基于前面的分析，我们可以勾勒出AI稍后读助手的大致思路：1.简化"收集"：1.1.实现跨平台收集功能，支持电脑（web端）、安卓、iOS多端操作。1.2.考虑到待阅读内容通常都有网页链接，最理想的方式是只需输入一个URL就能完成收集。借鉴微信文件传输助手的直观操作方式，通过聊天窗口完成收集输入会更符合用户习惯。2.自动化"整理入库"：2.1.为便于存储和回顾已收集的阅读清单，系统应在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。2.2.同时，这份阅读清单最好也能支持跨平台查看，提高可访问性。3.智能"选择"推荐：3.1.根据当前收藏记录，结合用户的阅读兴趣，进行相关性匹配，并生成最合适的阅读计划。根据以上思路不难发现，同在字节生态中的Coze、飞书、飞书多维表格，正好可以为AI稍后读构建一个完整的AI工作流。具体来说：通过飞书机器人与Coze搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出由Coze调用大模型、插件，完成内容的整理、推荐利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据这样一来，理论上无需开发任何插件、APP，也能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。
基于前面的分析，我们可以勾勒出AI稍后读助手的大致思路：1.简化"收集"：1.1.实现跨平台收集功能，支持电脑（web端）、安卓、iOS多端操作。1.2.考虑到待阅读内容通常都有网页链接，最理想的方式是只需输入一个URL就能完成收集。借鉴微信文件传输助手的直观操作方式，通过聊天窗口完成收集输入会更符合用户习惯。2.自动化"整理入库"：2.1.为便于存储和回顾已收集的阅读清单，系统应在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。2.2.同时，这份阅读清单最好也能支持跨平台查看，提高可访问性。3.智能"选择"推荐：3.1.根据当前收藏记录，结合用户的阅读兴趣，进行相关性匹配，并生成最合适的阅读计划。根据以上思路不难发现，同在字节生态中的Coze、飞书、飞书多维表格，正好可以为AI稍后读构建一个完整的AI工作流。具体来说：通过飞书机器人与Coze搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出由Coze调用大模型、插件，完成内容的整理、推荐利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据这样一来，理论上无需开发任何插件、APP，也能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。
根据第二步中对稍后读阅读清单的元数据期望，设置大模型节点如下：注：使用MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至50000，以确保能完整解析长内容网页。用户提示词：[heading3]3.5日期转时间戳[content]根据尝试，后续的飞书多维表格插件节点，在入库日期字段时只支持13位时间戳。需要使用「日期转时间戳-time_stamp_13」插件，进行格式转化。具体设置如下：[heading3]3.6大模型节点：把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式[content]没错，这一步是我在实现过程中最困难的。飞书多维表格插件目前（2024年08月）只支持带有转义符的string，以Array<Object>格式输入。所以必须得将之前得到的元数据数组进行格式转换（如果有自己的元数据格式定制需求，可以参考我的提示词进行微调）。大模型节点配置如下：用户提示词：[heading3]3.7插件节点：将元数据写入飞书表格[content]添加「飞书多维表格-add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数。[heading3]3.8结束节点：返回入库结果[content]「飞书多维表格-add_records」插件会返回入库结果，直接引用该信息，用于通知外层bot工作流的入库是否成功。（搭到这里，别忘了对整个工作流进行测试哦～）