AI智能体|扣子（Coze）工作流搭建【法务法务审查自动化】

最新推荐文章于 2025-11-23 19:13:18 发布
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#coze #扣子 #智能体 #人工智能 #法务审查

告别合同“漫长审批”，用coze工作流实现【法务审查】自动化

☀大家好，我是芝麻☀

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你好，我是芝麻！

今天给大家带来一个辅助合同审查的工作流！

以这份《家装装修合同》为例，原合同如下：

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工作流审查的结果如下：

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最新扣子(coze)案例：你的随身全能法律顾问，法律问题答疑+案件分析+合同审查+文书生成+...
weixin_72689845的博客
05-31 948
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AI智能体|扣子(Coze)搭建【合同/文档审查】工作流
m0_53539063的博客
06-02 1279
网上之前有句话，我只记得大概的意思了，AI 是用来代替那些机械化的事情的，不是代替代码开发，文案编辑，绘画设计这种脑类工作，然后留那些端茶，洗碗，扫地的体力活给我的。因此，我们需要关注的是自身的成长，而不是期待他人给我的利益，因为你无法控制他人的内心想法以及现实中的行动，你能控制的只有自身。最近有些伙伴在我的文章下面说我有隐藏，但是我去查看了相应的文章，发现自己并没有隐藏，有的人做的出来，有的人做不出来很正常。就像同一个老师带学生，有的人学不会，有的人学的会，所以有的人在评论区喷我，我也觉得很正常。
Coze工作流实战：合同风险智能识别，法务工作新利器！
2401_85375151的博客
08-16 830
【合同审查痛点与AI解决方案】传统合同审查存在五大痛点：效率低（人工审查需数小时/份）、准确性不足（经验依赖性强）、成本高（律师单份收费数千至数万）、标准不统一（审查结果因人而异）、知识壁垒（跨领域审查能力弱）。AI技术通过NLP和大数据分析实现分钟级批量审查，内置实时法规库自动识别风险点，审查成本降至几十元/份，并提供标准化报告。系统支持非专业人员操作，结合《民法典》等法规自动生成"问题条款+法律依据+修改建议"的审查结果，显著提升企业合规管理效率。
【AI实战】AI智能体搭建【合同/文档审查】工作流
wjianwei666的专栏
06-23 1790
在第五条明确定金支付时间和剩余货款支付时间，如 “甲方应在合同签订后5天内支付总货款的30%作为定金”“货物到达甲方指定地点并验收合格后，甲方应在7天内支付剩余货款”。第五条中 “若甲方未按时支付货款，乙方有权每日按未付款总额的 1% 收取滞纳金，且乙方不承担因此产生的任何违约责任”，此条款对甲方责任规定严苛，而乙方无对应约束，权利义务不对等，应调整。逻辑合理性问题： 合同第九条中 “本合同的最终解释权归乙方所有”，该条款不符合《民法典》规定，属于无效条款，应删除。在商业活动中，采购合同的审查至关重要。
AI智能体｜扣子（Coze）搭建工作流小白教程【手把手教会】
huang9604的博客
04-12 5709
工作流在 Coze 官方的解释为：工作流是一系列可执行指令的集合，用于实现业务逻辑或完成特定任务。
Coze实战教程：法务合同审查工作流来了！法务合同审查新利器！
2401_84204413的博客
08-16 1066
本文介绍了一套完整的AI法务合同审查工作流系统，通过标准化流程实现从合同上传、风险审查到报告生成的自动化处理。工作流包含文件读取、风险审查（常规风险、法条引用、合同标题）、企业信息查询、数据汇总等关键节点，最终输出专业风险评估报告。系统采用大模型技术，可识别绝大多数合同风险点，支持代码格式化和文档自动生成。文末还提供了大模型学习的七阶段进阶路线和全套资源包（104G学习资料），涵盖从基础到应用开发的全方位内容，帮助开发者快速掌握大模型技术在实际业务场景中的应用。
扣子(Coze) | 什么是工作流? 扣子怎么搭建工作流？
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老皮的博客
02-26 1万+
提示词是「让AI理解某个具体问题」，而工作流是「让企业级业务在AI驱动下可靠运转」。正如螺丝钉（Prompt）和自动化生产线（Workflow）的关系——单个零件的精密度再高，也需要系统设计才能实现规模化价值输出。
扣子 (Coze) 工作流全解析：从概念到实操，零基础搭建指南
Android 开发架构
06-11 1732
在扣子（Coze）平台中，工作流是一种将多个任务、操作或工具按特定顺序和逻辑组合编排的自动化流程。它能智能处理复杂业务场景，让不同插件和模型协同运作，从而提升功能输出的效率和准确性。
AI智能体|扣子（Coze）搭建【个人证件照换底】工作流
Zhima0522的博客
09-25 1042
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AI智能体|扣子（Coze）工作流搭建【PPT制作】
Zhima0522的博客
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AI智能体｜扣子Coze“图像流”功能速览
无界生长的博客
05-24 3610
Coze平台的"图像流"功能经过短暂下架后重新上线，提供易上手的图像处理工作流，包含智能生成、智能编辑和基础编辑三类节点，旨在通过AI技术简化图像处理过程。受限于篇幅，本文对扣子Coze“图像流”功能做了简单介绍，后续会针对上述三类节点做进一步的详细介绍，以及“图像流”的实操案例，敬请期待！
AI智能体|扣子（Coze）工作流搭建【批量发票识别助手】
Zhima0522的博客
09-29 1286
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黄仁勋GTC开场：「AI-XR Scientist」来了！
2501_94005722的博客
11-20 1309
丛乐 (Le Cong)，斯坦福大学医学院病理学系和遗传学系教授。他被公认为是 CRISPR 基因编辑领域的奠基人之一。早在哈佛大学攻读博士学位期间，丛乐在导师张锋（Feng Zhang）和乔治・丘奇（George Church）的指导下，作为第一作者在 Science, Cell, Nature 杂志上发表了数篇标志性论文，首次证实 CRISPR/Cas9 系统可以在哺乳动物和人类细胞中实现基因编辑，为这一革命性技术的后续应用奠定了基石。
传统NLP算法
记录成长‌，知识沉淀，连接同行‌
11-19 735
传统NLP算法与当前大模型的对比分析 传统NLP算法主要基于规则和统计模型（如HMM、CRF、SVM），依赖人工特征工程和领域知识，适合特定任务但泛化能力有限。其优势在于可解释性强、计算资源需求低。典型应用包括分词、命名实体识别和文本分类等。 现代大模型（如Transformer架构LLM）采用预训练-微调范式，通过海量数据自动学习语言表示，具备强大的生成能力和跨任务迁移性。它们能处理复杂任务如对话生成和多语言翻译，但需巨额计算资源。 二者存在技术演进关系：大模型继承了传统NLP的核心思想，但通过深度学习实
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
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人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
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人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
创客匠人 2025 高峰论谈（11.22-25）：AI 智能体重构创始人 IP 打造与知识变现的管理逻辑
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这一 “数据化定位逻辑”，将在。创客匠人峰会筹备阶段强调，AI 智能体的核心意义是 “解放人”—— 将创始人从机械性工作中解放，专注知识体系迭代、用户信任构建等核心价值创造，让知识变现从 “个人生意” 升级为 “企业级业务”。创始人 IP 定位的核心是 “找到市场需求与核心能力的交集”，传统模式本质是 “个体直觉管理”，而 AI 智能体通过数据化管理思维，将定位转化为可量化、可追溯的流程。这些问题本质是企业管理中 “个体能力” 与 “系统效率” 的失衡，而 AI 智能体的出现，正从管理底层重构这一逻辑。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
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人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
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由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
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