今天的工作流的作用是根据用户输入的关键词，去寻找相对应的笔记，然后进行二创。

闲鱼可以说是很多人副业的开始。

我知道很多人做副业都是从闲鱼电商开始的，因为闲鱼电商的门槛应该是最低的了，为什么这么说呢？

因为去闲鱼卖产品，我们不需要上传营业执照，也不需要像某宝，某多一样要求客服多少分钟只能进行回复用户。

而且对一些奇奇怪怪的东西它也能上架。

所以很多新人做副业都是从闲鱼开始的，如果你也准备打算做副业，也可以多去闲鱼逛逛，找找机会。

这时候肯定就会有人问，怎么逛，怎么找？

这里我说一下我的思路哈，就是先找一个品，然后看看这个店铺的商业模式是怎么样的，它的货源来自哪里，它是怎么和客户对接，谈单的。

比如它的货源是否是来自批发市场？是否是某自媒体平台回收？是否是闲鱼捡漏低价买进，高价卖出等等。

如果可以的话，你可以假扮一下顾客，多问几家，多去小红书看看这个做这个行业博主的笔记，看看他们是怎么样做的。

如果实在不懂的话，可以多问问 AI ，给自己提供一些思路。

理解完他人的商业模式之后，再根据自身的情况做分析，自己的资源，资金，能力等等能不能复刻这么一个项目。

如果能，就放开手大胆干。如果不能，就继续逛，继续找其它的产品做。

注意！做一个项目最重要的事情，不是挣多少钱，而是不亏钱。

简单来说就是，采用系统思维拆解他人是怎么挣钱的，在根据自身情况是否可以复刻，能就干，不能就换。

我们来看看效果如何。

需求分析

大多数做闲鱼的人，每天都需要上新的品，同时也要维护原来品，不过上新品这个事的话，很多人的那些文案以及图片，就是直接 copy 别人的然后再修修改改。

同时，存在一些工作室的玩家，他们是通过数量去博出单的概率的，所以有很多号需要上品，而且每天一个号上几个品。

因此他们根本没时间去精细化的运用这些东西，什么图片整多好，文案整多好，完全就是机械性的去 copy 别人的，然后修修改改就行了。

所以他们存在提效的需求，能帮他们快速的二创出图，出文案，把这些机械化的时间剩下来去做更有价值的事情。

功能分析

需要具备闲鱼数据采集功能。

需要具备闲鱼数据提取功能。

需要具备内容，图片二创功能。

工作流流程分享

整体工作流流程如下。

整体的流程就是输入参数->采集闲鱼数据->提取闲鱼数据->对内容进行二创->结束。

整体 Coze 工作流流程如下。

保姆级工作流教程

第一步，开始节点

开始节点我们设置三个参数，keyword，appkey，cookie，它们分别表示文章的主题，闲鱼的 appkey，闲鱼的 cookie。

闲鱼的 cookie 获取方式如下。

闲鱼的 appkey 获取方式如下。

第二步，闲鱼数据采集

这个节点的作用就是根据关键词搜索商品，获取商品列表。

这里我们填写一下参数，前三个参数来源于开始节点，后面我们填 pageNumber 和 rowsPerPage 两个参数，表示的是页码和每页商品数量。

第三步，内容提取（大模型）

这一步的作用主要是根据闲鱼的详情商品提取其标题，图片。

这里我们选择豆包大模型，同时设置输入参数 input，数据来源为闲鱼节点的 message，设置输出参数为 title，imageUrl ，这两都是数组格式。

第四步，内容改写

这一步的作用主要是根据主题去生成其商品的文案。

这里我们设置输入参数为 input ，设置输出参数为 content 均采用数组模式，因为我们需要生成多条笔记。

第五步，批处理

这一步的作用是根据之前提取的图片，根据图片的情况，生成相应的图片提示词，然后二创图片。

这里我们设置并行运行数量为 1 ，批处理次数上限为 100 。

设置输出参数为 input 数据来源为内容提取的 imageUrl，类型为数组，设置输出参数为 output 数据来源为图片生成的 data ，数据类型为图片。

批处理：生成图片提示词

这个节点的作用是生成图片的提示词。

这里我们设置豆包模型，然后我们设置视觉理解输入参数 input ，数据来源为批处理的 item，这里变量类型为图片类型，设置输出参数 output.

批处理：图像生成

这个节点的作用是根据提示词二创商品详情图片。

这里我们设置通用 Pro 模型，设置比例 3：4，设置输入参数 output ，数据来源为生成图片提示词的 output 。

第六步，结束节点

结束节点我们输出一下文案和图片就行了。

总结

整体一共有 6 步，整体来看还是非常简单的，而且也没有涉及到代码啥的，关于提示词的话，来找我就行了。

下一期我准备分享关于生成电商场景的另一个工作流，如果你感兴趣就点个关注看看吧，

对了，你还想看什么工作流就在评论区留言吧！

如果没有，我接下来可能要分享一些关于知识库与 AI 编程相关的内容了。

本期的内容就到这里了，感谢你的耐心。

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