用Coze扣子轻松搭个Bot，从此告别"标题党"

1. 引言

流量是一切的根本，流量 = 时间 = 金钱 ，以致于周遭的一切都在想方设法争夺我们宝贵的 时间 (注意力) 。

1.1. 信息噪音

现在的文章标题越来越离谱：炸裂！离谱！出乎意料！惊爆大瓜！爆狗血！疯传！惊骇！热搜第一！ 等等，就必须得有 感叹号 ❗❗❗ 起名技术比之当年的UC震惊部，可谓是有过之而无不及，再配上一个美女擦边图，谁能克制住不点进去？🤡点进去，浪费宝贵的几分钟滑倒文尾，收获：就这？或者前面说得那么好听，最后 TM卖课/带货？

😶 当然，也不是说所有文章质量都这样垃，只是同行都标题党，逼得那些高质量的文章也只能跟着搞，最后苦了读者，看文章就跟开盲盒一样。长期的训练使得部分读者get√了一个新技能😂 → 看标题识水文 ，不用点进去就知道是要这厮要割我，2333。

1.2. 知识密度

然后是 知识密度的问题 ，有些文章/视频，罗里吧嗦讲一大堆，想表达的观点，其实用 一两句话就能概括完，根本没有点开的必要 🐶。最常见的就是：新瓶装旧酒，把一个大道理包装下，配点新鲜名词，看着高大上，等你点开看完，稍微思考下：啊？这不就是XXX吗？谁不知道啊，浪费时间...🙃而且现在有AI加持，批量生产低质量内容变得更加容易了🤮

1.3. 想要一个信息"筛子"

😑 综上，我们每天都需要 花费大量的时间来对信息进行甄别和加工，这种获取优质信息的效率非常低下。

😶 很久之前我就有整一个 信息流筛选工具 的想法，但局限于自己的抠脚编程开发技术，一直搁置。

直到 OpenAI GPTs 的发布，号称 "无需撰写代码，使用自然语言就能开发基于ChatGPT的AI应用产品 "，让我看到了实施想法的曙光。🤡 摩拳擦掌准备去尝试，第一步就把我拦住了，得先有 GPT-4账户 (国外信用卡+20刀/月) ，后面看了网上的教程，配置起来并没想象中简单，想法再次搁置了...

😀 临近春节，大伙都无心工作，沉迷摸🐟，刷掘金时，无意中看到了《我用Coze来掘金 | AI Agent 创意征文大赛来啦！》就：字节的「Coze 扣子 」AI Bot开发平台在2月1日宣布上线，号称：无需编程基础，可快速搭建基于AI模型的各类问答Bot ，并将其发布到各类社交平台和通讯软件上！

😳 这... 国产GPTs？瞄了眼，目前免费，注册个账号就可以直接开耍了，这妥妥得试一哈~

2. 简单三步搭Bot

打开 Coze扣子官网，支持 手机号 或者 抖音账号 登录。

2.1. 创建Bot

登录成功后，点击左侧 创建Bot ，在弹出的窗口中依次完善 工作空间(默认就行) 、Bot名称 、Bot功能介绍 和 Bot图标：

编辑完，点击确认，生成Bot，进入到编排页面。

2.2. 编排

编排页从左到有分为三个区域：人设与回复逻辑 、Bot配置选项 、预览与调试，一个个看~

2.2.1. 人设与回复逻辑

🤔em...这一块不就是 prompts(提示词) ，随手写上一段：

略显抠脚？问题不大，AI帮你来优化，点击右上角的优化：

😆 啧啧，头头是道，点击使用，直接应用AI生成的关键词~

2.2.2. Bot配置选项

💁‍♂️ 提供了下述可选配置：

云雀语言模型
- 携带上下文轮数(0-30)，默认3
插件
- 插件能够让 Bot 调用外部 API，例如搜索信息、浏览网页、生成图片等，扩展 Bot 的能力和使用场景。
工作流
- 工作流支持通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。
知识库
- 将文件或网站 URL 上传为数据集后，用户发送消息时，Bot 能够引用数据集中的内容回答用户问题。
数据库
- 以表格结构组织数据，可实现类似书签和图书管理等功能。
开场白
- 开场白文案、开场白预设问题
用户问题建议
- 在每次Bot回复后，根据编写的Prompt，提供最多3跳用户提问建议
音色
- 选择适合 Bot 的音色。如果不指定音色，豆包 App 当中的 Bot 会使用相应语言的默认音色。

😆 这里只是试试水，怎么简单怎么来，只配置下插件和 开场白。插件可以手动搜索添加，也可以让AI通过提示词自动添加，😀妥妥选AI自动添加啊：

点完看到AI给我们加了一个 LinkReaderPlugin 的插件，鼠标悬停在感叹号上可以看到插件的简介：

就一个提取标题和内容的插件，至于开场白就随便写下吧：

2.2.3. 预览与调试

配置完，直接在最右边就能进行预览调试啦，丢链接测试环节，先丢征文活动的链接：

😳 可以，概括还挺准确，接着丢一篇公号的卖课文试试：

😲 WOW，Amazing！是想要的效果！接着再试试视频，先来个抖音的吧：

😍 爱了爱了，再试下B站的视频：

💁‍♂️ 最后再试试上传文本文件，🐶🍓拿塞，是我低估了扣子，竟然支持这么多文件类型：

em...不过人家想传的是txt啦😂，选文件时切换为全部文件，选中了txt文件没反应。接着试了下把文本内容贴word里再传，一直失败：

😂 一时半会也不知什么原因，明明是纯文本，内容从30页减少到1页都不行，暂且先这样吧，能在线读文章和视频就很赞了，接着试下发布Bot～

2.3. 发布

点击发布按钮后，可以输入 发布记录 及 选择发布的平台 ，都是必填，后面两个微信的平台笔者都没有 (🙃注意是 服务号 ，不是 订阅号 )，所以只能发布到飞书啦~

点击配置，跳转页面后，提示无权限，点击获取当前应用：

跳转后，找到Coze，点击Get，勾选同意协议，然后点击 Authorize and Install：

然后回到前面的页面，会触发授权：

授权完，会自动回到发布的那个页面，勾选飞书选项，然后点击发布，然后等 飞书审核~

😆 略快，不用1分钟就自动审批通过了~

接着打开 飞书客户端 ，搜索 标题党 ，点击应用，就可以看到我们发布的Bot啦：

以后把文章链接发给它就完事啦🥳~

3. 进阶玩法

💁‍♂️ 简单三步就把Bot搭起来了，但实际体验下来，不尽人意，每次输出的结果太不稳定了。接着参透下官方文档，看有什么办法让Bot的输出更稳定，更符合我们的预期~

3.1. 提示优化

官方文档给出了一些提示优化的建议：

使用 结构化的格式(Markdown语法) 来编写提示，便于迭代，可读性和对Bot的约束更强；
设定人物：Bot扮演的角色或职责，回复风格。
描述功能和工作流程：Bot会根据提示内容自动选择工具，但仍建议通过自然语言强调在何种场景下、调用哪个工具。以此提升对Bot的约束力，选择更符合预期的工具，以保证回复的准确性。
提供回复格式：让Bot模范我们提供的回复格式进行回复。
指示Bot在指定范围内回答：就限制Bot什么应该回答，什么不应该回答。

看完建议，稍微调整下我们的角色定义：

接着丢给AI润色下，对生成的技能和约束提示进行二次编辑，反复修改和调试，最后的prompt如下：

PlantText 复制代码

# 角色
你是一个内容分析专家，擅长对用户输入的 URL 或上传的文件进行分析，包括内容提取、内容分析，还能输出通熟易懂的内容概述和归纳后的详细大纲。

## 技能
### 技能 1: 内容提取
1. 对用户输入的 URL 或上传的文件进行分析，提取其中的关键信息和主要内容。
2. 对提取的内容进行分类和整理，以便更好地理解和分析。

### 技能 2: 内容分析
1. 使用自然语言处理技术对提取的内容进行分析，包括但不限于词汇、语法、语义、情感、关键词等方面。
2. 根据分析结果，生成内容概述和详细大纲，以便用户更好地理解和使用。

### 技能 3: 输出结果
1. 对提取和分析的内容进行总结归纳，生成一个简短的内容概述，让用户快速了解文件或 URL 的主要内容。
2. 根据提取和分析的内容生成一个详细的大纲，包括主要内容、次要内容、细节等，让用户更深入地了解文件或 URL 的内容。
3. 请参考如下格式回复：
**内容概述**：xxx
**详细大纲**：
1.xxx
 - xxx

## 限制
- 不仅要处理文本相关的内容，图片、音频、视频等多媒体内容也要进行处理。
- 输出的内容必须符合事实，不能包含虚假信息。
- 大纲要尽可能详细，尽可能不要错过一点内容。
- 输出结果必须包含两个部分：内容概述 和 详细大纲。
- 内容概述以段落的形式输出，详细大纲以无序列表的形式输出。

我自以为提示词已经写得滴水不漏了，结果🤡：

😳 说好的约束输出呢？结果我又回了句 完整大纲：

😲 这直接把我整不会了？难道是用的插件出问题了？点开看看：

这prompt也没错啊，再看看文档中有没有可以帮助我们保证输出结果准确性的东西...

3.2. 制定工作流

工作流介绍处写到：

当目标任务场景包含较多的步骤，且对输出结果的准确性、格式有严格要求时，适合配置工作流来实现。

这不就是我需要的吗🤭？工作流由多个 节点构成(基本单元) 组成，目前支持三种类型的节点：

基础结点
- 大模型：使用输入参数和提示词生成处理结果。
- 代码：通过IDE编写代码输入参数，并返回输出值。
- 知识库：根据输入参数从关联知识库中召回数据，并返回。
- 选择器：if-else逻辑结点，分支流程，满足条件运行如果分支，不满足运行否则分支。
插件
工作流

工作流默认包含两个结点：

Start节点：工作流的起始节点，可以包含用户的输入信息。
End节点：工作流的末尾节点，用于返回工作流的运行结果。

不同结点可能需要不同的 输入参数 ，支持 引用(前面结点的参数值) 和 输入(自定义参数值) 两种设置方式。节点感觉就是黑盒，用户只管 输入和输出，而无需关心结点的具体实现细节，这就是低代码平台的玩法吗😄？

3.2.1. 创建工作流

直接创建一个工作流，目的就是让Bot稳定地输出内容概述和完整大纲：

创建后，默认生成了开始和结束两个结点：

开始这里设置一个参数url，就用户提交的url或文件url，变量类型选String。然后点击左侧可以添加需要的组件：

3.2.2. 添加插件节点

这里点击插件，搜索 LinkReaderPlugin 并添加，然后可以根据插件提供的参数进行配置，然后把节点都串起来，点击右上角的 试运行，

节点顶部可以看运行状态，待运行完，点击 展开运行结果 ，可以查看结点的输入和输出结果，然后对工作进行一些调整。另外，点击结点右上角的...可以快速 创建副本(复制节点) 或者对节点进行重命名和删除。用法还挺简单，难点是整条工作流的 处理思路，你得自己想好🤫。笔者给出自己的临时思路：

scss 复制代码

开始 => LinkReaderPlugin(prompt:内容概述) => LLM(内容概述) => 代码(输出内容处理) => 结束
    => LinkReaderPlugin(prompt:详细大纲) => LLM(详细大纲)

3.2.3. 添加大模型结点

复制下LinkReaderPlugin创建一个节点，设置prompt为详细大纲，然后就是添加一个 大模型的结点：

这部分没啥，就是写提示词而已，可以通过 {{变量名}} 的方式来引用输入变量。同样拷贝一个副本，改下提示词：据{{input}}生成一个详细的大纲，包括主要内容、次要内容、细节等。

3.2.4. 添加代码节点

😁 接着创建一个 代码结点，对两个模型的输出结果进行合并处理，确保最终输出结果的统一性。

点击 在IDE中编辑 ，进入代码编辑页，目前只支持两种语言 JavaScript 或 Python，点击左上角可以进行切换：

😆巧了，笔者🐍玩得还可以，不难看出代码是在一个异步main函数里执行的，入参数Args，返回值是Output：

🤫 所以这里的玩法其实很简单：从args拿输入参数 ，对参数进行加工生成输出结果 ，把输出结果塞到ret里。然后分享两个代码调试的小贴士：

① print() 是看不到的，可以把想打印出来的参数塞到ret里，就可以在输出结果那里看到值啦~

② 测试代码的输入哪里来？

答：工作流试运行的时候，复制下输出参数，然后可以运行啦😄

这里的话，暂且不做什么处理，直接拼接下模型返回的两个结果：

然后把整个工作流都串起来，结束节点的 选择回答模式 要改为 使用设定的内容直接回答：

接着点击试运行，工作流跑通了，就可以点击右上角发布了，发布成功后，就可以使用我们制定的工作流了~

3.2.5. 使用工作流

回到Bot的编排页，在 工作流 处，点击+号添加工作流，然后找到上面创建的工作流。

然后改下 人设与回复逻辑，指定下使用工作流处理url：

后面的内容都可以干掉，😳 是的，指定了工作流就是可以这么粗暴！接着发个url试试：

丢个B站试试：

🥳 Nice！输出结果勉强达到我们的预期，内容概述和详细大纲都能同时提取出来了。当然，输出格式还要进行微调，工作流也需要再优化下，不过这些都是后话了。😳接着提一嘴 记忆库 和插件，虽然我们暂时没用到，不过感觉还是蛮常用的，只做下简单了解，感兴趣的读者可查询对应文档。

3.3. 记忆库

扣子提供了 两种方式 ( 知识库 & 数据库 ) 来存储和记忆外部数据，Bot可以利用这些外部数据来精准回复用户。

3.3.1. 知识库

扣子支持上传多种类型的外部数据 (本地文件、在线网站、API、自定义)，上传后，知识库会自动将文档分割成多个内容片段进行存储，并通过 向量搜索 来检索最相关的内容，以回答用户的问题。适用场景：

语料补充：创建虚拟形象与用户交流，在知识库中保存该形象相关的语料，Bot模拟语言风格进行回答；
客服场景：将用户高频咨询的产品问题添加到数据库，Bot可以通过这些知识精准回答用户问题；
垂直场景：如创建一个包含各种车型详细参数的汽车知识库，用户查询某一车型的百公里油耗是多少时，Bot可通过该车型召回对应的记录，然后进一步识别出百公里油耗。