保姆级教程:Coze 打工你躺平

最近在玩 Coze/扣子

发现这事无需代码,人人都行

比如,链接丢过去,工作结束,下班!

保姆级教程:Coze 打工你躺平

还可搭配飞书

真正实现「AI 打工你躺平」

保姆级教程:Coze 打工你躺平

保姆级教程:Coze 打工你躺平

顺着这个,让我讲讲

让 Coze 打工养你

务求「中学生能看懂」



Coze/扣子,是什么?

Coze,中文名扣子,字节出的

  • 定位:Next-generation AI chatbot building platform

  • 人话:? 帕鲁庄园 ?

在这里,你可以手搓各种机器人?️,让它们为你工作:写文章、找资料、画插图、吐槽PM…

保姆级教程:Coze 打工你躺平


如何使用 就是一把梭

按流程,我应该介绍「Coze 网址在哪」、「怎么注册 Coze」… 但这样真的太无趣了。

换一种方法:

创建第一个 bot,然后不断精进,直到做出下面的这个:

保姆级教程:Coze 打工你躺平

步骤如下

  • Step0:先跑起来,有第一个 bot

  • Step1:用上「回复逻辑」,让它能将链接转换成回答

  • Step2:发布到飞书,基本成型

  • Step3:【进阶】使用 工作流/workflow & 代码/code,更灵活自定


Step0:先跑起来

目标 ?

创建一个 Coze Bot,帮你查阅 Hacker News,并中文返回

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创建第一个bot

打开 coze.cn/home,点 创建 Bot

信息随便输,如:


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尝试联网

尝试询问:今天的 hacker news 上有什么新闻?

并答不出


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?? 穿插知识 ??

AI 是个书呆子

非常聪明,但不出门

所以不知道外面的事

也不会交流

有一种叫做「插件」的东西

类似给 AI 用的手机

AI 可以拿它上网

拿它点外卖

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有一个插件:WebPilot

是首批 ChatGPT Plugin

首个提供「大模型上网」

引入联网插件

插件 -> + -> 选择 WebPilot


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重新尝试联网

再次询问:今天的 hacker news 上有什么新闻?


成功了!


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Step1:用上「回复逻辑」

目标 ?

尝试输入某个 AI 产品的网址,如:

https://www.anthropic.com/news/introducing-claude

AI 自动处理,并返回这个产品的名称、简介等信息

?? 穿插知识 ??

对于当下的 AI 产品

大都支持「自定义 AI 的回复方式」

在 ChatGPT/GPTs 里

是 「Instructions」

在 Coze 里

是「人设与回复逻辑」

设定「人设与回复逻辑」

这里的写法就是 Prompt

你可以足够相信 AI 的智商:无论你怎么写,它都能理解


以下仅供参考,你怎么写都行


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测试「人设与回复逻辑」

尝试输入网址:https://www.anthropic.com/news/introducing-claude

也就是 Claude 的介绍信息页

AI 就会按照预先设定的格式进行返回

成功了!


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?? 穿插知识 ??

由于 AI 的特性

它并不总能返回合适的结果


就比如这里

它并没完全按我的需求返回


处理的方法有很多

比如:重试?

优化 Prompt

或者使用 Workflow (这个后面讲)


Step2:发布到飞书

目标 ?

没错,就是发布到飞书,然后在飞书里调用它


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尝试发布


页面的右上角点 发布


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发现飞书没有授权,得处理下,点 配置

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配置飞书


页面点 授权


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这样就可以点 发布 了


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片刻功夫,便通过了


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在飞书里使用


你可以在工作台里找到这个 Bot,然后开始对话吧~

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它成功了!

不过你仔细看,这里并没有严格按照我所说的来(可通过 workflow 解决)

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*它是 「不准确的」


Step3:【进阶】工作流 & 代码

对于轻度用户,你并不需要工作流

对于重度用户,工作流的最好教程参见官方文档:

https://www.coze.cn/docs/guides/welcome

为什么我用工作流

这里举个例子,当大模型调用写邮件的插件时,可能出现以下问题:

  • 速度慢:虽然内容已经生成好了,但调用插件时仍然会重新生成

  • 可能错:大模型经常会输出一些不正确的文字,如果这些内容在比如邮件地址上,会造成较为严重的影响

为了减少这些问题,我会采取一些工作流+代码的组合方法

我的工作流(仅供参考,轻度用户可直接略过)

这是主工作流,将用户的原始输入,直接传送给插件 WebPilot。其中,用另一个另一个工作流 AI Project 进行样式注入

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这是 AI Project 工作流,是将用户的输入,通过代码的方式,加上样式信息

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这个是中间用到的 python 代码

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这个是结合这个工作流,修改的「人设与回复逻辑」

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优化好之后,就能以更快的速度,进行更好的输出了,就比如这个

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One More Thing

Coze 真的巨牛逼

可称为当下 AI 干活的最佳解决方案


本篇是「一起学 Coze 」的新手入门篇

接下来几周

我会结合 Coze API

及飞书的其它特性

做一些更加深入的、结合工作场景的教程


讲究的就是一个

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