【爆火出圈】Coze 智能体工作流：一键生成爆款心理知识科普视频，超详细教程来袭！

最新推荐文章于 2025-08-05 17:58:34 发布
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文章标签： Coze 智能体 Agent AI教学 人工智能
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今天教大家如何用Coze智能体工作流一键生成，类似的科普视频：

我制作的是心理学科普案例，这种模式同样适用于其他领域的科普视频创作。通过大模型可以生成不同专业方向的科普内容。视频素材选择非常灵活，可以使用人物矢量图、简笔画火柴人，或者各类动画效果等多种表现形式。

工作流功能

一键生成人物矢量图知识科普视频。

完整工作流

整体的Coze工作流如下：

看起来很复杂，实则确实一点也不简单，下面我给大家一一介绍。

详细教程

整体的Coze工作流如下：

开始节点：

大模型生成文案：

语音合成插件：

text：为文本输入引用开始节点即可

speed_ratio：为语速，可看情况调节

voice_id：声音音色配置

在这里插入图片描述

本文转自 https://blog.youkuaiyun.com/ai979290/article/details/147616167?spm=1001.2014.3001.5501https://blog.youkuaiyun.com/ai979290/article/details/147616167?spm=1001.2014.3001.5501，如有侵权，请联系删除。

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Coze高阶玩法 | 用AI智能体一键生成暖心漫画定格视频，3分钟产出百万播放素材（附保姆级教程）
李同学Lino的博客
04-24 1180
刷短视频的时候，有没有被这样一类视频深深打动？它们本是真人片段，却在不经意间融入手绘质感，演绎着一个个温暖感人的小故事。总被那种满是泪点、治愈人心的手绘漫画定格瞬间视频戳中。而且这种视频的流量还不低！偶尔还会出几个爆款。恰好有粉丝询问，像下面这类感人的定格瞬间漫画视频是如何制作的，希望能出个教程。研究一番后，发现操作并不复杂，只需在原视频结尾添加一张手绘漫画图片，就能呈现出相应效果。现在我将手把手教大家利用Coze搭建工作流来实现这种视频，只需要输入对标的短视频链接，就可以一键生成出对应的视频。
【Coze】【视频】哲学科普工作流
Mr数据杨
10-05 183
本文介绍了一种基于AI自动化的哲学主义短视频科普制作工作流。该流程整合大语言模型与智能绘图技术，实现从文案生成、美学图像合成到配音处理的智能化生产。核心模型包括DeepSeek-V3-0324用于生成哲学讲解文案，以及智能绘图模型生成油画风格配图。工作流包含10个关键环节：文案生成、生图提示词构建、批量绘图、图像处理、分支选择、数据聚合、批量配音、语音合成和时间线生成，显著降低了哲学类短视频的创作门槛。通过标准化的Prompt设计和自动化节点衔接，该方案能够高效产出兼具专业性和艺术性的哲学科普内容。
最新扣子(Coze)案例教程：小红书爆款视频批量工作流！高效AI视频生成方法，日更百条不费力，完全免费教程
andy_68147772的博客
04-25 2180
心理学视频生成示例🎥 本期视频教程已上传至知识星球，有更详细的代码和提示词，欢迎大家加入和斜杠君学习，‍🧑‍🚀还有星球VIP群和大家一起讨论噢~ 加入方法见文章结尾。📢 视频中用到的心理学图文搭建方法，在之前的教程中有详细讲过，我们先把之前的内容再来复习一下。本节课我们主要以心理学主题为例来讲解视频生成的方法，如果想生成其它行业视频，可以根据自己的需要修改提示词。想看之前详细教程的同学，请学习以下文章：1、首先新建一个工作流。开始节点用来接收图文生成的数量。大模型节点用来生成一组主题和金句。
年终总结：2024年最震惊的AI产品
Z987421的博客
01-03 2192
如果说2023年是AI"惊艳"之年，从ChatGPT掀起的惊涛骇浪，到各类生成式AI工具带来的震撼，2023年的AI爆发让全世界都为之惊叹。那么2024年则是这场技术革命逐渐沉淀的一年：基础模型在效果、效率和成本等维度都取得了实质性进展，一些真正解决用户痛点的应用产品开始在各个垂直领域悄然兴起，行业对AI的态度也从最初的惊叹逐渐转向理性思考。本文截取2024年推出的新产品和有重大版本更新的“老产品”中产品力或特色较鲜明的产品，2023年至今没有重大版本更新的产品不列入此列。由于本人涉及的产品有限，或部分产品
Coze工作流：一键生成爆款火柴人心理视频（附完整提示词与可用代码）
zhouzhou520520的博客
04-23 3506
Coze工作流，一键生成爆款火柴人心理视频！
爆款心理知识科普视频，Coze智能体工作流一键生成，详细教程
ai979290的博客
04-29 646
今天教大家如何用Coze智能体工作流一键生成，类似的科普视频：我的案例是做的心理科普，但类似的科普类视频，都可以通过大模型生成不同领域的内容。里面的画面，可以是人物矢量图，也可以是火柴人，还可以是各种动画等等一键生成人物矢量图知识科普视频。
最新Coze智能体工作流：1分钟自动生成10w＋赞爆款香yan科普视频，不用手动剪辑 | AI智能体
ai979290的博客
07-03 271
最新Coze智能体工作流：1分钟自动生成10w＋赞爆款香yan科普视频，不用手动剪辑 | AI智能体
最新Coze（扣子）智能体工作流：1分钟生成10w+爆款历史人物的一生传记视频，全程零剪辑
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07-11 406
摘要：抖音历史人物传记视频走红，采用Coze智能体工作流快速生成内容。该工作流包含五大步骤：1）大模型生成生平脚本；2）批处理节点并发处理；3）智能配音合成；4）自动生成字幕封面；5）合并输出完整视频。通过输入人物名称、籍贯等参数，可自动生成包含时间轴、参考文献的完整数据包。该工作流已同步至iThinkAi团队空间，支持飞书对接实现批量生产，三分钟即可完成历史人物传记视频制作。（149字）
AI智能体 | 使用Coze制作一键生成成长励志类爆款视频，两个月涨粉至9.9w（附保姆级教程）
李同学Lino的博客
07-07 151
太夸张了！最近刷到一个账号，发布成长励志类视频，发布了 57 条视频，在两个月的时间里，就疯狂涨粉 9.9 万，获赞57.7万。这样的数据表现，堪称逆天，流量简直大得惊人！其实，只需要借助扣子（https://www.coze.cn/），采用的是 AI 智能体工作流模式，这种模式能够一站式搞定上述所有环节，一条四五十秒的视频，短短一两分钟就能轻松搞定！让制作效率提升了整整百倍！
Coze工作流案例分享：成功打造爆款短视频的经验
![Coze工作流案例分享：成功打造爆款短视频的...在快速发展的短视频市场中，Coze工作流凭借其高效的协同作业机制和智能化的内容优化策略，成为行业中的佼佼者。 ## 1.2 短视频市场的发展趋势与挑战 短视频市场近年来
扣子Agent智能体DeepSeek教程，手把手教你制作国学养生中医视频（附调试流程）
互联网架构师笔记
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在coze上，实现用工作流+图生视频插件，自动化产出完整的国学养生视频！
均值聚合与PCA：优劣全解析
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08-05 39
摘要： 均值聚合与主成分分析（PCA）是两种数据简化方法，适用场景不同。均值聚合优势在于计算简单（基础运算即可）、可解释性强（结果对应原始变量水平）、对数据分布无严格要求，且聚焦“集中趋势”，适合快速整合信息或需直观解释的场景（如绩效评分）。PCA则依赖变量相关性，需先标准化数据以消除量纲影响，核心是提取数据变异方向，适合高维强相关数据降维。两者非替代关系，需根据目标选择：关注整体水平时用均值聚合，探索数据结构时用PCA。 （150字）
使用yolo11训练饮料瓶盖缺陷检测质量检测数据集VOC+YOLO格式1432张5类别步骤和流程
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训练完成后，最佳权重保存路径为：runs/detect/train/weights/best.pt，如果多次运行命令runs/detect/train2,runs/detect/train3文件夹生成只需要到数字最大文件夹查看就可以找到模型。经过上面训练可以使用模型做一步部署，比如使用onnx模型在嵌入式部署，使用engine模型在jetson上deepstream部署，使用torchscript模型可以在C++上部署等等。通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。
提升优快云文章在AI大模型的RAG搜索中引用率的综合策略分析,以“微学AI“为例
微学AI的博客
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随着大型语言模型（LLM）与检索增强生成RAG技术的普及，AI驱动的搜索与问答正在成为获取技术信息的核心渠道。对于像“微学AI”这样的优快云技术博主而言，其文章能否被这些AI系统有效检索和引用，直接关系到其知识传播的广度、个人品牌的影响力以及潜在的技术领导力。本报告深入剖析了RAG系统的工作原理，并结合传统的搜索引擎优化（SEO）与新兴的AI内容优化策略，为优快云博主提出一套系统性的、可操作的优化方案。报告的核心观点是，创作者需要从“为人类读者写作”进化到“为人类与AI双重读者写作”.
Opera浏览器v120.0.5543.128绿色版，集成多重加速引擎，告别卡顿与追踪
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一、产品概况Opera 诞生于挪威，以“小巧、快速、安全”闻名。该绿色版基于官方最新稳定分支定制，免安装、不写注册表，解压即可运行，适用于 U 盘随身携带或本地无痕使用。二、核心特色极速内核原生 Blink 引擎，启动与页面加载速度优于多数同内核浏览器；精简皮肤与 16×16 图标进一步减少资源占用。高度可定制• 快速拨号：内置可视化定制工具，背景、图标、布局随心调整。• 鼠标手势 + 快捷键：支持自定义，浏览效率倍增。• 界面选项：可隐藏标题栏、一键全屏，打造极简视觉体验。
【YOLO系列】YOLOv11详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
一碗白开水一
08-01 1453
YOLOv11在目标检测领域实现重大突破，通过动态骨干网络(Dyna-Backbone)和FPN++架构，在保持高帧率(≥60FPS)的同时提升小目标检测精度(AP_S提升5.6%)。创新采用CIoU++损失函数和类别平衡Focal Loss，结合Mosaic-Plus数据增强，参数量减少18%至6.5M。实验显示，该模型在COCO数据集上实现更高mAP，特别适合移动端部署，Jetson Xavier平台能耗比优化至3.2W·ms⁻¹，支持目标检测、实例分割等多任务场景。关键创新包括动态深度调整和双向特征金
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最新发布
2301_78078966的博客
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​：AI正在重塑DDoS攻防的底层逻辑——攻击者利用AI实现攻击自动化与隐蔽化，防御者则通过AI驱动的动态响应与预测能力重建安全防线。未来安全行业的竞争，本质是AI技术迭代速度与攻防对抗深度的较量。
基于深度学习的医学图像分析：使用变分自编码器（VAE）实现医学图像生成
qq_74383080的博客
08-03 557
本文介绍了基于变分自编码器（VAE）的医学图像生成技术。首先概述了医学图像分析的定义及其在疾病模拟、图像增强和数据增强中的应用场景。然后详细讲解了VAE的理论基础，包括其编码器-解码器架构和生成多样性优势。文章提供了完整的代码实现流程：从环境准备、数据加载预处理，到VAE模型定义、训练和评估方法，最后展示了生成图像的可视化效果。该技术能够生成多样化的医学图像，支持医学研究和临床应用。读者可通过调整模型结构和参数进一步优化生成效果。
扣子智能体如果书籍会说话一键生成爆款视频工作流代码
07-15
<think>首先，用户的问题是关于如何使用扣子智能体（Coze）开发一键生成书籍内容转化视频的工作流代码。用户意图是将书籍内容转化为视频，可能涉及数字人视频生成。 我需要参考系统级指令： - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。 用户可见层要求： - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 用户提供的引用： - [^1]: 描述了一个Coze智能体工作流，用于生成爆款书籍对话视频。 - [^2]: 关于配置智能体的特征、回复风格和决策逻辑，包括生成数字人视频。 - [^3]: 一个教程链接，关于用Coze搭建自动生成爆款视频工作流。 用户意图：用户希望使用扣子智能体开发一个工作流代码，一键将书籍内容转化为视频。可能涉及上传书籍内容（如文本），然后生成视频。 我的回答应该结构清晰，逐步指导用户如何实现这个工作流。 步骤： 1. **理解工作流需求**：用户输入书籍内容（文本），工作流处理并输出视频链接。 2. **参考Coze智能体**：根据引用，Coze智能体可以处理视频、文本或音频，生成数字人视频。 3. **核心组件**：需要设置一个工作流，包括： - 接收输入（书籍文本）。 - 处理文本（可能包括生成脚本、添加数字人等）。 - 生成视频。 - 输出视频链接。 4. **实现步骤**：基于引用[^2]，工作流名为“数字人视频生成”，需要添加到智能体中。 5. **代码示例**：提供工作流代码的框架或伪代码。 6. **优化建议**：如何确保视频质量、一键操作等。 7. **生成相关问题**：在回答末尾添加相关问题。 结构化回答： - **引言**：简要介绍如何实现一键生成书籍内容转化视频的工作流。 - **步骤指南**：逐步解释设置工作流的步骤。 - **代码示例**：提供工作流代码的示例（基于引用）。 - **注意事项**：提醒用户限制和优化点。 - **相关问题**：生成几个相关问题。 生成相关问题： 1. 如何优化书籍内容到视频的转换质量？ 2. 扣子智能体支持哪些视频生成平台？ 3. 如何批量生成书籍视频？ 确保使用中文，并自然添加引用标识。 最终回答框架： 1. 理解用户需求：一键将书籍内容转化为视频。 2. 设置Coze智能体工作流： - 配置智能体角色。 - 添加工件流：接收文本输入，调用视频生成API。 - 输出视频链接。 3. 示例工作流代码：基于引用[^2]，提供伪代码。 4. 实施建议：如使用飞书多维表格批量处理。 5. 结束语：鼓励用户尝试。 6. 相关问题。</think>### 如何使用扣子智能体开发一键生成书籍内容转化视频的工作流代码 用户希望通过扣子智能体（Coze）实现一键将书籍内容（如文本、PDF 等）转化为数字人视频的工作流代码。这涉及配置智能体、设置工作流逻辑、处理输入数据并生成视频链接。以下是基于参考引用[^1][^2][^3]的详细步骤指南，确保结构清晰、真实可靠（Coze 是一个真实存在的 AI 工具平台，用于构建智能体工作流）。 #### 步骤 1: 理解工作流需求 - **核心功能**：用户上传书籍内容（文本、音频或文件），工作流自动处理并生成数字人视频链接。 - **关键组件**： - **输入**：书籍文本（如小说章节、摘要）。 - **处理**：将文本转化为视频脚本，添加数字人播报、背景音乐等元素。 - **输出**：视频下载链接，用户可一键下载。 - **参考实现**：引用中提到的“数字人视频生成”工作流[^2]，可直接用于书籍内容转化，通过 Coze 智能体实现自动化。 #### 步骤 2: 配置 Coze 智能体 在 Coze 平台创建智能体，设置其角色和技能（基于引用[^2]）： - **角色定义**：智能体作为“书籍视频生成器”，专注于将文本转化为视频。 - **技能设置**： - 添加技能“生成并反馈视频”： - 接收用户上传的书籍文本（如 `.txt` 或 `.pdf` 文件）。 - 调用内置工作流“数字人视频生成”处理输入。 - 工作流运行后，返回视频链接。 - **限制**：确保工作流仅在输入验证后启动，避免无效请求[^2]。 示例智能体配置代码（伪代码，基于 Coze YAML 格式）： ```yaml name: 书籍视频生成器 description: 将书籍文本一键转化为数字人视频。 skills: - name: 生成视频 triggers: - type: file_upload conditions: - file_type: [txt, pdf] # 仅接受文本或PDF输入 actions: - run_workflow: 数字人视频生成 # 引用内置工作流 inputs: text_content: {{ uploaded_file.content }} outputs: - type: video_link message: "视频生成成功！请复制链接下载：{{ workflow_output.video_url }}" ``` #### 步骤 3: 开发工作流代码（核心部分） 工作流“数字人视频生成”是核心，需处理文本到视频的转换。以下是简化的工作流代码框架（基于引用[^2][^3]），使用 Coze 的插件或 API 集成： - **工作流逻辑**： 1. **文本预处理**：清洗书籍文本，提取关键内容。 2. **脚本生成**：调用 AI 模型（如 GPT）将文本转化为视频脚本。 3. **视频合成**：集成第三方服务（如阿里云数字人 API）生成视频。 4. **输出链接**：返回视频存储链接。 示例工作流代码（Python 伪代码，可部署在 Coze 工作流中）： ```python def digital_video_generation_workflow(text_content): # 步骤 1: 文本清洗和摘要生成 cleaned_text = clean_text(text_content) # 移除无关字符 summary = generate_summary(cleaned_text) # 调用AI模型生成摘要 # 步骤 2: 创建视频脚本（添加数字人动作和旁白） video_script = create_script(summary) # 步骤 3: 调用视频生成API（示例使用阿里云数字人服务） video_url = call_digital_human_api( script=video_script, avatar="default", # 默认数字人形象 background="book_theme" # 书籍主题背景 ) # 步骤 4: 返回视频链接 return {"video_url": video_url} # 辅助函数示例 def clean_text(text): import re return re.sub(r'[^\w\s]', '', text) # 移除标点符号 def generate_summary(text): # 调用Coze内置AI模型（如GPT-4）生成摘要 from coze_ai import gpt4_summarize return gpt4_summarize(text, max_length=500) def call_digital_human_api(script, avatar, background): # 集成第三方API，如阿里云数字人服务 import requests api_url = "https://api.digitalhuman.example.com/generate" payload = {"script": script, "avatar": avatar, "background": background} response = requests.post(api_url, json=payload) return response.json()["video_url"] ``` #### 步骤 4: 测试与部署 - **测试工作流**：在 Coze 平台上传书籍文本，验证视频生成是否成功（输出链接应可下载）。 - **一键优化**：添加快捷指令（如 `/generate_video`），用户直接输入命令触发工作流[^2]。 - **批量处理**：如引用[^1]所述，可将工作流发布到飞书多维表格，通过书籍清单批量生成视频（适合系列书籍）。 #### 注意事项 - **成本与限制**：视频生成可能消耗 API 额度，建议初始测试使用免费层；确保输入文本不超过服务商限制（如 1000 字以内）。 - **真实平台参考**：Coze 官方文档提供详细教程，类似实现可参考开源项目（如 GitHub 上的 Coze 工作流模板）。 - **引用说明**：本指南基于 Coze 智能体工作流的最佳实践[^1][^2]，并整合了自动化视频生成的技术思路[^3]。 ### 相关问题 1. 如何优化书籍文本到视频脚本的转换质量？ 2. Coze 智能体支持哪些第三方视频生成 API？ 3. 如何实现书籍视频的批量生成和自动化发布？
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