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Coze + 飞书 + 飞书多维表格：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，无需开发任何插件、APP，能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”，实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集；自动化“整理入库”，自动整理关键信息并支持跨平台查看；智能“选择”推荐，根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作？

Answer

以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法：

前期准备：

  1. 简化“收集”：
    • 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。
    • 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口完成收集输入。
  2. 自动化“整理入库”：
    • 系统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。
    • 阅读清单支持跨平台查看。
  3. 智能“选择”推荐：
    • 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。

使用飞书·稍后读助手：

  1. 设置稍后读存储地址：
    • 首次使用，访问稍后读管理模板。
    • 点击「更多-创建副本」，复制新表格的分享链接。
    • 将新链接发送到智能体对话中。
    • 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。
  2. 收藏待阅读的页面链接：
    • 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。
  3. 智能推荐想看的内容：
    • 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。

至此，专属 AI 稍后读智能体大功告成，您可以尽情享受相关服务。

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References

一泽 Eze：Coze+飞书多维表格，打造专属 AI 智能体，享受 10 倍知识管理效率

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。

Coze+飞书多维表格，打造专属 AI 智能体，享受 10 倍知识管理效率

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。

一泽 Eze：Coze+飞书多维表格，打造专属 AI 智能体，享受 10 倍知识管理效率

在部署完成后，你可以：1.得益于飞书app的多平台支持，你可以电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话2.直接在Coze商店中与bot进行对话3.如果你还选择了部署到微信服务号、订阅号，当然也可以通过这些渠道调用bot[heading2]1）设置稍后读存储地址[content]首次使用，请按以下步骤设置你的稍后读存储位置：1.访问[稍后读管理模板](https://zkv549gmz8.feishu.cn/wiki/C5JNwxjX1ijW8rkd1Vbc2VStnob)2.点击「更多-创建副本」，然后复制新表格的分享链接3.将新链接发送到智能体对话中另外，你还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”，来更换飞书多维表格链接，调整你的稍后读存储位置。[heading2]2）收藏待阅读的页面链接[content]在对话中输入需要收藏的页面链接。如果是第一次使用，会要求授权共享数据：授权通过后，再次输入需要收藏的页面链接，即可完成收藏。注：目前部分页面链接可能会小概率保存失败，暂未定位原因。如果你对此有所了解，欢迎和我交流。[heading2]3）智能推荐想看的内容[content]在对话中发送“我想看xx”、“xx内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。?至此，你的专属AI稍后读智能体终于大功告成啦！恭喜，你真是太棒了！！！?从现在开始，你就可以尽情享受一键收藏、光速吃灰的快感啦！?

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2025-04-11
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2025-04-11
飞书多维表格+deepseek可以干什么
飞书多维表格和 DeepSeek 结合可以实现以下功能： 1. 打造专属的好文推荐网站：当您阅读到好文章时，可以一键存储到飞书多维表格，经过 AI 处理，自动在您的博客网站上呈现出来。实现该功能需要以下步骤： 创建带有 AI 能力（以 DeepSeek R1 为主）的飞书多维表格。 使用 Trae 生成网页，呈现多维表格的内容。 使用 Trae 生成浏览器插件，一键存入多维表格。 2. 批量处理信息，提升工作效率：用户可以批量转换文风、快速回复消息，甚至利用 AI 生成文案，操作简单、便捷。 3. 为非技术人群提供便捷的 AI 应用：普通人无需编程知识也能轻松使用 AI。
2025-04-10
coze搭建智能体，用上传的文件和知识库的文件做对比，分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析： 创建文本型知识库： 自动分段与清洗：扣子可对上传的内容进行自动解析，支持复杂布局的文件处理，如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容，支持跨页跨栏的段落合并，支持解析表格中的图片和文档中的表格内容（目前仅支持带线框的表格）。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗，然后依次单击下一步、确认，可查看分段效果，不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义：支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义，然后依次设置分段规则和预处理规则，包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则，最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库： 目前支持 4 种导入类型：本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档：选择本地文档从本地文件中导入表格数据，目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件，文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件，且表格内需要有列名和对应的数据。 API：参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容，包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率，然后单击下一步。 飞书：参考特定操作从飞书表格中导入内容，包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用（仅首次导入需授权和安装），然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档，云文档的创建者必须是自己，暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容： 在线数据：扣子支持自动抓取指定 URL 的内容，也支持手动采集指定页面上的内容，上传到数据库。 自动采集方式：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL，输入网站地址、选择是否定期同步及周期，最后单击确认，上传完成后单击下一步，系统会自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序，在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、手动采集、授予权限，输入采集内容的网址，标注提取内容，查看数据确认无误后完成并采集。
2025-04-18
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据，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。 进行日期转时间戳，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。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，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，所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数，将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流： 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面，给智能体编辑好人设，可先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+，创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时，两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时，如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，调试至满意后点击发布。
2025-04-14
有没有优质的系统的coze入门网课？
以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐： 另外，还有“一泽 Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力”，这可能是全网最好的 Coze 教程（之一），即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户，以及希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意，本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。
2025-04-14
如果我想要系统学习coze，我应该怎么安排？
如果您想要系统学习 Coze，可以参考以下安排： 第一期共学回放 5 月 7 号（） 大聪明分享｜主题：Agent 的前世今生 每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的，以及现在用 Coze 做什么 20:00@?AJ 主持开场 20:00 21:00 大聪明分享 21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊 5 月 8 号（） 大圣分享｜主题：我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze 20:00 21:20 大圣分享 5 月 9 号（） 艾木分享｜主题：Agent 系统的核心构成：Workflow 和 Multiagent Flow（以“Dr.Know”和“卧底”为例 20:00 21:00 艾木分享 21:00 21:30 线上答疑 5 月 10 号（） 罗文分享｜主题：一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书 20:00 21:00 罗文分享 5 月 11 号（） Itao 分享｜主题：和 AI 成为搭子 20:00 21:00 Itao 分享 21:00 21:30 线上答疑 Agent 搭建共学快闪 0619 日程安排 6 月 19 日 20:00 开始 从零到一，搭建微信机器人 0 基础小白 张梦飞 小元 金永勋、奥伏 6 月 20 日 20:00 开始 Coze 接入、构建你的智能微信助手 完成第一课 张梦飞 吕昭波 安仔、阿飞 6 月 23 日 20:00 开始 微信机器人插件拓展教学 完成第一课 张梦飞 安仔 大雨 空心菜、AYBIAO、阿飞 6 月 24 日 20:00 开始 虚拟女友“李洛云”开发者自述 完成第一课 皮皮 安仔 6 月 25 日 20:00 开始 FastGPT：“本地版 coze"部署教学 完成第一课 张梦飞 银海 金永勋、AYBIAO 6 月 27 日 20:00 开始 Hook 机制的机器人使用和部署教学 0 基础小白，一台 Windows 10 以上系统的电脑 张梦飞 Stuart 阿飞、空心菜
2025-04-14
coze 教程
以下是为您提供的 Coze 教程相关信息： 一泽 Eze 的教程：可能是全网最好的 Coze 教程之一，一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南：长文预警，请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户，以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 其他相关基础教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb） 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb） 基础教程：Coze“图像流”抢先体验 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ）
2025-04-13
公司给我了一个调研作业，收集 市场上其它公司在agent业务变革上的优秀实践
很抱歉，目前没有关于市场上其他公司在 agent 业务变革方面优秀实践的相关内容。建议您通过以下途径进行收集和调研： 1. 行业报告和研究机构发布的分析：这些通常会涵盖多个公司在特定领域的实践和趋势。 2. 专业的行业论坛和社区：与同行交流，获取他们的经验和见解。 3. 公司的官方网站和公开资料：了解其业务变革的介绍和相关案例分享。 4. 新闻媒体报道：关注相关的商业新闻，获取最新的动态和实践案例。
2025-03-31
有没有一个图片收集的工具、
目前常见的图片收集工具包括 Pinterest 、Unsplash 、Flickr 等。Pinterest 是一个以分享和发现创意图片为主的平台；Unsplash 提供了大量高质量的无版权图片资源；Flickr 则是一个老牌的图片分享社区。您可以根据自己的需求选择适合的工具。
2025-03-23
ai 信息收集软件
以下是一些关于 AI 信息收集软件的内容： 1. 邬嘉文的 AI 求职助手：通过 Python selenium 库对 URL 逐一爬虫，收集招聘要求信息，包括职位名称、薪资范围、工作地点、学历要求、职位描述和职位链接等，例如市场总监、电商 AI 产品经理等职位。 2. 利用 AI 打造爆款公众号文章的信息收集： 明确文章主题后，借助 AI 工具如 Perplexity.AI 收集相关资讯。访问该网站使用其搜索功能，可启用 Pro 功能获取更专业深入的结果，输入具体 Prompt 快速定位资讯，获取搜索结果中的引用和来源链接。 还可使用其他具备联网搜索功能的工具如微软的 Bing 搜索引擎。 收集完资料后，可使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手整理资料，分批次提供资料以确保其有效读取和理解。
2025-03-22
如何自动化收集主流自媒体指定搜索到的主题内容？
目前没有关于如何自动化收集主流自媒体指定搜索到的主题内容的相关知识。但一般来说，您可以考虑以下几种可能的方法： 1. 使用网络爬虫工具，但需要注意遵守相关法律法规和网站的使用规则。 2. 利用一些现有的数据采集服务平台，它们可能提供针对自媒体内容的采集功能。 3. 尝试开发自定义的脚本或程序，通过调用自媒体平台的 API（如果有的话）来获取所需内容。但这通常需要一定的技术知识和开发能力。
2025-03-13
数据收集
以下是关于数据收集的相关内容： AIGC 服务提供者的数据收集是创建 AIGC 的源头，用于训练 AI 模型以提高其功能性和准确性。数据来源主要包括：提供者自身持有的数据集、已合法公开的各类数据、通过网络爬虫等形式抓取的数据、通过用户交互而获取的数据、其他由相关方提供的数据。 已生效的《生成式人工智能服务管理暂行办法》对数据采集有明确规定： 1. 使用具有合法来源的数据和基础模型。 2. 涉及知识产权的，不得侵害他人依法享有的知识产权。 3. 涉及个人信息的，应当取得个人同意或者符合法律、行政法规规定的其他情形。 4. 采取有效措施提高训练数据质量，增强训练数据的真实性、准确性、客观性、多样性。 5. 遵守《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等法律、行政法规的其他有关规定和有关主管部门的相关监管要求。 在数据收集过程中可能涉及的法律风险有： 1. 采取网络爬虫等技术收集数据的法律风险。 2. 直接收集合法公开数据的法律风险。 《个人信息保护法》确立的数据收集基本原则有： 1. 合法正当，不得窃取或以其他非法方式收集数据，个人信息的收集需取得规定的合法性基础（告知、同意等）。 2. 公开透明，数据处理应遵循公开、透明原则，公开个人信息处理规则，明示处理的目的、方式和范围。 3. 最小必要，只应收集满足个人信息主体授权同意范围内的最少类型和数量的个人信息，不应收集与其提供的服务无直接或无合理关联的个人信息。 在欧盟 GDPR 合规体系中，数据收集是企业进行数据处理活动的起始环节。企业在对特定领域业务中涉及到数据收集的环节进行风险梳理时，重点比照 GDPR 中的要求，如数据收集前是否进行充分告知，包括数据控制者、数据处理者以及二者的数据保护官（DPO，如有）的身份和联系方式，数据收集的目的、种类、数量、范围等。
2025-03-09
做一个每日收集兴趣信息的工具，如收集agent，从微信公众号上收集，应该怎么做
以下是一种通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答的方式来做每日收集兴趣信息的工具： 1. 安装 Docker（假设已经装上） 浏览器打开：http://127.0.0.1:4000 或 http://wewerss 服务的 IP:端口（为上面设置的外部端口） 点开后，输入 Dash 管理页面密码 先点帐号管理，然后点“添加读书帐号”（即使用微信读书来实现公众号订阅），扫码添加帐号 然后在公众号源上，点添加 将您想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章。但建议不要短时间订阅太多公众号（最好不超 40 个），然后在本地 data/目录会生成一个 SQLite 数据库文件 wewerss.db 2. 关于 Coze 工作流和 Bot 因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体可参考飞书文档。得到机器人的 app_id 和 app_secret 即可获得租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 工作流一：通过微信文章链接进行文章解读成摘要报告。通过 LLM 能力，开源提示词如下。由于 Coze 使用 LLM 和批量执行任务延时的约束，建议不要同时处理太多文章（如 6 篇左右）。这样执行后，将多维表格的文章状态转换成“已通知”并生成简报。 消息情报官 Bot：最后可以通过 Coze，建定时任务，执行工作流二，并添加其他如分析文章和搜索文章的能力，即可变成一个消息情报官的 Agent，我们即可以获得想要的领域或行业情报，也可以深入挖掘相关情报的信息。然后发布到想要的平台，如：Coze 商店、豆包、飞书、微信、微信公众号、微信小程序等，即可使用。可以构建多个分身，就能收集整理不同领域和行业的情报信息。 如感兴趣欢迎联系交流合作。
2025-03-08