以下是关于 coze 的一些好的样例：
BOT体验地址https://www.coze.cn/store/project/7441892966702415922?entity_id=1&bid=6em2eb2f8700r[heading2]新创建一个应用[content]新建项目的时候，以往都是直接创建智能体，现在新增了一个创建应用的选项。创建一个“证件照换背景”的应用此时，分成了业务逻辑设计页面，和用户界面两个卡片选项。[heading2]增加业务逻辑[content]业务逻辑和之前的版本类似，就是添加工作流、插件、数据等工具和知识库类调用。选择增加并编辑一个生成证件照背景的工作流。编辑完工作流，相比以前多了几个发布的选项。可以发布为API，或者发布到扣子商店、发布为模版等。发布了一个自己的令牌成功提交发布[heading2]增加用户界面[content]用户界面就相当于以前的bot总调试页面，但是增加了很多UI组件来用。使用拖拽的方式交互。[heading3]入参配置[content]需要在输入的表单里面，按照下面的格式填写入参[heading3]出参这里[content]就绑定输出的图片链接output。[heading2]产品效果[content][heading2]优化排版和过场动画[content]将排版搞好看一些，并且设置过场的gif动画，还有调用工作流的时候按钮处于禁用状态。[录屏2024-12-10 14.05.59.mov](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/TelDbtGI1oa8FAxGapMcTrzdnXv?allow_redirect=1)
单凭个人努力，想独自产出一个高质量的样例并非易事。就如我在构建上面的初始样例后，不确定它与优秀的知识卡片还有多大差距。幸运的是，我们可以借助擅长扮演专家角色的AI来改进初始的正向样例。我选择使用Claude 3.5进行对话（读者也可以尝试GPT-4等其他AI工具），输入以下的初始指令：以下是AI返回的内容：我们可以通过AI的回复，侧面印证AI当前对样例的理解与建议。[heading4]提炼初始模板[content]当确保AI基本理解了我们的样例与需求目标时，我们就进入下一步”提炼初始模板”：[heading4]多轮反馈，直至达到预期[content]不过AI可能仍然会犯错，输出要求外的内容，这是很正常的情况。所以需要发起多轮的对话引导，使得AI不断修正自己的理解，直至双方达成共识。[heading4]用例测试，看看AI是否真正理解[content]找1～3个用例，让AI根据模板，尝试生成对应的知识卡片：以下是AI的回复：在这一步，需要读者根据自身需要，根据结果验证AI是否能够按照预期生成目标内容。如果不能，则需要我们和AI继续探讨不符合预期的地方，并要求调整（比如：我想要能够生成3-5个关联知识；渐进式原理说明，我觉得需要更加的通俗易懂；请你根据我的反馈再调整一下）。注：用例测试和多轮反馈的步骤比较灵活，你可以根据需要，在这两个环节内自由进行反馈，调整AI的理解与输出。像图中金字塔原理的知识卡片生成结果，已经非常符合我的预期，所以就可以进行下一步指令。
单凭个人努力，想独自产出一个高质量的样例并非易事。就如我在构建上面的初始样例后，不确定它与优秀的知识卡片还有多大差距。幸运的是，我们可以借助擅长扮演专家角色的AI来改进初始的正向样例。我选择使用Claude 3.5进行对话（读者也可以尝试GPT-4等其他AI工具），输入以下的初始指令：以下是AI返回的内容：我们可以通过AI的回复，侧面印证AI当前对样例的理解与建议。[heading4]提炼初始模板[content]当确保AI基本理解了我们的样例与需求目标时，我们就进入下一步”提炼初始模板”：[heading4]多轮反馈，直至达到预期[content]不过AI可能仍然会犯错，输出要求外的内容，这是很正常的情况。所以需要发起多轮的对话引导，使得AI不断修正自己的理解，直至双方达成共识。[heading4]用例测试，看看AI是否真正理解[content]找1～3个用例，让AI根据模板，尝试生成对应的知识卡片：以下是AI的回复：在这一步，需要读者根据自身需要，根据结果验证AI是否能够按照预期生成目标内容。如果不能，则需要我们和AI继续探讨不符合预期的地方，并要求调整（比如：我想要能够生成3-5个关联知识；渐进式原理说明，我觉得需要更加的通俗易懂；请你根据我的反馈再调整一下）。注：用例测试和多轮反馈的步骤比较灵活，你可以根据需要，在这两个环节内自由进行反馈，调整AI的理解与输出。像图中金字塔原理的知识卡片生成结果，已经非常符合我的预期，所以就可以进行下一步指令。