避坑！利用智能体30分钟打造专属的提取文案小助手
在信息爆炸的时代，我们经常需要从多个链接中提取文案，手动操作不仅繁琐，还容易出错。而 Coze 平台的出现，为我们解决这一难题提供了可能。它是一款功能强大的低代码开发平台，能让我们通过简单的操作搭建出实用的工具。今天，就带大家手把手实战，用 Coze 的工作流制作一个多链接提取文案助手，拥有独属于自己的 ...
更新时间：2025-11-27
一句话结论
在信息爆炸的时代，我们经常需要从多个链接中提取文案，手动操作不仅繁琐，还容易出错。而 Coze 平台的出现，为我们解决这一难题提供了可能。它是一款功能强大的低代码开发平台，能让我们通过简单的操作搭建出实用的工具。今天，就带大家手把手实战，用 Coze 的工作流制作一个多链接提取文案助手，拥有独属于自己的 …
案例背景
这是从觉醒学院「AI实操案例」同步的实操案例，主题是「避坑！利用智能体30分钟打造专属的提取文案小助手」，当前归入「AI 客户服务案例 / 客服回复」。
原始问题
在信息爆炸的时代，我们经常需要从多个链接中提取文案，手动操作不仅繁琐，还容易出错。而 Coze 平台 的出现，为我们解决这一难题提供了可能。它是一款功能强大的低 代码 开发平台，能让我们通过简单的操作搭建出实用的工具。今天，就带大家手把手实战，用 Coze 的 工作流 制作一个多链接提取文案助手，拥有独属于自己的 “ 插件 ”。
输入材料
- 原始业务需求或创作主题
- 使用到的 AI 工具：扣子、Coze
- 适用行业：通用 AI 实操场景
使用工具
- 扣子
- Coze
执行步骤
在信息爆炸的时代，我们经常需要从多个链接中提取文案，手动操作不仅繁琐，还容易出错。而 Coze 平台 的出现，为我们解决这一难题提供了可能。它是一款功能强大的低 代码 开发平台，能让我们通过简单的操作搭建出实用的工具。今天，就带大家手把手实战，用 Coze 的 工作流 制作一个多链接提取文案助手，拥有独属于自己的 “ 插件 ”。
使用 Coze 搭建工作流时，你是否也常陷入这样的困境：明明脑海里已经勾勒出清晰的工作流搭建思路，可当满怀信心准备动手打造 专属智能体 时，却在第一步就卡了壳 —— 翻遍插件库也找不到能匹配需求的插件！
这时候，其实完全可以换个思路：与其耗费精力从零开发新插件，不如盘活手头现有的插件资源。通过巧妙组合现有插件，搭建出能实现目标功能的工作流。这样一来，你不仅能快速拥有一款稳定可用的工具，还能根据自身需求进行定制，相当于拥有了独属于自己的 “插件”。
比如这样！
具体操作步骤
第一步打开扣子，创建智能体
1.命好名称和功能介绍，点击确定。
2.写好左边的人设与回复逻辑以及开场白
3.添加工作流
第二步，搭建工作流
1.命好名称和功能介绍，点击确定。
2.设置开始节点的输入变量，这里因为输入的是网址，所以默认是string字符串类型
3.（可选）接下来为了让智能体运行的更稳定更不容易出错，这里我们可以选择添加一段代码用来处理用户的输入
点击添加节点，选择代码
输入选择开始-input，因为整理完之后是若干个网址，所以在输出选择array
扣子提供Python和JavaScript两种语言，这里我们选择Python进行编写代码。这段代码定义了一个从文本中提取 URL 的函数。它使用正则表达式模式识别以 http:// 或 https:// 开头的 URL，并返回一个包含所有匹配 URL 的列表。编写完之后点击确认就可以啦
4.添加一个新的工作流来实现多链接提取抖音视频的功能
如图所示先点击添加节点然后点击工作流来引入之前创建的工作流，这里是PL_get_1，功能是实现多链接提取抖音视频
5.创建工作流。第一步还是输入，第二步让 大模型 来帮我们处理数据
这样我们就可以得到分离的链接和链接数量啦
6.点击添加循环节点，因为目前能够多链接提取的插件需要收费而且不灵活，所以我们可以自制一个。这里的思路就是利用已有的稳定的插件来进行一个循环提取，就可以得到多链接提取的工作流了。
7.循环次数选用指定次数循环，因为我们已经通过前一步提取出来了链接个数，所以只要进行指定次数循环即可，也方便我们后续进行数据处理。输出则选择最后得到的object数组
8.（可选）这里我们再用一段代码输出当前循环次数下的链接，因为输入的是数组，所以这里用之前output产出的index进行索引输出
和之前的代码部分一样进行操作，这里给出代码和具体注释
9.添加单链接提取插件，如图所示添加一个抖音视频的单链接提取插件获取链接信息
10.接下来只需要在结束的输出变量选择刚刚循环得到的内容即可。当然还可以自定义你返回的别的变量，比如这里我还输出了一个链接数量（number）
接下来展示一下最终的搭建好的工作流
11.让我们返回原本的工作流，把刚刚创建的工作流添加进去即可
12.为了让我们得到的文案更加精准，这里我添加了一个大模型用来修改错别字
大模型的输入变量选用工作流的输出，然后系统 提示词 可以按照图片这样填写，用户提示词是input
13.接下来我们再借助一次大模型来帮我们格式化的输出数据
输入选择刚刚大模型产出的output，然后还有一个输入是步骤3产出的格式化代码。
提示词如图填写，让ai帮我们生成格式化数据。用户提示词则是输入的input和output
这样就可以得到最终的输出啦~
14.最后一步在结束的输出变量选择大模型的output就可以啦
15.把搭建好的工作流添加到智能体中
16.最后让我们展示一下效果吧~
输入网站之后会展示标题、文案和链接
怎么样，是不是很简单但很有启发呢~
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输出结果
可得到的输出物包括：文案、图片、视频。
效果分析
这个案例主要体现了 内容生成、图像生成、视频生成、信息抽取、自动化执行 在实际任务中的提效价值。
可复用经验
- 先把任务拆成明确输入、处理步骤和输出物。
- 保留可直接复用的提示词、参数和检查标准。
- 对截图中的关键设置做复盘，避免只保存结果不保存过程。
注意事项
- 工具界面和模型能力会变化，复用时需要按当前版本重新核对。
- 涉及商业投放、平台规则或版权素材时，需要额外做合规检查。