AI Day2~3-2 10分钟生成1000条爆款笔记!手把手教你搭建“抖音转小红书”AI智能体

前言

你是否想过,如何将抖音上优质的视频内容,批量转化为小红书的爆款图文笔记?手动一条条改写太慢了!今天我们来复盘一个 AI Agent 实战案例:利用 Coze(扣子)+ 阿里百炼插件 + 飞书多维表格,实现全自动化的“视频转文案”工作流。

我们的目标是:扔给 AI 一堆链接,它自动帮我们跑完所有流程,最后直接在飞书表格里收货。

🚀 核心工作流拆解

整个智能体的工作流可以分为四个关键阶段:

  1. 链接提取:把用户输入的一坨文字变成标准列表。
  2. 批量文案提取:利用插件获取视频口播稿。
  3. 自动化基建:自动创建飞书 Base 和 Table。
  4. 循环改写与归档:利用 LLM 按照“爆款公式”改写并存入表格。

🛠️ 第一阶段:链接提取与预处理

用户输入的内容往往是混乱的,包含各种介绍语和多个链接。我们需要做的第一步就是“清洗数据”。

  • 节点选择:大模型节点(LLM)
  • Prompt 设定
    “提取出用户消息中的所有 URL 链接,去除无关文本,整理并输出为标准的数组格式 (Array)。”
  • 目的:为后续的“数组循环”做准备,只有标准的 Array 格式才能被 Loop 节点识别。

🧩 第二阶段:批量提取视频文案

拿到了链接列表,下一步是获取视频里的内容。

  • 插件选择:这里推荐使用 阿里百炼 的相关插件(或者扣子市场里的 提取视频文案 类插件)。
  • 配置重点
    • API Key:一定要在插件配置页填入你的 API Key(例如阿里百炼的 Key),否则无法调用。
    • 输入参数:直接将上一步提取的 URL 数组传给插件,实现批量提取。

🏗️ 第三阶段:飞书基建(自动化建表)

这是本流程中最“极客”的一步。为了不每次都手动建表,我们让 AI 自己去飞书里创建文件。

1. 创建多维表格文件 (Create Base)

调用飞书插件的 Create Base 工具,生成一个新的多维表格文件,并获取 app_token。

2. 构建表头结构 (Code Node)

在创建数据表之前,必须用代码定义好表头(Table Header)。这里需要用到一个 Python/JSON 代码节点。

代码逻辑示例:

我们要构建一个符合飞书 API 格式的 JSON 对象:

JSON

{

    “fields”: [

        { “field_name”: “原链接”, “type”: 1 },  // type 1 代表文本

        { “field_name”: “改写文案”, “type”: 1 }

    ]

}

注意:语音中提到的 “fire name” 其实是 field_name“type type: 1(文本类型)。

3. 创建数据表 (Create Table)

调用 Create Table 插件,输入上一步生成的 JSON 配置和 app_token,完成表格的初始化。

🔄 第四阶段:循环改写与爆款逻辑 (The Loop)

这是智能体的“大脑”。我们需要使用 Loop(循环) 节点,遍历每一个视频文案,让大模型进行改写。

1. 提示词工程 (Prompt Engineering) – 爆款的核心

在循环内的大模型节点中,我们需要精心设计 Prompt,让它生成的文案符合小红书调性。

核心 Prompt 结构:

  • 任务目标:对 content 进行改写,适配小红书平台。
  • 标题创作技巧 (20字以内)
    • 二极管标题法:利用本能喜欢(省力、享受)和动物本能(追乐、避苦)。
    • 公式:正面刺激(只需1秒+便可开挂) VS 负面刺激(你不X+绝对后悔+紧迫感)。
    • 关键词:融入“好用到哭”、“倒库”、“笑不活了”、“YYDS”、“我不允许”、“绝绝子”。
    • 装饰:必须使用 Emoji 表情增加活力 🍓✨。
    • 数量:每次生成 10 个标题供选择。
  • 正文创作技巧
    • 风格:随机选择(严肃、幽默、沉思、温馨、崇敬)。
    • 开篇:引用名言、提出疑问、强对比。
    • 规则:不要解释,不要把 Prompt 当命令回复,直接输出正文。口语化表达。

2. 数据回写 (Add Records)

改写完成后,需要把数据存回飞书。

  • 数据清洗 (Code Node)
    再次使用代码节点,将“原链接”和“改写后的文案”封装成飞书 Add Records 接口需要的 record_info 格式。
    注意:Key 必须与表头字段名完全一致!
  • 新增记录:调用飞书插件的 Add Records,将数据写入之前创建的 Sheet 中。

💡 避坑指南 (Tips)

在实操过程中,有几个坑需要特别注意(血泪经验):

  1. 数组循环的空值问题
    在配置 Loop 节点时,如果上一步输出的列表为空,可能会导致流程报错。建议加一个条件判断。
  2. 飞书插件的参数配置
    在代码节点配置 JSON 时,有些非必填参数(Input)其实可以不用配置,只配置 Output 变量即可。不要为了填空而填空,容易导致参数错误。
  3. 字段名匹配
    代码里构造的 JSON Key(例如 “改写文案”)必须和飞书表里的列名一字不差,否则数据会写不进去。

总结

通过这套工作流,我们实现了从“抖音链接”到“飞书表格归档”的全链路自动化。你只需要喝杯咖啡,AI 就能帮你把 1000 条文案按照爆款逻辑写好。

这就是 AI Agent 的魅力:把重复的工作交给机器,把创造力留给自己。