Coze工作流新手教程：AI视频自动化制作全攻略
Coze 工作流本质上是一个可视化的模块编排系统。你只需把大模型、插件、代码块和逻辑判断节点拖拽到画布上，按顺序串联起来，就能构建一条自动化的任务流水线。对于需要多步推理或工具调用的复杂AI应用，这种方法能显著缩短开发周期。如果你日常使用Coze Plus，掌握工作流是提升效率的关键一步。
一，基础准备：注册并登录扣子官网
起步并不复杂，先进入Coze平台完成账号注册。
在左侧资源库中找到“创建工作流”入口并点击，你的第一个自动化流程就此启动。
二，主要操作：核心流程拆解
工作流的骨架很直观：从“开始”节点出发，依次经过大模型调用、代码执行、数据转换等功能节点，最终汇聚到“结束”节点。整个过程就像一条装配线，每个节点负责一道工序。
记住一条铁律：任何工作流必须有明确的起点和终点。配置完成后，整个工作流可以像插件一样挂载到你的智能体上，成为它的核心技能。
三，案例解析：以“AI视频制作”工作流为例
理论再详尽，不如一个真实案例。下面以“AI视频制作”工作流为例，拆解自动化流程的完整运转过程。
整个流程分为两大阶段：先批量生成素材，再自动合成剪辑。
1）素材生成
启动与输入
- 节点：开始
- 操作：接收一个名为
lishirenwu的初始参数，即视频主题或任务名称，这是整个流程的“种子”。
生成故事剧本
- 节点：1. 根据名字做剧本
- 输入：来自「开始」节点的
input - 操作：调用豆包大模型，基于主题自动生成一个完整故事。输出包含剧本的
title（标题）和content（正文）。
拆分画面描述
- 节点：2. 根据剧本做每个经历的画面描述
- 输入：上一步生成的剧本
- 操作：再次调用大模型，将剧本逐镜头拆解为文字描述。输出的是一个结构化的画面描述列表。
生成画面底图（主流程）
- 节点：3. 批处理：根据画面画面做图
- 输入：上一步的画面描述列表
- 操作：这是批量处理的核心环节。对每一个画面描述，调用文生图模型生成对应的基础图像。
生成视频运镜脚本
- 并行分支 A：4. 批处理：做运镜 + 即梦/豆包/海螺做视频所需运镜
- 操作：这一步决定视频的“动感”。大模型为每个画面生成运镜指令，如推拉镜头、转场效果等。输出可直接用于视频生成的运镜脚本。
图像生成与容错处理
- 并行分支 B：批处理体（图像生成与重试）
- 这里引入了容错机制：
- 先调用高质量模型生成图像。
- 判断：如果生成结果为空（失败），则进入「修改提示词」节点优化描述后重新生成；成功则直接进入下一步。
数据聚合与输出
- 节点：变量聚合
- 操作：这是素材生成阶段的“汇总点”。它将所有已生成的图像、运镜指令、剧本信息等打包成一个结构化的数据集，作为后续合成环节的原材料。
2）自动化剪辑
时间线预处理
- 节点：6. 做时间线
- 操作：大模型根据剧本自动规划视频总时长，生成精确到秒的时间轴，作为所有素材对齐的基准。
素材信息结构化处理
- 这是一个并行处理组，负责将视频、字幕、音频、背景音乐等素材及其对应的时间、属性信息（如字体大小）整理成机器可读的结构化数据。
- 例如，将原始音频字符串转换为程序可调用的列表，将标题文本与显示时间段绑定。
视频草稿创建
- 节点：create_draft
- 操作：类似在剪映中新建项目，这一步在后台创建一个空白视频草稿，并返回其链接。
素材添加到草稿
- 这是“填充”环节。系统根据之前的结构化信息，将视频片段、字幕、标题、多轨音频（人声、音效、BGM）依次精确插入到对应轨道和时间点。
草稿保存与结束
- 节点：sa ve_draft
- 操作：所有元素添加完毕后，系统自动保存已填充完整的视频草稿。最终工作流返回该草稿的链接和状态信息。
四，注意事项
说一个实际细节：在Coze上搭建或测试工作流会消耗Token。新注册用户会获赠免费额度，足够初期试用。如果用量较大或需要高级功能，可以考虑升级到进阶版。
