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网站介绍

glif 是一个以「工作流」为核心的 AI 搭建平台，帮助用户把大模型、图片生成器等能力串联起来，快速搭建可落地的迷你应用和聊天机器人。相比单次对话式的 AI 工具，glif 更强调固定流程、可复用与多人协作，适合把稳定可用的 AI 能力沉淀为团队资产。

在 glif 中，用户可以像搭积木一样拖拽组件，将多语言大模型、图像生成、文本处理等步骤组合成一条清晰的业务链路。例如，从商品信息自动生成不同语种的标题、详情图提示词，再衔接客服问答机器人，实现从上架到服务的流程一体化。

当前 glif 尤其适合跨境卖家、电商运营、视觉设计和客服团队，用于多语言客服问答、商品文案和图片创作、广告素材与社媒内容生成等场景。对于已有 AI 使用经验、但希望进一步规范流程和提升效率的团队，glif 可以作为一个更结构化的中枢工具。

特色亮点

首先，glif 的核心差异在于「工作流化」。它并不是单个聊天入口，而是允许用户把一次次有效的 AI 提示词、翻译步骤、图片生成参数固化下来，形成可重复调用的流程，减少临时调整和人为失误，让团队成员可以在同一套标准下协同使用。

其次，平台同时支持大语言模型与图片生成器，文本与视觉内容可以在同一条工作流中连续处理。例如先由大模型生成带风格的产品文案，再自动生成配套的图像提示词，接着调用图片生成器产出首图或广告图，减少来回切换不同工具的时间成本。

此外，glif 更关注跨语言应用。对于跨境卖家和运营人员，可在同一工作流中定义多语种输出规则，让中英文甚至更多语言的客服话术、商品详情、邮件模板保持风格统一、结构类似，有助于维持不同站点和渠道的品牌一致性。

最后，glif 适合从小规模试用逐步扩展。用户可以从一个简单的客服问答机器人或商品文案生成流开始，随着业务推进，再在原有流程上增加质量检查、风格重写、多版本测试等步骤，把「一次好用」打磨成「长期稳定可用」。

适用人群

使用感受

从使用过程来看，glif 的整体体验偏向「搭建型工具」，上手后会感觉逻辑清晰：每个步骤都对应一个功能模块，连接顺序基本就是业务流程本身。对于习惯画流程图或写 SOP 的用户，工作流界面比较直观，能够较快找到对应环节并做微调。

在具体效果上，把常用的商品文案、多语言回复模板、图片生成规则封装成工作流后，日常重复工作会明显减少，一些团队会选择把基础内容交给 glif 自动生成，再由人工做风格微调和合规审核，这种「半自动」模式可以兼顾效率与可控性。

对设计和运营人员而言，文本与图片生成放在同一平台，有利于统一风格和节奏，例如围绕一个新品，快速成批产出标题、卖点图、详情页配图以及社媒预热图。相比零散使用多个工具，更容易在一个界面检查完整链路，提升整体协同感。

主要功能

工作流式 AI 搭建：通过拖拽和组合不同模块，将文本生成、翻译、审核、图片生成等步骤串联，形成可复用的业务流程，适合沉淀为团队标准。

多语言内容生成：围绕同一条产品或服务信息，一次性生成多语种标题、卖点、详情描述和客服话术，有助于跨站点、跨平台保持信息一致。

商品文案与图片创作：支持为商品生成风格化文案、关键词和图像提示词，并调用图片生成器输出产品主图、广告图、社媒配图等视觉素材。

聊天机器人搭建：基于工作流快速搭建多语言机器人，用于商品咨询、售前问答、售后沟通等场景，可围绕特定品牌语气与常见问题进行设置。

运营与营销素材生成：帮助运营人员批量生成邮件模版、广告文案、短视频脚本和社媒贴文草稿，让日常内容产出更加规律和高效。

如何使用

1. 1明确希望自动化的场景，例如多语言商品上架、客服问答、广告素材生成等，先选定一个最常用的流程作为切入点。
2. 2在 glif 中创建新工作流，按业务顺序添加「文本生成」「翻译」「图片生成」等模块，并设置好核心提示词与输出格式。
3. 3使用少量真实数据进行测试，观察生成的文案和图片效果，结合品牌用语和平台规则进行多轮微调，逐步形成稳定的模板。
4. 4在团队中推广已稳定的工作流，让运营、设计、客服以统一入口日常调用，结合反馈持续优化节点设置和 AI 提示词。

常见问题