扣子Coze智能体搭建教程：一键采集1000条小红书爆款笔记

小红书爆款笔记是自媒体人挖掘热点与流量密码的核心阵地。面对海量优质内容，如何快速捕捉趋势、提炼可复用的创意模板？手动刷屏效率低下，而智能化采集工具能彻底改变这一局面。

本文将深度拆解一套实战方案：利用扣子（Coze）AI智能体，批量抓取1000+条小红书爆款笔记，彻底解析其数据采集逻辑与自动化工作流程。

智能体的运行逻辑与手动操作完全一致，核心流程包括：输入关键词搜索目标笔记、逐条提取图片文案及互动数据（点赞/收藏）、最终结构化存储至Excel或飞书表格中。

核心差异在于自动化——你只需设定关键参数，智能体即可全自动执行数据抓取任务。

扣子AI智能体搭建全流程指南

第一步：创建自动化工作流

新建工作流，命名并添加描述，这是整个数据采集任务的起点。

第二步：配置开始节点参数

在开始节点中预设五个核心参数：totalNumber（采集数量）、cookieStr（身份凭证）、keywords（搜索关键词）、noteType（笔记类型）、sort（排序方式）。这些参数将直接传递给后续插件。

参数设定是智能体运行的先决条件，精准配置能确保数据采集的完整性与准确性。

第三步：接入小红书搜索插件

点击“添加节点”，搜索并选择“小红书”插件，然后插入“xhs_search_notes”节点。该插件需要与开始节点中的五个参数一一对应。注意：cookieStr是获取数据的核心密钥，后续将详解获取方法。完成参数关联后，每次执行只需在开始节点填入对应值即可自动化运行。

第四步：构建循环抓取逻辑

添加循环节点，遍历搜索结果列表，逐条抓取笔记数据。

第五步：添加笔记详情提取节点

在循环体内插入获取笔记详情的节点，自动拉取每条笔记的完整信息（含文本、图片、互动数据等）。

第六步：编写数据提取代码

添加代码节点，从原始返回结果中提取目标字段（如标题、点赞数、收藏数等），配置好代码逻辑与输出参数。

第七步：设置请求间隔防封控

插入延时节点，设置1秒等待，降低请求频率以避免触发平台反爬机制。务必检查循环节点的输入输出通路，确保数据流转无误。

第八步：字段名本地化处理

添加代码节点，将英文字段名映射为中文（如“title”→“标题”），使最终导出的Excel表头清晰可读。

第九步：数据导出为Excel

使用JSON2Excel插件，将处理后的数据转换为Excel文件，配置好输入来源与输出格式即可。

第十步：完成结束节点配置

配置结束节点，标记工作流终点，确保流程完整闭环。

虽然步骤看似繁多，但核心逻辑清晰：搜索→循环→提取详情→数据清洗→延迟→导出。这条自动化采集流水线能高效产出小红书爆款笔记的结构化数据。立即填入关键词测试，体验智能体全自动抓取的效率。