大家好，我是小肥肠，专注 AI 干货知识分享！今天手把手教你用 Coze+ RPA +豆包搞定公众号自动采集加发布全流程，全流程保姆级拆解，文内附把AI率降为0的宝藏提示词，感兴趣就往下看！！
之前我写了两篇文章，分别是Coze一键二创：2分钟打造10万+爆文；每月轻松躺赚5位数和拯救你的阅读量！Coze文案号PLUS来袭：自定义风格助力爆文率飙升300%，这两个工作流都收到了一致好评，最近我在琢磨能不能让这两个流程能自动运行，让我能以最小的代价实现睡后收入。
于是我用了3天左右基于RPA+Coze+豆包完善了整个自动化流程。完整流程分两大模块，第一个模块是基于RPA+Coze+豆包实现公众号对标账号文章的自动采集，进行二创（AI率0%）后写入草稿箱；第二个模块是RPA+比特浏览器实现公众号批量自动发布。
这篇文章先给大家讲解第一个模块，第二个模块我会放到下一篇文章，先来看一下实现效果，里面有视频： 躺赚必备！RPA+Coze+豆包：公众号自动发文，AI率0%亲测有效（附AI率0%提示词）
可以看到我们只需要输入Coze工作流链接地址、对标账号的excel表格、豆包网页链接就可以实现对标账号的自动采集+自动排版+写入草稿箱，最重要的是AI率为0！！！
整个实现流程较为复杂，分为三大部分，第一个部分是基于RPA采集对标账号最新文章数据；第二部分是基于豆包智能体二创文章，生成AI率为0的新文章；第三部分是基于Coze将二创后的新文章进行排版写入公众号草稿箱。
上图的流程可以梳理为以下几个步骤：
- 首先我们需要准一张excel表格用来填写对标账号的名称，你自己公众号的appid和secret
- 在RPA中读取这个excel表格。
豆包 大模型 教程
- 进入循环，基于每行读取的对标账号名称，按需采集文章内容
- 进入豆包网页www.doubao.com/ ，来到豆包智能体对话界面，将采集的文章内容写入入到对话框中进行二创并将AI率降为0：
- 将生成好的新文章内容投喂给Coze工作流，进行文章排版和写入草稿箱的动作
我在豆包里面创建了一个智能体，可以基于文章二创同时将AI率降为0，但是需要重试2到3次次才能降到0。大家可以按照我这个提示词创建一下智能体试试，完整提示词：
但是它有时候也会出问题，AI率降不下来，这时候多试几次就好了，把下面这句话发给豆包：
这个Coze工作流和我上次的公众号爆文工作流Coze一键二创：2分钟打造10万+爆文；每月轻松躺赚5位数相似度90%，唯一的不同点是去除了二创节点，输入节点改为了输入具体文章内容:
开始节点： 开始节点接收3个参数，其中input参数接收的是二创后新的文章内容，appid为需要进行草稿箱写入的公众号的appid，secret为需要进行草稿箱写入的公众号的secret。
文章专家（ 大模型 节点）： 这个节点的作用是对开始节点输入的文章内容进行数据清洗和结构化调整。
找出最小标题（代码节点）： 在公众号中我们通常需要在最小标题的正文后面进行配图，这个代码的作用是遍历完文章专家（ 大模型 节点） 输出的文章内容找出最小标题为后续插图做准备。
Markdown 分段工具（代码节点）： 这个节点的作用是将文章专家（ 大模型 节点）节点输出的结构化文章内容基于Markdown标识进行分段，输出的数据为字符串类型数组。
在得到数组后需要用循环来遍历文章的分段内容，如果是最小标题则进行配图，如果不是则直接输出文字，实现逻辑如下图。
markdown组合（代码） 在循环结束后我们会得到已经配好插图的Markdown文章列表，我们需要对列表进行遍历，组合为一篇完整的插入了配图的Markdown格式文章。
markdown2html（插件）: 基于markdown组合（代码） 节点得到了已经插入了配图的Markdown格式文章，只需要基于这个插件将其转换为html格式内容就行，用于后续写入公众号草稿箱做准备。
将生成的内容发布至草稿箱： 这个节点的作用的拼接前面节点生成的内容写入到公众号草稿箱。
上述就是整个 工作流 的主要流程，整个工作流涉及到几十个节点，流程相对复杂，动手能力强的读者可以根据以上思路研究一下。如果想直接获取工作流，可以加入社群后我拉你进Coze空间直接学习使用。
觉得大模型不好用，可能是你不会写提示词，小肥肠为你准备了海量提示词模板、DeepSeek以及Coze相关教程，只需关注gzh后端小肥肠，点击底部【资源】菜单即可领取。
本文的 工作流 及提示词已经上传至coze空间，感兴趣的朋友可以私信小肥肠详细了解~
至此，基于 RPA + Coze + 豆包实现的公众号文章 自动采集、AI二创（AI率降至0！）、智能排版、草稿箱写入全流程核心模块已完整呈现。
要说关键，那还得是 AI 率 0 ：这里面分享的豆包智能体提示词可太关键了，能把 AI 痕迹打散，写出来的东西跟人工原创差不多。有时候可能得试个 2 – 3 回才有最好效果，但就这稳定性和效果，搞自动化流程也够用啦。
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