怎么用扣子工作流实现自动化任务？3个实用场景案例

每天打开电脑，是不是总有一堆重复的活儿在等着你？比如要把几十篇行业新闻读完并写出摘要，或者从一堆杂乱的简历里提取姓名和电话，再或者是面对客服后台成千上万条留言，得一个个手动分类回复。

这些事儿不难，但特别磨人。其实，你不需要成为程序员，也不用熬夜写脚本，用扣子（Coze）的工作流功能，就能把这些“机械劳动”打包交给AI。今天咱们不聊晦涩的原理，直接看三个最实用的场景，看看怎么把这套自动化工具真正用起来。

场景一：全自动的新闻摘要生成器

对于需要保持行业敏感度的运营或研究者来说，阅读大量资讯是刚需，但时间却是奢侈品。我们可以搭建一个工作流，让它自动抓取指定来源的内容，提炼核心观点，并格式化输出。

首先，在工作流画布中，我们需要一个“开始”节点作为触发器。你可以选择定时触发，比如每天早上9点；也可以选择手动触发，当你把链接丢进去时它才开始工作。接着，添加一个“插件”节点，选择具备网页读取或搜索能力的插件，将输入的URL或关键词转化为原始文本。

新闻摘要工作流的节点连接逻辑，包含触发器、网页读取插件和大模型总结节点

拿到文本后，最关键的一步来了：连接一个大模型节点。在这里，你需要精心编写提示词（Prompt），告诉AI：“请阅读以下文本，提取出3个核心观点，并用简练的语言总结，最后输出为Markdown列表格式。”这一步决定了摘要的质量，建议多调试几次语气和长度限制。

最后，添加一个“结束”节点，将大模型的输出结果直接展示出来，或者连接到飞书/钉钉插件，直接把摘要推送到你的工作群。这样，你每天只需花一分钟看一眼推送，就能掌握行业动态。

场景二：从杂乱文本中精准提取结构化数据

HR每天要看几百份简历，销售要整理大量的客户名片信息。如果这些数据都是非结构化的文本，人工录入不仅慢，还容易出错。利用工作流，我们可以让AI充当“数据清洗工”。

在这个场景中，输入端通常是一段长文本。我们在中间环节加入大模型节点时，重点在于要求AI输出JSON格式的数据。例如，提示词可以这样写：“请从以下文本中提取姓名、手机号、邮箱和最高学历，如果没有找到对应信息则填null，最终结果以JSON格式返回。”

大模型节点配置界面，提示词要求输出JSON格式，右侧预览区显示提取后的结构化数据

为什么强调JSON？因为这是机器最容易理解的格式。提取完成后，你可以再接一个“代码”节点（简单的Python或JavaScript即可），将JSON数据转换成Excel表格的一行，或者直接存入数据库。虽然听起来有点技术门槛，但在扣子里，很多基础的数据转换插件已经封装好了，你只需要像搭积木一样把它们连起来。

运行一次测试，输入一段模拟的简历文本，观察右侧的输出面板。如果字段对齐准确，说明你的提取逻辑跑通了。以后再有新数据，丢进去就是整齐的表格，省去了复制粘贴的繁琐。

场景三：智能客服的初步分流与回复

如果你的私信箱经常爆满，且问题高度重复，比如“怎么退款”、“发货时间”、“产品参数”，那么建立一个自动分流工作流能极大缓解压力。

这个工作流的逻辑稍微复杂一点，但依然清晰。首先，用户的问题进入“开始”节点。紧接着，使用一个大模型节点进行“意图识别”。提示词需要定义几个类别，比如：“咨询类”、“投诉类”、“售后类”。让AI判断用户这句话属于哪一类，并输出分类标签。

工作流中的条件分支节点，根据意图识别结果将流量导向不同处理路径

接下来，使用“条件分支”节点。根据上一步输出的标签，走不同的路径。如果是“咨询类”，连接到知识库检索插件，查找标准答案并回复；如果是“投诉类”，则直接调用通知插件，发送警报给人工客服介入，并安抚用户说“已加急处理”。

这种分层处理的好处是，80%的简单问题被AI瞬间解决，而剩下20%需要情感关怀或复杂决策的问题，能更快地到达真人手中。你可以在测试窗口模拟几种不同语气的用户提问，看看工作流是否能准确走向对应的分支。

写在最后

看完这三个案例，你会发现扣子工作流的核心不在于技术有多高深，而在于你能否把一个大任务拆解成“输入-处理-输出”的小步骤。

刚开始搭建时，建议从最简单的单线流程入手，比如先只做摘要，不做推送。等熟悉了节点的连接方式和调试技巧，再尝试加入条件分支和外部插件。不要指望一次就完美，AI的魅力就在于它可以不断迭代。现在，打开你的扣子工作台，试着把那个让你头疼的重复任务，变成一条自动运行的流水线吧。