扣子（Coze）工作流保姆级教程：从0搭一个自动写公众号文章的AI流水线 本文更新于 2026 年 7 月，基于扣子（Coze）官方公开的工作流（Workflow）机制整理的操作指南。文中的节点用法、变量引用语法均为官方公开功能，具体界面按钮名称可能随版本微调，请以你登录后看到的实际界面为准。属于"操作指南"，非逐帧实测截图，特此诚实说明。上一篇《零代码搭建你的第一个 AI 智能体（AI Agent）》里，我们用扣子的"智能体"模式，6 步搭出了一个能对话、能调工具的助手。但很多人建完会问：它能不能不用我一句句问，自己把一件复杂的活从头干到尾？——比如"给我一个主题，直接产出一篇能发的公众号文章"。这就是工作流（Workflow）要解决的事。如果说智能体像"随机应变的助手"，工作流就像"固定的自动流水线"：你把步骤一次编排好，之后只要丢进原料（一个主题），它就按流程一路跑到底，稳定输出成品。这篇就带你从 0 搭一条"输入主题 → 自动产出公众号文章"的流水线。一、先搞懂：智能体和工作流，到底该用哪个？这是新手最容易迷糊的地方，一句话区分： 智能体（Agent）：适合灵活对话——用户问什么它答什么，路径不固定，它自己决定调哪个工具。像个随机应变的助理。 工作流（Workflow）：适合固定的多步任务——步骤和顺序你提前定死，每次都按同样的流程走，输出稳定。像一条流水线。 判断标准很简单：如果一个任务的步骤是固定的（比如"先搜资料 → 再写大纲 → 再扩写 → 再排版"），就用工作流；如果要随机应变地聊，就用智能体。而且工作流还能被智能体当成一个"技能"调用——两者不是二选一，是搭配用（不熟悉智能体的话，建议先看上一篇《零代码搭建你的第一个 AI 智能体》，先把智能体搭明白再学工作流会顺很多）。（编辑观点）二、动手前：认识工作流的 5 个核心节点工作流是由一个个"节点"串起来的，数据从上一个节点流到下一个。搭"自动写文章"这条线，你会用到这几个节点，先混个眼熟：1. 开始节点（Start）流水线的入口，定义"要投进来什么原料"。默认带一个 BOT_USER_INPUT 参数，你也可以自己加参数，比如加一个叫 topic（主题）的 String 类型参数，设为必填。后面所有节点都能引用它。2. 大模型节点（LLM）整条流水线的"大脑"，用来生成内容。关键有三点： 选模型：可选豆包、DeepSeek、通义千问、Kimi 等（不同模型擅长的不一样，写作类可多试几个对比）。 写提示词（Prompt）：分系统提示词（定角色，如"你是资深公众号编辑"）和用户提示词（下具体指令）。在提示词里用 {{变量名}} 就能引用上一个节点的输出——这是工作流串联的关键语法，比如 {{topic}} 就会被替换成用户输入的主题。 调温度（Temperature）：数值大=更有创意，数值小=更严谨。写文章一般中等偏上。 3. 代码节点（Code）（进阶可选）当大模型搞不定的格式处理需要它——支持 Python / JavaScript。比如把大模型输出的文本做清洗、正则替换、加固定的开头结尾模板。用 args.params 接收上游数据，结果以字典/对象形式 return 给下游。新手第一条流水线可以先不加。4. 知识库节点（Knowledge，可选）如果你想让文章"引用你自己的资料/风格库"，就用它。先建好知识库（把你的历史爆款文、行业资料传进去），节点接收一个 Query 去检索，把召回的内容喂给大模型，能有效减少 AI 瞎编（幻觉）、让文风更贴近你。5. 结束节点（End）流水线的出口，返回最终结果。两种模式：返回"文本"（自然语言，能做打字机流式效果）或返回"变量"（JSON 结构化，适合给别的流程接着用）。写文章场景选返回文本即可。💡 火眼AI 提醒：节点不是越多越好。新手第一条流水线，"开始 → 大模型 → 结束"三个节点就能跑起来。先让它转，再逐步加搜索、知识库、代码节点去优化质量。别一上来就堆十个节点，容易调不通还找不到问题在哪。三、实操：搭一条"主题→公众号文章"流水线（保姆级）第 1 步：新建工作流进入扣子（国内 coze.cn / 国际 coze.com），在你的工作空间或某个智能体里，找到"工作流（Workflow）"，点"创建工作流"，起个名字比如"公众号文章生成器"，进入可视化编排画布。你会看到画布上默认已经有一个"开始"节点和一个"结束"节点。第 2 步：配置开始节点——定义输入点开"开始"节点，添加一个输入参数： 参数名：topic 类型：String 描述：要写的文章主题 必填：勾上 这样每次运行流水线时，它就会先问你"主题是什么"。第 3 步：加第一个大模型节点——生成大纲从节点面板拖一个"大模型"节点到画布，连在"开始"节点后面。配置： 系统提示词："你是一位资深的公众号内容编辑，擅长把一个主题拆成结构清晰、有吸引力的文章大纲。" 用户提示词："请为主题《{{topic}}》设计一份公众号文章大纲，包含 1 个标题方案、3-5 个小标题，每个小标题下写一句话说明要点。" 这里的 {{topic}} 就会自动接住开始节点的输入。把这个节点的输出记作"大纲"。第 4 步：加第二个大模型节点——扩写成文再拖一个"大模型"节点，连在"生成大纲"后面。配置： 系统提示词："你是资深公众号写手，文风口语化、有节奏感，善用短句和小标题。" 用户提示词："根据以下大纲，扩写成一篇 1200 字左右的公众号文章，分小标题，开头要有钩子，结尾有引导互动的话：{{大纲}}" 注意这里用 {{大纲}} 引用上一个节点的输出——这就是把两个模型节点"串"起来的方式：第一个产大纲，第二个吃大纲产全文。这种"先规划、再执行"的两段式，比一步到位让 AI 直接写全文，质量通常更稳。（编辑观点）第 5 步：配置结束节点——输出文章点"结束"节点，选择返回文本模式，把返回内容设为引用第二个大模型节点的输出（那篇扩写好的全文）。这样跑完就能直接看到成品文章。第 6 步：试运行 + 发布点画布上的"试运行"，输入一个主题（比如"夏天如何科学防晒"），看它是否从大纲一路跑到全文。这一步一定要多测几个主题——看哪个节点输出不理想，就回去改那个节点的提示词。调好后，点"发布"，这条工作流就能被你的智能体调用，或通过 API 接到你自己的程序里了。💡 火眼AI 提醒：想更进阶？在"生成大纲"之前再加一个联网搜索插件节点，先把主题相关的最新资料搜回来，喂给大模型再写——文章就能带上实时信息，不再是模型"闭门造车"。这一步能明显提升文章的时效性和可信度。四、3 个新手最容易踩的坑 变量名对不上，流水线断掉。 {{ }} 里的变量名必须和上游节点里定义的完全一致（大小写、拼写）。名字写错，下游节点就接不到数据，试运行会报错。这是最高频的坑。 提示词太笼统，输出像流水账。 别只写"写一篇文章"。要把角色、字数、风格、结构、开头结尾要求都写进提示词。提示词越具体，输出越可用。 指望一条流水线出终稿。 工作流产出的仍是"80 分初稿"——结构和内容能帮你省 80% 的力，但发布前务必人工过一遍：核对事实（AI 会编数据）、调整语气、加上你自己的观点和案例。自动化是加速器，不是甩手掌柜。 五、常见问题 FAQQ：工作流和上一篇讲的智能体，我到底先学哪个？A：先学智能体（更简单、能对话即时看到效果），理解了"提示词怎么写"再来学工作流。工作流的门槛主要在"节点串联"和"变量引用"，有了智能体的基础会顺很多。可以先看上一篇《零代码搭建你的第一个 AI 智能体》。Q：这套流水线能商用、能规模化生产文章吗？A：技术上能批量跑，但不建议无脑批量发——平台对纯 AI 内容有识别和限流，且未经人工把关的内容质量和事实风险都高。更稳的用法是：用它做"初稿加速器"，一天能处理的选题从 2 个变 8 个，真正拉开差距的还是你的人工二编和选题眼光。（编辑观点）Q：免费额度够练手吗？A：够。扣子给个人学习、轻度使用留有免费额度（具体数字以官方最新为准）。练手、跑几十次调试完全够用，跑通了再考虑要不要升级。附：两个关键节点的提示词模板（可直接复制）为了让你少走弯路，把上面两个大模型节点的提示词整理成可直接复制的模板，拿回去改改就能用：① “生成大纲”节点：系统提示词：你是一位资深的公众号内容编辑，擅长把一个主题拆成结构清晰、有吸引力的文章大纲。用户提示词：请为主题《{{topic}}》设计一份公众号文章大纲，包含 1 个标题方案、3-5 个小标题，每个小标题下写一句话说明要点。② “扩写成文”节点：系统提示词：你是资深公众号写手，文风口语化、有节奏感，善用短句和小标题。用户提示词：根据以下大纲，扩写成一篇 1200 字左右的公众号文章，分小标题，开头要有钩子，结尾有引导互动的话：{{大纲}}把这两段分别填进对应节点的提示词框，变量名对好，就能跑通。实际用的时候根据你的题材再微调措辞，效果会更好。📌 火眼AI 会持续更新「AI 智能体 / AI 工具评测 / 提效实战」的原创实操内容。如果这篇帮你迈出了搭工作流的第一步，欢迎按 Ctrl+D 收藏本站——后续我们会拆更多可复用的工作流模板（自动做图、自动整理资料、自动追热点等），手把手带你从"会搭"到"搭得好用"。 本文由「火眼AI」原创整理，聚焦扣子工作流的真实上手路径。文中操作步骤基于扣子官方公开的工作流机制整理，属操作指南；界面与额度以官方最新版本为准。