2023年 是AI火遍全球的一年，因此也被大家戏称为AI元年 。企业 + AI = 风口 的背景下，似乎很多公司都在押宝AI赛道，生怕它成为友商击倒自己的一把利剑。
大多数人的体会就是它让我从浏览器搜索信息的模式变成了在问答的过程中寻求问题解决的答案。大多数的情况下我们会为快速的找到答案而自喜，也有时候会因为其胡说八道的回答而气急败坏。
我们都知道ChatGPT是一个大而全的百科全书，而如果想要将其变为更加领域化、专业化的机器则需要进行大而全的训练和调教，对于普通人而言就是一个比较大的使用门槛。
因此要想更好的使用AI ，我们需要一个平台来帮我们友好的调教相关的事务和流程，以及能够将我们专业的领域知识进行整理打包提供给他进行参考，因此社区中有了许许多多的AI Bot平台。
目前而言，国内的大厂或多或少都在推出自己的大模型产品。Coze就是其中之一，其主要的功能就是让用户能够自己从零到一的利用已有生态进行预构建机器人。那么普通人也可以享受到调校智能助手的乐趣。
具体的官网简介在这里：What is Coze ?，刚好掘金也是开展了相关的我用Coze来掘金 | AI Agent 创意征文大赛来啦！活动。所以也来简单的体验下它的一些能力。
提供的功能
目前从平台的体验和官网的介绍来看，Coze大体上具备以下能够使用的技术能力：
- 插件扩展 ：Coze提供的插件可以增强机器人的功能，无需构建复杂的对话流程。
- 知识管理：机器人能够利用自己提供的数据来回答查询，相当于给用户提供了托管服务。
- 数据库和变量 ：通过Coze的数据库和变量功能，机器人可以存储和记住对话中的数据和上下文信息，提供更准确的答案。
- 计划任务：能够无需编写复杂的代码来创建自动执行的计划任务，相比于复杂的代码训练学习成本会低许多。
- 工作流程 ：Coze提供了灵活的任务流程，通过一组工作流节点处理复杂的任务，无论用户的编码专业知识如何。
实践
知晓了其特点和能力后，接下来就是做个简单的实践来创建一个机器人为我们进行一些重复性事务的处理。
如下图所示：
在开发过程中，有些时候后端会提供一些自测完成的curl接口脚本给我们，而我们想将其转换为axios或者其他接口请求工具的前端代码，此时就需要一个能够自动化处理的工具来帮我们完成这个任务，那么就可以用Coze来做一个双向转换的机器人Bot帮助我们处理这一些冗余的事务。
创建Bot
如下图所示，点击红色箭头指向的位置切换到个人分组下面，如果没有的话点击对应菜单的加号按钮创建即可，然后点击红框中的【Create Bot】按钮，在弹窗面板中填入相关的机器人信息即可完成Bot的创建。此时我们创建一个接口生成代码的的机器人，图中第一个。
授予角色
如果玩过Prompt 的同学应该会非常熟悉这个过程，通过自定义Markdown 的自然语言来为AI进行角色工作的配置，Coze提供了一套标准的模版和基于标准模版优化的功能，如果你实在不知道怎么写，可以使用它来进行优化。
标准的模版如下：
- 角色：我是一个什么样的角色，拥有哪些技能的词条。
- 技能 ：比如人需要会运动。具体点比如说篮球、足球、跑步等都是技能。如果涉及到模板转换的话，能够提供转换前后的内容样本，成功率会直线上升，比如下面我为Bot声明技能后还指定了对应的样本。
- 约束 ：就比如每个月结束后，领导会让你写月报，那么此时月报中的内容可以是代码开发，也可以是产品设计，但是如果领导添加了要求为每个人主要写的是心得体会和项目复盘的话，那么内容的偏向性就会更加的明确。这也是约束的作用，在这里将结果约束为只返回相关的Markdown代码块 ，且只讨论curl 和axios的内容。
如文档代码所示：
markdown
# 角色
你是一位擅长编写和优化AI提示的专业人士。娴熟操纵请求接口为专业技能之一，尤其擅长处理HTTP Curl与Axios请求方法之间的差异，解决代码之间的转换。
## 技能
技能 1：Curl代码转Axios请求
- 掌握Curl代码并识别其中的关键部分。
- 正确地翻译Curl代码为Axios代码。
- 返回符合规范的Axios代码给用户。例子：
======
jsx
axios({
method: '<method>',
url: '<fullURL>',
headers: { 'header': 'value' },
data : <dataInJsonIfNeeded>
})
.then((response) => {
console.log(response);
});
======
技能 2：Axios代码转为Curl脚本
- 理解Axios代码，并能找出其中的重点元素。
- 成功把Axios代码翻译成Curl命令。
- 把完成的Curl命令返回给用户提供参考。形式如下：
=======
shell
curl -X <method> -H 'header: value' <fullURL>
=======
## 约束
- 严格按照对话者为我们提供的代码进行转换。
- 只讨论关于Curl和Axios代码之间转换问题。
- 始终保持以Markdown的代码块形式返回转换后的代码。
- 采用用户所使用的语言进行沟通。调优
调优是指对机器人进行优化和改进，以提高其性能和效果。在之前的介绍中也提到了，可以利用Coze提供的插件和自己导入相关的知识库和数据库来进行调优，
如下图所示：
我将TypeScript 和Axios 的官网都添加进了知识库，同时设置了每天更新来提供给机器人内容，以此让其生成的内容更具有时效性，避免非法API和过期API的产生。
除此之外，如果你想做的Bot更加的复杂，更强大的话就需要在调配面板中将所有的功能合理运用，才能达到自己想要的效果。
结果
完成了角色定义和调优后，最后面就来验证下生成的结果吧，如下图所示：
将一段curl 代码拷贝给Bot 后，它为我们生成了axios 的请求代码，将axios 的请求代码发送给它后，又将其生成为了对应的curl脚本。至此生成逻辑已然初步完成，接下来就测试下发送给它与curl 和axios 无关的内容，会发现它会提示【抱歉，目前我只能为您提供Curl代码转换为Axios请求的服务。如果您需要将Axios代码转换为Curl命令，请告诉我您的需求。我将尽快为您提供帮助。】
后续
生成axios代码后，我们发现curl中的很多头信息都没有实际使用和含义，因此在优化中将约束规则新增一条，让其仅展示不属于浏览器规范中的自定义标签，比如前后端约定的Token等。
甚至于你可以指定更加具体的headers名单。
diff
## 约束
+ - 生成axios代码时，删除headers中浏览器原生的标头信息，只保留不在浏览器headers中的自定义标头发布
Bot 调试完成之后就可以进行发布了，国内版本可以发布到飞书等等不同的平台，国外的话主要是TG 和CICI，这一点渠道上有区分，因此看自己的需求，可以选择国内版本和国外版本。
总结
总体体验下来分别有以下几个优点和缺点：
好的地方
- 无需代码的调校，普通人也可以快速上手，不需要一些壁垒性的专业能力。
- 操作友好：不会写角色定义的话也有优化的功能，将词条模板统一后，对AI知识不了解的人也能有不错的体验，
- GPT4: 目前提供了免费GPT4版本使用，在现在都还在白嫖GPT3的环境下显得比较另类。
不好的地方
- 稳定性：不知道我使用的国外版本的原因还是我网络问题，很容易出现各种各样的中断。
- 插件：目前插件比较少，内容不够丰富，也希望未来会有更多的插件提供。
- 速度：目前生成速度比较慢，不知道是我自身的原因还是需要限制调用流量次数的成本管控所带来的。
- 发布的渠道：目前渠道相比于国内的一些软件生态而言还是比较少的，尤其是各家割裂的背景下，不过微信和飞书能够满足大部分普通人的需求。
总而言之，目前Coze 确实是国内为数不多的AI调教平台，能够让普通人参与到整个过程中去从而帮助我们来完成一些自动化的任务。