华为云Flexus+DeepSeek征文｜基于Dify构建抓取金融新闻并发送邮箱工作流
- 一、构建抓取金融新闻并发送邮箱工作流前言
- 二、构建抓取金融新闻并发送邮箱工作流环境
- 2.1 基于FlexusX实例的Dify平台
- 2.2 基于MaaS的模型API商用服务
- 三、构建抓取金融新闻并发送邮箱工作流实战
- 3.1 配置Dify环境
- 3.2 配置Dify工具
- 3.3 创建抓取金融新闻并发送邮箱工作流
- 3.4 使用抓取金融新闻并发送邮箱工作流
- 四、总结
一、构建抓取金融新闻并发送邮箱工作流前言
在信息爆炸的金融领域，实时获取精准资讯是投资者和从业者的核心需求。通过Dify工作流搭建自动化新闻抓取系统，可高效聚合The Daily Upside、Edward Jones等权威平台的关键信息，结合大语言模型提炼核心要点，还可以翻译为中文，最终通过邮件定时推送，实现从数据采集到智能分发的全链路闭环。
华为Flexus X云服务器与MaaS平台的核心优势在于：Flexus X提供100+种CPU/内存柔性配比（如1:3、3:7），结合X-Turbo加速技术使MySQL/Redis等关键应用性能达业界6倍，显著降低新闻处理延迟；MaaS平台集成盘古大模型及30+预置模型，支持金融摘要一键生成与敏感内容拦截（拦截率90%+），并通过智能调度实现资源成本优化30%；双平台协同保障99.995%跨可用区高可用性，为工作流提供安全可靠的全链路支撑。
二、构建抓取金融新闻并发送邮箱工作流环境
2.1 基于FlexusX实例的Dify平台
华为云FlexusX实例提供高性价比的云服务器，按需选择资源规格、支持自动扩展，减少资源闲置，优化成本投入，并且首创大模型QoS保障，智能全域调度，算力分配长稳态运行，一直加速一直快，用于搭建Dify-LLM应用开发平台。
Dify是一个能力丰富的开源AI应用开发平台，为大型语言模型（LLM）应用的开发而设计。它巧妙地结合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，提供了一套易用的界面和API，加速了开发者构建可扩展的生成式AI应用的过程。
参考：华为云Flexus+DeepSeek征文 | 基于FlexusX单机一键部署社区版Dify-LLM应用开发平台教程
2.2 基于MaaS的模型API商用服务
MaaS预置服务的商用服务为企业用户提供高性能、高可用的推理API服务，支持按Token用量计费的模式。该服务适用于需要商用级稳定性、更高调用频次和专业支持的场景。
参考：华为云Flexus+DeepSeek征文 | 基于ModelArts Studio开通和使用DeepSeek-V3/R1商用服务教程
三、构建抓取金融新闻并发送邮箱工作流实战
3.1 配置Dify环境
输入管理员的邮箱和密码，登录基于FlexusX部署好的Dify网站
将MaaS平台的模型服务接入Dify，这里我们选择的是DeepSeek R1商用服务，需要记住调用说明中的接口信息和 API Key 管理中API Key，若没有可以重新创建即可
配置Dify模型供应商：设置 - 模型供应商 - 找到OpenAI-API-compatible供应商并单击添加模型，在添加 OpenAI-API-compatible对话框，配置相关参数，然后单击保存
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| 模型类型 | 选择LLM。 |
| 模型名称 | 填入模型名称。 |
| API Key | 填入创建的API Key。 |
| API Endpoint URL | 填入获取的MaaS服务的基础API地址，需要去掉地址尾部的“/chat/completions”后填入 |
3.2 配置Dify工具
1. Firecrawl
Firecrawl 是一个强大的 API 集成，用于网络爬虫和数据抓取。它允许用户提取 URL、抓取网站内容以及从网页中检索结构化数据。凭借其模块化工具，Firecrawl 简化了有效收集 Web 数据的过程。现在，您可以在应用程序工作流中使用它来自动提取和分析 Web 数据。
进入 Firecrawl API 密钥 页面，创建新的 API 密钥，默认是有一个 API Key 的
并确保您的账户余额充足，默认是有500额度的，测试发现可以运行500次爬虫操作，还是很够用的，似乎和爬取的数据量无关
访问 Plugin Marketplace，找到 Firecrawl 工具，然后安装它
授权 Firecrawl：导航到 Plugins > Firecrawl > To Authorize in Dify，然后输入您的 API 密钥以启用该工具
授权成功后，我们就可以将 Firecrawl 节点添加到 Chatflow 或 Workflow 管道用于网页爬取和数据抓取了
2. 163SMTP邮件发送
用于发送邮件的工具，使用 smtp.163.com 的电子邮件服务而不进行任何数据处理，可以使用多个电子邮件收件人。
开启 SMTP 服务并获取授权码，登录 网易邮箱，打开设置 - POP3/SMTP/IMAP，开启 SMTP 服务，再授权密码管理中新增授权密码即可，注意只能查看一次，需要复制保存
访问 Plugin Marketplace，找到 163SMTP邮件发送 工具，然后安装它
使用此工具，需要输入以下参数，邮箱用户名、授权码、收件人邮箱、主题和内容，稍后就会使用此工具发送爬取的金融新闻
3.3 创建抓取金融新闻并发送邮箱工作流
在 Dify - 工作室，创建空白应用，选择工作流，输入应用名称和图标，点击创建
删除其他默认节点，在开始节点后添加一个代码执行节点，用于构建我们需要的时间格式："tduDate": "tdu-june-23-2025"，代码参考如下
function main() {const date = new Date(new Date().toLocaleString("en-US", {timeZone: "Asia/Shanghai"}));date.setDate(date.getDate());// Ensuring the month and day are always two digitsconst day = String(date.getDate()).padStart(2, '0');const month = String(date.getMonth() + 1).padStart(2, '0'); // getMonth() returns 0-11, so add 1const year = date.getFullYear();const monthNames = ["january", "february", "march", "april", "may", "june", "july", "august", "september", "october", "november", "december"];const tduDate = `tdu-${monthNames[date.getMonth()]}-${day}-${year}`; // Updated lineconst mbDate = `${monthNames[date.getMonth()].toUpperCase().substring(0, 3)} ${date.getDate()}, ${date.getFullYear()}`;const ejDate = `${month}/${day}/${year}`; // Already updated in your codereturn {tduDate: tduDate,mbDate: mbDate,ejDate: ejDate};
}
再添加2个并行的 Firecrawl 节点，选择单页面爬取即可，分别用于爬取 DAILYUPSIDE 网站 和 EDWARD JONES 网站
在 DAILYUPSIDE 节点 中配置抓取的Url为：https://www.thedailyupside.com/newsletter/{{日期获取.tduDate#}}，这里就用上了代码执行中构建的时间参数，再填入一些其他配置，如仅抓取这些标签、要移除这些标签
在 EDWARD JONES 节点 中配置抓取的Url为：https://www.edwardjones.com/us-en/market-news-insights/stock-market-news/daily-market-recap，也填入一些要抓取和移除的标签参数
再接入LLM节点，分别解析2个爬虫得到信息，模型都选用华为Maas通过的DeepSeek R1模型，上下文填入上一步 Firecrawl 的输出变量
DAILYUPSIDE REPORTER 系统提示词参考：
<instructions>
根据提供的Markdown英文新闻，你的任务是列出新闻并逐一进行总结。英文行文按照如下格式来提供，其中[Title], [Content], [NewsType]为占位符：
[NewsType(auto, economics, indicators, inflation)]\n
# [Title]
[Content]
以及
## Extra Upside
- **[Title]:** [Content]对于每一条新闻，你需要使用以下模板创建中文总结：标题：xxx
内容：xxx
\n\n---\n\n
标题：xxx
内容：xxx标题与内容应该为中文。并且标题应具有吸引力，并涵盖新闻中的三个要素：谁、何时、发生了什么。内容应是对新闻的概括性陈述。以下是需要遵循的步骤：1. 阅读提供的Markdown英文新闻。
2. 剔除最后有“\*”的“新闻”，因为该“新闻”是广告
2. 识别每条新闻中的关键要素：谁、何时、发生了什么。
3. 为每条新闻创建一个包含这些关键要素的吸引人的标题。
4. 撰写一条概括性陈述，总结每条新闻的内容。
5. 对于内容中提到关键数据、成果、举措或事件以及任何吸引眼的内容，通过markdown bold语法进行重点展示。请确保你的输出不包含任何XML标签。
</instructions>
EDWARD JONES REPORTER 系统提示词参考：
<instructions>
根据提供的Markdown英文新闻，你的任务是列出新闻并逐一进行总结。英文行文按照如下格式来提供，其中[Title], [Content], [NewsType]为占位符：
**[Date(Thursday, 01/30/2025 a.m.)]**\n\n
**[Title] –** [Content] ...对于每一条新闻，你需要使用以下模板创建中文总结：标题：xxx
内容：xxx
\n\n---\n\n
标题：xxx
内容：xxx标题与内容应该为中文。并且标题应具有吸引力，并涵盖新闻中的三个要素：谁、何时、发生了什么。内容应是对新闻的概括性陈述。以下是需要遵循的步骤：1. 请选择日期为{{#1739247876689.ejDate#}}的新闻进行阅读，不要阅读日期为其他事件的新闻内容。
2. 阅读提供的Markdown英文新闻。
3. 识别每条新闻中的关键要素：谁、何时、发生了什么。
4. 为每条新闻创建一个包含这些关键要素的吸引人的标题。
5. 撰写一条概括性陈述，总结每条新闻的内容。
5. 对于内容中提到关键数据、成果、举措或事件以及任何吸引眼的内容，通过markdown bold语法进行重点展示。请确保你的输出不包含任何XML标签。
</instructions>
再将2个并行节点添加到代码执行节点，用于拼接2个网站的新闻信息，输入变量为2个LLM节点的输出变量，执行的拼接代码参考：
def main(daily_upside: str, edward_jones: str) -> dict:return {"result": daily_upside +"\n\n---\n\n"+ edward_jones,}
再添加节点 - 工具 - 163SMTP邮件发送，输入5个必要的参数，主题为：今日新闻+时间戳，内容则为输出格式整理节点的输出变量还有三个变量使用环境变量填入
环境变量是一种存储敏感信息的方法，如 API 密钥、数据库密码等。它们被存储在工作流程中，而不是代码中，以便在不同环境中共享。
邮箱用户名：username，收件人邮箱：receiver，授权码：secret
最后添加结束节点，标志工作流执行完毕，输出发送163邮件通知节点的结果
编排工作流后点击右上角的运行，进行测试，查看整个流程可以看到先获取当前日期，再进入2个并行的爬取新闻过程，再分别进行LLM总结爬取内容，最后格式整理并发送邮件
整个流程50秒就完成了
打开我们的收件邮箱查看到如下的内容，标题为 今日新闻06/23/2025，输出的内容是 markdown 格式的，我们这里是没有进行中文翻译的，因为爬取的网站的英文，这里也就是英文了，可以在 LLM节点 中添加提示词中文输出
测试完成就可以发布更新到探索页面了，发布后选择运行就可以获得一个在线运行的工作流的网页！
3.4 使用抓取金融新闻并发送邮箱工作流
在探索 - 抓取金融新闻并发送邮箱中开启新对话
在运行一次Tab页中点击运行即可执行工作流
为了区别测试的内容，我在LLM节点最后都加上了一个提示词：最后将所有内容翻译成中文输出，查看接收到的邮件效果，格式还是有点问题的，需要根据爬取的不同新闻网站的样式再优化
四、总结
该工作流革新了传统手动筛选模式，以动态日期生成、并行抓取和AI摘要技术大幅提升效率，降低信息过载风险。通过自动化整合与精准推送，用户可快速掌握市场动态，为投资决策提供实时支持，同时推动金融信息处理向智能化、结构化跃迁。
通过本次Dify工作流实践，深刻体会到其可视化编排与AI无缝集成的核心价值：仅需拖拽HTTP抓取、LLM摘要、邮件推送等节点，即可快速构建从金融新闻采集→智能精炼→定时分发的全自动化链路，将传统手动处理耗时从几小时压缩至5分钟。华为Flexus X云服务器提供精准弹性的CPU/内存配比，有效支撑多源数据并行抓取；MaaS平台内置的盘古大模型则实现关键信息的高精度提纯与敏感内容拦截。整体部署过程印证了低代码开发+云原生算力在落地企业级自动化场景中的高效性与可靠性，真正实现数据流动自动化、信息获取结构化、决策支持实时化的核心目标，化繁为简，智能提效。
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