低代码实际应用

完成这个搭建，你就可以拥有一个本地小应用了！如果你还会应用发布/代码兼容适配，还能上架到网页/小程序中。方法一：直接使用Coze的API对接前端UI框架，将工作流逻辑集中在工程模板端，实现前后端分离的处理方式。方法二：直接调用大模型API，并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制，将交互流程完全放入前端代码中。如何实现文件上传通过Coze的[上传文件接口](https://www.coze.cn/docs/developer_guides/retrieve_files)，用户可将本地文件上传至Coze的云存储。在消息或对话中，文件上传成功后可通过指定file_id来直接引用该文件。Coze的API与工作流执行关于API的使用及工作流执行流程可以参考[相关文档](https://www.coze.cn/docs/developer_guides/workflow_run)。若用户需要通过前端展示文件或流程结果，可以通过以下两种方式实现：[heading3]2.2.1我是如何设计界面[content]搭建Demo最简单的方式是首先绘制草图，然后借助多模态AI工具（如GPT/Claude）生成初步的前端结构代码。前端开发语言简要说明HTML：用于构建网页的基础框架，定义整体的页面结构。CSS：负责网页的布局样式美化，使页面视觉效果更优美。JavaScript：实现交互逻辑，如信息处理、网络请求及动态交互功能。

我在手搓这个Bot的过程中，也是第一次体验到了低代码的快乐。写很少的代码，就可以快速地把一个想法实现出来，做成产品，并且发布出来，供自己和别人使用。这一方面当然是AI技术的发展带来的好处，通过将AI技术跟传统的技术结合，可以制作出很强大的软件工具。另一方面则得益于Coze这样的平台，在降低了技术门槛的同时，又提供了相当的可定制性。Coze的灵活度比OpenAI的GPTs要强，因此也可以制作出更复杂的应用。尤其是跟Discord这样的聊天平台结合起来，可玩性很高。AI平民化是好事。有人可能会问，为什么不直接去用Perplexity，而是要自己弄一个简陋的版本？怎么说呢，大家应该都有过那种“自己做的蛋炒饭就比别人做的香”的感觉——即使别人的蛋炒饭值5亿美元，这就是DIY的快乐。另一原因是，我想做的东西跟Perplexity是不一样的，Dr.Know只是一个基础。我接下来还会继续丰富Dr.Know的能力，也会探索一下其他更有意思的玩法，比如多Bots协作：这篇文章只是一个介绍，我后面会专门写一篇内容详细讲一下Dr.Know的原理、实现方式以及具体制作过程。大家也可以通过这个实际的例子了解一下如何使用类似Coze这样的AI平台手搓Bot。有门槛，但门槛不高。实际上，我觉得软件开发从来没有像现在这样简单。如果你对制作AI Bots或者AI Agents感兴趣，可以扫码加这个群。我们一起玩一起学。如果二维码过期了，可以联系艾木。

仅仅讨论理论、概念和基础知识并不能满足我们的实际需求。每个人的思维方式都是不同的，因此面对同一个事物，不同人的决策细节和考虑因素也会有所不同。当然，我自己也有自己的考量方式。正因为如此，我认为通过具体的例子来展示这些概念如何在实际生活中应用是非常重要的。这样可以让我们真正理解决策模型如何在我们的工作和日常生活中发挥作用，让这些理论真正产生价值。为了达到这个目的，我准备举个“如何选offer”的例子来具体说明。这个决策都是人生中的重要选择之一，几乎每个人都会或多或少地遇到。它们不仅贴近生活，而且影响深远。