你能想象吗，有人为了让AI机器人实现查股票新闻和情绪分析功能，连续熬三个通宵写代码，累得眼圈发黑，结果隔壁团队用Coze加一段Python脚本，短短一小时就上线了系统，还能自动在飞书群跑日报。这差距，真让人又气又无奈！在2025年的今天，写代码多可不代表厉害。那些还从零搭建Agent的人，就像别人开着坦克打仗，自己却还在磨刀，着实有些落后了。
当然，我不是说写代码没用，但大部分繁琐的基础工作，早有人替我们完成了。比如Coze，它早已不是简单的“拖拽玩具”。切换GPT - 4o、Claude 3.5模型，只需点一下，连密钥都不用手动填写。对话历史也有自带数据库存储。要是想部署到微信、Slack，一键操作就行，连运维人员都不用麻烦。
不过，光靠Coze也不行。大模型有个通病，让它计算复杂房贷或者处理带乱码的网页数据时，它常常会胡言乱语。这时，Python就该上场了，它可是能啃硬骨头的“特种兵”。我曾在Coze里写过一个清洗新闻数据的脚本，几百条搜索结果，经过Python过滤掉广告和短摘要，只留下高质量内容后再交给大语言模型（LLM）。这样操作后，响应速度提升了一倍，API账单费用也节省了近一半。省下来的钱，能买不少杯瑞幸咖啡呢！
之前我们开发“全网热点情绪分析师”，输入股票代码如AAPL，它通过必应插件搜索最近24小时新闻，返回的JSON数据杂乱无章，直接喂给大模型就是烧钱。我用Python在Code节点处理，挑出摘要超20字的，提取标题、来源和内容，只送前五条给大模型。整个过程不到三十行代码，无需配置虚拟环境，在浏览器直接运行。之后把干净数据交给LLM，写好提示词“你是华尔街分析师，根据这些新闻判断情绪，打个0到100分，再出个简报”，几秒钟一份专业的投资日报就生成了，语气专业得很。
不仅如此，有人用这个思路做房贷计算器，用户输入贷款信息，LLM提取参数交给Python计算月供，结果精准无误。还有人用Matplotlib画图，Python生成股价趋势图，Coze直接在聊天框弹出，让运营人员都难以分辨是人还是机器操作。再深入一点，公司内部私有API需要RSA签名，插件搞不定时，Python也能轻松应对，导入标准库，签名、加密、发请求一步到位，不用再麻烦后端同事开接口。
企业真正需要的，不是只会敲代码的人，而是能快速将想法落地的人。以前开发一套功能要一周，现在有了Coze和Python，两小时就能搞定，维护成本低到运营人员都能自行调整提示词。如果你本来就会Python，Coze就是你的实力放大器。别再重复做无用功，是时候利用好现成工具了。
如今，工具越来越强大，只会用工具的人价值会越来越低，而能驾驭多种工具的人却愈发稀缺。很多人还在苦啃LangChain文档，逐行配置Memory和Chain，累得够呛，而另一批人已经用Coze + Python搭建智能体矩阵了。等你意识到这件事，市场可能早已被瓜分完。你放在GitHub里吃灰的Python小脚本，其实距离开发出微信机器人，只差一个Coze工作流。
宝子们，看完新闻后，我介绍一种，如何一键剪辑视频的扣子工作流副业：
什么是扣子工作流？
简单来说，扣子工作流是字节跳动旗下AI Bot开发平台“扣子”中的一个核心功能，它允许你通过可视化的流程图方式，将复杂的任务拆解、组合成一个自动化的执行流程。其官网是：https://www.coze.cn
你可以把它想象成一个功能强大、专为AI应用设计的 “可视化编程工具”或“自动化流水线”。如下图所示：
一、核心概念：为什么需要工作流？
在开发AI机器人时，很多任务不是简单的一问一答就能解决的。例如：
* 查询天气后，再根据天气推荐穿衣和活动。
* 接收用户上传的文档，总结摘要，然后翻译成英文。
* 分析一段用户评论，判断其情感倾向（正面/负面），并自动生成回复。
如果只用单一的AI大模型，很难一步到位完成所有这些步骤。工作流就是为了解决这类*多步骤、有条件判断、需要连接不同工具的复杂场景而生的。
二、工作流的核心价值与优势
1. 处理复杂逻辑：能够处理需要多步推理、条件判断和循环的任务，远超单一提示词的能力范围。
2. 提高可控性与稳定性：通过将任务分解为明确的步骤，减少了大模型的“幻觉”，使输出结果更加可控和可靠。
3. 集成多方能力：可以轻松地将AI模型、代码、数据库、外部API等多种能力组合在一个流程中，创造出功能强大的智能体。
4. 可视化开发：图形化界面大大降低了开发门槛，即使没有深厚编程背景的创作者，也能构建出复杂的AI应用。
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