第6篇: COZE 实操【自动生成滚动爆款读书号】详细制作流程

目录

一、创建 "爆款读书推荐" 智能体

(一)注册与登录

(二)基础信息设置

二、构建读书知识库

(一)数据收集

(二)知识上传

三、配置智能体核心功能

(一)插件接入

(二)对话流程设计

四、生成滚动爆款读书内容

(一)书单生成

(二)爆款文案生成

(三)视频制作

五、优化与运营

(一)数据监测

(二)内容迭代

(三)用户反馈


一、创建 "爆款读书推荐" 智能体

(一)注册与登录

  1. 访问 Coze 官网(https://coze.com),点击右上角 "注册",通过手机号 / 邮箱完成注册,登录后进入主界面。
  2. 点击左侧菜单栏 "智能体",进入智能体管理页面准备创建。

(二)基础信息设置

  1. 创建智能体:点击 "创建智能体" 按钮,进入信息填写界面。
  2. 填写参数
    • 名称:输入 "爆款读书推荐官",突出功能属性。
    • 描述:"实时追踪读书热点,自动生成爆款书单与推荐文案,助力内容创作与传播"。
    • 头像:上传书籍叠放或人物手持书籍的图片(JPG/PNG,≤5MB)。
    • 类型标签:勾选 "内容创作"、"文化教育"、"数据分析"。
  3. 点击 "创建" 完成智能体初始化。

二、构建读书知识库

(一)数据收集

  1. 热门书籍库
    • 爬取豆瓣读书 Top250、亚马逊畅销书榜等榜单数据,保存为 CSV。
    • 整理经典文学、商业财经、心理学等分类书单,标注评分与推荐语。
  2. 爆款文案库
    • 收集抖音 / 小红书高赞读书视频脚本,分析结构与话术特点。
    • 整理金句模板,如 "读完这本书,我戒掉了讨好型人格"。
  3. 用户画像库
    • 分析不同年龄 / 性别读者的阅读偏好数据。
    • 整理各平台用户活跃时间与互动习惯。

(二)知识上传

  1. 进入 "知识库" 板块,点击 "上传文件",将 CSV、TXT 文档分类上传。
  2. 创建 "热门书籍库"、"爆款文案库"、"用户画像库" 三个分类文件夹,拖拽文件至对应目录。

三、配置智能体核心功能

(一)插件接入

  1. 数据抓取插件
    • 配置定期爬取豆瓣 / 亚马逊等平台的新书榜单与评分数据。
    • 设置关键词监控(如 "2025 必读书单"、"治愈系书单"),实时更新热点。
  2. 文本生成插件
    • 训练模型生成读书推荐文案,支持 300-800 字不同长度。
    • 设置风格模板(如悬疑风:"深夜读完这本书,我后背发凉...")。
  3. 视频合成插件
    • 配置自动提取书籍封面图与文字内容生成视频。
    • 设置动态文字滚动效果,添加背景音乐(需版权合规)。

(二)对话流程设计

  1. 关键词触发
    • 设置 "推荐书单" 触发智能体分析用户画像,生成个性化书单。
    • 设置 "爆款文案" 触发提取书籍亮点,生成高互动文案。
  2. 多轮对话
    • 设计流程:用户输入偏好→智能体匹配书籍→生成推荐内容→确认后导出视频 / 文案。
    • 示例对话:

plaintext

用户:推荐几本职场提升的书
智能体:已为您筛选出《高效能人士的七个习惯》《深度工作》等5本书籍,需要为您生成小红书爆款推荐文案吗?
用户:需要
智能体:(生成文案)"职场新人必看!这5本书让我从职场小白变成部门骨干..."

四、生成滚动爆款读书内容

(一)书单生成

  1. 输入指令:"生成适合 25-35 岁职场女性的成长类书单,包含 5 本书"。
  2. 智能体处理
    • 从 "用户画像库" 调取目标群体阅读偏好。
    • 结合 "热门书籍库" 筛选评分≥8.5 的成长类书籍。
    • 输出格式:书名 + 作者 + 一句话亮点(如《认知觉醒》:带你跳出认知陷阱,开启自我进化之路)。

(二)爆款文案生成

  1. 输入指令:"为《被讨厌的勇气》生成抖音爆款文案,要求开头有悬念,结尾有互动"。
  2. 智能体处理
    • 提取书籍核心观点(课题分离、自我接纳)。
    • 套用爆款模板:"你敢不敢做一个被人讨厌的人?读完这本书我终于敢说 ' 不' 了..."
    • 添加互动引导:"你最近读过哪些改变认知的书?评论区分享吧!"

(三)视频制作

  1. 输入指令:"将书单《认知觉醒》《被讨厌的勇气》《置身事内》制作成 30 秒滚动视频,文字要大而清晰"。
  2. 智能体处理
    • 调用 "视频合成插件" 提取书籍封面与核心文案。
    • 设置文字滚动速度(每秒 3-4 个字),添加翻页动画效果。
    • 自动匹配轻音乐(如钢琴版《River Flows In You》)。
  3. 输出预览:检查视频字幕对齐、画面过渡效果,不满意可调整参数重新生成。

五、优化与运营

(一)数据监测

  1. 插件配置:接入 "数据分析插件",监控发布内容的播放量、点赞率、收藏率。
  2. 定期分析:每周生成报告,对比不同类型书单 / 文案的传播效果,总结用户偏好。

(二)内容迭代

  1. 热点追踪:根据 "数据抓取插件" 实时更新的书单,调整推荐内容。
  2. 风格优化:分析高互动视频的文案结构与画面风格,更新模板库。

(三)用户反馈

  1. 设置回复规则:对用户评论中的推荐需求(如 "求心理学书单")自动生成回复。
  2. 定期收集用户评价,优化知识库与推荐算法。

通过以上流程,可实现读书内容的自动化生产与爆款孵化。建议每周更新知识库,保持内容新鲜度;根据平台算法调整发布时间,提高曝光率。

### 如何在 Coze 平台上创建简历自动生成的智能体 #### 创建目标与功能设计 为了现简历自动生成的功能,首先需要明确该智能体的核心目的和规则。此智能体的主要目的是帮助用户通过输入基本信息(如姓名、联系方式、工作经验、教育背景等),自动整理并生成一份结构化且美观的简历文档。这种智能体可以通过自然语言处理技术和模板匹配来完成任务。 根据已有描述[^1],可以在 Coze 平台上按照以下方式设置智能体的目的、规则和功能: - **目的**: 自动生成高质量的个人简历。 - **规则**: - 用户需提供必要的个人信息字段(如姓名、电话码、电子邮件地址)。 - 支持多种格式导出(PDF 或 Word)以便于打印或分享。 - 提供不同风格的主题选项以满足个性化需求。 - **功能**: - 数据收集模块:接收用户的文字输入或其他形式的数据提交。 - 文本分析引擎:解析用户提供的信息,并将其分类存储至相应部分。 - 设计渲染组件:依据预设样式布局生成最终版面效果。 #### 开发流程概述 借助 Coze 的低代码特性[^2],即使是没有深厚编程经验的人也能轻松上手制作此类应用。以下是具体作指南: 1. 登录到 Coze 官方网站或者启动本地安装版本; 2. 进入新建项目界面,在其中选择“智能体”类别下的空白模板或者其他接近需求的基础模版作为起点; 3. 配置对话逻辑树形结构——定义好每一步交互环节以及对应触发条件;比如当检测到来访者提到关于职业经历的话题时,则引导他们进一步补充细节描述; 4. 整合外部资源服务API接口调用能力(如果必要的话),例如连接OCR光学字符识别技术用来扫描纸质材料上的内容转换成电子档再导入系统内进行编辑修改等等过程都可以考虑加入进来提升用户体验度; 5. 测试运行整个程序确保各环节衔接顺畅无误之后即可正式上线对外公开访问链接地址给更多有这方面需求的朋友试用反馈意见不断优化改进直至达到理想状态为止。 ```python import json def generate_resume(data): template = { "name": "", "contact_info": [], "work_experience": [], "education_background": [] } # Fill the template with user data template["name"] = data.get("name", "") template["contact_info"].extend([ f"Phone: {data.get('phone', '')}", f"Email: {data.get('email', '')}" ]) template["work_experience"].extend(data.get("experience", [])) template["education_background"].extend(data.get("education", [])) return json.dumps(template, indent=4) sample_data = { "name": "John Doe", "phone": "+1234567890", "email": "johndoe@example.com", "experience": ["Software Engineer at ABC Corp.", "Internship at XYZ Ltd."], "education": ["Bachelor's Degree in Computer Science"] } print(generate_resume(sample_data)) ``` 上述脚本展示了简化版的简历生成器函数 `generate_resume` ,它接受包含求职者资料字典类型的参数 `data` 来填充默认框架中的各个组成部分最后返回 JSON 格式的字符串表示结果便于后续保存文件或是展示网页前端页面当中去呈现出来更加直观的效果[^4]。 #### 总结评价 综上所述,利用像Coze这样的多功能平台确能够极大地降低传统意义上从零开始构建复杂系统的门槛高度使得即使是初学者也能够在短时间内掌握要领创造出用价值较高的作品例[^3] 。对于想要尝试自己动手践却又担心缺乏专业知识的人来说无疑是一次极好的机会值得把握住好好探索一番!
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