Coze 可以使用 Python 实现。在 Coze 中，搭建工作流框架时，左侧的“选择节点”模块中有支持编写简单 Python 脚本的“代码”节点，可对数据进行处理。例如，在“大圣：我用 Coze 搓了一个乞丐版的秘塔搜索”中，代码节点的逻辑是将输入的内容处理成两个字段，即 contexts 字段（所有 snippet+title+link 的平铺，用来丢给大模型进行处理）和 references 字段（所有的引用）。代码块对于非程序员来说运用有一定难度，但在 AI 时代，学习一些基础语法就足够，具体逻辑可让 AI 帮忙编写。
[title]一泽Eze:万字实践教程，全面入门Coze工作流｜用Coze打造AI精读专家智能体，复刻10万粉公众号的创作生产力[heading1]Step 2：分步构建和测试Agent功能[heading2]2.1在Coze上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系首先进入Coze，点击「个人空间-工作流-创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。根据弹窗要求，自定义工作流信息。点击确认后完成工作流的新建，可以看到整个编辑视图与功能如下：其中，左侧「选择节点」模块中，根据我们的子任务需要，实际用上的有：1.插件：提供一系列能力工具，拓展Agent的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频，因为无法通过LLM生成，就需要依赖插件来实现。2.大模型：调用LLM，实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。3.代码：支持编写简单的Python、JS脚本，对数据进行处理。而编辑面板中的开始节点、结束节点，则分别对应1.2分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。接下来，按照流程图，在编辑面板中拖入对应的LLM大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。
[title]一泽Eze:万字实践教程，全面入门Coze工作流｜用Coze打造AI精读专家智能体，复刻10万粉公众号的创作生产力[heading1]Step 2：分步构建和测试Agent功能[heading2]2.1在Coze上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系首先进入Coze，点击「个人空间-工作流-创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。根据弹窗要求，自定义工作流信息。点击确认后完成工作流的新建，可以看到整个编辑视图与功能如下：其中，左侧「选择节点」模块中，根据我们的子任务需要，实际用上的有：1.插件：提供一系列能力工具，拓展Agent的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频，因为无法通过LLM生成，就需要依赖插件来实现。2.大模型：调用LLM，实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。3.代码：支持编写简单的Python、JS脚本，对数据进行处理。而编辑面板中的开始节点、结束节点，则分别对应1.2分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。接下来，按照流程图，在编辑面板中拖入对应的LLM大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。
input：输入Code：编写的代码Output：输出这里代码的逻辑如下：将上述的内容处理成两个字段contexts字段：所有snippet+title+link的平铺，用来丢给大模型进行处理references字段：所有的引用代码块如下：[heading4]输出[heading4]总结[content]代码块对于非程序员来说运用有一些难度，但是如果你愿意折腾，其实在AI时代，学习一些基础的语法就足够了，因为具体的逻辑可以让AI来帮你写。这里的Python代码就是AI帮我写的（我是Java开发，不会Python）