响应给用户]

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核心功能模块详解

2.1 函数 A：任务分发逻辑（Node.js）

该函数负责接收用户的输入参数，并决定是否需要调用 DeepSeek 模型进行内容生成。

// function-a.jsconst axios = require('axios');exports.handler = async (event, context) => {    const { product_name, target_audience } = JSON.parse(event.body);    if (!product_name || !target_audience) {        return {            statusCode: 400,            body: JSON.stringify({ error: 'Missing required fields' }),        };    }    // 调用函数 B 生成文案    try {        const response = await axios.post('https://ciuic-function-b-url', {            product_name,            target_audience        });        const generatedContent = response.data.content;        // 调用函数 C 执行后续操作        await axios.post('https://ciuic-function-c-url', {            content: generatedContent        });        return {            statusCode: 200,            body: JSON.stringify({                message: "文案生成并部署成功",                content: generatedContent            })        };    } catch (error) {        console.error("Error during processing:", error);        return {            statusCode: 500,            body: JSON.stringify({ error: "Internal server error" })        };    }};

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2.2 函数 B：调用 DeepSeek API（Python）

该函数负责向 DeepSeek 提供的 API 接口发送请求，获取由 AI 生成的文案内容。

# function-b.pyimport osimport requestsimport jsonDEEPSEEK_API_KEY = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"def generate_content(product_name, target_audience):    headers = {        "Authorization": f"Bearer {DEEPSEEK_API_KEY}",        "Content-Type": "application/json"    }    prompt = f"""请为以下产品撰写一段面向{target_audience}的营销文案：产品名称：{product_name}要求：语气亲切、有吸引力，突出产品优势，字数控制在150字以内。"""    payload = {        "model": "deepseek-chat",        "messages": [            {"role": "user", "content": prompt}        ],        "temperature": 0.7    }    response = requests.post(API_URL, headers=headers, data=json.dumps(payload))    if response.status_code == 200:        result = response.json()        return result['choices'][0]['message']['content']    else:        raise Exception(f"DeepSeek API Error: {response.text}")# 示例入口函数（适配 Ciuic 函数格式）def handler(event, context):    data = json.loads(event.get('body', '{}'))    product_name = data.get('product_name')    target_audience = data.get('target_audience')    try:        content = generate_content(product_name, target_audience)        return {            "statusCode": 200,            "body": json.dumps({"content": content})        }    except Exception as e:        return {            "statusCode": 500,            "body": json.dumps({"error": str(e)})        }

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2.3 函数 C：内容存储与发布（Node.js）

该函数负责将生成的内容存储至数据库或直接发布到网站/CDN，也可以通过邮件等方式通知相关人员。

// function-c.jsconst AWS = require('aws-sdk');const s3 = new AWS.S3();exports.handler = async (event, context) => {    const { content } = JSON.parse(event.body);    const params = {        Bucket: 'your-marketing-content-bucket',        Key: `generated-content/${Date.now()}.txt`,        Body: content    };    try {        await s3.putObject(params).promise();        console.log("Content uploaded to S3 successfully.");        // 可扩展为触发 CDN 刷新、邮件通知等        return {            statusCode: 200,            body: JSON.stringify({ message: "内容已上传并部署" })        };    } catch (err) {        console.error("Error uploading to S3:", err);        return {            statusCode: 500,            body: JSON.stringify({ error: "Failed to store content" })        };    }};

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部署与测试

3.1 部署流程

将上述三个函数分别打包上传至 Ciuic 平台；配置环境变量（如 DEEPSEEK_API_KEY）；设置 HTTP 触发器，使函数 A 对外暴露一个 API 接口；测试端到端流程是否正常。

3.2 测试请求示例（使用 curl）

curl -X POST https://ciuic-function-a-url \     -H "Content-Type: application/json" \     -d '{"product_name": "智能手表 Pro", "target_audience": "年轻职场人士"}'

预期输出：

{  "message": "文案生成并部署成功",  "content": "智能手表 Pro，专为年轻职场人士设计，集健康监测、日程管理于一体，助你高效掌控每一天。"}

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优化方向与扩展建议

4.1 异步队列机制

可引入消息队列（如 RabbitMQ、Redis Streams 或 Ciuic 自带的事件总线），将任务排队处理，提升系统吞吐量与稳定性。

4.2 多模型策略调度

可根据不同场景选择不同的 DeepSeek 模型（如 deepseek-coder 用于代码生成、deepseek-chat 用于对话类内容），实现更精细化的内容生成策略。

4.3 用户反馈闭环机制

添加用户对生成内容的评分机制，将反馈数据回传训练模型或优化 Prompt 工程，形成“AI 生成 → 人工反馈 → 模型优化”的闭环。

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总结

本文介绍了如何基于 Ciuic 云函数 和 DeepSeek 大模型 API 构建一套完整的自动化文案生成与部署流水线。通过 Serverless 架构的优势，我们实现了按需执行、弹性伸缩、低成本运维的目标；而借助 DeepSeek 的强大语言能力，我们得以快速构建高质量内容生产系统。

未来，随着更多大模型服务的开放以及 Serverless 平台的成熟，类似的“人机协作”自动化流程将在各行各业中发挥更大作用。

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✅ 提示：实际部署时请确保配置好 API 密钥权限、跨域设置及安全访问控制，避免暴露敏感信息。