Coze上卡片如何玩,看这篇

在coze官方推荐的Bot里面,经常会看到一些比较酷炫的结果。

比如像下面这个比较火的奥运手办的Bot。在对话输出里面既有图片,还有文字。并且可以做到排版

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输出的结果也很满足商业化的标准。还有按钮可以点击。点击定制手办,就可以跳转到闲鱼上的店。直接利用Coze来引流了

要做到这样的效果,就得用到 卡片 这个功能。今天就来介绍怎么玩转卡片

01 创建卡片

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在个人空间里面,可以找到卡片选项。

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点击创建卡片进入新建界面

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卡片的设置有模板,组件,结构三大

模板:就是定义卡片的基本结构。点击模板,在下面可以找到coze官方提供的很多现成模板

点击其中一个,在右边区域就会显示出来。

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以这个模版为例,共有4个组件。

1 是title

2 是图片

3 是文本区域

4 按钮

点击每个组件,最右侧会出现针对这个组件的配置

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如果你不想要coze的模板,可以点击组件。组件里面有布局和基础组件

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选择好布局,可以把基础组件一个个的拖进去,然后自己行成一个模板

下面就是我单独创建的一个模板,一个title一个图片,图片选择 宽度铺满。一个自定义的模板就产生了

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02 配置卡片

 卡片的作用是和工作流进行联动。工作流的输出,不管是文字还是图片。最终都要生成在卡片上

所以就必须在卡片上做参数配置,便于后续和工作流,插件等进行联动

联动就需要用到变量。每个组件的内容部分,点击下图中的图标。可以看到新增变量。

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给title组件 创建一个变量:title, 类型为string,默认值为0

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在给图片插件 添加一个变量 photo。类型为string, 默认值为0

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最后加一个定制化的按钮。点击后的动作选择打开URL。然后url 中输入想跳转的地址。这里我选择了京东的首页当做跳转地址

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配置完成后,可以看到图片插件的资源 变成了变量:photo.

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到此一个卡片就配置完了

03 绑定卡片

先来看工作流。这个工作流根据输入,调用图像流进行绘画。输出output和title。分别是图像和标题

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在 工作流的按钮中选择绑定卡片数据

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然后选择我的卡片。此时可以看到创建卡片的两个变量,title和photo

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为卡片绑定数据源,title绑定自工作流输出的title,photo绑定自 工作流输出的output。

卡片和工作流的数据绑定就完成了。工作流中title的输出内容会显示在卡片的title组件上,工作流output输出的图像会显示在photo组件上

这样卡片和工作流的数据绑定就完成了。

<think>嗯,用户问的是在Coze平台上使用Python有哪些特定要求。首先,我需要回忆一下Coze的相关文档或者常见的使用限制。可能涉及代码执行环境、支持的库、资源限制等等。 首先,Coze作为一个平台,可能对Python的版本有特定要求。比如是否只能用Python 3,或者某个具体的子版本,比如3.8或3.9。用户需要知道版本信息,以便编写兼容的代码。 然后是第三方库的支持。通常这类平台会有预装的库,比如常用的requests、numpy、pandas等,但可能不允许安装额外的库,或者有特定的安装方式。可能需要列出支持的库,或者说明如何引入外部库。 接下来是资源限制,比如执行时间、内存使用量、CPU限制等。比如,代码最多能运行多少秒,内存不能超过多少,避免平台被滥用或者资源耗尽。 还有文件系统的访问权限,是否允许读写文件,或者是否有临时的存储空间。比如,是否可以创建临时文件,或者是否有持久化存储的需求。 网络访问权限也是一个重点,是否允许代码发起HTTP请求,访问外部API,或者只能内部调用。如果有网络权限,可能需要说明允许的域名或限制。 安全性方面,平台可能会禁用某些危险的函数或模块,比如os模块的部分功能,防止执行系统命令或者访问敏感信息。需要指出哪些模块或函数被禁止使用。 代码大小限制,比如单段代码的最大字符数或行数,确保代码简洁,不会影响平台性能。 异常处理,当代码运行出错时,平台会如何处理,是否返回错误信息给用户,或者直接终止执行。用户需要知道如何调试和捕获异常。 另外,可能需要提到异步代码的支持情况,比如是否允许使用async/await语法,或者多线程/多进程的使用限制。 还有环境变量的问题,是否有预设的环境变量可供使用,或者是否可以读取某些配置信息。 最后,可能需要给出最佳实践,比如如何优化代码以适应平台限制,或者如何测试代码在Coze环境中的运行情况。 总结下来,应该分点列出各个方面的要求,包括版本、库、资源、权限、安全限制、代码规范等。确保用户在使用Python时能遵循这些规定,避免出现运行错误或被拒绝执行的情况。</think>在 Coze 平台上使用 Python 需注意以下要求: --- ### 一、代码执行环境限制 1. **Python 版本** 通常为 **Python 3.8+**,但需以平台实际支持版本为准,部分依赖库可能受限。 2. **预装库支持** - 基础库(如 `math`, `datetime`, `json`)默认可用。 - 常用第三方库(如 `requests`, `numpy`, `pandas`)可能预装,但需验证可用性。 - **禁止安装新库**:无法通过 `pip install` 添加新依赖。 --- ### 二、资源与性能限制 1. **执行时间** 单次代码运行通常限制在 **3-10 秒**,超时自动终止。 2. **内存与 CPU** 严格限制内存(如 512MB)和 CPU 使用率,避免复杂计算或大数据处理。 3. **文件系统** - 仅支持临时文件操作(如 `/tmp`),重启后数据丢失。 - 禁止持久化存储或访问系统文件。 --- ### 三、权限与安全规则 1. **网络请求** - 允许通过 `requests` 发起 HTTP 请求,但可能受域名/IP 白名单限制。 - 禁止访问敏感内网地址或高风险端口。 2. **敏感操作拦截** - 禁用 `os.system`, `subprocess` 等系统级调用。 - 禁止读写环境变量或访问硬件信息。 --- ### 四、代码规范要求 1. **入口函数** 需通过 `main()` 函数定义执行入口(部分平台强制要求)。 ```python def main(): # 业务逻辑 return result ``` 2. **输入输出** - 通过参数传递输入(如 `event` 对象)。 - 结果需以 `return` 或 `print()` 返回,支持 JSON 格式。 --- ### 五、调试与错误处理 1. **日志输出** 使用 `print()` 输出调试信息,但需避免高频日志影响性能。 2. **异常捕获** 强制建议包裹关键代码块,避免未处理异常导致服务中断: ```python try: # 代码逻辑 except Exception as e: print(f"Error: {str(e)}") ``` --- ### 六、最佳实践 1. **轻量化代码** 优先使用高效算法,避免复杂循环或递归。 2. **依赖简化** 尽量使用平台预装库,减少外部 API 调用。 3. **测试验证** 先在本地模拟环境测试,再部署到 Coze 平台。 --- 通过遵守以上规则,可确保代码在 Coze 平台稳定运行。建议参考官方文档获取最新限制说明。
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