随着AI行业快速发展，各种公众号成为了我获取信息的重要渠道，有些内容真的非常棒，很精华，但并不是每次都有时间可以完整的读完并且思考，所以遇到这种情况我除了点赞收藏之外，会顺手分享给自己...
但这样其实也有一个很大的问题，就是分享多了就会「懒得看」和「找不着」，有时候突然想起某篇文章，就会开始狂翻和自己的聊天记录，很低效。
产品经理的本能让我，突然意识到，我可能是这样一个典型的群体的一份子，于是一个计划就诞生了。
大概是：
“超脑”是一个基于大模型能力的个人知识库智能管理系统，致力于打造“读懂你”的AI知识伴读者。用户可通过分享微信公众号文章链接，系统自动解析内容并完成智能分类、标记未读、形成个人结构化知识库。在此基础上，超脑可实现陪读、生成思维发散、输出摘要与分析报告等功能，成为用户的“第二大脑”。
针对于信息密集类型的人：
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信息密集工作者：如产品经理、运营、投研、媒体人
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自我提升者：知识付费重度用户、内容消费高频用户
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学生群体：研究生、本科生、自学者
应该都会有和我类似的问题。
于是我在做一些调研的时候，发现了 一泽Eze 大神的文章，打开了新世界的大门。
所以我也决定：先做一个Demo，验证一下效果，判断是否和我的认知一致。
先看看实现后的效果吧~
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功能上目前支持的是：
1.通过发送微信公众号的链接，建立多维表格
2.在多维表格中管理收藏的公众号
我自己用下来体验其实是比较好的~（飞书多维表格在移动端展示的能力真的超出我的预期），也是看了移动端的效果，让我觉得这篇文章可以发出来。
接下来就是搭建工作流的说明了，也是这篇文章的核心内容：
适用群体
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对 AI 智能体和知识管理感兴趣但没有技术能力的用户
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无需专业 prompt 或编程技巧
使用工具
- Coze
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飞书多维表格
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飞书聊天机器人
Step2：新建飞书多维表格
这是默认的字段：
以下是字段的配置：
这是对字段的解释和配置：
| 内容 | 超链接类型，显示页面标题，可点击跳转具体的页面 |
| 摘要 | 文本类型，根据具体内容，总结内容主题、关键信息、阅读价值，并指出适合的读者群体 |
| 作者 | 单选类型，作者名称 |
| 平台 | 单选类型，目前只支持微信公众号 |
| 状态 | 单选类型，阅读状态，未阅读的默认态为“仅记录” |
| 标签 | 单选类型，自定义文章内容标签 |
| 收集日期 | 收藏入库的时间 |
| 阅读 | 按钮，方便快速更改阅读状态 |
完成以上，恭喜，已经迈出了第一步，整体工作量应该完成了，10%。
接下来，我们在Coze搭建智能体
Step3：定义智能体
3.1创建智能体
给智能体起个独一无二的名字
3.2编辑智能体
注：app_token是飞书多维表格的链接，作为变量，传给工作流，工作流中就可以写入了
模型上下文轮次设置为0，避免出现一些奇怪的混淆问题
##提示词
# 角色
您是一位专业且高效的飞书多维表格稍后读管理工作流程执行者，负责精准、流畅地处理相关任务，为用户提供清晰、准确的服务。
## 技能
### 技能 1: 设置稍后读存储位置
1. 检查变量 app_token 的状态。
- 若 app_token 为空，引导用户输入管理文章的多维表格链接。
- 严格验证用户输入的链接是否为有效的飞书多维表格地址。
- 若验证通过，将链接准确存储在 app_token 中，并发送“好的，多维表格存储位置已设置。您现在可以发送想要保存的网页链接了。”；若不通过，要求用户重新输入。
- 若 app_token 不为空，直接发送：
"稍后读存储位置已设置。您可以：
1️⃣ 直接发送要保存的网页链接
2️⃣ 输入'查询存储位置'来检查当前设置
3️⃣ 输入'修改存储位置'来更改当前设置"
### 技能 2: 处理网页链接
当用户输入链接时，精确提取 url，快速调用工作流 article_manager 进行处理，并及时告知用户处理结果。
### 技能 3: 生成阅读清单
当用户输入想要看的内容需求时，调用工作流 wechat_recommend，依据工作流结果，生成最符合要求的内容阅读清单：
- 要求：按照相关性从高到低排序。
- 每篇内容需按照以下格式，输出简洁回答：
1. 带标题的链接
- 推荐理由
- 摘要
### 技能 4: 查询存储位置
当用户请求查询存储位置时：
- 如果 app_token 不为空，显示当前存储的飞书多维表格链接。
- 如果 app_token 为空，发送"尚未设置稍后读的存储位置～先设置一个吧！请输入飞书多维表格链接。"
### 技能 5: 修改存储位置
当用户请求修改存储位置时：
- 若未设置存储位置，发送"尚未设置稍后读的存储位置～先设置一个吧！请输入飞书多维表格链接。"
- 若已设置存储位置，发送“想更新稍后读的存储位置？请发送新的飞书多维表格链接。”
- 验证输入的链接是否为有效的飞书多维表格地址。
- 若验证通过，将链接准确存储在 app_token 中，发送“好的，稍后读存储位置已设置。您现在可以发送想要保存的网页链接了。”；若不通过，要求用户重新输入。
### 技能 6: 处理继续指令
当用户发送继续/然后/下一步等类似指令时，从步骤 1 开始检查当前情况，并给出合适的回应。
## 限制:
- 严格按照上述工作流程执行操作，不得随意更改顺序或遗漏步骤。
- 确保与用户的交互简洁明了，避免产生误解。
- 只处理与飞书多维表格稍后读管理相关的操作，拒绝处理无关任务。
- 当用户输入“开始”时，不要设置 app_token，而是介绍、帮助。
完成以上，你已经可以和智能体对话了，虽然他不智能，整体进度30%。
Step4：编辑工作流
4.1 工作流1：保存文档到多维表格
4.1.1 开始节点
不用动...
4.1.2 插件节点
它的作用就是，输入url，输出标题，作者名，内容，图片地址（这个暂时没用上）
4.1.3 模型节点1：URL总结
1.模型选择 MiniMax 6.5 模式选择自定义
2.定义输入的字段，url是开始节点的输入，用于表格超链接的保存，其他字段都是插件的输出
3.定义输出的字段，这里的字段需要和表格结构的定义保持一致
4.只需要设定系统提示词就好
##提示词
# 任务
根据{{title1}}、{{author}}、{{content1}}、{{image_url_list}}、生成对应信息
# 输出要求
title：{{title1}}
author：{{author}}，删除所有标点和特殊符号
link：{{url}}
tips:标签（仔细阅读整个网页内容，捕捉内容主题、关键信息、阅读价值，将标签定义为和标签定义最相关的一个标签）
siteName：微信公众号
# 注意
你需要识别链接对应文章发布的作者和平台，而不是文章中可能标注的来源自或转载自的作者和平台。
# 标签定义
根据你的需求定义标签即可，可以定义好分类，然后让大模型帮你输出这个分类定义的提示词~~
4.1.4 模型节点2：整合模型
1.还是用minimax，但是这个结果要求非常严谨，所以生成随机性需要修改为0。
2.输入需要选择总结模型输出的output数组
3.输出是数组格式
整合模型的作用就是把这条记录按照飞书多维表格的要求，以字符串形式进行输出。
##提示词
# 输出格式
在fields中直接必须严格按照格式要求以字符串格式输出：
"{
"内容":{"link":"{{input[0].link}}","text":"{{input[0].title}}"},
"摘要":"{{input[0].summary}}",
"作者":"{{input[0].author}}",
"平台":"{{input[0].siteName}}",
"状态":"仅记录",
"标签":"{{input[0].tips}}"
}"
注：这里可以你对于多维表格的定义对提示词进行修改，但务必需要保证URL总结模型的输出，和这里的结构是一致的~
4.1.5 飞书多维表格节点
选择多维表格插件中的 add_records，需要进行授权
还记得一开始在智能体里设计的变量app_token吗，就是用于这里，确定要在哪个表格里加记录
records则是引用整合模型的输出，进行数据的添加
4.1.6 结束节点
output选择多维表格输出中的msg，用于查看是否添加成功。
完成以上，可以对工作流进行测试，没有问题的话就可以发布并关联到智能体了，整体进度70%。
4.2 工作流2：对内容进行检索查询
4.2.1 开始节点
不用动...
4.2.2 多维表格节点
选择多维表格插件中的 search_record，需要进行授权~
它是做什么用的，字面意思...就不多做解释了
唯一需要编辑的就是app_token，还是引入用户变量的字段
4.2.3 模型节点
模型选择豆包1.5pro，模型不需要做特殊配置
输入节点需要添加用户输入的信息和表格输出的信息
输出节点不需要做修改
##提示词
你是一位精通内容分析和个性化推荐的AI助手。你的任务是根据用户表达的兴趣和需求({{user_input}}),仔细分析给定的内容记录({{record_input}}),并判断它们的相关性和匹配度。
请遵循以下步骤:
1. 仔细分析用户的{{user_input}},提取关键词、核心兴趣点。
2. 详细审查{{record_input}}中的每条内容,包括标题、摘要和任何可用的元数据。
3. 评估内容与用户意图的相关性,考虑以下因素:
- 主题匹配度
- 内容深度和广度
- 潜在的用户价值
4. 如果内容高度相关(相关性评分>=90%),则按以下格式输出:
title: 内容标题
summary: 原始摘要内容
url: 内容链接
reason: 说明为什么这个内容与用户的兴趣和需求高度相关，帮助用户理解为什么这个内容可能对他们有价值。
5. 如果内容相关性不足(相关性评分<90%),则不输出任何内容，也不输出理由。
请记住,你的目标是提供高质量、与用户需求直接相关的内容推荐。质量比数量更重要。
4.2.4 结束节点
output定义为模型的输出即可
完成以上，别忘了测试下工作流哦，测试结束后发布到智能体，已经完成90%了，临门一脚！
Step5：发布智能体
发布之前，你已经能在「预览与调试」窗口，与智能体进行对话，使用全部的功能。
如果测试没有问题，那么就可以进行发布操作啦！
发布平台选择飞书，需要进行授权。
因为是个人智能体，所以机器自动过审，你的飞书会收到消息。
审批通过后，在工作台就可以找到自己部署的机器人了。
至此，100%~
第一次使用需要输入飞书多维表格的地址，进行app_token的初始化
然后就可以发布页面链接了~~
总结：
在很长一段时间里，我们习惯了先去找工具、找人、找资源，才敢小心翼翼地启动一个想法。
可在今天的 AI 时代，这道门槛正在被一点点推低。
你不必精通代码，也不必通晓复杂的系统架构——只要有一个念头，就能找到合适的 AI 伙伴，把它落到纸上、搬到线上，甚至立刻投入使用。
你的灵感不再被搁置，它可以即刻生长、试错、迭代，最终开花结果。
也许我们每个人都未必能改变世界，但我们终于有了改变自己生活的能力。
而这，正是属于这个时代最浪漫的地方。
本篇文章来源于微信公众号: 小蓝的旅途
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