Coze工作流实战：自动化采集抖音、小红书与公众号内容并生成素材

在内容创作过程中，寻找和分析优质素材是提升效率的关键。通过合理运用自动化工具，我们可以将繁琐的内容采集与初步整理工作交给AI，从而专注于更具创造性的环节。本文将详细介绍如何利用Coze平台创建工作流，实现抖音、小红书、公众号等平台的内容自动化采集、分析与素材生成。

设计思路

对于内容创作者而言，持续产出新素材是一项挑战。尤其是在需要多平台（如抖音、公众号）同步运营时，快速获取对标账号的优秀内容并进行二次创作变得尤为重要。通过搭建一个智能工作流，可以自动识别链接来源，调用相应插件提取内容，并最终加工成可直接使用或参考的素材。

整体的工作流设计包含以下核心步骤：

1. 创建一个工作流，接收用户输入的链接。
2. 判断链接所属平台（公众号、抖音或小红书）。
3. 调用对应的平台插件提取原始内容。
4. 对提取的内容进行整理、总结和优化，生成最终报告。

工作流搭建详解

1. 启动与输入层

工作流以用户输入作为启动入口，设计上力求简洁，仅需一个核心参数：

• 必选参数：URL（支持公众号文章链接、抖音视频链接、小红书笔记链接等）。
• 可选参数：BOT_USER_INPUT（用户补充说明，如特殊处理需求）。

输入层的节点会将接收到的URL参数直接传递给后续的“链接识别”节点，启动整个处理流程。

2. 处理层：核心逻辑与节点配置

处理层是整个工作流的大脑，遵循“链接识别 → 平台分流 → 内容提取 → 内容优化”的流程。

第一步：链接识别与净化
此节点的功能是从用户可能包含冗余文本的输入中（例如：“帮我分析这个链接：https://xxx”）精准提取出纯净的网址。

• 提示词核心规则：

  识别{{input}}中的链接。如果内容中只有链接，直接输出链接。
  # 限制
  - 只输出网址链接
  - 不做任何修饰说明。
  - 只输出一个网址链接。

• 输出：一个标准的URL字符串，为下一步的平台判断提供依据。

第二步：平台判断与插件分流
根据识别出的URL域名特征，判断内容来源，并分流到不同的内容提取插件。

• 判断逻辑：如果链接包含 mp.weixin.qq.com 等微信公众号域名特征，则流向公众号处理分支；若为抖音或小红书域名，则流向对应的视频/笔记处理分支。
• 插件调用：Coze插件商店中有丰富的第三方插件可供使用，例如：
  • 公众号文章提取插件
  • 抖音视频文案提取插件
  • 小红书笔记提取插件
    

第三步：内容提取与初步整理
在不同的分支中，调用相应的插件完成内容抓取。

• 公众号处理：插件会抓取文章的标题和正文内容。我们需要新增一个“代码”节点或“大语言模型”节点，将抓取到的内容整理成结构化的格式（如：标题：xxx， 正文：xxx）。
  
• 抖音/小红书处理：选择对应的视频/笔记解析插件，输入上一步得到的纯净URL，插件将返回视频的文案（ASR转文本）或笔记的图文内容。
  

第四步：内容优化与报告生成
将所有分支提取到的原始内容汇总到一个节点，然后进行多层次处理，利用大语言模型的文本理解和生成能力进行深度加工：

1. 原文校对：检查原始文案中是否存在错别字、语病或不通顺之处，并进行优化修正。
   • 提示词示例：检查以下【文章内容】中是否存在错别字、歧义、语句不通顺之处，如有请优化，并告知修改处。【文章内容】={{input1}}
2. 文案总结：对原文进行核心要点提炼，生成一段简洁的摘要，分析文案结构和表达逻辑，有助于快速理解内容主旨。
3. 二创改写：基于原文主旨进行创造性改写，生成风格不同但核心思想一致的新的文案版本，适用于多平台分发。
   

第五步：输出与集成
将处理生成的“原文”、“总结文案”和“修改文案”进行整合，最终生成的报告可以通过预设模板格式化输出。

• 输出方式：可以配置为直接发送到协作文档（如飞书文档）、笔记软件或内容管理后台。建议将AI生成的内容先保存到飞书等文档中，便于人工进行最终的复核与润色，这既能确保内容质量，也能加深对爆款内容的理解。
  

通过以上流程，一个完整的自动化内容采集与分析工作流就搭建完毕。从输入一个链接开始，工作流将自动完成内容抓取、智能处理和多版本生成，最终输出一份包含分析报告和二次创作素材的文档，极大地提升了内容创作的效率。