扣子Coze智能体实战:自动化拆解抖音对标账号,输出完整分析报告(喂饭级教程)

大家好,我是汤师爷,专注AI智能体分享,致力于帮助100W人用智能体创富~

作为短视频创作者,你是否经常遇到这样的困扰:

  • 花了大量时间创作内容,却总是无法获得理想的播放量?
  • 看到其他账号快速增长,却不知道他们成功的秘诀在哪里?
  • 想要参考优秀账号的经验,却不知从何下手分析?

如果你有以上任何一个困扰,那么你需要一个对标账号拆解的智能体,帮助你系统地分析对标账号,让创作少走弯路。

1、对标账号拆解智能体

对标账号拆解简单来说,就是找到行业内做得好的账号,仔细研究他们为什么成功,然后学习他们的优点。

这个过程包括分析目标账号的定位策略(他们针对什么人群)、人设塑造(他们在观众心中树立什么形象)、选题方向(他们做什么内容)、内容结构(他们怎么组织内容)和变现路径(他们怎么赚钱)等多个维度。

通过对标账号拆解,内容创作者可以:

  • 快速掌握行业内容创作的最佳实践和成功模式,少走弯路,避免从零开始摸索
  • 了解目标受众的真实需求和内容偏好,明确自己应该创作什么内容最受欢迎
  • 发现可借鉴的创作技巧和内容结构,比如视频开头怎么吸引人,结尾怎么引导互动
  • 避免常见的内容创作误区,知道哪些是行业内的"雷区",不要踩坑
  • 节省时间和精力,直接借鉴成功经验,快速提升自己的内容质量

需要注意的是,对标账号拆解不是简单的模仿和复制,而是要在理解对方成功要素的基础上,结合自身特点进行创新和优化,打造出具有个性化的优质内容。

就像学习绘画一样,先临摹大师作品学习技巧,再发展出自己的风格。盲目抄袭只会让你成为别人的影子,无法形成自己的独特价值。

整个智能体搭建过程,主要分为两个步骤:

  1. 工作流搭建:将场景流程转化为可自动化运行的步骤化模块,就像搭积木一样,一步步将各个功能模块连接起来,形成一个完整的工作流程。
  2. 智能体设置:将工作流嵌入 AI 智能体中,使其能理解对话内容并智能判断何时调用相应工具,这样用户只需简单对话,就能触发复杂的自动化流程,获得专业的分析结果

2、搭建智能体的工作流

1)创建空白工作流

登录Coze官网,在“资源库-工作流”里新建一个空白工作流,取名“benchmark_analysis”。

image.png

2)开始节点

这里通常用来定义工作流启动时需要的输入参数,比如对标账号的视频链接(video_url)。

image.png

3)获取对标账号视频信息

通过“视频搜索”插件的“douyin_data”工具,获取对标账号视频信息。

image.png

image.png

  • 输入
    • api_token:从哪获取?点击“感叹号”,通过网站可以获取。
    • douyin_url:开始- video_url

image.png

4)根据用户ID,批量获取视频列表

通过“视频搜索”插件的“get_user_video_all”工具,批量获取视频列表。

  • 输入
    • sec_user_id:获取对标账号视频信息- sec_ uid
    • page:1

image.png

5)批量获取视频详细信息

image.png

这个环节会使用批处理节点,批处理体内部会执行两个节点:

1.单个获取视频详情

通过“视频搜索”插件的“douyin_data”工具,单个获取视频详情。

  • 输入:
    • api_token:同上
    • douyin_url:批量获取视频详细信息-share_url

image.png

2.根据分享链接下载视频

通过“视频下载”插件的“download_video”工具,下载视频。

  • 输入:
    • url:获取单个视频详情- share_url

image.png

3.批量提取视频文案

通过“字幕获取”插件的“generate_video_captions_sync”工具,提取视频文案。

  • 输入:
    • url:根据分享链接下载视频- url

image.png

4.将视频文案信息整合进视频列表中

image.png

  • 通过python代码,将视频文案信息整合进视频列表中
/* by 01130.hk - online tools website : 01130.hk/zh/html2cj.html */
async def main(args: Args) -> Output:
    # 如果 args.params 为 None,则使用空字典
    params = args.params or {}

    # 从 params 提取子项,如果为 None,则使用空字典
    aweme = params.get("aweme") or {}
    text_data = params.get("text_data") or {}

    # 为 aweme 添加字段 text
    aweme["text"] = text_data.get("content", "")

    aweme_detail = params.get("aweme_detail", {})
    aweme["aweme_detail"] = aweme_detail

    # 构造返回值
    ret: Output = {
        "aweme": aweme
    }
    return ret

6)通过python代码,将信息整理为格式化的数据

  • 节点的输入、输出如图所示:

image.png

  • python代码如下:
/* by 01130.hk - online tools website : 01130.hk/zh/html2cj.html */
async def main(args: Args) -> Output:
    # 1. 先安全地获取 params
    params = getattr(args, "params", {})  # 如果 args 或 params 不存在,就给空字典
    if not isinstance(params, dict):
        return []  # 如果 params 不是字典,直接返回空列表

    # 2. 安全地获取 aweme_list
    aweme_list = params.get("aweme_list", [])
    if not isinstance(aweme_list, list):
        return []  # 如果 aweme_list 不是列表,也直接返回空列表

    result = []

    # 3. 遍历 aweme_list,依次处理
    for aweme in aweme_list:
        # 如果当前 aweme 非字典类型,直接跳过
        if not isinstance(aweme, dict):
            continue

        # 4. 安全获取 share_info 和 statistics
        share_info = aweme.get("share_info", {}) if isinstance(aweme.get("share_info"), dict) else {}
        statistics = aweme.get("statistics", {}) if isinstance(aweme.get("statistics"), dict) else {}
        text = aweme.get("text", "")

        # 5. 提取各字段信息,并在取值时加默认值
        video_id = statistics.get("aweme_id", "")
        title = share_info.get("share_title", "")
        link = share_info.get("share_url", "")
        digg_count = statistics.get("digg_count", 0)
        comment_count = statistics.get("comment_count", 0)
        collect_count = statistics.get("collect_count", 0)
        share_count = statistics.get("share_count", 0)

        # 6. 获取 aweme_detail 并判空
        aweme_detail = aweme.get("aweme_detail", {}) if isinstance(aweme.get("aweme_detail"), dict) else {}
        #   获取作者信息
        author_info = aweme_detail.get("author", {}) if isinstance(aweme_detail.get("author"), dict) else {}
        author_name = author_info.get("nickname", "")
        signature = author_info.get("signature", "")
        sec_uid = author_info.get("sec_uid", "")

        # 7. 获取时间和时长,这里可以进一步做类型检查,防止计算时报错
        raw_create_time = aweme_detail.get("create_time", 0)
        create_time_ms = raw_create_time * 1000 if isinstance(raw_create_time, int) else 0

        raw_duration = aweme_detail.get("duration", 0)
        duration_sec = raw_duration / 1000 if isinstance(raw_duration, (int, float)) else 0

        # 8. 组装返回数据
        item_dict = {
            "fields": {
                "视频ID": video_id,
                "标题": title.strip(),
                "文案": text,
                "链接": {
                    "text": "查看视频",
                    "link": link.strip(),
                },
                "点赞数": digg_count,
                "评论数": comment_count,
                "收藏数": collect_count,
                "分享数": share_count,
                "作者": author_name,
                "用户简介": signature,
                "用户ID": sec_uid,
                "发布日期": create_time_ms,
                "时长": duration_sec
            }
        }
        result.append(item_dict)

    return result

7)通过大模型节点,使用DeepSeek生成拆解报表。

image.png

系统提示词如下:

根据对标账号的视频列表信息
{{input}}

自动生成结构化的报告:
- 账号基本信息:名称、简介
- 定位:账号核心受众、差异化价值
- 人设:IP形象、语言风格
- 选题方向:爆款主题分类、发布时间规律
- 内容结构:开场、叙事节奏、结尾引导
- 变现路径:广告、带货、课程等模式分析

8)飞书文档插件:创建飞书文档

通过“飞书云文档”插件的“create_document”工具,创建飞书云文档。

  • 输入:
    • content:使用DeepSeek生成拆解报表-output

image.png

  • folder_token:指定文档所在文件夹 的 Token,不传或传空表示根目录。支持输入文件夹 token 或者 文件夹 URL。如下图红框所示:

image.png

9)结束节点

最后输出对标拆解报告的文档链接,完事~

image.png

3、创建智能体

工作流只是一个自动化脚本,如果想在对话中直接使用,就需要封装成一个 AI 智能体。

1)新建智能体

在 Coze 中进入“智能体”版块,新建一个 智能体,取个好记的名字,比如“对标账号拆解智能体”。

2)人设与逻辑

编辑该智能体的“人设与逻辑”,告诉它自己是一个专业的对标账号拆解助手。提示词如下:

当用户输入视频 url 时,调用 `benchmark_analysis`工作流来生成对标拆解报告。

3)绑定工作流

把之前的“benchmark_analysis”工作流加进来,让智能体在合适的时机自动调用它。、

image.png

4)测试并发布

在右侧面板中进行对话测试,输入个短视频的链接,看智能体是否能正确完成对标拆解,并成功写入飞书文档。

image.png

确认无误后点击“发布”,就可以把这个智能体发布到飞书或其他渠道。

5)查看飞书文档中的对标拆解报告

通过对标账号拆解智能体,我们成功生成了一份结构清晰、内容完善的对标拆解报告。

image.png

4、小结

本文我们构建了一个对标账号拆解智能体。

这个智能体能够自动化提取目标账号的视频内容、互动数据和受众反馈,为内容创作者提供全方位的竞品分析视角。

从抓取视频数据、解析文案内容,到生成结构化报告,每一步都经过精心设计,确保分析结果既全面又精准。

这种自动化工作流程大大简化了传统人工拆解的繁琐步骤,让分析过程变得轻松高效。

对创作者来说,这是一个实用的学习对标的工具,能快速掌握成功账号的运营要点。

你不必再费时费力地一个视频一个视频地看,也不用担心遗漏重要信息。

智能体会系统地总结出对方的内容策略、互动规律和增长技巧,让你一目了然。

以往可能需要团队几天才能完成的分析工作,智能体现在只需要几分钟就能生成专业报告。

这意味着创作者可以将更多精力投入到内容创作本身,而不是耗费在繁琐的分析工作上。

如果你觉得这篇文章有帮助,别忘了点赞、关注、收藏哟,传统美德不能丢哟~

本文已收录于,我的技术博客:tangshiye.cn 里面有,DeepSeek 资料,AI 智能体教程,算法 Leetcode 详解,BAT 面试真题,架构设计,等干货分享。

本文来自博客园,作者:架构师汤师爷,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/tangshiye/p/18998758

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c C语言作为一门基础且强大的编程语言,在底层系统编程和算法实现方面表现卓越,其效率与灵活性备受推崇。其中,“用指针实现的C语言排序算法”这一主题,融合了C语言的核心概念——指针,以及数据结构和算法的基础知识。指针是C语言的一大特色,它能够直接操作内存地址,从而为高效的数据操作提供了有力支持。在排序算法中,指针通常被用作迭代工具,用于遍历数组或链表,进而改变元素的顺序。 常见的排序算法,如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序等,都可以借助指针来实现。具体而言: 冒泡排序:通过交换相邻元素来实现排序。在C语言中,可以定义一个指向数组的指针,通过指针的递增或递减操作来遍历数组,比较相邻元素并在必要时进行交换。 选择排序:每次从剩余部分中找到最小(或最大)元素,然后将其与第一个未排序的元素进行交换。指针可用于记已排序和未排序部分的边界。 插入排序:将元素插入到已排序的部分,以保持有序性。可以使用指针跟踪已排序部分的末尾,并在找到合适位置后进行插入操作。 快速排序:采用分治策略,选择一个“基准”元素,将数组分为两部分,一部分的所有元素都小于基准,另一部分的所有元素都大于基准。这一过程通常通过递归来实现,而基准元素的选择和划分过程往往涉及指针操作。 归并排序:将数组分为两半,分别对它们进行排序,然后再进行合并。在C语言中,这通常需要借助动态内存分配和指针操作来处理临时数组。 在实现这些排序算法时,理解指针的用法极为关键。指针不仅可以作为函数参数传递,从而使排序算法能够作用于任何可寻址的数据结构(如数组或链表),而且熟练掌握指针的解引用、算术运算和比较操作,对于编写高效的排序代码至关重要。然而,需要注意的是,尽管指针提供了直接操作内存的便利,但不当使用可能会引发错误,例如内存泄漏、空指针
### 使用Coze框架构建智能体以实现平台的数据分析 #### 构建环境准备 为了使用Coze框架来创建专门针对平台的数据分析智能体,需确保已注册并登录至Coze平台账户。该平台作为一个低代码化Agent开发工具,允许开发者迅速建立具备特定功能的智能实体[^1]。 #### 创建新智能体项目 进入Coze平台后,在仪表板上选择新建项目选项。此时应指定该项目旨在处理来自平台的数据流,并设定相应的参数配置以便后续操作能够顺利对接目社交网络服务接口。 #### 整合必要插件与APIs 鉴于Coze平台提供了多种预置模块(即Tools),对于本案例而言,重点在于挑选那些有助于获取、解析以及展示视频或直播间的互动情况统计信息等功能性的组件。此外,还需确认所选插件支持RESTful API调用方式,从而方便日后维护升工作。 #### 实现RAG检索能力增强数据挖掘效率 考虑到海量多媒体资源存在于短视频分享社区内,引入基于向量相似度匹配算法驱动下的快速近似最近邻查询机制——也就是所谓的RAG (Retrieval-Augmented Generation)技术,则可极大提升从众多候选对象里精准定位感兴趣条目的速度和准确性。 ```python from coze_agent import AgentBuilder, RAGSearchTool agent_builder = AgentBuilder() rag_tool = RAGSearchTool() # 添加RAG搜索工具到智能体中 agent_builder.add_tool(rag_tool) # 定义触发条件及响应动作逻辑... ``` #### 数据可视化呈现优化用户体验 最后一步是要让最终产出物不仅限于原始数值罗列形式展现给终端使用者看;而是借助图表绘制库如Matplotlib或者Seaborn等第三方Python包的支持,将复杂抽象的概念转化为直观易懂的画面表达出来,进而提高受众接受程度的同时也增加了报告的专业性和说服力[^4]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt def plot_data_analysis_results(data): fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) # 假设data是一个字典列表,其中包含日期和点赞数键值对 dates = [item['date'] for item in data] likes = [item['likes'] for item in data] ax.plot(dates, likes) ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Likes Count') ax.set_title('TikTok Video Likes Over Time') plt.show() ``` #### 发布与集成考量 值得注意的是,随着项目的推进和完善,未来或许会存在更多样化的部署需求场景等待满足。因此提前规划好可能涉及到的不同分发途径非常重要,例如是否要开放私有定制版本供内部业务流程调用?亦或是考虑加入语交互界面设计元素以适应更广泛人群的操作习惯变化趋势等问题都值得思考探讨一番[^3]。
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