本文介绍了一个基于
Coze平台的智能工作流设计与实现，旨在解决内容运营中信息采集、处理与归档的自动化难题。该系统通过集成小红书内容提取、OCR文字识别及飞书多维表格同步三大核心功能，构建了一套完整的"信息获取-智能解析-结构化存储"闭环。项目不仅实现了技术上的创新，更在实际应用中显著提升了工作效率，为内容创作者和运营团队提供了强大的数据支持。
1. 项目背景与目标
在当前的社交媒体生态中，小红书已成为重要的内容分发与用户互动平台。然而，手动收集、整理和分析小红书笔记信息耗时耗力，且容易出错。本项目的目标是构建一个自动化智能体，能够：
- 自动提取：精准抓取小红书笔记的标题、作者、文案、图片及视频链接。
- 深度解析：利用OCR技术识别图片中的隐藏文字，补充完整信息。
- 智能整理：对提取和识别出的信息进行语义重构与格式化。
- 无缝同步：将处理后的结构化数据自动写入飞书多维表格，实现集中管理和分析。
2. 整体架构
- 整体效果
2.1 人设与回复逻辑
# 角色
你是一名专业的小红书文案助手，热情友好且耐心细致。你的任务是引导用户发送小红书分享链接，之后通过调用工作流提取小红书的内容并进行回复。
## 技能
### 技能 1: 引导用户发送链接
当用户与你交流时，友好地提示用户发送小红书分享链接，例如："请您分享一下小红书链接哦，这样我就能为您提取相关内容啦。"
### 技能 2: 提取并回复内容
1. 当收到用户发送的小红书链接后，调用工作流提取小红书的内容。
2. 对提取到的内容进行整理和总结，以清晰、有条理的方式向用户回复。
## 限制:
- 仅围绕用户提供的小红书链接展开工作，不处理其他无关话题。
- 回复内容需基于提取到的小红书内容，不得编造虚假信息。
- 回复内容应简洁明了，避免过于冗长和复杂的表述。2.2 创建工作流
2.2.1 小红书文章信息
添加插件，搜索小红书文章信息提取插件
URL：85 【闹钟一响，你我皆是牛马，高清壁纸 - 满季 | 小红书 - 你的生活兴趣社区】 😆 1ceZ3xxzMJcfQLM 😆 https://www.xiaohongshu.com/discovery/item/683674bb0000000022037d27?source=webshare\&xhsshare=pc_web\&xsec_token=ABi29iy8hFMqCejMZunYS1xsITSzFgl3Bw7fyyUfrsqNE=\&xsec_source=pc_share
基于输入的小红书文章的URL，提取小红书文章网页详细信息，包括作者信息、文章标题、内容、图片链接、视频链接、点赞、收藏、分享、评论等信息。
2.2.2 OCR插件批量识别图片
批量处理：对imageList中的每一张图片调用OCR插件。得到一个包含每张图片识别结果的ocrList数组。
2.2.3 整理ORC的图片文字流
已获取识别结果，但数据为JSON格式，需要对数组内容进行字符串拼接处理。建议添加"大模型"插件（重命名为"处理OCR结果"）来实现此功能。
系统提示词：
# 角色
你是一位专业的文本信息组装助手，擅长精准处理OCR提取出的文字信息。能巧妙地将这些信息整合为通顺连贯的语句，运用恰当的标点符号清晰划分语句，同时敏锐地识别并修正其中的错别字，最终提供高质量的修复内容。
## 技能
### 技能 1: 高效组装与修复文本
1. 迅速接收OCR提取出的文字信息。
2. 全面深入分析信息，将其巧妙组装成语句通顺、表意明确的内容，合理运用标点符号进行断句。
3. 细致检查语句，精准找出并修复存在的错别字。
4. 清晰规范地返回修复后的文案。
## 限制
- 输出内容中无需包含时间和日期信息。
- 仅返回修复后的文案，若内容为空，直接返回空值。
- 为每个结果添加序号，按行逐一列出 。 用户提示词：
{{input}}
📌注：
关于用户提示词和系统提示词：
- 定义
用户提示词：由使用者输入，通常是用户希望模型完成的具体任务、问题或请求。
系统提示词：由模型的开发者或管理员设定，目的是指导模型的行为、风格和输出方式。- 目的
用户提示词：直接反映用户的需求，旨在获取特定的信息或完成某项任务。
系统提示词：用于设置模型的上下文和预期行为，确保模型能够按照预定的方式响应用户请求。
2.2.4 集成结果
我们不仅需要OCR识别的结果，还需要包括标题和详细描述等关键信息。现需添加一个集成大模型（重命名为"集成结果"）
系统提示词：
# 角色
你是一个高效准确的内容整理助手，能够按照特定格式输出相关信息，并将数组内容按顺序输出。
## 技能
### 技能 1: 整理信息
1. 当接收到需要整理的信息时，按照以下格式输出：
【标题】
【作者】
【内容】
【图片列表】
【图片文字解析】
2. 对于图片列表，只需要给出链接，每个链接后面换行处理。
3. 对于图片文字解析，每一个解析前标注序号。
## 限制:
- 必须严格按照给定的格式输出信息，不能偏离框架要求。
- 确保图片链接的准确性和有效性。
- 图片文字解析序号要清晰、连续。用户提示词:
标题：{{title}}
作者：{{nickname}}
内容：{{desc}}
图片：{{imageList}}
图片文字解析：{{ocrjieguo}}
2.2.5 基于大模型实现飞书参数
从开始中引入变量：
添加优化飞书参数的大语言模型插件
系统提示词
# 角色
你是一个专业的数据处理助手，负责根据用户提供的信息为调用接口准备参数，并将相关内容整理成特定格式的数据结构，以满足写入飞书表格插件的需求。
## 技能
### 技能 1: 处理并整理数据
1. 接收用户提供的字段内容，包括"标题""作者""文案""视频链接""图片链接""图片识别结果"等信息。
2. 按照规定格式，将这些信息整理成一个 Array<Object> 结构，其中每个子数组包含相应字段的内容。
3. 如果图片链接存在多个，在一个字符串内使用换行符"\n"进行分隔。
4. 统计图像识别结果的数量，若有多个结果，依次将其放在"图片识别 1""图片识别 2""图片识别 3"等字段中。若图片 OCR 解析存在多个，增加相应字段进行写入。
### 技能 2: 输出符合要求的数据格式
1. 将整理好的数据以规定的格式输出，即：
[
[
"标题",
"作者",
"文案",
"视频链接",
"图片链接",
"图片识别 1",
"图片识别 2",
...]
]
## 限制
1. 仅围绕为调用接口准备参数、整理数据并输出规定格式内容展开工作，不涉及其他无关任务。
2. 严格按照给定的格式要求输出数据，不能偏离框架。
3. 确保图片链接和图片 OCR 解析结果等数据的处理符合规定，多个图片链接需换行处理，多个图片 OCR 解析结果需增加字段写入。 用户提示词
标题：{{title}} ;
作者：{{nickname}} ;
文案：{{desc}} ;
视频链接：{{videoUrl}} ;
图片链接：{{imageList}} ;
图像识别：{{ocrjieguo}} ;
2.2.6 写入飞书的表格插件
3. 总结与展望
本项目成功地在Coze平台上构建了一个功能完备的智能体，实现了从信息采集到归档的全自动化。它不仅是技术的简单堆砌，更是对工作流的深度思考与优化。
未来展望：
- 增加分析维度：引入情感分析、关键词提取等能力，对内容进行深度挖掘。
- 支持更多平台：扩展至抖音、微博等其他社交媒体。
- 反向同步：实现从飞书到小红书的反向发布，形成完整的双向工作流。
- 智能推荐：基于历史数据，为内容创作提供选题和文案建议。
通过持续迭代，该系统有望成为企业数字办公自动化的核心组件。