AI 智能体与 Coze 工作流实践:一键搞定多平台内容优化
本文介绍了一个自动化工作流的设计与实现,用于多平台内容处理。该工作流支持抖音、公众号、小红书等平台内容的"提取-优化-修复-总结"全流程自动化。核心功能包括:通过链接识别触发流程,自动分类提取内容,使用大模型进行文案修复和智能总结,最后整合输出结构化报告。详细说明了8个步骤的节点配置,包括链接提取、内容分类、变量聚合、文本修复、内容总结等环节。测试结果显示能有效修正错别字、优化
一、工作流核心功能与设计思路
(一)核心功能
实现抖音、公众号、小红书等平台内容的“提取-优化-修复-总结”全流程自动化,支持从链接解析到最终整合输出,无需人工逐步操作。
(二)设计思路
- 输入触发
以平台内容分享链接(含URL)为启动条件,精准识别链接中的有效地址;
- 内容提取:
根据链接类型自动匹配对应工具,抖音链接调用“抖音视频文案提取”插件,公众号、小红书等链接使用Coze官方“链接读取”插件,高效获取原文案与标题;
- 智能处理
通过大模型完成两大核心任务——一是修复文案中的错别字、语句不通顺等问题,二是生成多类型总结(如摘要式、段落式);
- 整合输出
将原始文案、修复结果、内容总结及原始链接按固定格式聚合,生成清晰易读的最终报告。
二、工作流详细搭建步骤
步骤1:创建“开始”节点,配置输入参数
- 节点作用
设定工作流启动的必要条件,接收用户输入的内容链接;
- 参数配置
-
-
变量名:URL;
-
变量类型:字符串(String);
-
描述:需填写抖音、公众号、小红书等平台的文章或视频链接;
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可选设置:可添加默认值,避免无参数传入时工作流中断。
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步骤2:添加“链接提取”大模型节点
- 节点作用
从用户输入的内容(可能含链接+文字描述)中,精准识别并提取纯URL;
- 模型配置
-
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角色设定:专业链接识别助手,专注抖音、公众号、知乎、小红书链接;
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核心技能:若输入内容仅含链接,直接输出;若含其他文字,过滤后仅保留1个有效链接;
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输出要求:仅返回链接,无额外说明,格式为JSON。
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步骤3:设置“选择器”节点,实现链接分类处理
- 节点作用
根据提取的链接类型,自动跳转至对应内容提取分支;
- 分支条件
-
-
条件1:若链接含“douyin.com”,触发“抖音视频文案提取”插件分支;
-
条件2:若为公众号、小红书等其他链接,触发Coze官方“链接读取”插件分支;
-
兜底逻辑:若均不匹配,默认运行“链接读取”分支。
-
步骤4:配置内容提取插件
(1)抖音视频文案提取插件(getTextByVideoUrl)
- 参数关联
输入为“链接提取”节点输出的URL;
- 输出结果
返回2个参数——error(错误信息,无错则为空)、content(提取的视频文案内容)。
(2)Coze官方“链接读取”插件(LinkReaderPlugin)
- 参数关联
输入为“链接提取”节点输出的URL,“need_image_url”参数默认设为“否”(无需返回图片链接);
- 输出结果
返回content(文章/文案内容)、title(标题)、error_msg(错误信息)等,支持网页、PDF等多种格式内容提取。
步骤5:添加“变量聚合”节点,统一内容输出
- 节点作用
整合两个提取分支的结果,确保仅输出有效内容;
- 聚合策略
按“分组”提取第一个非空值,将抖音插件提取的“content”与链接读取插件提取的“content”归为一组(Group1),最终输出该组非空内容,避免分支差异导致的内容缺失。
步骤6:配置“修复”与“总结”大模型节点
(1)文案修复大模型(豆包·1.5·Pro·32k)
- 角色设定
专业文本优化助手,聚焦多平台内容纠错;
- 核心技能
检查输入文案中的错别字(如“仿骨”改为“反骨”)、语句不通顺(如补全宾语、修正标点),并说明修改理由;
- 限制条件
仅优化输入内容,不扩展无关话题。
(2)内容总结大模型(豆包·1.5·Pro·32k)
- 角色设定
专业文章总结助手,适配多平台内容风格;
- 核心技能
-
-
文案分析:拆解原文核心观点(如事件、背景、反馈等);
-
总结类型:默认输出“摘要式总结”(精炼段落,含主旨+关键信息),支持替换为段落式、点列式、问答式等8种类型;
-
- 输出要求
条理清晰,符合语言习惯,不脱离原文内容。
步骤7:“字符串拼接”节点,整合最终输出内容
- 节点作用
将原始文案、修复结果、内容总结、原始链接按固定格式组合,提升可读性;
- 格式模板
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内容总结:用橙色字体标注标题,后跟总结结果;
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原始文案:标注标题后,展示“变量聚合”节点输出的原文;
-
修复文案:标注标题后,展示修复结果及修改说明;
-
原始链接:以“[原始链接](URL)”格式呈现,支持点击跳转。
-
步骤8:添加“结束”节点,返回最终结果
- 节点作用
将“字符串拼接”节点的输出作为工作流最终结果,返回给用户;
- 输出类型
返回文本,支持流式输出,确保结果实时呈现。
三、工作流试运行效果验证
(一)抖音链接测试
- 原始文案问题
含错别字(“仿骨”“要鼠”)、语句不通(“只要姐姐一出手,那事情可就大了”表意不明);
- 修复结果
修正错别字为“反骨”“要属”,补充语句逻辑(改为“只要姐姐一出手,小男孩就乖乖吃药了”);
- 总结结果
以“姐姐对弟弟的‘血脉压制’”为核心,提炼4个关键事例,形成摘要式总结。
(二)小红书链接测试
- 原始文案问题
-
“蕞初” 应改为 “最初”,“蕞” 使用错误,“最初” 表示开始的时候、最早
- 修复结果
我记得最初看她的剧,是她和邓超拍的那部,她在里面好美,她也是因为那部剧和邓超在一起的,但是我忘记剧名了
- 总结结果
作者分享孙俪时间表很有用,回顾孙俪多部经典电视剧,指出真正喜欢她的是其人生智慧和生活态度,包括自律有序、独立不合群、内心丰盛、重视家庭等。作者鼓励读者停止内耗与合群,将时间投入成长等有意义的事,成为理想中的自己,并邀请大家做自媒体搭子一起靠近想要的生活。
四、总结
本Coze工作流通过“链接识别-分类提取-智能处理-整合输出”的闭环设计,实现了多平台内容优化的自动化,无需人工干预即可完成文案修复与总结。用户可根据需求调整总结类型(如点列式、对比式),或扩展支持更多平台(如知乎、B站),适配不同内容处理场景。

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