扣子（Coze）平台入门与 AI Bot 开发实战指南

通过这样，在回答中就会有一定比例是来自我们知识库的内容。更重要的是我们还可以设定约束条件。

哈哈，这样至少可以为用户提供一些情绪价值，不至于像 ChatGPT 那样一板一眼了，因此这里面有很多可以想象的空间，比如做一个'相亲对象模拟器'，'哄女朋友模拟器'，'面试官模拟器'等等。

所以我趁热打铁又做了个'EMO 鼓励大师'，它会以谩骂的方式鼓励用户变得更好😂

然后就可以发布出去啦！发布途径目前有这几个：微信客服，公众号（服务号），飞书等对于个人发布者来说不太方便，搞那一套很麻烦，所以只有豆包比较方便。但是我这个因为属于'谩骂'的方式，好几次没有审核通过，最后修改的已经很委婉了，审核是通过了，但是还是不能分享出去，可能是审核机制里会屏蔽此类言辞锋利的应用吧！

四、高阶玩法：插件与工作流

之所以很喜欢玩这个，是因为除了以上的功能，扣子还提供了插件和工作流这两个强大的功能！

1. 插件（Plugins）

插件是一个工具集，一个插件内可以包含一个或多个工具（API）。目前，扣子集成了超过 60 种类型的插件，包括资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 API 及多模态模型。使用这些插件，可以帮助你拓展 Bot 能力边界。例如，在你的 Bot 内添加新闻搜索插件，那么你的 Bot 将拥有搜索新闻资讯的能力。

因此我们可以通过插件获取最新资讯，然后把资讯交给语言模型去理解，可以玩出很多有意思的花样。例如我们可以通过获取股市信息的插件来获取股市资讯，然后交给语言模型去理解，告诉他怎么帮我们整理这些资讯，甚至保存在某个例如数据库这样的地方。

插件开发建议：

• 安全性：在自定义插件时，注意 API Key 的管理，避免硬编码在代码中，建议使用环境变量或平台提供的密钥管理功能。
• 错误处理：确保插件在 API 调用失败时有合理的降级策略，避免 Bot 直接报错中断。
• 文档规范：编写清晰的 OpenAPI 文档，有助于 LLM 准确理解接口参数和返回值结构。

如果流程比较复杂的话我们可以通过工作流来实现。

2. 工作流（Workflows）

工作流支持通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。

当目标任务场景包含较多的步骤，且对输出结果的准确性、格式有严格要求时，适合配置工作流来实现。

我们举个例子，创建一个可以生成萌萌的人物头像的例子，当用户输入一个人物的时候，我们把它的萌版画像给画出来。所以这个过需要做一些处理，它的流程如下：

关键词 -> 添加修饰词 -> 文生图模型 -> URL -> 展示

第一步：创建工作流

第二步：命名与配置

第三步：流程编排

可以看到整体就跟我们平常写代码一样，每一步都有输入和输出，中间我调用了字节提供的文生图的大模型，最后以 MD 文档的格式输出就好。

第四步：代码节点优化

可能出现的效果不一定是自己想要的，那就再提示词再优化一下就好了，我们可以在前面代码的部分改一改。

async function main({ params }: Args): Promise<Output> {
    const perfix_desc = "萌萌的，Q 版的" 
    const suffix_desc = "，头可以大一点，身体小一点，人物特色凸显一下，有点小泥人的那种感觉"
    const name = params.input || ""
    const ret = { desc: perfix_desc + name + suffix_desc }
    return ret;
}

再试一下，感觉会好一点。

直到优化到我们想要的效果为止。

工作流调试技巧：

• 变量追踪：在工作流执行过程中，利用平台的日志功能查看每个节点的输入输出变量，排查数据流转问题。
• 分支逻辑：合理使用 If/Else 节点处理不同业务场景，提高工作流的健壮性。
• 循环控制：对于批量处理任务，利用 For Each 节点配合插件实现自动化处理。

五、总结与展望

整体体验下来还是很酷的，最让人舒服的地方就是可以用自然语言的方式进行编程，这个时候我就在想，未来可能人人都将会是程序员，因为即便从未学过编程的人，可能也可以使用扣子做出一个快捷的小应用，并且还可以不断调试，不断使用提示词来优化自己的应用。

可以看得出来，其实扣子本质上就是希望做国内的 GPTStore，提供更加个性化的 GPT，并且整合各种垂直领域的模型，模型提供能力，让用户自己来决定何如使用这些能力。

或许人人都是程序员的时代真的来了！

低代码开发注意事项：

1. 提示词工程（Prompt Engineering）：即使在使用可视化平台，优秀的提示词依然是决定 Bot 表现的关键。建议采用结构化提示词模板，明确角色、任务、约束和示例。
2. 成本控制：在涉及大量 API 调用的工作流中，注意监控 Token 消耗，合理设置缓存机制以减少重复请求。
3. 合规性：发布应用前务必遵守相关法律法规，特别是涉及用户隐私、内容安全等方面，避免触发平台审核机制。
4. 迭代思维：AI 应用不是一次成型的，需要根据用户反馈持续优化知识库内容和提示词策略。