yeshefeng的博客

感兴趣的可以详细了解下，文档写的比较浅，微风哥这里将细化整个操作流程。导入现有的 API 服务使用 IDE 创建插件通过 JSON 或 YAML 文件导入插件使用代码注册插件我们只讲第2种废话不多说，直接上实操教程。今天我将从零开始讲解插件从创建，程序编写，调试插件，发布插件，上架插件，使用插件这几个方法详细讲解coze插件开发的整个流程。我将从零开发一个。

这个模块输入有4个字段即上面大模型根据提示词生成的 title:文章的标题 author:文章的作者 content:文章的内容 new_content:改写的文章内容。这里微风哥选择的大模型是“DeepSeek-R1”,也可以选择其他的模型 ，调用大模型最终要的是需要给提示词，告诉大模型需要做什么，微风哥都给大家整理好了（input: 本文开头提到的多维表格的爆文链接的文档地址 output: 本文开的头提到的爆文改写输出的多维表格链接地址。这样一个完整的爆文改写的工作流就完成了，是不是非常的简单。

工作流主要有两个参数，background_image是背景色这个比较好理解，front_image这个是前景色，通俗点讲就是你上传的图片。给智能体取合适的名字和介绍智能体的功能，也可以配置一个好看炫酷的图标。根据智能体生成的图片链接下载的图片。如果提示体感觉不太好，可以更换。

在开始之前，我们先简单了解一下什么是 AI Agent (智能体)。Agent，本意是“代理人”。之所以被翻译成“智能体”，是因为它可以。

在本例中，假设我们希望从飞书表格中读取一组视频链接 (URL)，并将其整理成 URL 数组，以便后续节点批量处理。本教程将指导您如何在 Coze 平台搭建批量工作流，实现飞书多维表格数据的批量读取与写入，从而大幅提升数据处理效率。，从表格中读取 URL，解析视频信息，并将结果写入到您指定的飞书多维表格中。，您可以配置输出参数，例如输出飞书多维表格的地址，以便在工作流执行完成后快速访问目标表格。首先，在 Coze 平台中创建一个新的工作流。数据处理完成后，您可以访问您指定的飞书多维表格，查看批量写入的结果。