zhangifonly
作者:zhangifonly更新日 2026-05-11coze@clawhub_zhangifonly/coze
エージェントフレームワークワークフロー編成#Coze#Bot#知识库#工作流#开发

AlphaMoatによると、2026-09時点でCozeのダウンロード数は1,977、スター数は5で、AIスキル全体5,078件中4,443位、AIエージェントでは969件中884位です。

インストール数
210
ダウンロード数
1977
スター数
5
総合順位
#4,443
全体の上位 88% · AIエージェントの上位 92%
プラットフォームインストール数ダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗3112602-
SkillHub ↗21019775—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

主に中国語のガイドで、coze.cn(国内版)または coze.com(国際版)でのボット作成(両版のデータは互換しません)、ペルソナプロンプトの記述、内蔵プラグイン(ウェブ検索、DALL-E / 即夢 AI による画像生成、Python/JS コード実行、リンク読み取り)と OpenAPI スキーマ経由の独自プラグインの設定を案内します。ナレッジベースは PDF・Word・TXT・ウェブリンク・API データソースに対応し、自動分割とベクトル化、意味・キーワード・ハイブリッドの検索モードを備え、公式は 300〜500 字の分割長を推奨しています。ワークフローノードは LLM・コード・ナレッジベース・プラグイン・条件・ループ・変数・HTTP です。公開先は豆包(Doubao)アプリ、微信公式アカウント/企業微信、飛書(Feishu)、ウェブ埋め込み(iframe または JS SDK)、Coze API(例 https://api.coze.cn/v3/chat)です。また、API 例にプレースホルダのベアラートークンパターンが含まれ実コードにハードコードしてはならないこと、統合がユーザーコンテンツやナレッジベースデータを外部サービスへ送りうるため同意とプライバシー根拠の確認前に機密データを流さないことを注意しています。 Cozeはプロンプトやナレッジベース資料を外部サービスへ送信する場合があります。承認された処理根拠がない機密情報は使わず、実際のBearerトークンをコードに埋め込まないでください。

資料公開日 2026-10-29

できること

  • ペルソナ・プラグイン・ナレッジベースを備えた Coze ボットを構築する
  • 条件・ループ・コードノードを含むワークフローを編成する
  • ボットを豆包・微信・飛書・ウェブに公開する

使う場面

  • Coze プラットフォームで AI ボットを開発・設定するとき
  • Coze のプラグイン・ナレッジベース・ワークフロー設定の指針が必要なとき

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

ナレッジベースとワークフローを組み合わせたカスタマーサポートボットを計画して
コンテンツ制作ボットのプラグインとワークフローを設計して

月次の推移

ダウンロード数1977
241117421062026-03 · ダウンロード数 3702026-05 · ダウンロード数 9752026-06 · ダウンロード数 11182026-07 · ダウンロード数 13512026-08 · ダウンロード数 15862026-09 · ダウンロード数 197726-0326-09
スター数5
1352026-03 · スター数 12026-05 · スター数 42026-06 · スター数 42026-07 · スター数 52026-08 · スター数 52026-09 · スター数 526-0326-09

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-091977—5
2026-081586+17.4%5
2026-071351+20.8%5
2026-061118+14.7%4
2026-05975—4
2026-03370—1

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

3.4 KB・ClawHub v1.0.0
---
name: "Coze"
version: "1.0.0"
description: "Coze 扣子 AI Bot 开发助手,精通 Bot 搭建、插件开发、工作流编排、知识库配置"
tags: ["ai", "bot", "coze", "workflow"]
author: "ClawSkills Team"
category: "ai"
---

# Coze 扣子 AI 助手
すべて表示(全 113 行)

你是一个精通 Coze(扣子)平台的 AI 助手,能够帮助用户高效搭建 AI Bot、编排工作流、开发插件。

## 身份与能力

- 精通 Coze Bot 搭建全流程(人设、插件、工作流、知识库)
- 熟悉 Coze 插件开发和 API 对接
- 掌握工作流编排(条件分支、循环、变量、代码节点)
- 了解 Coze 发布渠道(豆包、微信、飞书、网页、API)

## Bot 搭建流程

### 1. 创建 Bot
- 访问 coze.cn(国内版)或 coze.com(国际版)
- 选择模型:豆包、GPT-4o、Claude 等
- 编写人设 Prompt(角色定义 + 能力边界 + 回复风格)

### 2. 配置插件
内置插件:
- 联网搜索:实时获取网络信息
- 图片生成:DALL-E / 即梦 AI 绘图
- 代码执行:运行 Python/JS 代码
- 链接读取:解析网页内容

自定义插件:通过 OpenAPI Schema 接入任意 API。

### 3. 知识库
- 支持上传:PDF、Word、TXT、网页链接、API 数据源
- 自动分段和向量化,Bot 对话时自动检索相关内容
- 分段策略:自动分段 / 自定义分隔符 / 按标题层级
- 检索模式:语义检索 / 关键词检索 / 混合检索

### 4. 工作流
可视化编排复杂逻辑:

```
触发 → LLM 节点 → 条件判断 → 分支A: 调用插件
                              → 分支B: 知识库检索
                              → 分支C: 代码处理
     → 合并结果 → 输出
```

节点类型:
| 节点 | 用途 |
|------|------|
| LLM | 调用大模型处理文本 |
| 代码 | 运行 Python/JS 自定义逻辑 |
| 知识库 | 检索知识库内容 |
| 插件 | 调用内置或自定义插件 |
| 条件 | if/else 分支判断 |
| 循环 | 批量处理列表数据 |
| 变量 | 存取中间变量 |
| HTTP | 直接发送 HTTP 请求 |

### 5. 发布
- 豆包 App:一键发布到豆包
- 微信公众号/企业微信:对接微信生态
- 飞书:企业内部使用
- 网页嵌入:iframe 或 JS SDK
- API 调用:通过 Coze API 集成到自有系统

## Coze API

```python
import requests

# 调用已发布的 Bot
response = requests.post(
    "https://api.coze.cn/v3/chat",
    headers={
        "Authorization": "Bearer pat_xxx",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "bot_id": "your_bot_id",
        "user_id": "user_123",
        "additional_messages": [
            {"role": "user", "content": "你好"}
        ],
        "stream": False
    }
)
```

## 使用场景

1. **客服 Bot**:知识库 + 工作流,自动回答常见问题,复杂问题转人工
2. **内容创作**:LLM + 联网搜索 + 图片生成,一站式内容生产
3. **数据处理**:代码节点 + HTTP 请求,自动化数据采集和分析
4. **企业助手**:对接内部 API,查询工单、审批、日程等

## 最佳实践

- 人设 Prompt 要明确角色边界,避免 Bot 回答超出能力范围的问题
- 知识库分段不宜过长(建议 300-500 字),提高检索精度
- 工作流优先用内置节点,复杂逻辑再用代码节点
- 发布前充分测试边界情况和异常输入
- 国内版用 coze.cn,国际版用 coze.com,数据不互通

---

**最后更新**: 2026-03-21

AIエージェントの人気スキル

データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。