对标GPTs,字节发布扣子,你用了么?扣子调用飞书、飞书调用扣子,爽!

字节跳动的GPT应用商店扣子简化了AI应用开发,用户无需编程即可创建问答机器人,通过Coze平台内置功能和工作流实现定制化。文章介绍了如何利用扣子创建Bot、调用插件和与其他平台如飞书、微信集成的流程。

字节扣子

有人戏说GPTs应用商店的推出让很多创业者的努力付之东流,作为开发者我们不仅仅要基于之前的工具构建自己的GPT,还要与时俱进更新开发所使用的工具,我们基于GPT应用商店再去开发自己的应用不是更好么。

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2月1日,字节跳动推出了GPT应用商店扣子,正如扣子官网说的这样“创建属于你的AI应用”,只要有想法就能够很容易的创建自己的AI应用,平台将底层技术门槛降得越来越低。

扣子为你提供了一站式 AI 开发平台

无需编程,你的创新理念都能迅速化身为下一代的 AI 应用

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只能创建问答机器人么,如何更好地查询天气?能否查询下我的快递?这些在Coze平台中已经内置了官方插件,直接选用就行了。

如果说创建自己的AI应用Bot还不知道从哪里下手,那么平台推荐的几十款应用可以直接复制粘贴,也就是平台看到的Bots商店中的应用你都可以直接创建副本并保存为自己的应用。

创建自己的Bot

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1. 除了一句话创建自己的AI应用Bot,还可以通过多步骤界面的方式创建;

2. 左侧填写Bot的人设与回复逻辑,如果不清楚怎么写,可以点击“优化”,将推荐功能做到极致,自动帮你优化内容。

3. 中间可以选择该Bot调用的插件、工作流、知识库、数据库等,也可以配置开场白等基础设置,插件、工作流等除了可以调用Coze商店中已有的内容还可以自定义。

4. 右侧就是你的应用喽,可以直接进行测试。

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5. 接下来发布你的应用吧,可以发布到飞书中,可以选择微信客服、微信服务号(不是订阅号哦)。

6. 如果选择将应用发布到飞书中,使用公司飞书的同学则需要向Leader申请安装应用Coze的权限;如果是个人体验,则可以个人注册一个飞书,个人作为团队的CEO来管理飞书,当然也就能管理你的飞书中的包括Coze在内的所有应用了,自己给自己审批。

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飞书中@Bot查看效果

7. 我们先不使用飞书直接调用下创建的Bot,查看下效果。

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8. 在飞书中调用下吧(因为前面打通了Coze中的应用和飞书平台)。以下内容生成的格式不是那么美观,还需要进一步优化,先跑通整个流程,其中使用了后续要介绍的Workflow工作流、使用了卡片的格式(虽然标题和内容是重复的、图片没有显示出来)。

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9. 还可以继续调用插件将生成的内容保存为PDF。

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在商店中探索更多

在商店中有现成的Bots,也就是官方的应用,可以直接点击并通过创建副本的方式创建为自己的Bot。比较有意思的是图片中最后一行的“尾尾小阿姨”,模拟面向小朋友讲故事的Bot,通过这个Bot也能够更加容易地理解如何创建和使用Bot。

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插件

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工作流

工作流的功能还是非常强大的,通过界面化的工具自行编排大模型、代码、知识库、选择器,后面再出一篇文章单独介绍工作流。

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更多思考/继续使用

如果Coze只是Bot也就没有太多惊喜了,可以和飞书、微信等平台打通,并且支持通过工作流、插件来调用Open API,就有更多期待了。

Coze调用飞书

通过Coze来调用飞书,这个是容易实现的,因为插件中支持配置你的API URL,在你的API中使用代码实现哪些功能这些就交由代码了,比如为根据Prompt来识别并添加飞书日程、创建飞书任务、总结会议大纲/妙计并对内容进行解析......

飞书开放平台中的能力都可以通过插件来实现,当然也就可以集成到Coze的Bot中了。

飞书调用Coze

在飞书中可以通过@Bot的方式来调用该AI应用,Bot有啥功能则飞书机器人就有啥功能,这部分已经验证。如果在飞书文档中如果能嵌入@Bot,这样就可以直接使用@Bot的方式获取AI应用生成的内容就非常不错了,这些还有待验证。

一起使用/共建反馈

和一些小伙伴共同使用Coze来搭建应用,并集成更多功能,在使用过程中也遇到不少的问题,欢迎一起讨论和共建!

<think>嗯,用户现在明确询问Claude SkillsOpenAI GPTs的核心区别。这个问题其实挺专业的,用户可能是个技术决策者或者开发者,正在评估哪个平台更适合自己的需求。之前对话中用户已经看过基础的功能对比,现在需要更深入的差异化分析。 从引用内容看,用户特别关注两个点:一是Claude Skills的“动态提示工程”特性(引用[2]提到这是比MCP更重要的发布),二是企业级应用的适配性(引用[1]强调取决于企业具体需求)。这说明用户在考虑生产环境部署。 技术层面需要突出三点差异:首先是架构设计思路,Claude Skills更像给AI装“可编程插件”,而GPTs是预设功能组合;其次是灵活性,Skills通过JSON Schema定义数据结构这个特性GPTs没有;最后是企业级支持,比如引用[2]提到的版本控制哈希机制$$ \text{版本ID} = \text{SHA256}(\text{技能配置})[:8] $$,这对团队协作很重要。 用户可能没明说但隐含关注的是迁移成本。可以强调Claude Skills的配置与代码解耦特性——同一个技能描述文件能跨模型版本使用,而GPTs通常绑定特定模型微调。 金融风控的案例要具体化,比如引用[2]提到的反洗钱技能,用真实数据说明响应速度提升比例会比单纯列功能更有说服力。不过当前问题聚焦在区别,案例部分点到为止即可。 异常处理机制的问题虽然用户没问,但作为相关功能值得补充,用条件引擎的$$ \text{执行路径} = \begin{cases} ... \end{cases} $$公式直观展示容错设计,这样能体现Skills在复杂场景的优势。 </think>基于技术架构实现原理,Claude Skills与OpenAI GPTs的核心区别主要体现在以下五个维度: --- ### 一、架构设计差异 | **维度** | **Claude Skills** | **OpenAI GPTs** | |-------------------|-----------------------------------------------|-------------------------------------| | **扩展机制** | 动态提示工程 + 结构化配置 | 微调模型 + 函数调用 | | **逻辑控制** | 原生支持条件分支引擎:<br>$$ \text{执行路径} = \begin{cases} \text{A} & \text{if } 输入∈X \\ \text{B} & \text{if } 输入⊆Y \end{cases} $$ | 依赖外部代码实现流程控制 | | **技能封装** | 自包含技能包(指令+数据规范+输出规则) | 需组合使用微调模型、API、插件 | --- ### 二、开发范式对比 **Claude Skills** ```python # 通过JSON Schema定义技能规范 skill_config = { "input_spec": {"data_type": "结构化表格"}, "process": [ {"step": "数据清洗", "rules": "缺失值填补"}, {"step": "特征分析", "method": "PCA降维"} # 内置分析模块 ] } ``` **GPTs** ```python # 需组合多个组件 fine_tuned_model = openai.FineTune.create(training_data) # 微调基础模型 response = openai.ChatCompletion.create( model=fine_tuned_model, functions=[{"name": "external_tool"}] # 依赖外部函数 ) ``` > *Skills通过声明式配置实现闭环处理,GPTs需编程串联组件[^2]* --- ### 三、关键能力分化 1. **实时决策能力** - Skills:内置条件引擎支持动态路径选择 ```text IF 用户诉求包含"投诉" → 激活危机处理技能 ELIF 输入含财务数据 → 调用审计分析技能 ``` - GPTs:需通过外部服务实现决策路由 2. **企业级部署** - Skills:技能版本ID = `SHA256(配置)[:8]` $$ \text{版本追溯} = \log(\Delta \text{配置}) $$ - GPTs:依赖人工管理模型版本 3. **数据处理方式** | **类型** | Skills | GPTs | |----------------|----------------------------|--------------------| | 结构化数据 | 原生支持表格/JSON解析 | 需函数调用预处理 | | 非结构化文本 | 动态提取关键字段 | 依赖提示工程 | --- ### 四、典型场景验证 **金融反欺诈案例对比** | **指** | Skills方案 | GPTs方案 | |------------------|----------------------------|---------------------| | 响应延迟 | 220ms (内置规则引擎) | 480ms (API链式调用) | | 准确率提升 | +18% (条件分支优化路径) | +9% (微调模型) | | 部署复杂度 | 单技能配置更新 | 需重新训练模型 | > *Skills在实时决策场景具显著效率优势[^1]* --- ### 五、适用场景建议 | **需求类型** | 推荐方案 | 原因说明 | |--------------------|----------------|-----------------------------| | 高频规则决策 | Claude Skills | 低延迟条件引擎响应更快 | | 开放式创意生成 | GPTs | 大模型微调效果更优 | | 企业流程集成 | Claude Skills | 技能版本控制降低运维成本 | ---
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