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基于 Coze 实现小红书视频抓取与飞书多维表存储

利用 Coze 平台搭建自动化工作流,从小红书抓取热门视频信息并自动同步至飞书多维表。通过配置开始节点、插件及代码处理,实现低代码快速开发。该方案适用于自媒体运营及数据分析场景,无需深厚编程基础即可落地执行。文章涵盖 Coze 平台简介、工作流架构设计及关键节点配置逻辑,为构建跨平台数据同步应用提供参考。

黑客帝国发布于 2026/3/23更新于 2026/4/264 浏览
基于 Coze 实现小红书视频抓取与飞书多维表存储

一、前言

2025 年,AI 人工智能进入大规模应用阶段。在挖掘大模型能力的同时,如何进一步升级应用场景?AI 智能体应运而生。它结合了多种软件技术,充分发掘并拓展大模型的能力,让即使不懂底层技术的用户也能低成本快速掌握 AI 的使用。

在众多智能体平台中,Coze、Dify、FastGPT 等都在构筑各自的生态,旨在帮助非互联网专业人员快速打造属于自己的智能体应用。接下来以 Coze 平台为例,演示如何制作一个自媒体领域常见的场景:抓取小红书热门视频并提取信息写入飞书多维表的智能体工作流。

二、Coze 介绍

2.1 Coze 是什么

Coze 是新一代 AI 应用发布平台。不管你是否有编程经验,都可以在 Coze 上快速搭建基于大模型的各类 AI 应用,并将这些应用发布到各个社交平台或通讯软件。此外,也可以通过 API 或者 SDK 将 AI 应用集成到你的业务系统中。

2.2 Coze 可以做什么

(此处原文内容缺失,建议补充具体功能描述)

2.3 Coze 相比其他智能体平台优势

(此处原文内容缺失,建议补充对比分析)

2.4 Coze 工作流介绍

(此处原文内容缺失,建议补充工作流机制说明)

2.5 Coze 工作流典型使用场景

(此处原文内容缺失,建议补充场景案例)

2.6 Coze 制作小红书视频抓取智能体介绍

2.6.1 核心优势

(此处原文内容缺失)

2.6.2 最佳使用场景

(此处原文内容缺失)

2.6.3 优点与缺点

(此处原文内容缺失)

三、工作流完整配置过程

(此处原文内容缺失,建议补充前置准备、Cookie 获取、工作流创建及节点配置步骤)

3.1 前置准备

3.1.1 创建一个飞书多维表

(需补充具体操作指引)

3.2 获取 Cookie

(需补充具体获取方法)

3.3 创建工作流

(需补充创建流程)

3.4 配置工作流

3.4.1 增加开始节点参数
3.4.2 增加小红书插件
3.4.3 增加代码节点
3.4.4 增加批处理节点
3.4.5 增加获取笔记详情节点
3.4.6 增加飞书节点

四、写在文末

(此处原文内容缺失,建议补充总结与注意事项)

目录

  1. 一、前言
  2. 二、Coze 介绍
  3. 2.1 Coze 是什么
  4. 2.2 Coze 可以做什么
  5. 2.3 Coze 相比其他智能体平台优势
  6. 2.4 Coze 工作流介绍
  7. 2.5 Coze 工作流典型使用场景
  8. 2.6 Coze 制作小红书视频抓取智能体介绍
  9. 2.6.1 核心优势
  10. 2.6.2 最佳使用场景
  11. 2.6.3 优点与缺点
  12. 三、工作流完整配置过程
  13. 3.1 前置准备
  14. 3.1.1 创建一个飞书多维表
  15. 3.2 获取 Cookie
  16. 3.3 创建工作流
  17. 3.4 配置工作流
  18. 3.4.1 增加开始节点参数
  19. 3.4.2 增加小红书插件
  20. 3.4.3 增加代码节点
  21. 3.4.4 增加批处理节点
  22. 3.4.5 增加获取笔记详情节点
  23. 3.4.6 增加飞书节点
  24. 四、写在文末
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