我是说作为coze开发者如何获取到用户数据

以下是关于 Coze 教程的相关内容： 可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南： 长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点： 通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent。 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路。 10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群： 任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍）。 希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 Coze 概述： 字节的官方解释：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。 字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络即可正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档：），访问需要突破网络限制的工具。 参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程： Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块： 提示词和人设的区块。 Bot 的技能组件。 插件。 工作流。 Bot 的记忆组件。 知识库。 变量。 数据库。 长记忆。 文件盒子。 一些先进的配置，如触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。

以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此，专属 AI 稍后读智能体大功告成，您可以尽情享受相关服务。

Coze 基于以下框架构成： 1. 提示词：使用了结构化提示词的框架，通过提示要求大模型根据不同的行为调用不同的工作流。 2. 数据库：能够记录不同用户历史记账记录，工作流里会用到。 3. 工作流：增加记账调用 add_accounting_record 工作流；查询账户余额调用 query_accounting_balance 工作流；删除所有记账记录调用 init_accounting_records 。 此外，还有关于 Coze 的其他信息： Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。 具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式等特点。 目前对用户完全免费，且易于发布和分享。

对于 0 基础使用 Coze，您可以按照以下步骤进行： 1. 了解前端页面的相关知识，包括布局与组件。前端分为能看到的部分（如产品设计、采集用户输入和展示服务输出）和服务及对应逻辑（处理用户输入的数据并生成输出响应到前端页面）。前端组件类型有布局组件（如容器 div）、展示组件（如文本和图片）、输入组件（如文本输入、下拉选项、数字输入和文件上传）、AI 组件（如 chatbot）。 2. 掌握模板与结构，参考官方布局和排版，了解页面组件层级，页面首页通常只有一个容器，子容器受父容器属性影响。 3. 熟悉组件属性事件，点击容器右边会显示其名字及属性和事件，属性包括位置、尺寸、布局、容器样式、状态和可见性等。 4. 运用页面布局技巧，先创建固定宽高的底层容器覆盖页面，常见布局有左右和上下，左右布局可通过设置子容器为横向和固定或百分比宽度实现，上下布局可设置子容器高度，父容器内边距和间距会影响排版，溢出有可见、隐藏和滚动三种处理方式。 5. 处理换行与元素分布，当容器内图片需换行时，可设置自动换行，元素分布在父容器设置对子容器生效，可选择不同的分布方式使排版更美观。 另外，创建 Coze Bot 的步骤如下： 1. 目标是创建一个 Coze Bot，帮您查阅 Hacker News，并中文返回。 2. 打开 coze.cn/home，点击创建 Bot，信息随便输，如“尝试联网”。 3. 尝试询问：今天的 hacker news 上有什么新闻？可能会答不出。 4. 了解穿插知识，AI 如同书呆子，聪明但不出门，所以不知外面的事也不会交流。有一种叫做“插件”的东西，类似给 AI 用的手机，AI 可以拿它上网、点外卖。例如有一个插件 WebPilot，是首批 ChatGPT Plugin，首个提供“大模型上网”。 5. 引入联网插件，插件>+>选择 WebPilot，重新尝试联网，再次询问：今天的 hacker news 上有什么新闻？即可成功。

以下是关于 Coze 的相关信息： 重磅更新：Coze 可以接入抖音评论区，帮您自动回复用户的评论。若想快速上手，可参考视频。若不了解 Coze 是什么，可参考文章。 记账管家：COZE 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具，允许用户在无编程知识的基础上，使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent，目前可白嫖海量大模型免费使用，有丰富的插件生态。记账管家是基于 COZE 平台的能力搭建的记账应用，您可以直接和 coze 说收入或支出情况，coze 会自动记账并计算账户余额，每一笔记账记录都不会丢失。 技术操作： 获取 accessToken： 在 coze 界面右侧扣子 API 授权，或打开链接 https://www.coze.cn/open/oauth/pats 。 添加令牌，设置 token 的名称和过期时间（最多 1 个月），选择权限，完成后点击“确定”按钮。 最后一定要点击按钮复制下拉，此令牌只会出现一次。 获取 botid： 通过工作空间获取，从“工作空间”打开一个 bot，点击商店按钮，查看地址栏中的数字即为 botid。 若在前端使用 bot，必须发布成为 API，点击发布，选择 API，等审核通过后按上述方法拿到 botid。 获取空间 id：进入 coze 后，左边打开工作空间，找到 url 中的 id 并复制。

Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品，有以下主要异同点： 开源性： Dify 是开源的，允许开发者自由访问和修改代码以定制，由专业团队和社区共同打造。 Coze 由字节跳动推出，目前未明确是否开源，可能更侧重商业化服务和产品。 功能和定制能力： Dify 提供直观界面，结合多种功能，支持基于任何 LLM 部署 API 和服务。 Coze 有丰富插件能力和高效搭建效率，支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 社区和支持： Dify 作为开源项目有活跃社区，开发者可参与共创共建。 Coze 可能更多依赖官方更新和支持，社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。 豆包和 Coze 的区别在于： 豆包主要是大模型交互，功能相对默认。 Coze 不用魔法，上手简单，更新快，插件多。在模型选择方面，GLM 模型和 MoonShot 模型对结构化提示词理解良好，适合处理精确输入输出任务；豆包系列模型在角色扮演和工具调用方面有优势，能识别用户意图并选择合适工具或服务。将这三种模型结合在工作流或多 Agent 中可实现优势互补。

以下是为您整合的相关内容： Ollama 框架： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu，用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同模型，这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件，可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装：访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后，确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程： 。 3. 实现内容： 打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项： 微信端因非常规使用，有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 5. 多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择：GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持：能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

ChatGLM 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，底座是 GLM 语言模型。其相关信息如下： 地址： 简介：中文领域效果最好的开源底座模型之一，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。 此外，基于 ChatGLM 还有在垂直领域微调的模型，如医疗领域的 MedChatGLM，其地址为： 。

以下是为您生成的关于开发者 API 接入的推广文本： 曾经，我们在做设计时幻想能用嘴完成设计，随便说几句话电脑就能帮忙画出。随着 AI 的出现，各种提示词插件应运而生。而现在，开发者带来了更强大的功能——提示词都由 AI 自动写好！比如 One Button Prompt 脚本。 安装方式便捷，在扩展面板中搜索 One Button Prompt 可直接安装，或者将下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下。安装完成后，重启 webUI，在脚本下拉菜单中就能找到该插件。 使用时，先体验一下。根据官方建议，大模型选择“deliberate”，采样方法设为“DPM++ SDE Karras”，采样步骤设为“25”，并将 CFG 比例降低到“6”。随机等级设为 5，下面还有分别定义主题类型、艺术类型和图像类型的三个下拉选项。您可以选择全随机试试手气，也能加一点自定义条件，比如让它画一幅动物主题的摄影作品。将模型换成“realisticVisionV20”，主题换成人物，再次生成。快来体验这便捷高效的开发者 API 接入吧！

以下是获取视频反向提示词的一些方法： 1. 在 Stable Diffusion 中，Embedding 相当于提示词打包功能，可将大量固定不变且文本量较大的负向提示词汇总到一个文件里。常见的负向起手式能排除一些低质量、坏手、姿态错误等情况。若不想使提示词复杂，可使用打包好的负向提示词 Embedding，达到一词顶一百词的效果。例如 EasyNegative，官方推荐其搭配二次元模型使用。 2. 对于某些视频生成工具，如云端 Comfyui 出图结合 AI 视频软件的方法： 打开相关工作流链接，如 https://www.esheep.com/app/5977 ，注册或登录。 步骤 1：红色框选择生成图片的大模型，绿色框添加提示词，蓝色框填写反向提示词。 步骤 2：红色框设置大小确保是 16:9 的比例，绿色框修改参数，不理解时可保持默认。 步骤 3：红色框上传深度图。 步骤 4：点击立即生成，在生成历史中下载图片。

AI 写作具有以下优势和应用场景： 优势：能够快速生成内容，提高写作效率；可以提供新的思路和创意。 应用场景：广泛应用于新闻通讯、营销文案、小说创作等领域。 利用 AI 辅助新闻通讯稿写作的方法包括： 头脑风暴：在写作前让 AI 提供选题建议或内容方向。 查找资料：借助 AI 快速汇总相关主题信息，节省查阅资料时间。 优化表达：写完初稿后，让 AI 检查语法、改善表达。 拓展思路：写作卡壳时，询问 AI 以开拓新的思路。 需要注意的是，写作不仅是产出内容，更是思考的过程，不应过度依赖 AI 写作，而应注重提升自身写作技巧和思考深度。同时，大语言模型在写作中很有用，如用于集思广益、头脑风暴等，但也存在编造故事产生错误信息的问题，需要鉴别信息准确性。另外，选好模型、克服平庸、显式归纳文本特征等方法有助于用 AI 写出好文字。

以下是一些利用 AI 获取短视频流量的方法： 1. 前期筹备： 选择几个固定的话题在全网短视频造势，内容可从春晚的筹备倒计时、提前剧透、节目制作背后的花絮、AI 热点新闻、“我要上春晚”、春节回不了家等温情内容等方向切入选题。 提前准备企业微信号，后续建微信群裂变。先把直播时间和宣传海报确定下来，提前一周做直播预约和裂变动作，视频号直播预约量越大，对应的公域流量也会多匹配一些。 以群里 240 个种子用户作为初始流量入口，通过转发裂变撬动更大的流量。准备一个直播预约海报（可同时放几个平台的预约二维码），一篇公众号软文提前预约蓄水。直播时通过福袋、转发等再撬动一波裂变。 提前测试直播和 AI 视频，轮播形式有很大不确定性，抖音视频号直播都会打击纯无人直播，所以要提前几天测试直播流程和形式，如果能真人和 AI 结合会更容易过审。 2. 案例参考： 可参考一些爆火短视频示例，如用 AIGC 制作的爆款短视频，包括 Runway Gen1 相关视频、郑钦文澳网比赛 AI 处理视频等。 还可参考如“Robot Learning Moonwalk Dance Mocap Test _ NOT Real _ Incredible Wonder Studio Ai shorts”等相关视频。

以下是为您生成的 Python 代码示例，用于实现将样本的扰动分为 0、0.001、0.003、0.005 四类的分类器： ```python import numpy as np 第一步：导入需要的库 import numpy as np 第二步：加载数据 data = np.load 第三步：获取数据样本的扰动值 perturbation_values = data 假设扰动值在第二列 第四步：判断扰动值的大小并计数 count_0 = 0 count_0_001 = 0 count_0_003 = 0 count_0_005 = 0 for value in perturbation_values: if value == 0: count_0 += 1 elif value == 0.001: count_0_001 += 1 elif value == 0.003: count_0_003 += 1 elif value == 0.005: count_0_005 += 1 第五步：计算正确率 total_samples = len accuracy_0 = count_0 / total_samples accuracy_0_001 = count_0_001 / total_samples accuracy_0_003 = count_0_003 / total_samples accuracy_0_005 = count_0_005 / total_samples print print print print ```

野菩萨的 AIGC 资深课由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程。课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识，无论您是 AI 初学者还是进阶者，都能满足学习需求。您可以扫码添加菩萨老师助理，了解更多信息。

根据所提供的内容，国外访问量最大的 AI 工具中，ChatGPT 独占 140 亿流量，占总流量的 60%。Writerbuddy AI 分析了 3000 多种 AI 工具，选出访问量最大的 50 个工具，共产生超过 240 亿次访问量，且 AI 行业每月增长 2.363 亿访问量，这 50 个工具增长率达 10.7 倍。在分析的前 50 名 AI 工具的地理行为方面，中国排名第 47 位。美国在顶级 AI 公司数量方面领先，欧洲以及澳大利亚和加拿大在 AI 投资和采用方面落后，所有欧盟国家合计产生了 39 亿流量，占总量的 16.21%。

以下是为您生成的客服系统相关的大模型提示词示例，每次回复内容不同： 1. 非常抱歉给您带来了不便，关于产品问题，您可以咨询我的同事，点击即可进行咨询。 2. 很抱歉让您遇到了困扰，产品方面的疑问请找我的同事咨询，点击就能联系到。 3. 实在不好意思呀，产品的问题您向我的同事咨询会更清楚，点击即可开启咨询。 4. 深感抱歉，对于产品的情况，建议您咨询我的同事，点击就能和他交流。 5. 抱歉给您造成了不好的体验，产品相关问题请咨询我的同事，点击就能获取帮助。

以下是一些面向用户的 Agent 及相关介绍： 1. Coze：是新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。采用多 Agent 模式，支持用户轻松创建各种聊天机器人，并可部署到不同平台，还支持四种主要设计模式。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 此外，从产品角度思考 Agent 设计时，比如我们的 Agent 可以设定为一个历史新闻探索向导，其身份为历史新闻探索向导，性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心，角色主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更生动，可为其设计简短背景故事，写好角色个性需考虑角色背景和身份、性格和语气、角色互动方式、角色技能等方面。

在 Coze 中引导用户输入内容可以参考以下步骤： 1. 设计一个吐槽心灵鸡汤的应用，允许用户输入心灵鸡汤类内容，AI 生成对应的反心灵鸡汤，并展示在前端页面。应用体验地址为：https://www.coze.cn/s/iDGHwn8t/ 核心操作流程： 用户在页面输入指定文本。 用户在页面点击【开喝】按钮。 Coze 后台调用工作流生成对应内容。 工作流生成的内容展示在前端界面内。 核心前端设计： 用户界面提供一个元素 A（Coze 中称作组件），让用户输入内容。 用户界面提供一个按钮 A，让用户点击后调用工作流。 用户界面提供一个元素 B，向用户展示工作流的结果。 核心业务逻辑： 读取元素 A 的用户输入。 将用户输入传递给 AI 大模型。 AI 大模型按照提示词设定生成指定内容。 在元素 B 展示 AI 大模型生成的内容。基于上述业务逻辑，只需要设计一个简单的工作流即可。该工作流由【开始】节点（用户输入）、【大模型】节点（AI 生成内容）、【结束】节点构成（内容输出）。 2. 搭建选择内容推荐流，用于根据用户输入的“想看 xxx 内容”，在稍后读存储地址（飞书多维表格）中，检索现有的收藏记录，匹配符合阅读兴趣的内容记录。 新建工作流「recommendRead」，根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置： 4.1 开始节点：收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令就开始流程，不需要额外配置（至于如何判断哪些用户输入是在交代想阅读的内容主题，交由外层 bot 的大模型判断）。 4.2 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址，添加变量节点。 4.3 插件节点：添加「飞书多维表格search_records」插件，只需要设置{{app_token}}参数，在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}}，输出结果的{{items}}里会返回需要的查询结果，也可以通过额外的配置定向检索状态为“仅记录（即未读状态）”的收藏记录。 4.4 大模型节点：为了处理的稳定性，这一步采用批处理，对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配。可以继续优化提示词以提升匹配的精准度。

以下是一些关于自动搭建用户画像生成器的开发方向和相关工具： 1. 竞争分析系统：通过监测竞争对手的营销活动、定价策略及产品变化，为企业提供竞争情报和市场趋势分析。 2. 用户画像生成器：基于用户的行为数据和偏好信息，自动生成详细的用户画像，帮助企业制定精准的市场营销策略。 3. 社交媒体监测和分析：实时监测社交媒体上的品牌口碑和相关话题，分析公众意见和反馈，调整营销策略。 4. 互动式客户反馈平台：搭建平台收集客户实时反馈，并通过数据分析发现潜在问题，促进客户互动。 5. 忠诚度计划管理生成器。 6. 市场细分分析工具：对市场进行细分，识别不同细分市场的需求和特征，制定有针对性的营销计划。 7. 销售预测模型：利用机器学习算法分析历史销售数据，预测未来销售趋势，帮助企业制定合理的生产和营销计划。 8. 情感分析工具：利用自然语言处理技术对用户评论和社交媒体帖子进行情感分析，识别正面和负面情绪，以便企业实时调整产品和营销策略。 9. 客户细分工具：通过数据分析对客户进行细分，实现个性化营销。根据用户行为、购买习惯和偏好，制定不同的营销计划。 10. 市场预测模型：建立数据驱动的预测模型，帮助企业预测市场趋势和消费者需求，从而优化供应链和库存管理。 11. 忠诚度计划定制器：为不同客户群体设计定制化的忠诚度计划，以增加客户的忠诚度和购买频率。 12. 交叉销售和向上销售建议器：基于用户的购买历史和浏览行为，自动生成交叉销售和向上销售的建议，提高单个客户的平均订单价值。 13. 客户流失预测：通过分析过去的客户行为数据，预测哪些客户可能会流失，并针对性地采取措施留住这些客户。 14. 语音反馈分析工具：分析通过客服或调查收集的语音反馈，识别常见问题并建议改进措施。