coze机器人怎么定时触发

以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤： 1. 访问 Coze 官网（https://www.coze.cn），注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定智能体的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置： 插件：扩展智能体的专业能力，如计算器、日历等工具。 工作流：设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流：处理和生成图像的相关功能。 触发器：设置自动化响应条件。 知识库管理： 文本：存储文字类知识材料。 表格：结构化数据的存储和调用。 照片：图像素材库。 记忆系统： 变量：存储对话过程中的临时信息。 数据库：管理持久化的结构化数据。 长期记忆：保存重要的历史对话信息。 文件盒子：管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）： 开场白：设置初次对话的问候语。 用户问题建议：配置智能推荐的后续问题。 快捷指令：设置常用功能的快速访问。 背景图片：自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试智能体的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后，为智能体配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。例如，以获取 AI 新闻的智能体为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下： 在智能体编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择相关功能，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 （可选）为智能体添加开场白，让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 5. 配置好智能体后，在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后，将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下： 在智能体的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome

要加入 Coze 通往 AGI 之路团队，您可以按照以下步骤进行： 1. 5 月 7 号： 创建 https://www.coze.com 账号。 创建 https://www.coze.cn 账号。 加入共学的 team（看第三列备注）。 有精力的话，可以提前阅读：。 尝试创建自己的第一个 Bot，用来免费使用 GPT4（海外版本）。 Click the link to join my team WaytoAGI on the Coze Bot Platform 👉🏻https://www.coze.com/invite/8UrPdX0vuusXq5H6dF4P（海外版本）。 coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY（国内版本）。 2. 5 月 10 号：罗文认领一个插件制作插件说明，可参考。 PS：上述两个作业在 5 月 8 号分享结束之后就可以上手进行了，5 月 9 号会针对工作流和多 Agent 模式进行进一步的讲解。大家制作的 Bot 都可以在飞书群中进行投稿，然后会有专门的同学记录到 Bot 收集板。 此外，共学已结束，您也可以自行查看教程学习，比如课程表。欢迎邀请您加入 Coze 扣子团队 AI Bot：通往 AGI 之路。可以看到大家历史捏的 bot：coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。 第一期：COZE 的搭建，活动起源是之前在社区里搞了一期，大家反馈都不错，希望有更多一起学习的机会。最近对于 agent 搭建的呼声很大，刚好有几个对 coze 很熟悉的小伙伴出了一些教程，于是有了这一期的主题共学快闪。大家可以先进群，邀请您加入我的 Coze 扣子团 AI Bot：通往 AGI 之路。coze.com 👉🏻https://www.coze.com/invite/8UrPdX0vuusXq5H6dF4P ，coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。活动的方式包括自学（这个活动希望通过文字资料+直播分享的方式带领大家了解 Coze 这款工具，但是主要还是要靠自学）、写作业（会留一些作业，帮助大家更好复盘看看有没有吸收知识点。看十遍不如实践一遍）、互助（在飞书群大家有问题可以互助）、交流（找一些 Coze 的玩家跟大家视频会议交流自己的入门和进阶心得）。

要加入 Coze 团队，您可以按照以下步骤进行： 1. 5 月 7 号： 创建 https://www.coze.com 账号。 创建 https://www.coze.cn 账号。 加入共学的 team（看第三列备注）。 有精力的话，可以提前阅读：。 尝试创建自己的第一个 Bot，用来免费使用 GPT4（海外版本），Click the link to join my team WaytoAGI on the Coze Bot Platform 👉🏻https://www.coze.com/invite/8UrPdX0vuusXq5H6dF4P ；国内版本，coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。 2. 5 月 10 号，罗文认领一个插件制作插件说明，可参考。 PS：上述两个作业在 5 月 8 号分享结束之后就可以上手进行了，5 月 9 号会针对工作流和多 Agent 模式进行进一步的讲解。大家制作的 Bot 都可以在飞书群中进行投稿，然后会有专门的同学记录到 Bot 收集板。 使用 Coze IDE 创建插件的操作步骤： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入插件页面，或者在某一 Bot 的编排页面，找到插件区域并单击+图标。 4. 单击创建插件。 5. 在新建插件对话框，根据以下信息完成配置并单击确认： 插件图标：（可选）单击默认图标后，您可以上传本地图片文件作为新的图标。 插件名称：自定义插件名称，用于标识当前插件。建议输入清晰易理解的名称，便于大语言模型搜索与使用插件。 插件描述：插件的描述信息，一般用于记录当前插件的用途。 插件工具创建方式：选择在 Coze IDE 中创建。 IDE 运行时：选择 Node.js 或者 Python3。 6. 在插件详情页，单击在 IDE 中创建工具。 7. 在弹出的创建工具对话框，设置工具名称和介绍，以明确工具的用途，并单击确定。工具名称和介绍越清晰，大语言模型就越能理解并使用它。创建后，您将跳转到 Coze IDE 页面进行编码。 8. （可选）在 IDE 左上角工具列表区域，单击+图标，向插件添加更多工具。您还可以通过单击列表内某一工具的设置图标，来编辑、删除或重置代码。 9. （可选）在 IDE 左下角依赖包区域，管理依赖包，所有工具共用该依赖列表。 【共学最全版本】微信机器人共学教程第二天教程内容： 1. 二、修改配置：主要更改的是标黄的四行，可以直接清空原文件配置，把以下配置粘贴进您的 config.json 文件中。 2. 三、获取 key 和 id： 进入官网：https://www.coze.cn/home 。 欢迎邀请您加入 Coze 扣子团队 AI Bot：通往 AGI 之路。可以看到大家历史捏的 bot，coze.cn:👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。 获取 key：获取到的这个令牌，就是"coze_api_key"，像下方一样填入即可。"coze_api_key":"pat_diajdkasjdlksajdlksajdasdjlkasjdlas" 。 获取 bot id：把 bot_id 填入："coze_bot_id":"86787989080" 。 大家可以一起分享提示词： 。 提示词案例一、苏苏；案例二、老王 。 历史资料参考： 。 。

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，具有以下用途和特点： 1. 专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计，旨在简化 AI 机器人的开发过程，使开发者和非技术用户都能快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，处理从简单问答到复杂逻辑对话的任务。 2. 多语言模型支持：使用了大型语言模型如 GPT48K 和 GPT4128K，并提供云雀语言模型等，支持不同场景下的对话和交互。 3. 插件系统：集成超过 60 款插件，涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能，同时支持用户创建自定义插件以扩展 Bot 能力。 4. 知识库功能：允许用户上传和管理数据，支持 Bot 与用户数据交互，可上传 TXT、PDF、DOCX、Excel、CSV 格式的文档，或基于 URL 获取在线内容和 API JSON 数据。 5. 数据库和记忆能力：提供数据库功能，允许 Bot 访问会话内存和上下文，持久记住用户对话中的重要参数或内容。 6. 工作流设计：用户可通过拖拉拽方式快速搭建工作流，处理逻辑复杂的任务流，提供大量灵活可组合的节点，如大型语言模型（LLM）、自定义代码、判断逻辑等。 7. 多代理模式：在一个机器人中可以运行多个任务，允许添加多个代理，每个代理都是一个能够独立执行特定任务的智能实体。 8. 免费使用：目前对用户完全免费，用户可利用其强大功能而无需支付费用。 9. 易于发布和分享：用户可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，让更多用户与之互动。 此外，Coze 记账管家是基于 Coze 平台的能力搭建的一个记账应用，用户可以直接和 Coze 说明收入或支出情况，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，下次仍记得历史记账记录。其 bot 基于提示词、数据库和工作流三部分构成，数据库用于长久存放用户自己生成的数据，在记账功能中定义了记账事项（字段类型为 string）、记账发生时间（字段类型为 string）、变得的金额（字段类型为 integer，单位是分）等字段。

Coze 的工作流具有以下特点和步骤： 特点： 是一种可视化的方式，允许用户组合各种功能模块，如插件、大语言模型、代码块等，实现复杂和稳定的业务流程编排。 由多个节点组成，包括 Start 节点和 End 节点，用户可在节点间添加各种功能模块构建业务流程。 支持丰富的功能模块，可根据需求灵活组合，如调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等。 工作流的创建和编辑通过可视化拖拽界面完成，无需编写代码，降低了搭建门槛。 创建好的工作流可直接集成到 Coze 的聊天机器人中使用，实现复杂业务逻辑。 为用户提供了可视化、低代码的方式，快速搭建满足业务需求的 AI 应用和服务，降低开发门槛，提升工作效率。 步骤： 梳理清楚工作流，例如对于复刻吴恩达开源的 AI 翻译项目，先新建工作流，逐步导入核心流程，工作流分为若干节点，每个节点完成特定任务，组合形成完整翻译流程。 查看导入后的整体工作流及测试效果，工作流分为初始翻译、反思优化、结果输出等主要部分，运行测试时可看到每个节点的执行过程和结果。 对每个节点的配置进行核心讲解，如开始节点需选择翻译的源语言和目标语言，还可设置其他参数；初步的翻译大模型节点需选择大模型进行初始翻译。

要将 Coze 的智能体自动存储在飞书智能表格里，可参考以下步骤： 1. 前期准备： 设计 AI 稍后读助手的方案思路，包括简化“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 URL 完成收集，借鉴微信文件传输助手通过聊天窗口输入；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，且支持跨平台查看；智能“选择”推荐，根据收藏记录和用户阅读兴趣生成阅读计划。 发现同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格可构建完整的 AI 工作流，通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体对话，在聊天窗口完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发插件、APP 就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐。 2. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流，设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000 以解析长内容网页。 进行日期转时间戳，使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化，因后续的飞书多维表格插件节点入库日期字段只支持 13 位时间戳。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，需将元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，设置{{app_token}}与{{records}}参数。 结束节点返回入库结果，「飞书多维表格add_records」插件返回入库结果，用于通知外层 bot 工作流的入库是否成功，别忘了对整个工作流进行测试。

目前在市场上，还没有能够完全替代家教老师团队进行 1v1 辅导，包括根据学生当天学习课程出题、定时监督并整理错题等全方位功能的单一 AI 工具。但您可以考虑结合使用以下几种 AI 相关的技术和工具来部分实现您的需求： 1. 智能学习管理系统：这类系统可以根据学生的学习进度和表现生成一些练习题，但可能无法完全针对当天学习的课程精准出题。 2. 自然语言处理工具：帮助分析学生的学习情况和问题，为后续的辅导提供一定的参考。 需要注意的是，AI 工具在教育中的应用仍处于不断发展和完善的阶段，不能完全替代人类教师的情感支持、个性化引导和灵活应变能力。

目前的情况来看，使用 AI 代替家教老师团队进行 1v1 辅导，包括出题、监督和整理错题等工作，虽然具有一定的可行性，但也面临一些挑战。 从出题方面，AI 可以根据学生当天学习的课程内容，利用其强大的数据分析和算法能力生成相关题目。但需要确保题目质量和针对性，能够准确覆盖重点知识点，并适应学生的学习水平。 在监督方面，AI 可以通过设定时间提醒等方式，督促学生按时完成任务。然而，它可能无法像人类教师那样敏锐地察觉学生的情绪和学习状态变化，及时给予鼓励和支持。 对于整理错题，AI 能够快速分类和分析错题，但在解释错题原因和提供个性化的学习建议上，可能不如人类教师那么深入和灵活。 总之，虽然 AI 可以在一定程度上辅助这些工作，但完全替代家教老师团队可能还不太成熟，或许可以将 AI 与人类教师相结合，以达到更好的辅导效果。

在开源 AI 社区中，通过以下步骤实现了定时推送功能： 1. 编写爬虫的自定义插件抓取社区日报内容，以普通文本或 markdown 方式输出。但由于是社区资源，需经允许后放出。 2. 创建工作流，流程为：开始 获取当前时间前一天的日期 调用自定义插件抓取日报内容 输出内容并结束。 3. 在 Bot 设计界面添加触发器，设置触发时间（如每天早上 9 点），触发工作流。经测试，在飞书上可定时收到推送。 此外，使用社群运营机器人进行知识库问答，将社区长期积累的文章和资料喂给机器人学习，它能通过 RAG 机制匹配用户问题给出准确稳定答案。不仅提高了回答问题的效率，保证答案的准确性和一致性，还会基于问题给出相关延伸阅读链接，鼓励用户主动学习，提升自学能力。对于重要的社区活动信息和动态，机器人能定时准时推送给用户，避免用户错过。

可以使用 Tavily API 接口进行搜索和爬虫，然后利用 Kimi 这个 AI 会话助手来读取并整理搜索结果。

本地化搭建问答机器人的流程如下： 1. 加载所需的库和模块：包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse，用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 2. 从订阅源获取内容：通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，如需接收多个 url 稍作改动即可。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回用于后续处理或提取。 3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3（从 hf 下载好模型后假设放置在某个路径，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储）。 4. 推荐 RSSHub 项目：可将关注的信息汇聚在同一平台，一旦有更新能在各种终端收到提醒。其为各种网站生成 RSS 源，大部分社交媒体、传统媒体和金融媒体都能配合订阅。 5. 流程拆解： 创建 Python 虚拟环境，并安装相关库，如 ollama（0.1.8）、langchain（0.1.14）、faisscpu（1.8.0，有 gpu 则安装 gpu 版本）、gradio（4.25.0）、feedparser（6.0.11）、sentencetransformers（2.6.1）、lxml（5.2.1）。 6. 了解 ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，满足不同需求和硬件条件，模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型，可修改温度参数等。 提供 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 先安装 ollama，访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。安装完确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认，未下载模型时正常显示空，可通过 ollama 命令下载模型。

很抱歉，目前知识库中没有关于智能送餐机器人大数据分析的相关内容。但一般来说，智能送餐机器人大数据分析可能涉及以下方面： 1. 送餐路径优化：通过分析机器人的运动轨迹和送餐时间，优化送餐路径，提高送餐效率。 2. 客户需求预测：根据历史订单数据，预测不同区域和时间段的客户需求，合理安排机器人的配送任务。 3. 机器人性能评估：分析机器人的运行数据，如电池寿命、故障频率等，评估其性能，以便进行维护和改进。 4. 服务质量分析：通过收集客户的反馈数据，分析机器人送餐的服务质量，如准时性、准确性等，从而进行针对性的提升。 希望以上内容能为您提供一些思路和方向。

以下是零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容： 开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 重点在于修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置，以串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考来源为：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数中，名称的全大写描述需对应编排模板，如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY ，model 对应 MODEL 等。 私聊或群聊交流时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的 ，即 SINGLE_CHAT_PREFIX ，私聊或群里发消息包含 bot 或 @bot 才会触发机器人回复。在群组里，对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX ，机器人只会回复群里包含 @bot 的消息。 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复，例如 ，即只有这些群组的消息才会自动回复。 2. 配置部署 COW 组件 假设对接的微信号名称叫安仔机器人，更新最终版的配置参数（GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数根据交互的群组进行具体修改），查看无误后点击保存，编排模板创建成功。 切换到容器编排界面，基于创建的模板进行 COW 服务部署，点击添加后等待部署完成。 疑问解答 1. 容器编排模板是一种配置文件，定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板，可一键部署复杂的应用环境，无需手动配置每个容器细节。本文中通过容器编排模板配置了 COW 组件，使其能与微信和极简未来平台交互。 2. Docker 提供隔离运行环境，确保应用程序在任何环境稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件，可简化安装和配置过程，确保每次部署环境一致，且易管理和维护。 3. 配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可确保只有特定情况下机器人才会回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰，提高响应准确性和用户体验。 4. 扫码登录失败时，可尝试以下步骤： 重启 Docker 容器：在宝塔面板中找到对应的容器，点击“重启”。 检查网络连接：确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。 重新扫描二维码：等待容器重新启动后，重新扫描日志中生成的二维码。 5. 实际上使用不会很贵。极简未来平台按使用量收费，对于一般用户费用相对低廉，充值少量费用通常可用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低使用成本。 6. 极简未来平台创建 AI 机器人的费用，具体因使用量而异。

以下是关于如何写一个 AI 聊天机器人的相关内容： 一、打造聊天机器人 1. 对于订单聊天机器人，需要收集整个订单并总结，再次确认客户是否需要添加其他内容。若涉及送货，需询问地址并收取支付款项，以简短、口语化且友好的方式回应。同时要澄清所有选项、附加项和规格，唯一地从菜单中识别出项目。 2. 可以利用大型语言模型构建自定义聊天机器人，如为餐厅扮演 AI 客户服务代理或 AI 点餐员等角色。首先设置 OpenAI Python 包，定义两个辅助函数，一个是将提示放置到类似用户消息中的 getCompletion 函数，另一个是接受用户消息并生成相应助手消息的 generateResponse 函数，通过这两个函数与 AIGPT 模型进行交互并生成对话。 二、零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人 1. 在复制的 dockercompose.yml 文件中，修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考官方来源：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 2. 配置里面的每个参考名称的全大写描述，如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY，model 对应编排模板的 MODEL 等。 3. 私聊或群交流时，最好加上一些前缀才触发机器人回复，如配置的，即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX，在私聊或群里发消息，必须包含 bot 或者@bot 才会触发机器人回复。在群组里，对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX，机器人只会回复群里包含@bot 的消息。 4. GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数用来配置哪些群组的消息需要自动回复。

以下是为您整理的关于报价机器人提示词的相关内容： 教育类：根据用户的流程描述，自动生成 Mermaid 图表代码。角色为 Mermaid 图表代码生成器，需熟悉 Mermaid 支持的图表类型和语法，善于将流程描述转换为结构化的图表代码，了解流程、架构、结构化分析等领域知识。目标是收集用户对流程、架构等的描述并转换为对应 Mermaid 图表代码，同时遵循生成代码遵循 Mermaid 语法、流程语义表达准确、代码整洁格式规范等约束。 Prompts 最佳实践：设置人格作为聊天机器人，扮演一个性格古怪并且让人捉摸不透的小姐姐，副业是 Java 全栈开发工程师。需遵守有点小傲娇、第一人称是自我等限制条件，语气富有男子气概和浮夸。 角色扮演：包括汽车修理工、歌曲推荐者、导游等角色。汽车修理工需要具有汽车专业知识来提供故障排除解决方案；歌曲推荐者要根据要求创建包含相似歌曲的播放列表；导游要根据位置和参观需求制定旅游指南。

以下是关于陪伴型 AI 机器人的相关内容： 陪练机器人的 workflow 配置思路： 1. 选择合适的预训练大模型作为基础，可根据需求选用基础模型或对话模型等，并通过 API 接口调用大模型的能力。 2. 设置机器人的人格和背景知识，为其设定不同的人格特点，使其能扮演不同类型的“顾客”角色。 3. 开发对话交互流程，设计机器人与用户的对话流程和交互逻辑，可借助工作流引擎等工具进行可视化定义和管理。 4. 集成语音交互能力，若需要语音交互，可集成相关的语音识别和合成能力，以提升对话的自然性和沉浸感。 5. 实时监测和优化，实时关注用户与机器人的对话情况和学习效果，依据反馈数据持续改进对话流程和机器人行为。 6. 支持多场景应用，将陪练机器人应用于销售培训、客户服务等不同场景，并根据场景需求定制机器人角色和对话流程。 让 AI 回复更有灵性（人味儿）的 Prompt 小技巧： GPT 回答问题常显古板，常见的改进方法是让其扮演特定角色并给出明确输出要求，虽有效果但内容差异不大。要拥有一个愿意每天与之对话的 AI 陪伴者，可让其在回复中添加感情。例如营造特定环境，让其用括号写出动作。如与伍尔夫围炉夜话的示例中，先示范动作，后续 AI 能记住并使用括号，增强画面感，让人感觉被听见。

要实现触发自动推送内容到飞书聊天框，可以参考以下步骤： 1. 创意构思：创建 Bot 的初衷是让用户拥有专属的资讯助手，通过 Coze 这样的 AI agent 流程，以多模态形式获取最新资讯，并自动推送到不同平台。该 Bot 项目以扣子为中心平台，通过自研插件、工作流和 Coze API 链接微信群、企业微信群、飞书云文档多维表格等，实现不同平台的信息传递与流通。可根据用户定制化检索需求，自动化抓取热点资讯，进行分析处理，整合成资讯文档，返回 Bot 对话界面，并同步自动发送到不同平台。 2. 效果呈现：Coze Bot 可通过不同提问触发不同检索功能，企业微信群能自动同步获得资讯检索结果，实现多平台联动，还能获取资讯文档具体内容，以及 Coze 与企业微信群的信息同步联动，Coze API 可接入微信进行对话交互检索。 3. 搭建工作流： 在 Bot 中绑定工作流，设置定时任务，发布到飞书渠道。 人设和回复逻辑：设置提示词，直接调用工作流。 工作流：添加创建的工作流。 设置触发器：选择“定时触发”，设定触发时间，如每天 18 点。任务执行时选择工作流，输入 key 和 rss_list 等参数。可同时设置多个触发器，最多 10 个。 发布到飞书：点击右上角“发布”，选择飞书渠道，因为目前 Coze 平台触发器只对飞书渠道生效。 4. 实现定时推送社区日报功能： 写一个爬虫的自定义插件抓取社区日报内容，以普通文本或 markdown 方式输出。 创建工作流，流程为开始>获取前一天日期>调用插件抓取日报内容>输出内容并结束。 在 Bot 设计界面添加触发器，设定定时触发时间，如每天早上 9 点，测试触发成功后发布到飞书，即可定时收到推送。

Coze 最新推出了事件触发器这一功能，其本质是基于 Webhook 的事件驱动机制。在 Coze 平台上可以注册 Webhook 事件，当需要使用特定功能时，能通过 Webhook 方式调用指定的 Coze 事件来实现功能联动。 对于如何对接更丰富的自定义功能，鉴于 Coze 已有丰富的插件生态，可直接对接 Bot 实现各种酷炫功能。同时还有一些奇思妙想，比如在金钱预算和技术能力有限时，通过一个 Coze Bot 管理另一个 Coze Bot；在不开发插件的情况下，基于已有功能调用第三方平台的 API 服务实现更高效的功能联动；同一账号甚至不同账号之间的 Bot 相互协作。 Coze 目前的 Webhook 触发器支持机器人消息提示、插件、工作流等任务执行。为实现这些想法，还专门制作了名为 Webhook 触发器的自定义插件，并已上架到 Coze 插件商店。

在飞书机器人（Feishu Bot）开发过程中，如果总是触发事件（event），可能是由以下几个原因造成的： 1. 事件订阅： 确保你的机器人正确地订阅了它需要处理的事件。如果订阅了不必要的事件，机器人可能会接收到大量不相关的触发。 2. 事件处理逻辑： 检查事件处理函数中的逻辑是否正确。如果逻辑有误，可能会导致事件被意外触发。 3. 飞书接口变动： 飞书平台可能会更新其API或事件系统，这可能导致现有机器人需要更新以适应新的接口。 4. 代码错误： 检查代码中是否有错误，如无限循环或错误的条件判断，这可能导致事件被不断触发。 5. 配置问题： 检查飞书机器人的配置，确保所有设置（如事件订阅、权限等）都是正确的。 6. 权限设置： 确保机器人具有适当的权限来处理特定的事件。权限不足可能会导致事件无法正确处理。 7. 外部触发： 有时，其他用户或应用程序的操作可能会触发机器人的事件。 8. 飞书平台问题： 可能是飞书平台本身的问题，如服务故障或bug，导致事件被异常触发。 9. 测试环境： 如果你在测试环境中开发，确保测试数据和场景设置正确，避免不必要的事件触发。 10. 文档和示例： 参考飞书官方文档和示例代码，确保你的实现与官方推荐的最佳实践一致。 解决这类问题通常需要仔细检查代码、配置和飞书平台的相关文档。如果问题依然存在，可以考虑联系飞书的技术支持获取帮助。