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扣子Coze智能体实战:自动化拆解抖音对标账号,输出完整分析报告(喂饭级教程)

狞嗅 2025-9-26 11:32:13
大家好,我是汤师爷,专注AI智能体分享,致力于帮助100W人用智能体创富~
作为短视频创作者,你是否经常遇到这样的困扰:

  • 花了大量时间创作内容,却总是无法获得理想的播放量?
  • 看到其他账号快速增长,却不知道他们成功的秘诀在哪里?
  • 想要参考优秀账号的经验,却不知从何下手分析?
如果你有以上任何一个困扰,那么你需要一个对标账号拆解的智能体,帮助你系统地分析对标账号,让创作少走弯路。
1、对标账号拆解智能体

对标账号拆解简单来说,就是找到行业内做得好的账号,仔细研究他们为什么成功,然后学习他们的优点。
这个过程包括分析目标账号的定位策略(他们针对什么人群)、人设塑造(他们在观众心中树立什么形象)、选题方向(他们做什么内容)、内容结构(他们怎么组织内容)和变现路径(他们怎么赚钱)等多个维度。
通过对标账号拆解,内容创作者可以:

  • 快速掌握行业内容创作的最佳实践和成功模式,少走弯路,避免从零开始摸索
  • 了解目标受众的真实需求和内容偏好,明确自己应该创作什么内容最受欢迎
  • 发现可借鉴的创作技巧和内容结构,比如视频开头怎么吸引人,结尾怎么引导互动
  • 避免常见的内容创作误区,知道哪些是行业内的"雷区",不要踩坑
  • 节省时间和精力,直接借鉴成功经验,快速提升自己的内容质量
需要注意的是,对标账号拆解不是简单的模仿和复制,而是要在理解对方成功要素的基础上,结合自身特点进行创新和优化,打造出具有个性化的优质内容。
就像学习绘画一样,先临摹大师作品学习技巧,再发展出自己的风格。盲目抄袭只会让你成为别人的影子,无法形成自己的独特价值。
整个智能体搭建过程,主要分为两个步骤:

  • 工作流搭建:将场景流程转化为可自动化运行的步骤化模块,就像搭积木一样,一步步将各个功能模块连接起来,形成一个完整的工作流程。
  • 智能体设置:将工作流嵌入 AI 智能体中,使其能理解对话内容并智能判断何时调用相应工具,这样用户只需简单对话,就能触发复杂的自动化流程,获得专业的分析结果
2、搭建智能体的工作流

1)创建空白工作流

登录Coze官网,在“资源库-工作流”里新建一个空白工作流,取名“benchmark_analysis”。
1.jpeg

2)开始节点

这里通常用来定义工作流启动时需要的输入参数,比如对标账号的视频链接(video_url)。
2.jpeg

3)获取对标账号视频信息

通过“视频搜索”插件的“douyin_data”工具,获取对标账号视频信息。
3.jpeg

4.jpeg


  • 输入

    • api_token:从哪获取?点击“感叹号”,通过网站可以获取。
    • douyin_url:开始- video_url

5.jpeg

4)根据用户ID,批量获取视频列表

通过“视频搜索”插件的“get_user_video_all”工具,批量获取视频列表。

  • 输入

    • sec_user_id:获取对标账号视频信息- sec_ uid
    • page:1

6.jpeg

5)批量获取视频详细信息

7.jpeg

这个环节会使用批处理节点,批处理体内部会执行两个节点:
1.单个获取视频详情
通过“视频搜索”插件的“douyin_data”工具,单个获取视频详情。

  • 输入:

    • api_token:同上
    • douyin_url:批量获取视频详细信息-share_url

8.jpeg

2.根据分享链接下载视频
通过“视频下载”插件的“download_video”工具,下载视频。

  • 输入:

    • url:获取单个视频详情- share_url

9.jpeg

3.批量提取视频文案
通过“字幕获取”插件的“generate_video_captions_sync”工具,提取视频文案。

  • 输入:

    • url:根据分享链接下载视频- url

10.jpeg

4.将视频文案信息整合进视频列表中
11.jpeg


  • 通过python代码,将视频文案信息整合进视频列表中
  1. async def main(args: Args) -> Output:
  2.     # 如果 args.params 为 None,则使用空字典
  3.     params = args.params or {}
  4.     # 从 params 提取子项,如果为 None,则使用空字典
  5.     aweme = params.get("aweme") or {}
  6.     text_data = params.get("text_data") or {}
  7.     # 为 aweme 添加字段 text
  8.     aweme["text"] = text_data.get("content", "")
  9.     aweme_detail = params.get("aweme_detail", {})
  10.     aweme["aweme_detail"] = aweme_detail
  11.     # 构造返回值
  12.     ret: Output = {
  13.         "aweme": aweme
  14.     }
  15.     return ret
复制代码
6)通过python代码,将信息整理为格式化的数据


  • 节点的输入、输出如图所示:
12.jpeg


  • python代码如下:
  1. async def main(args: Args) -> Output:
  2.     # 1. 先安全地获取 params
  3.     params = getattr(args, "params", {})  # 如果 args 或 params 不存在,就给空字典
  4.     if not isinstance(params, dict):
  5.         return []  # 如果 params 不是字典,直接返回空列表
  6.     # 2. 安全地获取 aweme_list
  7.     aweme_list = params.get("aweme_list", [])
  8.     if not isinstance(aweme_list, list):
  9.         return []  # 如果 aweme_list 不是列表,也直接返回空列表
  10.     result = []
  11.     # 3. 遍历 aweme_list,依次处理
  12.     for aweme in aweme_list:
  13.         # 如果当前 aweme 非字典类型,直接跳过
  14.         if not isinstance(aweme, dict):
  15.             continue
  16.         # 4. 安全获取 share_info 和 statistics
  17.         share_info = aweme.get("share_info", {}) if isinstance(aweme.get("share_info"), dict) else {}
  18.         statistics = aweme.get("statistics", {}) if isinstance(aweme.get("statistics"), dict) else {}
  19.         text = aweme.get("text", "")
  20.         # 5. 提取各字段信息,并在取值时加默认值
  21.         video_id = statistics.get("aweme_id", "")
  22.         title = share_info.get("share_title", "")
  23.         link = share_info.get("share_url", "")
  24.         digg_count = statistics.get("digg_count", 0)
  25.         comment_count = statistics.get("comment_count", 0)
  26.         collect_count = statistics.get("collect_count", 0)
  27.         share_count = statistics.get("share_count", 0)
  28.         # 6. 获取 aweme_detail 并判空
  29.         aweme_detail = aweme.get("aweme_detail", {}) if isinstance(aweme.get("aweme_detail"), dict) else {}
  30.         #   获取作者信息
  31.         author_info = aweme_detail.get("author", {}) if isinstance(aweme_detail.get("author"), dict) else {}
  32.         author_name = author_info.get("nickname", "")
  33.         signature = author_info.get("signature", "")
  34.         sec_uid = author_info.get("sec_uid", "")
  35.         # 7. 获取时间和时长,这里可以进一步做类型检查,防止计算时报错
  36.         raw_create_time = aweme_detail.get("create_time", 0)
  37.         create_time_ms = raw_create_time * 1000 if isinstance(raw_create_time, int) else 0
  38.         raw_duration = aweme_detail.get("duration", 0)
  39.         duration_sec = raw_duration / 1000 if isinstance(raw_duration, (int, float)) else 0
  40.         # 8. 组装返回数据
  41.         item_dict = {
  42.             "fields": {
  43.                 "视频ID": video_id,
  44.                 "标题": title.strip(),
  45.                 "文案": text,
  46.                 "链接": {
  47.                     "text": "查看视频",
  48.                     "link": link.strip(),
  49.                 },
  50.                 "点赞数": digg_count,
  51.                 "评论数": comment_count,
  52.                 "收藏数": collect_count,
  53.                 "分享数": share_count,
  54.                 "作者": author_name,
  55.                 "用户简介": signature,
  56.                 "用户ID": sec_uid,
  57.                 "发布日期": create_time_ms,
  58.                 "时长": duration_sec
  59.             }
  60.         }
  61.         result.append(item_dict)
  62.     return result
复制代码
7)通过大模型节点,使用DeepSeek生成拆解报表。

13.jpeg

系统提示词如下:
  1. 根据对标账号的视频列表信息
  2. {{input}}
  3. 自动生成结构化的报告:
  4. - 账号基本信息:名称、简介
  5. - 定位:账号核心受众、差异化价值
  6. - 人设:IP形象、语言风格
  7. - 选题方向:爆款主题分类、发布时间规律
  8. - 内容结构:开场、叙事节奏、结尾引导
  9. - 变现路径:广告、带货、课程等模式分析
复制代码
8)飞书文档插件:创建飞书文档

通过“飞书云文档”插件的“create_document”工具,创建飞书云文档。

  • 输入:

    • content:使用DeepSeek生成拆解报表-output

14.jpeg


  • folder_token:指定文档所在文件夹 的 Token,不传或传空表示根目录。支持输入文件夹 token 或者 文件夹 URL。如下图红框所示:
15.jpeg

9)结束节点

最后输出对标拆解报告的文档链接,完事~
16.jpeg

3、创建智能体

工作流只是一个自动化脚本,如果想在对话中直接使用,就需要封装成一个 AI 智能体。
1)新建智能体

在 Coze 中进入“智能体”版块,新建一个 智能体,取个好记的名字,比如“对标账号拆解智能体”。
2)人设与逻辑

编辑该智能体的“人设与逻辑”,告诉它自己是一个专业的对标账号拆解助手。提示词如下:
  1. 当用户输入视频 url 时,调用 `benchmark_analysis`工作流来生成对标拆解报告。
复制代码
3)绑定工作流

把之前的“benchmark_analysis”工作流加进来,让智能体在合适的时机自动调用它。、
17.jpeg

4)测试并发布

在右侧面板中进行对话测试,输入个短视频的链接,看智能体是否能正确完成对标拆解,并成功写入飞书文档。
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确认无误后点击“发布”,就可以把这个智能体发布到飞书或其他渠道。
5)查看飞书文档中的对标拆解报告

通过对标账号拆解智能体,我们成功生成了一份结构清晰、内容完善的对标拆解报告。
19.jpeg

4、小结

本文我们构建了一个对标账号拆解智能体。
这个智能体能够自动化提取目标账号的视频内容、互动数据和受众反馈,为内容创作者提供全方位的竞品分析视角。
从抓取视频数据、解析文案内容,到生成结构化报告,每一步都经过精心设计,确保分析结果既全面又精准。
这种自动化工作流程大大简化了传统人工拆解的繁琐步骤,让分析过程变得轻松高效。
对创作者来说,这是一个实用的学习对标的工具,能快速掌握成功账号的运营要点。
你不必再费时费力地一个视频一个视频地看,也不用担心遗漏重要信息。
智能体会系统地总结出对方的内容策略、互动规律和增长技巧,让你一目了然。
以往可能需要团队几天才能完成的分析工作,智能体现在只需要几分钟就能生成专业报告。
这意味着创作者可以将更多精力投入到内容创作本身,而不是耗费在繁琐的分析工作上。
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