我用 Coze + Python，从 0 搭了一个“能真正用”的 AI 律师函系统

不是 Prompt，不是截图，是一个能跑、能调、能给别人用的完整项目

一、先说结论：90% 的 Coze 项目，其实都不算"项目"

刚开始学 Coze 的时候，我也以为：

工作流能跑通
模型能出结果
看起来挺智能

就算一个 AI 项目了。

但真做下来才发现一个扎心的事实：

如果不能被代码调用、不能脱离平台、不能给真实用户用，本质上还是 Demo。

所以这次我给自己定了一个更狠的目标：

👉 不用 Prompt 糊结果，要从 0 搭一个"工程级"的 AI 工作流项目。

二、为什么我选了「律师函」这个场景？

原因很简单，但很现实：

法律文书规则极强
条文不能乱编
逻辑顺序不能错
措辞必须克制、专业

一句话总结就是：

这是一个非常不适合"随便生成"，但非常适合验证工作流能力的场景。

如果这个场景能跑通，那大部分结构化文书，其实都能跑通。

三、真正拉开差距的地方：我没有"一步生成"

这是整个项目最关键的一点。

❌ 大多数人的做法

复制代码

用户输入案件
→ 直接生成律师函

问题是：

法律依据不稳定
事实容易跑偏
案件一复杂，质量就崩

✅ 我的做法：拆解认知过程

我在 Coze 里，把整个流程拆成了 6 个节点：

1️⃣ 开始：接收用户案件描述

2️⃣ 分析需求：提取时间、金额、关系、违约点

3️⃣ 法律检索：匹配民法典与司法解释

4️⃣ 文书模板：锁定律师函结构

5️⃣ 生成律师函：在模板约束下生成内容

6️⃣ 结束：返回最终结果

这一步的本质是：

把"律师的思考过程"，变成一个显式的 AI 工作流。

也是从这一刻开始，我才真正意识到：

👉 Coze 不是 Prompt 工具，而是"智能流程引擎"。

四、为什么我一定要用 Python 把 Coze 接出来？

因为只在 Coze 平台跑，永远解决不了一个问题：

这个东西，别人怎么用？

所以我做了三件事：

用 Flask 封装本地 API
通过 Python 调用 Coze Workflow
提供健康检查和稳定调用能力

这一刻，Coze 的角色彻底变了：

从"平台功能"，变成了我系统里的一个智能模块。

这一步，是 Demo 和项目的分水岭 。

五、HTML 前端不是为了好看，而是为了"验真"

前端我没有追求复杂 UI，只做了一件事：

👉 验证普通用户能不能用。

页面只保留必要元素：

左侧输入案件描述
右侧实时展示律师函
支持复制、清空、示例输入

结果非常直观：

输入 → 生成 → 可直接用
不需要解释怎么操作

这一步让我非常确信一件事：

这个系统，不只是"我觉得能用"，而是真的"别人也能用"。

六、这个项目真正值钱的 5 个点

✅ 1️⃣ 它是一个完整闭环

不是 Prompt，不是 Notebook，而是：

业务 → 工作流 → 后端 → 前端 → 实际使用

✅ 2️⃣ 工作流设计符合真实业务逻辑

先分析、再检索、后生成

不是黑盒一把梭。

✅ 3️⃣ Coze 被工程化使用

不是"点 UI"，而是：

Coze = AI 能力中台

✅ 4️⃣ 架构高度可复用

只换模板，就能迁移到：

起诉状
劳动仲裁
合同审查
各类正式函件

✅ 5️⃣ 项目可以"讲得清楚"

这是很多 AI 项目做不到的：

为什么这么拆？
不这么做会怎样？
这个设计解决了什么问题？

七、我踩过的坑（给后来人避雷）

法律类场景千万别一步生成
工作流拆解比模型参数更重要
不能被代码调用 = 伪项目
UI 不重要，但"能不能用"很重要

八、下一步我准备怎么继续做？

接下来会重点优化 3 件事：

增加"是否适合发律师函"的风险判断
文书模板参数化（期限、利息、金额）
把这套方法沉淀成通用 Coze 工作流范式

最后一句总结

真正的 AI 应用，不是"模型能生成什么"，而是"你能不能把它变成系统"。

如果你也在学 Coze、做 AI 应用、或者正卡在

「看懂了，但做不出来」这一步------

建议你一定试一次：
完整跑通一个端到端项目。

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后面我会持续分享 Coze 工作流实战、AI 应用工程化经验。