能寫代碼絕不動手，能用AI絕不寫代碼 —— AI粉嫩特攻隊信條

通過本文學會打造這個AI工具,只有一個要求:識字且會上網！

一個小困擾

有朋友最近在上一位大佬的線上直播課程，感嘆道：

"老師講得很好但節奏太快，根本來不及記錄詳細筆記，只能速記要點。課后想不起完整內容又怕有遺漏，只能來回拖動進度條找對應時間點，既耗時又耗心力。"

作為一名堅守"能寫代碼絕不動手，能用AI絕不寫代碼"信條的特攻隊員，這簡直不能忍！什么年代了？筆記也應該有它AI的樣子！

大模型時代，總結筆記有何難？我首先嘗試了DeepSeek官網。

上傳朋友的課程錄音文本(約2.5萬字)，寫了一段提示語：

這是一節直播課程的錄音內容。請用你認為最佳的方法撰寫課程筆記，確保用詞準確無誤，避免錯別字。

筆記應詳實且信息密度高，去除冗余內容。在筆記末尾，請添加一個真實而有深度的課程收獲與啟發部分。

請確保涵蓋所有課程主題，使讀者能輕松閱讀和理解。

筆記字數不少于10000字，且須包含以下速記要點，但不限于這些，如有遺漏請自行補充。

速記要點為：（這里隱去了17條約350個字的速記要點）

官網DeepSeek-R1確實強大,洋洋灑灑寫了12000字。

Claude3 Opus只生成了不到2000字。

Sider上的DeepSeek-R1只生成了不到3000字。

但DeepSeek官網經常服務器繁忙，而且每次都要重寫提示詞，能不能更便捷一些？

靈光一閃：分而治之

如果能對朋友速記的要點分別生成筆記，再拼接到一起，是不是用速答模型也能得到一個詳實完整的筆記？

速答模型指不會主動思考,而是直接回答的大語言模型，如DeepSeek-V3、Claude 3.5等，回答速度較快；而DeepSeek-R1和OpenAI o1屬于推理類模型，會先思考再回答。

Coze登場

擼起袖子打開Pycharm...等等，必須親自寫代碼嗎？

換成Cursor...不對，寫完怎么給朋友用？難道還要維護一個網站？

最終，我選擇了Coze平臺——一通拖拉拽，試運行，預覽，發布，然后通過扣子商店分享給朋友使用，搞定！

親測輸入約2.5萬字的課程內容和300多字的速記要點，點擊生成按鈕，可得到8000~9000字的筆記，而且使用速答類型大模型，生成速度更快。

從零教會你搭建這個筆記助手

相信我，學會這個只有一個要求：識字且會上網！下面從零開始...

第一步：注冊Coze賬號

• 登錄Coze官網：www.coze.cn，點擊右上角登錄按鈕

• 輸入手機號、獲取驗證碼、登錄/注冊

第二步：創建應用和工作流

• 進入主頁后，點擊左側+號創建項目

• 然后選擇“創建應用”

• 選擇"創建空白應用"

• 填寫應用名稱、描述，設置圖標，點擊確認

• 進入應用創建主頁面，找到左側工作流，點擊+號→【新建工作流】

• 填寫工作流名稱和描述，點擊確認

• 此時會進入工作流編排界面，界面上默認出現工作流的開始和結束節點

第三步：梳理工作流思路

在開始編排前，我們先理清思路：

• 筆記生成需要兩個輸入：筆記要點和課程原文

• 其中，筆記要點非必須提供(考慮到有的朋友上課的時候沒來的記錄要點)

• 根據是否提供筆記要點分別處理：

• 提供要點時：將要點拆分為多個獨立要點，分別生成筆記

• 未提供要點時：先自動生成要點，再拆分生成筆記

• 最后，將各部分筆記拼接成完整筆記

第四步：編排工作流

• 點擊【開始】節點，設置"筆記要點"和"課程原文"兩個輸入變量,設置完會自動保存

• 點擊【開始】節點上的+號，添加【選擇器】節點

• 在【選擇器】節點上設置："如果筆記要點不為空"和"否則"兩個條件分支

• 配置分支

• 從"如果"分支連接到【變量聚合】節點

• 從"否則"分支連接到【自動提煉分支】大模型節點

• 設置【自動提煉筆記要點】的大模型節點參數和提示詞，讓AI根據課程原文提煉要點

系統提示詞文本

## 角色

你是一個專業的筆記助理，擅長用最易讓學習者理解和閱讀的方式來提煉課程內容的筆記要點。

## 要求：

多個筆記要點用換行的方式拼接。

筆記要點避免冗余。

每個筆記要點不超過10個字。

僅輸出筆記要點，不要輸出任何其他解釋說明文字。

用戶提示詞文本

課程內容

{{course_content}}

• 在【自動提煉筆記要點】節點后添加【變量聚合】節點，接收前面兩個分支輸出結果。

• 在【變量聚合】節點后添加【文本處理】節點

• 修改【文本處理】節點名稱為“要點拆分節點”，設置為"字符串分隔"模式，按換行符拆分要點

• 在【文本處理】節點后添加【生成筆記】大模型節點，并做如下設置

  為了讓大模型幫我們生成筆記，需要給大模型提一些要求，稱為提示詞或提示語。

  提示詞分為“系統提示詞”和“用戶提示詞”兩塊內容。其中系統提示詞可以理解為給 AI 模型設定的一套規則和指導。用戶提示詞理解為就像學生向老師提問一樣，是用戶和模型互動的方式，通常輸入變量會以占位符的方式預置在用戶提示詞中。如圖：

系統提示詞

## 角色

你是一個專業的筆記助理，擅長用最易讓學習者理解和閱讀的方式來撰寫筆記。

## 要求

筆記避免出現錯別字。

筆記避免冗余。

筆記的最后，補充收獲與啟發章節，要凝練、真實且有深度。

用戶提示詞

請根據提供的直播課程錄音，僅提煉并總結與"{{point_item}}"這一特定要點直接相關的內容，形成精準的學習筆記。

請不要包含課程中其他主題或要點的內容，確保筆記嚴格聚焦于"{{point_item}}"。學習筆記的標題為"{{point_item}}"

錄音內容如下：

{{course_content}}

• 關于輸出部分的解釋
  
  由于批量生成多個要點筆記，【筆記生成】節點的輸出是一個字符串數組，數組中每個元素對應一個要點筆記。

• 筆記合并

  添加一個【代碼】節點，稍許寫一些非常簡單的代碼，代碼中加入了注釋，你一定看得懂，因為注釋內容真的是比代碼內容還多~

代碼文本：

# 這是一個合并多個筆記要點的函數  

async def main(args: Args) -> Output:  

    # 1. 獲取傳入的所有參數，這個是固定寫法，通過params可以獲取到指定參數名的參數的具體值

    params = args.params  

    # 2. 提取筆記要點列表  

    # 注意：這里的 output_list 是每個要點生成的具體筆記內容,也是上一個節點————大模型節點的輸出參數的名稱

    output_list = params['output_list']  

    # 3. 創建一個空列表，用于存儲每個要點的筆記  

    text_list = []  

    # 4. 遍歷每個筆記要點  

    # 從每個要點中提取具體的筆記內容  

    for output_item in output_list:  

        # 將每個要點的筆記內容添加到 text_list 中  

        text_list.append(output_item['output'])  

    # 5. 使用換行符將所有筆記內容連接起來  

    # 目的：把零散的筆記要點合并成一個完整的筆記文檔  

    text = "\n\n---\n\n".join(text_list)  

    # 6. 創建最終的輸出對象  

    ret: Output = {  

        "output": text  # 返回合并后的完整筆記  固定寫法，這里"output"要和節點配置界面上的輸出變量名一致

    }  

    # 7. 輸出合并后的筆記  

    return ret  

如果看不太懂這段代碼，沒關系，復制粘貼進去，大致明白是在做什么就可~

讓我們繼續~

• 將【代碼】節點輸出的完整筆記內容連接到【結束】節點

到此我們的工作流就編排完成了！

接下來，可以點擊試運行來測試我們的工作流是否能夠執行成功

第五步：試運行

• 點擊"試運行"，在右側設置面板輸入測試數據，可以測試兩種場景：

  1.提供筆記要點：生成基于要點的筆記

  2.不提供筆記要點：自動提煉要點再生成筆記

• 點擊試運行后，工作流會有運行過程的虛線動態效果，告訴你運行到哪個節點了，當運行完成后，可以看到筆記生成的結果

• 我們使用一篇《新手跑步入門課》的模擬直播錄音文本，以及三個筆記要點進行測試

錄音文本：

大家好，我是今天的跑步訓練教練小剛。（咳嗽聲）不好意思，嗓子有點干。（調整麥克風）

首先，我想跟大家說的是，跑步其實沒有想象的那么難。很多人覺得跑步很可怕，覺得自己肯定跑不動，但其實只要掌握正確的方法，誰都可以成為一個合格的跑者。（底下傳來幾聲輕笑）

我們今天主要聊三個方面：裝備、基礎訓練和注意事項。裝備，很多人覺得需要特別專業，其實不是。一雙舒服的跑鞋就夠了。不要覺得最貴的就是最好的，關鍵是要適合自己。（噪音，似乎有人調整座位）

對于零基礎的朋友，我建議從走走停停開始。什么意思？就是慢跑2分鐘，然后走1分鐘，這樣循環。別看這個看起來很簡單，但這是最科學的入門方式。很多人一上來就拼命跑，結果第一天就受傷，或者堅持不下去。（聽到有人點頭的聲音）

呼吸很重要。很多小白不知道怎么呼吸。其實很簡單，保持自然，不要太用力。可以試試用鼻子吸氣，嘴巴呼氣。剛開始可能會感覺有點別扭，習慣就好。（咕嚕喝水聲）

（稍微停頓）對了，關于心率。不要一上來就追求速度和時間。我們可以用簡單的方法測試自己的訓練強度。說白了就是，跑步的時候還能說完整句話，就說明強度是比較適中的。如果上氣不接下氣，那就慢下來。（底下傳來笑聲）

穿衣服也很講究。冬天多穿點，但不要穿太厚。記住"洋蔥式穿法"，可以脫。夏天輕薄透氣的衣服，吸汗很重要。（背景有點嘈雜）

對了，我要特別強調，跑步是對抗懶惰的最好方式。堅持很重要！很多人說自己沒時間，其實是沒決心。每周三次，每次30分鐘，就能看到明顯變化。（聽到鼓掌聲）

最后提醒大家，喝水很關鍵。跑步前半小時喝點水，跑步時隨時補水。不是等渴了才喝，而是要預防。（雜音）

誰有問題嗎？（稍微停頓）沒有的話，我們下節課見！記住，跑步不是折磨，而是享受！（掌聲）

三個筆記要點：

循序漸進，從走走停停開始

裝備簡單，舒服跑鞋最重要

堅持是關鍵，每周三次練習

• 場景一：基于要點的筆記生成結果

工具為每個要點生成筆記，并將其整合成完整文檔。

• 場景二：自動提取和重組筆記摘要

工具能自動生成筆記并整合成完整文檔，且即使未提供具體要點也能提煉關鍵信息。

ok,我們已經完成了工作流的搭建。看似內容復雜，但操作其實很簡單。如果你對Coze平臺或這個AI筆記工具感興趣，建議親自實踐——實踐是最佳學習方式，你會發現整個過程比預期更加容易。

當然，到目前為止我們只完成了業務邏輯層面的工作流。如果僅停留在這一步，我們只能通過"試運行"功能來生成筆記，這顯然不夠便捷。要讓這個工具真正可用并分享給他人，我們還需要開發一個友好的用戶界面。

寫在最后

古人云："工欲善其事，必先利其器"。在這個萬物皆可AI的時代，我們堅守"能寫代碼絕不動手，能用AI絕不寫代碼"的鐵律，讓筆記也有了AI的樣子！

下一篇，我將帶大家完成用戶界面的搭建、工作流綁定以及線上發布，讓你的AI筆記助手正式"上崗"！

技術的進步從不停歇，我們要做的，是踩在巨人的肩膀上，用最少的力氣，做最酷的事！

以上，既然看到這里了,如果覺得不錯,隨手點個贊、分享、推薦三連吧，我們，下次再見。

AI粉嫩特攻隊 —— 幫你把時間還給創造！

作者：秋水

互動交流，請聯系郵箱：fennenqiushui@qq.com

總結

以上是生活随笔為你收集整理的当懒惰遇上AI：我如何用Coze让大模型帮我整理2.5万字课程笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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