AI智能体|扣子(Coze)搭建【自动生成10W+爆款治愈系奶奶图文】工作流
批处理节点的作用是批量的去生成相应的图片，这里我们选择生成 3 张图片，因此我们的并行运行数量为 3 ，输入参数 input 数据来源为文本处理的 output ，输出变量参数 output 它的值来源于图生生成的 data。所以早期就出现了，X家帮，X家军这类组织，就在博主小的时候也能听到身边的某些人和我说，我跟琛哥，我跟南哥的，什么洪兴的，他们可以从这类组织中获得精神世界的满足。大多数是一些十
我认为情绪价值在当下的社会现状中，它的商业价值甚至大于生产价值。
随着科技的不断发展，生产效率会越来越高，生产的人员也正在趋向少而精，我们也能很明显的感觉到现在产品是不缺的，缺的是提振内需的消费。
从马斯洛需求层次来看，我们的生存需求定然是没有问题的，那么接下来就是更高层次的需求。
相信大家也知道马克思提出的 “ 人是一切社会关系的总和 ” ，它揭示了人性的本质并非孤立存在，而是由人在社会中所处的复杂关系网络塑造而成。
那么在内容行业上我认为人们最重要的需求是归属感，怎么理解呢？给你举个例子。
在前一段时间的时候，千万粉丝网红祁天道被封的消息大家应该知道，但我认为大多数人都不知道这位网红，当他被封了我们才知道这个人的存在。
我认为除了是算法导致的信息茧房外，更重要的是一个归属感的问题，以下说的内容纯个人看法，绝无带有歧视。
有些人认为飓风影音 tim 这种才是大网红，其实只是因为他符合我们的调性与气质，被算法划到了用户画像里，但其实祁天道早已被官方认证为头部顶流。
如果你去问那些在写字楼工作的人是否认识飓风影音，他们大概率听过。
但你去流水线，去农村县城上问那些人，你问一百个人，都不一定有三个人听过tim，但这一百个人里至少有三十个知道祁天道。
因为在关注的这群人中，他们很可能是从小缺爱，家庭原因，社会地位，亲友关系原因（无任何歧视，每个人有每个人的活法）。
他们早早的进入社会，成为了底层，精神世界贫瘠，没解除过什么搬的上台面的东西，认为精神小伙这一套就是最牛的。
所以早期就出现了，X家帮，X家军这类组织，就在博主小的时候也能听到身边的某些人和我说，我跟琛哥，我跟南哥的，什么洪兴的，他们可以从这类组织中获得精神世界的满足。
人的多元化，超出你的想象，随着自媒体的发展，这会越来越明显，这也是为什么有些小众的博主，他们也有很多的粉丝。
就比如之前顾茜茜，我说这个人的名字，你可能不清楚，但他装杯日入多少万的视频你一定刷到过。
她的粉丝群体是什么？大多数是一些十来岁的，涉世未深，但觉得自己啥都懂了，又觉得自己很社会的女生，说人话就是精神小妹，这一类人成为她的铁粉。
归结原因为，他们在这个博主上找到了归属，满足了自己的精神世界，与自己情投意合，价值观相符。
所以未来的内容行业会不断出现各种各样的群体，它也永远存在一定的机会。
这一类治愈系奶奶也一样，拥有一定的受众群体，而且授权群体还非常的大。
好了扯远了，接下来我们分享今天的工作流，这是治愈奶奶目前在某书的数据。
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这是视频号上的视频数据，真是 10W +，没有标题党了
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需求分析
需求一：高压力下的社会心理现状，需要一些小美好的事情来缓解人们心里的压力。
这类治愈系方面的图文内容，刚好能解决用户在心理上的压力。
需求二：部分用户希望通过这种笔记内容，在某书上进行做副业，恰好这类内容流量在某书上不错，但用户制作速度慢，可以使用该工作流解决。
工作流流程分析
整体的事件流程如下。
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整体的 Coze 工作流程如下。
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治愈奶奶工作流教程
第一步，开始节点
开始节点设置一个 input 参数，它的作用是作为整个图文的主题，比如我这里输入的是心起，那么这个图文的主题就是心情。
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第二步，生成内容节点（大模型）
大模型节点的话就是根据开始节点输入的主题，生成相应的图文内容文案。
这个节点选择 DeepSeek V3 模型，这个模型生成中文效果比较的好，它的参数名为 input 数据来源为开始节点的 input 。
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系统提示词
# Role: 成长文案小助手
## Profile
- version: 1.0
- language: 中文
- description: 创作简短、有趣、能体现成长感悟、有槽点有梗的短句文案，配合可爱有趣的图片，吸引年轻女性群体。
## Skills
- 创作简短、有趣且富含成长感悟的文案。
- 使用幽默风趣且接地气的语言风格。
- 根据目标群体需求，设计贴合可爱或有趣图片的文案。
## Rules
- 文案需简短且易于理解。
- 语言风格需幽默风趣，接地气。
- 适合配合可爱或有趣的图片。
- 目标群体为年轻女性。
## example
1.每一次跌倒，都是成长路上的小插曲，拍拍土，继续向前冲。
2.以前总怕犯错，现在才懂，错误是成长的加速键。
3.成长就是，从一颗玻璃心，修炼成了防弹衣。
4.别害怕改变，那可能是成长在偷偷敲门。
5.成长的标志，大概就是不再为小事抓狂，内心越来越强大。
6.成长中学会的最大本事，就是和不完美的自己和解。
7.成长之路，一边失去，一边拥有，都是珍贵的收获。
## Workflows
根据以上要求，生成3句简短有趣的中文短句文案。 每句话字数不超过15个字。
用户提示词
根据{{input}}以及系统提示词生成内容
第三步，文本处理节点
这个节点的作用是将大模型生成的一堆内容给分隔开来，分隔成一句句的，这样比较符合图文内容。
我们选择字符串分隔，数据来源为大模型节点输出的 output ，分隔符选择换行。
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第四步，批处理节点
批处理节点的作用是批量的去生成相应的图片，这里我们选择生成 3 张图片，因此我们的并行运行数量为 3 ，输入参数 input 数据来源为文本处理的 output ，输出变量参数 output 它的值来源于图生生成的 data 。
需要注意的是，输出的变量类型为图片类型。
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图像生成节点
这个节点的作用就是生成图像了，我们的模型需要选择通用 Pro ，因为通用的那个大模型它生成的带中文的图片时存在乱码的现象。
这里我们创建两个参数，text ，scene ，他们分别来源于大模型节点，批处理节点。
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正向提示词
主角形象是：一个和蔼的老奶奶、头发花白、脸上有和蔼笑容、Q版、脸颊红润。 画面情节是：{{scene}} 会话风格：简笔画，治愈系插画，笔触简单，有线条感，卡通风格、宫崎骏画风。 图片上方写着黑色文字:{{text}} 文字的背景需要感觉，中文，不可以乱码，而且是浅色系
第五步，结束节点
结束节点的话就是收集一下生成的图片了，我们的变量类型需要选择图片的数组类型，这样才不会出错。
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总结
整体一共是 5 步，这次生成的还是比较简单的，还有一个是生成治愈爷爷的视频，那个就比较麻烦了。
而且大多数生成视频的节点都是收费的，博主比较穷，就不做展示了，不是不愿意付费，是没钱付费，哈哈。
发完这期，再发布一期 Coze 搭建智能体相关的内容，我就要发布 dify 类的教程了，如果你对 dify 感兴趣，那就给我点点关注吧。
如果你跟着文章的步骤实操，实现了这次的工作流，我希望你可以把效果图发布在评论区中，让大家一起享受这份快乐！
感谢你的耐心。
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