2023 年是 AI 最为火热的一年，犹如灿烂的烟花在寂静的夜空中绽放，而 GPT 的出现无疑是其中最耀眼的一束烟花。
我们可以通过编写 Prompt(提示词) 创建各种各样的应用。有可能你觉得写一个提示词很简单，但实际上远非如此。
编写合适的 Prompt 是一门技术，它已经发展到了一个新的领域：Prompt Engineering，甚至有关于 Prompt Engineering 的专门课程，比如吴恩达老师的Prompt Engineering for Developers。
以及 Github 的一些教你写提示词的教程。
许多 AI 创业公司基于 Prompt 进行创业，他们通过使用 Prompt 创造出各种各样的应用，也提供一些小功能，比如 system prompt、variables、few-shot，可以提供写出例子的模板。
然而，现阶段的GPT还存在一些问题，如联网以及知识库等。也有许多 AI 创业公司基于知识库创业，用以智能客服等。
然后，OpenAI 推出了 GPTs，它将 Prompt 的编排能力提升到新的层次，提供了联网功能。这直接干倒了一大票的 AI 创业公司。
但是对于 GPTs 的使用也有一些限制，比如
- 首先需要是每个月充值 20 美元的 GPT Plus 用户
- 其次你需要成功把钱交给 OpenAI
- 再次你需要科学上网。
然而现在，我们有了一个新的选择，字节开发的 coze，并且可以接入各种插件和工作流，比如与地图、快递、绘图、知识库等的外部连接。
最重要的是，它基于 GPT4，并且目前是免费的。 如此可以快速铺平市场，将来有可能是最大的类 GPT Bot 应用商店。
还是财大气粗的大厂好啊！
准备工作
首先，字节的 coze 分为国内海外两个平台，国内无法访问海外平台，海外无法访问国内平台。
目前创建的 阿狸P7候选人，可以体验一下：
以及 周刊阅读 的机器人应用
周刊阅读，可以总结和阅读 js、react 和 node 周刊，周刊链接如下：
- nodeweekly.com/issues/late...
- react.statuscode.com/issues/late...
- javascriptweekly.com/issues/late...
coze 插件与开发
React 19 还未发布，但是官方报道了一些新的特性。如果使用了联网的插件，则可以让 GPT 自动学习新的知识。
我们这里是使用了 Google Web Search 的插件，国内可以使用 Bing Web Search，它会根据你输入的信息作为搜索引擎的参数进行查询。coze 官方提供了几十种这样的插件。
但有时，需要自定义插件。比如我需要抓取某个网站 URL 上特定的信息进行分析，而官方的 LinkReader 无法获取你在该网站的所关注的信息是什么，即无法根据具体的根据正则、CSS 选择器等选中特定内容。
在 coze 中，开发一个插件特别容易。你可以把它理解为一个线上的 function，更进一步说，你可以把它理解为函数计算服务（Function Computing），或者 Serverless Function，或者 Edge Function
实际上，你确实可以将一个部署在 vercel 或者其它云上的函数作为 coze 的一个插件。
如下示例，就是将一个 serverless function 作为 coze 的一个插件。
js
import { JSDOM } from 'jsdom'
import type { NextApiRequest, NextApiResponse } from 'next'
import TurndownService from 'turndown'
const turndownService = new TurndownService();
type ResponseData<T> = {
message?: string
code: number
data?: T
}
export default async function handler(
req: NextApiRequest,
res: NextApiResponse<ResponseData<any>>
) {
const { url } = req.query
console.log(url)
if (!url) {
return res.status(404).json({ code: 404 })
}
const html = await fetch(url as string).then(res => res.text())
const dom = new JSDOM(html)
const items = Array.from(dom.window.document.querySelectorAll('.desc')).map(x => x.innerHTML).join('<br><br>')
const markdown = turndownService.turndown(items)
res.status(200).json({
data: markdown,
code: 0
})
}这样，一个周刊阅读的 Bot 应用就完成了。
工作流（Workflow）及 Bot 展望
coze 的工作流可以将各个插件以及大模型连接起来，无编程经验也可以可视化的能力进行复杂的业务编排。（不过最好还是需要有编程经验）
就好比前端工作流中的 gulp，通过 N 个 pipe 将插件连接起来搭建前端工作流一样。
目前 coze 还属于免费使用阶段，可以多创建 N 个应用，避免以后付费阶段限制应用个数。比如
- 前端周刊。每周总结互联网的优秀文章，并生成 markdown 格式，由 coze 的
Scheduled Tasks主动推送过来，再个人挑选总结一下，生成一份周刊。 - 技术文章翻译专家。可以自定义一些翻译规则，如
webpack、tree shaking技术名词不翻译，技术名词前后需要空一格等 - 技术文章简报。（并主动发送到公众号、小红书等平台）
- 视频总结助手。
- 简历助手
- 基于 package.json/readme 生成项目经验
- 基于简历生成针对性面试题
- 基于简历生成反馈以及评分
- 基于个人技术栈生成面试题
- 基于 JD 要求与简历生成个性化的打招呼以及个人介绍
- ...
- 技术文章到视频（这个估计还不行）
- ...
应用发布与应用分析
coze 不仅可以将机器人发布在自己的机器人应用商店里，还可以免费集成在 discord、tg、微信公众号、企业微信、飞书 等平台中。 这是我认为 coze 除了 workflow 外最大的亮点。
对于个人开发者，可以将微信机器人接入 coze，并开发一个浏览器插件，添加微信机器人的发布平台。因为微信机器人没有公开的开发者接入，那 coze 是肯定不会接入微信机器人的。
目前 coze 还没有提供 API 可供开发，如果可以的话，可以将 coze 应用集成到自己的网站应用中。如我的网站中的根据 package.json 生成项目经验。
我创建的基于 package.json 生成项目，目前还是使用基于 chatgpt 来生成应用，如果可以使用 coze，不仅可以利用它强大的插件与工作流能力，还可以更好的进行监控与分析。
对于普通人而言，可将 AI 视为工具，而 coze 是其中利器，擅长使用工具，对于生活还是工作，都能给带来极大的便利。对于稍有开发能力的人而言，都可以看看过去的项目中有哪些地方可以通过 AI 进行优化或者重构。对于创业者而言，如何避开 openai 以及各大厂进行差异化竞争呢？
随着 midjourney、dall3、sora 等的发展，又能如何与 coze 结合起来，未来的 AI 又会有什么样新的发展呢？
BotId: 7338758967289724968