COZE工作流实操教程

全程高能，12个coze实用工具实操讲解，附带成品体验入口。没有一个字废话，订阅很划算！

任何技能学习来的目的都是变现，先说这个工作流变现最直接的途径，在扣子平台，上架模板可以帮助智能体开发者变现，但模板是万里挑一，那还有别的方式吗？
当然，用MathMind的插件来实现！
比如这个秒剪书单：

通过添加一个MathMind的任意插件，将x-api-key作为执行智能体的必填项，而想要获取x-api-key，用户可通过开发者的链接注册，从而获得佣金，后续被邀请人的每笔订单邀请人都会获得一定比例收益。
秒剪书单工作流局部预览：

1、将x-api-key作为开始节点的入参

2、在开始节点后添加一个“鉴权节点”
非真正意义上的鉴权，其实任意一个带有x-api-key的节点都可以，我们尽量选择一个执行速度快、调用门槛低的节点，比如这个随机数节点。

3、在应用中将apikye作为输入项

4、在应用植入自己的邀请链接

如果你的智能体开发成本较高，可适当提高用户每次调用时的消耗量。此时，可通过次数循环的方式增加消耗，从而实现自定义定价。
（因为只有客单价高了，用户消耗才会多，才会充值的多，开发者才会获得更多佣金。）
1、配置循环
选择数组循环，并自定义循环次数

2、设置“鉴权插件”（随机数插件）的必填项
将开始节点的key作为x-api-key的输入

养生知识、古人养生、国学文化、《黄帝内经》这些标签的短视频在各大平台流量都很火爆
现在只需要一个扣子工作流，就能实现一键批量创作，省去AI写文案、生成图像、手动剪辑视频的复杂过程
而且，这个工作流创作完成后，直接生成视频下载链接，不需要额外的软件工具进行处理
接下来分享使用扣子Coze工作流实现一键批量创作爆款养生视频的详细流程
3分钟学会搭建工作流~

大模型创作视频标题、视频文案
每条文案生成一张图片
每条文案生成一条音频
对应的1张图片和1个音频拼接成小段视频
拼接多个小段视屏，添加背景音乐，生成1条完整的视频

输入：不需要输入参数（大模型节点直接创作文案）

模型：选择DeepSeek
输入：不需要参数
系统提示词：使用大模型创作一个养生相关的爆款主题
输出：

一个养生相关的主题（如食疗、运动养生等）

模型：选择DeepSeek
输入：大模型节点创作的主题
系统提示词：根据养生主题创作一个相关的文案标题
输出：

养生文案标题

模型：选择DeepSeek
输入：大模型_1节点创作的文案标题
系统提示词：根据文案标题创作对应的文案内容
输出：

一组文案内容

注意：选择批处理方式，批量创建多条文本内容的音频
批处理变量：大模型_2输出的一组文案
输入：

text（文本）：选择批处理变量
speed_ratio（语速）：根据自己的需求调整
voice_id（音色）：根据自己的需求选择

作用：根据每条文案批量创作视频所需的每个画面图片
注意：并行运行数量设置不要太高，否则图像生成节点会报错
输入：大模型_2输出的1组文案
输出：画板节点输出的图片

作用：根据每一条文案，生成一张对应的图片
模型：选择通用pro
输入：批处理中的变量
提示词：根据自己所需画风写

作用：拼接每一条文案、对应的图片、视频标题
元素设置：

图像生成节点输出的图片
大模型_1输出的文案标题
批处理中的变量

画板编辑：根据自己所需的视频格式排版以上内容

<br/>作用：批量把已经创作好的图片和音频拼接成多个小段视频<br/>输入：

批处理节点输出的图片
音频合成插件输出的音频

输出：这个批处理体中的插件输出的多个视频链接

输入：

imageUrl1（图片）：批处理_1中的图片
voiceUrl（配音）：批处理_1中的音频
x-api-key：插件所需的key，点此获取

videoFiles（视频链接）：选择批处理_1生成的视频链接
bgmUrl（背景音乐）：填入一个自己所需的背景音乐链接
bgmVolume（bgm音量）：根据自己的需求设置
x-api-key：插件所需的key，点此获取

输出：

视频合成插件输出的视频查看链接
视频合成插件输出的视频下载链接

大模型创作视频所需文案
每条文案生成一张图片
每条文案生成一条音频
合成图片和音频、增加转场动画，合成完整视频

（1）工作流全部节点

（2）工作流详细节点

输入：不需要输入参数（大模型节点直接创作文案）

模型：选择DeepSeek V3
输入：不需要参数
系统提示词：使用大模型创作情感治愈文案
（提示词文末查看）
输出： 视频所需文案

对生成的文案进行分割处理，用于生成音频和背景图片提示词

作用：根据每一条文案，生成一条对应的音频
输入：文本处理节点输出的文案
输出：音频合成插件输出的音频链接

text：引用批处理中的变量
其他：根据自己的需求，设置音频音色、速度等

输入：文本处理节点输出的文案
输出：画板节点生成的图片

模型：选择DeepSeek V3
输入：引用批处理中的变量
系统提示词：根据文案创作对应风格的绘画提示词
输出： 绘画提示词

作用：根据每一条文案，生成一张对应的图片
模型：选择通用
参考图：上传一张参考图，实现人物形象一致的出图效果
输入：大模型输出的提示词
提示词：根据自己所需图片风格写

作用：拼接每一条文案和对应的图片
元素设置：

图像生成节点输出的图片
批处理中的变量（文案）

画板编辑：根据自己所需的视频格式排版以上内容

作用：根据视频文案数量生成对应的转场动画参数
输入：

文本处理节点输出的文案
代码：

import random async def main(args: Args) -> Output: params = args.params input_array = params.get('input', []) # 获取输入数组的长度 array_length = len(input_array) # 定义可选的字段(从"fade", "slide","wipe","flip","clockWipe"选择填入以下数组中，随机抽取) options = ["fade", "slide","wipe","flip","clockWipe"] # 从选项中随机抽取并生成对应数量的数组 output_array = [random.choice(options) for _ in range(array_length)] # 构建输出对象 ret: Output = { "output": output_array } return ret

输出：视频插件所需转场动画格式的参数

作用：合并所有图片、音频，增加转场动画、背景音乐，生成完整的视频
输入：