Coze工作流进阶指南：解构多节点协作，实现从主题到成品的全自动内容创作

摘要

本文旨在深入探讨如何利用Coze平台的“工作流（Workflow）”功能，构建一个从主题输入到内容生成、再到外部系统归档的全自动化内容生产管线。我们将以一个具体的实战案例——“根据指定主题，自动生成小红书风格图文，并将其结构化地存入飞书多维表格”——为核心，从0到1详细拆解工作流的搭建过程。内容将覆盖大语言模型（LLM）节点的应用、Prompt Engineering技巧、Code节点的代码实现、以及API节点的外部服务集成。本文旨在为希望利用AI Agent提升内容创作效率的开发者和技术爱好者，提供一套可复现的技术思路与实践参考。

引言：超越单次对话，用工作流释放AI Agent的真正潜能

随着以Coze为代表的AI Agent构建平台日益成熟，我们已经不再满足于简单的“一问一答”。真正的生产力革新，在于将一系列复杂、连续的任务，编排成一个自动化的流程。CoCze平台的“工作流（Workflow）”正是实现这一目标的核心利器，它允许我们将大语言模型（LLM）、知识库、代码片段、外部API等多种能力，像乐高积木一样组合起来，构建出强大的自动化应用。

然而，如何设计一个健壮、高效的工作流？如何优化其中的每一个环节？本文将通过一个极具代表性的自媒体内容创作场景，手把手地带你深入实践，揭示Coze工作流的强大能力与构建细节。

一、需求分析：自动化内容管线的逻辑拆解

在开始构建之前，我们先将目标任务“根据主题，生成小红书文案并归档至飞书”分解为清晰的逻辑步骤：

1. 输入（Start）：接收一个核心主题词，例如“春季护肤”。

2. 内容构思（LLM节点）：基于主题，利用大模型生成多个有吸引力的小红书标题、相关的Hashtag以及正文的核心要点。

3. 正文撰写（LLM节点）：根据上一步构思出的标题和要点，再次调用大模型，生成完整、符合小红书风格的图文正文。

4. 数据结构化（Code节点）：将生成的内容（标题、正文、标签）整理成一个标准的JSON对象，为调用外部API做准备。

5. 外部归档（API节点）：调用飞书多维表格的API，将结构化后的内容作为一条新记录写入指定的表格中。

这个流程清晰地展示了一个从创意到执行再到管理的内容自动化闭环。