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使用coze提取小红书数据进行汇总及分析

Answer

以下是关于使用 Coze 提取小红书数据进行汇总及分析的相关内容:

一、使用 Coze 应用与多维表格结合

  1. 准备工作

    • 完成后端准备工作。
  2. 创建应用

    • 打开 Coze,创建应用,可选择 PC 模式。
    • 需要几个参数:多维表格地址、多维表格对应的数据表名、小红书博主首页地址。
    • 界面设计为三个输入框和一个按钮。
  3. 开发工作流

    • 设计读取博主笔记列表的工作流,切换到业务逻辑,新建工作流。
    • 工作流包括读取、转换、写入三步。
    • 开始节点设置三个参数,分别代表多维表格地址、表名称、博主首页地址。
    • 第一步选读取作者笔记的插件,将开始节点的 auth_link 关联到 userProfileUrl。
    • 第二步的节点需要把数据转换为符合多维表格插件接收的数据格式,添加代码转换节点并复制代码。
    • 在插件市场搜索官方的多维表格插件,选择 add_records 并分配配置参数。
    • 结束节点配置一个值。

二、使用 Coze 智能体(字段捷径)获取笔记+评论信息

  1. 创建智能体

    • 使用单 Agent 对话流模式。
  2. 编排对话流

    • 点击创建新的对话流并与智能体关联。
    • 配置两个小红书插件,在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie,note_link 使用开始节点的 USER_INPUT。
    • 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理。
  3. 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。
    • 回到智能体的编排页面进行测试,确保对话流执行成功。
  4. 发布

    • 点击发布,选择多维表格,然后进行配置。
    • 输出类型选文本,输入类型选字段选择器。
    • 完善上架信息,填写表格,选择发布范围。

三、总结

  1. 仿写分析的操作与问题处理

    • 新增仿写表,确定字段。
    • 执行仿写动作。
    • 设置字段与评级。
    • 添加智能标签。
    • 处理数据错误。
  2. AI 相关内容的分享与讲解

    • 数据提取分析。
    • 潜力笔记判断。
    • 爆款笔记仿写。
  3. 社区资源获取

    • 相关文档、代码、教程放在社区,可通过 3W 点 vtwoagi.com 直达飞书知识库,关注公众号找小伙伴获取进群二维码。
  4. 活动消息介绍

    • 扣子老师的开发版与硬件结合活动,3 月 22 号或 23 号将在另一城市举办,消息后续发给大家。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

一枚扣子:Coze应用+多维表格的高速数据分析

现在,才到好玩的时候,因为我们不可能每次都去复制一个链接贴进去,我们的需求是:根据一个博主的链接,获取他的笔记,并全部自动写入到多维表格,多维表格再进行批量分析。在前面两步中,我们已经完成了后端的准备工作。那么,接下来我们只需要完成找到博主的地址,批量读取笔记,并写入多维表格的note_url列,即可。在我演示的应用中,这部分的UI比较复杂,因此,我们做一个简单版的:[heading4]创建应用[content]打开Coze,创建应用,可以选择PC模式。我们需要几个参数1.多维表格地址2.多维表格对应的数据表名3.小红书博主首页地址界面设计如下,三个输入框,一个按钮。[heading4]开发工作流[content]界面设计完,我们去设计一个读取博主笔记列表的工作流,切换到业务逻辑,新建工作流。工作流如下,实际上只有三步,读取、转换、写入。开始节点设置三个参数,分别代表多维表格地址,表名称,博主首页地址。也是对应了我们界面上的三个输入框。第一步就不讲了,与字段捷径里面的配置是一样的。只是要选读取作者笔记的插件。将开始节点的auth_link关联到userProfileUrl,即可。第二步的节点需要把数据转换为符合多维表格插件接收的数据格式。因此需要一个代码转换。添加一个代码节点,复制代码进去代码如下最后,在插件市场,搜索官方的多维表格插件然后,选择add_records,添加到工作流中。并分配配置参数,第一个参数,使用多维表格的url就行,第二个参数要使用我们代码转换后的数据,第三个参数一定要和你的表名称一致。结束节点,就不重要了。配置一个值就行。

一枚扣子:Coze应用+多维表格的高速数据分析

第一步,要创建一个智能体,使用单Agent对话流模式,[heading4]编排对话流[content]点击创建一个新的对话流(记得要和智能体关联),编排如下:这个工作流没有什么特别需要注意的地方,两个小红书插件,大家可以在插件市场找到。按着配置,(cookie如何找?教程暴多),在获取笔记详情节点和笔记评论节点,分别配置cookie,note_link使用开始节点的USER_INPUT然后,我们会使用代码节点,将两个插件获取的结果进行一次数据处理(代码节点通常都会在这个场景下出现)。具体代码如下:在这里要注意代码节点输出的配置格式。工作流的结束节点,选择使用代码的返回数据。配置如下[heading4]测试[content]最后一步,测试。找到一篇小红书笔记,然后,试运行对话流,直接在对话窗口输入地址,当你看到数据,那就是成功了。回到智能体的编排页面,同样的方式,也测试一下。确保对话流执行成功。[heading4]发布[content]接下来是最重要的步骤:发布!点发布后,只选择多维表格,然后,点配置点击后,会打开配置页面。1.是输出类型(选文本就行了)2.是输入类型,切记要选择字段选择器1.要去完善上架信息。填个表格。表格本身没什么特点,在选发布范围的时候,可以选仅自己可用,否则审核时间就比较慢!提交上架信息后,返回配置界面会显示已完成!那么,就可以完成最终的提交了。嗯,配置比写工作流还烦!

一枚扣子分享:超高效AI营销工作流:|COZE+飞书+小红书 2025年3月5日

关于仿写分析的操作与问题处理新增仿写表:新增了名为仿写分析的表,并确定了其中的字段,如笔记标题、文案等。执行仿写动作:通过点击对标笔记的按钮,将数据发送到仿写表中进行赋值。设置字段与评级:对字段进行修改、提取分析,并设置了赛道评级、适配度评级等。添加智能标签:添加了匹配、不匹配、高度匹配等智能标签,并设置了相应颜色。处理数据错误:在数据处理过程中出现错误,如评论数据未读取、事件调错等,并进行了排查和修正。关于AI相关内容的分享与讲解数据提取分析:数据会逐渐分析提取,赞评比大于5%可成爆款,可通过分析账号评级、优质博主主页链接等进行反向操作,了解爆款笔记的特点和发布时段。潜力笔记判断:粉丝数、点赞数、评论数等数据能判断笔记潜力,如2400粉丝、2300点赞、赞评比2%的笔记在对应账号中表现较好。爆款笔记仿写:只仿写爆款笔记,分析爆款原因,如2300粉丝、6000点赞、1200多条评论且赞评比21%的笔记为爆款。社区资源获取:相关文档、代码、教程会放在社区,可通过3W点vtwoagi.com直达飞书知识库,关注公众号找小伙伴获取进群二维码。活动消息介绍:扣子老师的开发版与硬件结合活动,3月22号或23号将在另一城市举办,消息后续发给大家。

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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?
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2025-04-14
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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
小红书图文批量生成
以下是关于小红书图文批量生成的详细内容: 流量密码!小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产,这是一个保姆级教程,小白都能看得懂。 原理分析: 决定搞之后,思考生成这种视频的底层逻辑,进行逆推。这种视频由多张带文字图片和音频合成,带文字图片由文字和图片生成,文字和图片都可由 AI 生成,音频由文字生成,文字来源于图片,也就是说,关键是把图片和文字搞出来。 逻辑理清后,先找好看的模版,未找到好看的视频模版,最后看到一个卡片模版,先把图片搞出来,才有资格继续思考如何把图片变成视频,搞不出来的话,大不了不发视频,先发图片,反正图片在小红书也很火。 拆模版: 要抄这种图片,搞过扣子的第一反应可能是用画板节点 1:1 去撸一个,但扣子的画板节点很难用,Pass 掉。用 PS 不行,太死板不灵活,html 网页代码可以,非常灵活。经过 2 个多小时和 AI 的 battle,用 html 代码把图片搞出来了。这里不讲代码怎么写,直接抄就行。要抄,首先要学会拆,不管用什么方式批量生成这样的图片,都必须搞清楚里面有哪些是可以变化的参数,也就是【变量】,如主题、主题英文、阶段、单词数、图片、正文、翻译、普通单词、重点单词等。 想方法: 大概知道批量生成这样的图片需要搞清楚哪些参数,图片用 html 代码搞出来了。但问题是视频怎么搞,这种视频由多张不同的【带文字的图片】生成,比如读到哪句,哪句就高亮起来,图片也可以随着读到的句子变更。最后,视频就是用这样的图片一张张拼起来的。
2025-04-14
如何利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述(以抖音、小红书平台为例)】
利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述(以抖音、小红书平台为例)】可以参考以下方法: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,处理大量数据以快速识别关键信息,如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:利用 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:使用 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:依靠 AI 预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:利用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 此外,还可以参考以下具体案例: 赛博发型师:基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务,通过分析用户面部特征、个人风格和偏好,自动生成发型设计方案,用户可上传照片,系统分析后生成详细报告和效果图,报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版:专为企业营销团队等设计,提供从文案框架创作到生成的一站式服务,通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点,生成营销文案,并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服(C 端用户)/抖音带货知识库工具(B 端商家):作为 AI 客服系统建设助手,帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中,还可以参考以下经验: 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享:包括直播课程相关内容,优化社区文档问题,介绍技术栈选择,强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势,现场演示账号分析效果,展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解:先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势,接着进行技术实操,从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始,讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤,包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作,可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程:进行操作演示与讲解,包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作,还讲解了批处理、代码节点等内容。
2025-04-13
有没有提取小红书内容的AI
以下是为您找到的关于提取小红书内容的 AI 相关信息: 有一款名为“小红书文案专家”的 AI 工具,其功能价值在于:见过多个爆款文案,只需输入一个网页链接或视频链接,就能生成对应的小红书文案,可以辅助创作者生成可一键复制发布的初稿,提供创意和内容,10 倍节约文字内容创作时间。 应用链接:https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 一期产品功能: 1. 可以提取任何链接中的标题和内容。 2. 按照小红书平台文案风格,重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包,使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能:持续优化升级中,增加全网搜索热点功能,提炼热点新闻或事件关键信息,结合用户想要生成的内容方向,输出文案和配图。
2025-04-09
如何搭建小红书文案生成系统
搭建小红书文案生成系统可以参考以下步骤: 1. 规划阶段: 概括关键任务并制定策略,明确任务目标和实施方式。 将整体任务细分为易于管理的子任务,如生成爆款标题、生成配图、生成发布文案等,并确立它们之间的逻辑顺序和相互依赖关系。 为每个子任务规划具体的执行方案。 2. 利用自然语言构建 DSL 并还原工作流:可以通过口喷需求的方式,在 01 阶段辅助快速生成一个工作流程原型,然后再进行修改完善,降低用户上手门槛。 3. 参考成功案例:例如“小众打卡地”智能体,其搭建思路重点包括录入小红书相关文案参考知识库,通过文本模型组成搜索词进行搜索,从搜索到的网页链接中提取相关 url 并滤除需要安全认证的网站,提取小众地点输出和相关图片,最后进行文案输出。 总之,搭建小红书文案生成系统需要明确目标和子任务,选择合适的工作流构建方式,并参考成功经验。
2025-04-04
有没有什么AI工具,可以把收藏的小红书内容链接批量导出
以下是一些可能满足您需求的 AI 工具: 1. MediaCrawler:这是一款一键抓取工具,支持小红书、抖音、快手、B 站和微博等平台内容抓取。它集成了 IP 代理池,可防封,还支持视频、图片、评论等多种数据格式保存。相关链接:https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler 、https://x.com/imxiaohu/status/1769569874601546034?s=20
2025-03-30
有没有aI工具可以把小红书收藏的内容帮我整理出来
以下是一些可以帮助您整理小红书收藏内容的 AI 工具: 1. Felo:这是一个浏览器插件,会自动调用您的小红书网页搜索获取笔记内容,然后引用小红书的笔记内容来回答您的问题。它输出的攻略详尽,使用结构化语言梳理路径,比直接看小红书博主的笔记更高效,因为能避免 emoji 和排版不清晰的干扰。 2. 点点 生活搜索助手:小红书自家推出的 AI 搜索产品,目前还在内测中。在微信小程序上搜索“点点 生活搜索助手”即可使用。它在回答问题时会插入相应图片,免去重新打开笔记看图片的麻烦。 3. 暂时未明确提及其他专门用于整理小红书收藏内容的工具,但您可以参考以下相关资源: 一些小红书优质科技内容案例,如: 关于字节火山 DeepSeek 系列 API 的获取及使用方法,您可以参考:
2025-03-30
使用coze提取包含我指定的几个关键词的小红书内容数据进行汇总及分析
以下是关于使用 Coze 提取包含指定关键词的小红书内容数据进行汇总及分析的相关内容: 首先,在“一枚扣子:Coze 应用+多维表格的高速数据分析”中提到: 1. 需求是根据博主链接获取笔记并自动写入多维表格,然后进行批量分析。 2. 完成后端准备工作后,需找到博主地址,批量读取笔记并写入多维表格的 note_url 列。 3. 打开 Coze 创建应用,可选择 PC 模式,需要几个参数如多维表格地址、数据表名、小红书博主首页地址。 4. 设计读取博主笔记列表的工作流,包括创建应用、开发工作流等步骤。工作流实际上只有读取、转换、写入三步,开始节点设置三个参数,第二步需进行数据转换,添加代码节点,最后在插件市场选择多维表格插件并配置参数。 其次,在“舆情管理大师汽车 bot 小队.pptx”中: 1. 提到采集结果实时更新、智能总结链接内容、智能打分辅助判断等功能。 2. 构建高效数据流转体系,包括数据入表、关键词库等。 3. 任意关键词的工作流都适配,只需要调整 prompt。 最后,在“一枚扣子:2.0Coze 应用+多维表格+数据分析”中: 1. 介绍了配置管理,通过用户变量保存设置用于其他工作流。 2. 编排工作流,在开始节点添加变量接收 UI 输入的配置参数。 3. 包括账号分析、关键词/赛道分析等工作流,基础工作流用于查询,同步数据工作流涉及代码节点。 综上所述,使用 Coze 提取小红书内容数据进行汇总及分析需要创建应用、配置参数、设计工作流,并结合多维表格等工具实现相关功能。
2025-03-25
AI如何结合业务数据,输出一些汇总表格?
AI 结合业务数据输出汇总表格通常需要以下步骤: 1. 数据收集与整理:首先,需要收集相关的业务数据,并对其进行清洗和预处理,以确保数据的质量和一致性。 2. 选择合适的 AI 技术和工具:根据数据特点和业务需求,选择适合的 AI 算法和工具,如机器学习中的分类、回归算法,或者数据挖掘工具等。 3. 数据建模:运用选定的 AI 技术对数据进行建模,建立能够分析和处理数据的模型。 4. 训练模型:使用预处理后的数据对模型进行训练,不断优化模型的参数,以提高模型的准确性和性能。 5. 数据应用与输出:将训练好的模型应用于新的数据,生成分析结果,并将结果以汇总表格的形式进行输出。 在实际操作中,还需要注意数据的安全性和隐私保护,以及对模型结果的评估和验证,确保输出的汇总表格准确、有用且符合业务需求。
2025-03-14
语音转文本,能识别不同人声,并将文本进行总结汇总,行程纪要或思维导图等
以下是为您提供的相关信息: ElevenLabs 发布了全球最精准的语音转文字模型 Scribe,它支持 99 种语言,语音转录准确率超越 Gemini 2.0 和 OpenAI Whisper v3,可识别 32 个不同说话者,并标记笑声、鼓掌等非语言元素,提供单词级时间戳,方便字幕同步和音频编辑,输出结构化 JSON,便于开发者集成。相关链接: 另外,为您推荐以下在线 TTS 工具: 1. Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ ,ElevenLabs Prime Voice AI 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件,使创作者和出版商能够生成逼真、高品质的音频。人工智能模型能够高保真地呈现人类语调和语调变化,并能够根据上下文调整表达方式。 2. Speechify:https://speechify.com/ ,Speechify 是一款人工智能驱动的文本转语音工具,使用户能够将文本转换为音频文件。它可作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用,可用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 3. Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portal ,Microsoft Azure Speech Studio 是一套服务,它赋予应用程序能力,让它们能够“听懂、理解并与客户进行对话”。该服务提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。此外,它还提供了自定义的语音模型,这些模型能够适应特定领域的术语、背景噪声以及不同的口音。 4. Voicemaker:https://voicemaker.in/ ,AI 工具可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许您创建自定义语音模型。Voicemaker 易于使用,非常适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-07
AI工具汇总
以下是一些常见的 AI 工具汇总: 创作方面: AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 市场营销 相关资讯: Writerbuddy AI 分析了 3000 多种 AI 工具,选出访问量最大的 50 个工具,共产生超过 240 亿次访问量,ChatGPT 独占 140 亿流量,占 60%,AI 行业每月增长 2.363 亿访问量,50 个工具增长率达 10.7 倍。 AI 用户的地理分布方面,美国领先,印度和东南亚国家紧随其后,中国 AI 用户未进前 20,可能因本土工具和监管环境,欧洲合计 39 亿访问量,占 16.21%。 MotionGPT 发布,这是多模态运动语言模型,可以通过文字聊天生成逼真的人体运动,并发布了演示视频。 多邻国因 AI 翻译能力解雇大量翻译合同工,前员工证实被解雇,剩余人员审查 AI 内容。 Radishes 是开源无版权音乐平台,支持 Windows、macOS、Linux 和 Web,功能包括音乐搜索、下载、每日歌单推荐等。
2025-02-23
汇总一下现在的大语言模型都有哪些,国外和国内的模型分别列出来
以下是国内外的大语言模型汇总: 国外大语言模型: GPT4(OpenAI):目前最先进的自然语言生成模型,可用于回答问题、撰写文章等。 Gemini Ultra(Google):多模态人工智能模型,采用神经网络架构,对标 GPT4,可用于回答问题、生成代码、处理文本等。 Claude 3 Opus(Anthropic):多模态模型,能处理超过 1 百万 token 的输入,具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能;实现了接近完美的召回率。 国内大语言模型: 文心一言(百度):大语言模型,可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 讯飞星火:目前体验效果较好。 悟道・天鹰(北京智源人工智能研究院):首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 清华 ChatGLM 。 此外,国内还有通用模型如通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;还有垂直模型,专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。
2025-02-19
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的? 结合以上需求,我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架
很抱歉,目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说,构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面: 1. 明确数据来源和格式:清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库,以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标:如按板块、国家等维度汇总数据,关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围:明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求:指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因:阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
图片提取文字
以下是关于图片提取文字的相关信息: 大模型招投标文件关键数据提取方案:输入模块设计用于处理各种格式的文档输入,包括 PDF、Word、Excel、网页等,转换成可解析的结构化文本。多种文件格式支持,对于图片,可以借助 OCR 工具进行文本提取,如开放平台工具:。网页可以使用网页爬虫工具抓取网页中的文本和表格数据。 谷歌 Gemini 多模态提示词培训课:多模态技术可以从图像中提取文本,使从表情包或文档扫描中提取文本成为可能。还能理解图像或视频中发生的事情,识别物体、场景,甚至情绪。 0 基础手搓 AI 拍立得:实现工作流包括上传输入图片、理解图片信息并提取图片中的文本内容信息、场景提示词优化/图像风格化处理、返回文本/图像结果。零代码版本选择 Coze 平台,主要步骤包括上传图片将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL 以便调用,以及插件封装将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件。
2025-04-15
文章风格提取
以下是关于文章风格提取的相关内容: 该提示词用于抽取不同风格文章的核心要素,抽取到的字段可作为 prompt,结合指定主题进行风格迁移。整体创作思路见文末 PDF。 具体使用方法为:拷贝文章风格提取提示词,输入给任意大模型,随后提供要抽取的文本。 已抽取的一些风格参考包括万维钢风格、史铁生《我与地坛》文风、李娟《我的阿勒泰》文风、许倬云《说中国》文风、鲁迅《狂人日记》文风、王小波《万寿寺》文风、飞书多维表格工作流自动化抽取等。 使用 DeepSeek V3 进行实验时,智能体地址为 https://www.coze.cn/s/VM9pUn9HdmA/ 。初级使用方法是输入公众号文章标题或内容,智能体会自动提取相关信息,默认风格是“炫彩”。高级使用方法需按照要求输入几个要素,如标题、副标题、分享封面、标签、风格等。
2025-04-11
如何用rpa来实现读取本地excel表格里的内容进行筛选,提取某些数据值后,再自动化填写到飞书的多维表格去。怎么来实现这个功能
要使用 RPA 实现读取本地 Excel 表格内容进行筛选,并将提取的数据值自动化填写到飞书的多维表格,可参考以下步骤: 1. 关于扣子:“”(Coze)是字节跳动在 2024 年上线的新一代一站式 AI Bot 开发平台,也被称为“字节版 GPTs”。它是一个低门槛的 AI 应用开发平台,其核心目标是让没有编程基础的用户也能够轻松参与到 AI 生态的建设中。 2. 登录后,在左侧功能列表的工作空间中,点击右上角“+字段”创建工作流,自行输入名称和描述。 3. 已做好工作流后,逐步拆解每个节点的配置: 开始节点:此节点不需要做任何配置,没有输入以及输出。 读取飞书表格内容节点:点击开始节点后面的“+”,搜索“飞书多维表格”,选择“search_record”功能。添加后,点击该节点的配置,在界面右侧的参数框中,需要填写 app_token、field_names。filter 是对数据的筛选条件,没有筛选需求可直接忽略。其中,app_token 是多维表格的唯一标识符,即表格 URL 中的一段;field_names 则是要读取的具体字段,比如“标题”、“内容”,以作为后续操作的输入。该节点运行后,就能将多维表格中的内容提取出来。
2025-04-09
文章提取器
以下是关于文章提取器的相关内容: Yeadon 提出了利用 Cursor+Coze 工作流打造网页内容提取插件的方法。Cursor 是具有 AI 功能的革新性代码编辑器,Coze 工作流是可视化的组合工具。该插件的功能需求包括对当前网页链接的提取、LLM 对网页内容的总结、LLM 输出三个变量(主角、文章概括、金句提取)、通过图片搜索工具搜主角图片以及进行排版得到图文总结卡片。 小七姐介绍了 MetaPrompt 用于文章风格提取,可抽取不同风格文章的核心要素作为 prompt 进行风格迁移。已抽取的风格包括万维钢、史铁生、李娟、许倬云、鲁迅、王小波等,还提到了飞书多维表格工作流自动化抽取的使用方法,以及相关的测评和彩蛋等内容。
2025-04-07