Coze零基础：从0到1搭建“治愈系”视频自动化生产线 ！保姆级教程，附案例完整提示词与代码
一、初识 Coze：你的 AI Bot 开发一站式平台
1、Coze 平台介绍
- Coze 中文名称“扣子”，是由字节跳动推出的新一代一站式 AI Bot 开发平台，于 2024 年 2 月 1 日正式上线。
- 官方定义：扣子是新一代 AI 应用开发平台。无论你是否有编程基础，都可以在扣子上快速搭建基于大模型的各类 AI 应用，并将 AI 应用发布到各个社交平台、通讯软件，也可以通过 API 或 SDK 将 AI 应用集成到你的业务系统中。
- 提供国内（www.coze.cn）和国际（www.coze.com）两种版本。
2、Coze能做什么
借助扣子提供的可视化设计与编排工具，你可以通过零代码或低代码的方式，快速搭建出基于大模型的各类 AI 项目，满足个性化需求、实现商业价值。
- 智能体：智能体是基于对话的 AI 项目，它通过对话方式接收用户的输入，由大模型自动调用插件或工作流等方式执行用户指定的业务流程，并生成最终的回复。智能客服、虚拟伴侣、个人助理、英语外教都是智能体的典型应用场景。
- 应用：应用是指利用大模型技术开发的应用程序。扣子中搭建的 AI 应用具备完整业务逻辑和可视化用户界面，是一个独立的 AI 项目。通过扣子开发的 AI 应用有明确的输入和输出，可以根据既定的业务逻辑和流程完成一系列简单或复杂的任务，例如 AI 搜索、翻译工具、饮食记录等。
具体应用场景如下：
- 智能客服 ：帮助企业快速响应客户咨询 ，提升客户满意度。
- 内容创作 ：提供图文创作助手模板 ，可帮助用户快速生成内容 ，包括标题、配图和正文等。
- 数据分析 ：可以搭建数据分析系统 ，帮助企业处理和分析数据 ，为决策提供有力支 持。
- 个性化服务 ：支持多模态交互 ，可为用户提供个性化的服务和体验。
- 企业内部应用 ：为企业内部搭建各种智能应用 ，如员工问答、项目协作等 ，提升团 队协作效率
3、Coze注册与基本界面
- 登录扣子控制台（www.coze.cn）
- 使用手机号或抖音注册/登录。
注册后默认是基本版本的，当然可以升级为专业版本。
专业版在基础版的功能之上支持更大的团队规模、更高的知识库空间以及协作编辑容量，并提供专业完善的售后服务体系，满足开发者和企业用户的业务需求。
登录扣子之后，我们会发现 Coze 的主要内容都在左侧，包括主页、工作空间、商店、模板、扣子API等主要功能
默认是在主页界面，如下图：
二、核心引擎：Coze 工作流创建入门
1、什么是工作流
说白了，工作流就是一组任务，它们共同完成一个大目标，然后把大目标拆成小任务。
就像我们做菜的流程一样：
先洗菜→切菜→开火→倒油→炒菜→放调料→出锅
其中，每个动作就是一个小任务也就是一个节点，工作流里就包括了这些节点，每个节点就负责一小部分功能。
这些节点与开始和结束一组合，就构成了完整的工作流，如下图所示。
工作流：是指一系列相互关联的步骤或任务，用于完成特定的业务过程或项目。它定义了任务的顺序、执行者以及相关的条件和规则，以确保流程的顺利进行和最终目标的达成。
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。
2、工作流创建步骤详解
- 登录扣子平台。
- 在左侧导航栏中选择工作空间，并在页面顶部空间列表中选择个人空间。
- 在资源库页面右上角单击 +资源，并选择工作流。
- 置工作流的名称与描述，并单击确认。
注意：工作流名称只允许字母、数字和下划线，并以字母开头
- 确定后，进入工作流编排界面:
三、 掘金新风口：“治愈系”短视频与 Coze 的完美邂逅
1、为何“治愈系”内容成为流量密码？
眼下，一股“治愈系卡通+暖心文字”的风潮正席卷各大社交平台，成为流量新宠。这类内容不仅能舒缓都市人的紧绷神经，更蕴藏着可观的创作收益与商业潜力——无论是视频号分成，还是多平台引流、收徒、广告变现，前景都颇为可期。然而，传统的制作方式，如DeepSeek+即梦+剪映的组合拳，往往耗时费力，难以满足高频发布的需求。
今天，我将为您揭秘一种革命性的高效方案：利用Coze工作流，实现一站式视频创作。您只需输入一个核心主题，后续的文案构思、画面匹配、批量绘图乃至视频剪辑，皆可自动化完成。更妙的是，最终成品将以剪映草稿的形式呈现，方便您进行个性化微调。整个过程仅需一分钟左右，极大解放您的生产力，助您轻松抢占内容创作的快车道！
2、需求分析：为何选择 Coze 工作流赋能“治愈系”创作？
用户心理洞察：当前社会生活节奏快，人们普遍面临压力，对能够提供情绪价值、缓解焦虑的“小美好”内容需求旺盛。“治愈系”图文/视频内容恰好满足了这一心理需求。
创作者痛点聚焦：
- 效率瓶颈：手动构思文案、寻找配图、剪辑视频流程繁琐，产出效率低下。
- 副业探索：许多用户希望通过在小红书等平台发布此类笔记内容进行副业尝试，但苦于制作速度慢，难以形成规模效应。
- Coze的价值：通过Coze工作流，可以一键输入主题，自动化完成文案、配图、剪辑，极大提升创作效率，助力创作者抓住流量红利。
3、视频分析：自动化“治愈系”视频的核心思路
通用制作框架：
- 主题确立与文案生成：基于核心主题，利用大模型生成符合“治愈”调性的文案。
- 视觉元素匹配：根据文案内容，智能生成或匹配温馨、可爱的视觉元素（如卡通形象、柔和场景）。
- 图文声智能融合：将文案、图像/动画、背景音乐等元素有机组合，自动生成视频初稿。
- 便捷微调与发布：输出易于编辑的格式（如剪映草稿），方便创作者进行个性化调整和快速发布。
Coze 工作流在此流程中的关键作用：通过节点编排，将上述各环节无缝衔接，实现端到端的自动化。
四、 实战案例：用 Coze 一分钟打造“治愈系老奶奶”暖心视频
核心流程拆解
- 使用大模型生成治愈文案。
- 文案拆分并一步生成匹配的画面提示词，实现人物形象（老奶奶与橘猫）的固定与统一。
- 批量生图，进一步控制人物和文字的搭配。
- 最后组合素材生成剪映草稿和视频。
Coze 工作流全局视图
提醒：看不清没关系，可结合下面的拆解进一步理解
关键插件
如同上次分享的“中式养生视频”，本项目也需依赖“剪影小助手”插件。
获取方式：访问 https://www.51aigc.cc/#/home?user_id=7551 (由速推AIGC大佬开发)，
注册后在主页【剪影小助手】下载并安装。。
工作流节点逐一解析
开始节点
输入内容是title主题，count对应文案的字数。
文案生成大模型节点
文案生成的大模型节点，我们可以按需选择你觉得效果不错的模型，提示词部分可以使用鸡汤文风格短句。
这里注意文案部分并没有引入人物身份，大家可按需自行调整和优化。最终输出一段100字左右的文案。这里需要注意的是，如果句子字数过长，会导致后续图像生成和视频的时间变长，这里自行控制调整。
文案生成提示词：
你是一位鸡汤文案专家
根据用户提出的话题，生成1段简短的感悟语录，极简风格，简短句子、治愈且富有内涵。
## 格式
整句之前使用句号间隔，字数限制{{count}}字。
直接输出语录文案。
文案分割节点
我们对前一步生成的文案进行分割，按照标点符号进行拆分，而后对每句话进行配图。
删除空白字符节点
用代码去除分割后数组中包含的的空白字符和空字符串。详细代码如下：
async def main(args: Args) -> Output:
params = args.params
texts = params['input']
# 移除数组中可能存在的空字符串和空白符
texts = [t for t in texts if t and t.strip()]
# 构建输出数组
ret: Output = {
"textList": texts
}
return ret
生成绘画提示词节点
这里使用大模型节点，为每句话生成相应的配图画面提示词。需要重点关注的是提示词部分和输出参数格式，我们使用数组对象结构一次输出句子和配图提示词。在后续的生图环节会使用到。提示词如下：
# 角色
你是绘本创作专家，治愈短视频文案专家。请结合用户提供的文案内容，按照下面的画面【人物形象】，生成相应的画面描述。画面中需要详细完成的描述人物形象、动作、场景等要锁，方便后续绘画专家进行绘制配图。
# 人物形象
一位亲切温暖的老奶奶，头发灰白、脸颊圆润泛红、嘴角上扬露出愉悦笑容，身边有一只可爱的橘猫
## 技能
### 技能 1: 生成画面提示词
1. 仔细分析用户提供的文案和语境。
2. 基于分析结果，构思不同的温馨场景。
3. 按照【人物形象】要求输出人物、动作和物品，形成绘画提示词。
- 示例：xx坐在摇椅上，面带微笑像是在说这什么。
- 示例：xx站在窗边，猫咪在窗台上蹭着她的手。
- 示例：xx坐在暖暖的阳光下，手里拿着一本旧书
- 示例：xx坐在温暖阳光下，手里拿着一本旧书，猫咪蜷在她膝盖上打盹儿
- 示例：xx在打理花园，给花浇水
- 示例：xx在景区户外游玩
## 输出格式：
直接输出原始文案和 配图提示词，以对象数组的结构输出。
参考如下对象数组的格式：
===
[
{
"text":"具体文案",
"prompt":"具体提示词",
}
]
===
## 限制:
- 仅围绕生成符合要求的绘画提示词进行回复，不回答其他无关问题。
- 输出内容必须简洁呈现人物、动作和物品。
批处理节点
引入批处理节点，搭配生图节点，实现图片的批量制作。
此处有两个细节需要注意，一是批处理节点的并发数尽量控制在4以下，避免过高报错。
图像生成部分我们又对人物形象进行了控制，并且引入了前面大模型的输出参数，作为提示词的一部分组合使用。
正向提示词参考：
宫崎骏风格，纯色背景，一个老奶奶，上方留白，一位头发灰白，头顶写着“{{text}}”的文字内容，
{{prompt}}，嘴角上扬露出愉悦笑容，整体画面色彩柔和温暖、线条简洁流畅，简笔画，
彩铅手绘，治愈系插画，富有童趣，笔触简单，有线条感。
代码重组节点
引入代码节点，将图片和背景音乐素材进行重组，转换为剪映小助手插件的参数结构。代码如下：
import json
asyncdefmain(args: Args) -> Output:
params = args.params
# 构建输出对象
img_list = params.get(
"imageList"
, [])
imgs = []
# 处理图片的缝隙
img_start = 0
for
element
in
img_list:
start = img_start
end = img_start + 3000000
# 3秒
imgs.append({
"image_url"
: element,
"width"
: 1024,
"height"
: 768,
"start"
: start,
"end"
: end,
"transition"
:
"翻页"
,
"transition_duration"
: 1000000
# 1秒
})
img_start = end
# 修改音频部分输出结构
total_duration = len(img_list) * 3000000
audio = [
{
"audio_url"
: params.get(
"audio_url"
,
"https://houht.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/public/lnn.mp3"
),
"duration"
: total_duration,
"start"
: 0,
"end"
: total_duration
}
]
剪影小助手创建草稿节点
输入参数height是视频的高度（宽度），width是视频的长度 ，user_id是注册剪影小助手的用户id。
剪影小助手添加图片节点
draft_url是上个节点的返回，image_infos是代码重组节点处理好的输出参数。
剪影小助手添加音频节点
draft_url是创建草稿节点的返回，audio_infos是代码重组节点处理好的输出参数。
剪影小助手云端渲染视频节点
这个节点是在云端直接生成mp4视频。
优势：比较方便，直接生成mp4视频，用这种方式就可以不用剪影再打开导出了。
劣势：因为直接生成mp4视频了，是没办法用剪影进行二次剪辑的。
结束节点
试运行看结果
五、 拓展思考：从“老奶奶”到万千“治愈系”主题
Coze 工作流的强大潜力远不止于此。通过上文“治愈系老奶奶”的实例，我们已初步领略了其在自动化视频创作方面的强大效能。
触类旁通，灵活应用：这套方法论完全可以拓展至“治愈系老爷爷”、“元气少女”、“萌宠日常”等多样化主题，满足不同细分领域的内容需求。
实现个性化与灵活性的关键：
- 动态核心角色设定：预设多种人物/动物形象库，或通过更复杂的提示词动态生成。
- 定制化文案风格：拓展至哲理、幽默、叙事等，允许调整文案长度与结构。
- 精细化视觉参数：开放画面比例、色彩基调、构图偏好等为可配置项。
- 丰富的音效与配乐库：集成更多资源，甚至探索AI生成配乐。
进阶玩法：在工作流起始节点设置更详尽的输入参数，并引入条件分支与判断逻辑，以应对不同参数组合下的个性化内容生成需求。
重要提示：设定合理的默认值（兜底数据），确保即使用户未详细配置，工作流也能顺畅运行并产出有质量的基础内容，保证方案的健壮性与易用性。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
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- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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