在信息爆炸的时代，制作资讯海报图成为了许多社群运营和内容创作者的日常任务。然而，这一过程往往耗时且需要多人协作。本文通过详细的实操步骤，介绍了如何利用 Coze 平台和 AI 技术实现资讯海报图的自动生成。

相信很多人跟我一样，都会加各式各样的社群。特别是一些垂直领域的学习社群，管理员每天或者每周固定时间，会在群里发布一张重要资讯的海报图。（如下图所示）

如果纯人工，制作一张新闻速报，往往需要阅读多篇的新闻，然后筛选内容，编写文案，再进行排版设计。从人员角度可能涉及到文案还有平面设计师。从时间角度，如果按照读一篇新闻2min，筛选提炼出5条新闻文案，大致耗时半小时，套用固定版式设计大概也要半个小时到一个小时左右，这还是不考虑其他影响因素及人员都是熟练工的前提下。

像这类的新闻资讯收集，一般都是比较模式化的，对于文案的要求和画面设计的精美度往往要求不高，但是对于产出的时效性要求较高。由此我在想，是否可以通过 workflow（工作流）实现让AI直接制作此类的资讯速报。

下面的笔记是我使用Coze平台的实操笔记和经验总结：

一、方案的思考

开始正式设计工作流之前，我们要先要理清三个问题：what、where、how

首先，解决我要什么的问题。参考各大社群中常见的新闻速报画面，大致会包含三大板块：时间、配图、文案。根据我希望呈现的内容，我大概规划出下图的这个版式，还有各字段的大致取值规则。

确定了最终要实现的目标，接下来要拆分成子目标和具体事项：

二、详细设计步骤

步骤1：创建工作流

Coze平台-工作空间-资源库，新建工作流，输入名称和工作流描述。

步骤2：添加检索插件

要进行关键词检索，可以直接添加[插件]节点，在插件库中可以直接选择扣子官方的头条新闻插件。这里也可以根据实际需求调整成其他的插件，只要链接成功率高还有插件描述符合使用场景即可。

步骤3：信息筛选与提炼

就像我们平时使用搜索引擎检索内容时候，通常也需要过滤信息，筛选信息一样。插件可以根据关键词输出很多内容，但是这并不能直接使用。所以此处需要插入[大模型]节点，进行信息的筛选与重新整理提炼。

这里我的筛选规则，分为几个维度：

• 时间维度，我希望选出的内容距离当前时间点，近1周的新闻。
• 媒体维度，我希望排除掉一些个人用户或者用户名乱码、娱乐营销号的信息，保留官方权威媒体的报道。
• 标题维度，我希望筛掉一些无意义的标题党。

因为上一节点插件会通过关键词检索出多条信息，所以这里大模型我们需要选择批处理的模式。也因为我们后续需要大模型通过时间进行判断筛选，所以我们需要给大模型添加一个获取当前时间的插件能力。

在系统提示词这部分，可以按照“角色+技能+限制”的格式来写。

“角色”是告诉大模型它的定位，比如是一个写作专家，新闻处理专家等。

“技能”则是你具体要大模型执行的事项也具体的规则，比如你要它按照什么规则筛选新闻，要按照什么格式整理输出内容。

“限制”则代表你希望它不要做的事情，比如不要输出媒体名称或者是不要偏离新闻内容等等。这里的提示词按照你实际的要求和你设计的业务逻辑进行匹配，没有唯一的答案。但是注意要在提示词中用{{}}来引用输入大模型的变量，这样是为了告诉大模型到底要怎么处理这个变量。这里大模型因为是批处理的模式，所以默认输出的内容是一个Array集合的格式，所以可以在大模型之后添加一个[文本处理]的节点，这个节点主要是为了整理大模型输出的文字内容使用的。这里[文本处理]节点的输入的变量直接引用为大模型输出的内容即可。

步骤4：新闻配图生成

完成了上述步骤，新闻的文字内容已经整理好了，接下来需要让AI生成配图。

AI生成图片需要提示词，生成的配图希望跟新闻内容是相关的，所以这里可以再添加一个[大模型]节点，让它专门来写配图的提示词。将它与上一节点的[文本处理]节点相连，输入变量引用为[文本处理]节点输出的内容。提示词让它根据{{input}}的变量，生成配图提示词即可。这里的提示词还是可以遵循“角色+技能+限制”的格式。

• “角色”可以直接定义它是一个图片提示词生成专家。
• “技能”部分可以写明你的详细要求，比如定义生成画面的画风、生成的图片提示词要根据所提炼的新闻内容、背景或者色彩等等对于画面的风格。
• “限制”可以写明要画面避免生成的内容。

这里有个小技巧，如果不知道要怎么描述画面的画风等等，可以先在各类图片网站找到你想要的风格，然后发给豆包，要求它根据画面反向输出生成提示词。

然后再添加一个[图片生成]的节点，直接引用大模型生成的提示词生成AI图片。这里为了保证出图的效果，是建议选择“通用Pro”的图片生成模型，并且把生成质量拉到最高。（不过消耗的Token也相应会增加，如果是免费版会有额度的限制）。在图片生成节点的提示词处直接引用输入的变量即可。

步骤5：生成金句

这里需要再添加一个[大模型]节点，让它专门负责结合前面整合好的新闻文案，撰写一句金句。这里我在实验时候发现，有时候大模型为了更契合新闻内容，金句会杜撰或者改编，所以在这里的提示词部分，我在限制部分特别写明了，要求它要列明出处，并且不允许它改编或者拼凑名言。

步骤6：时间格式整理

再来回顾一下我们需要的时间信息，包含了：①公历时间，按照YYYY/MM/DD的格式输出；②星期时间，按照星期几输出；③当前的农历时间。要获取这些时间数据，首先要知道当前的时间，这点大模型没有办法直接做到，所以这里需要添加一个[插件]节点，在插件库中选择“获取当前时间”的插件，将它和开始节点连接，这里不需要添加输入变量，直接连接即可，插件就可以输出当前的时间节点。

有了当前时间还不够，还需要有日期时间和农历时间，所以这里需要再添加[插件节点]，在插件库中选择合适的万年历插件，查看插件的描述，它可以实现将当前时间转化为农历时间和星期时间。下图框选的部分是我添加的插件，这里添加了两个是因为单个万年历插件输出的信息不够全。这里将插件与上一节点获取当前时间的插件链接一起，将输入变量引用为上一节点输出的时间。

虽然通过添加万年历的插件，已经可以实现时间格式的转化，但是插件输出的信息内容还达不到直接引用的地步，所以这里还需要再添加一个[大模型]节点，专门负责格式的整理。

步骤7：元素排版设计

完成以上6步骤，我们已经获得了：金句的文案、新闻的文案、新闻的配图、整理好的时间。接下来要将这些元素进行组合排版。这里需要添加[画板]节点。

先将前面的节点与画板节点连接。然后选中画板节点，在元素设置中添加上要在画面上呈现的所有变量信息，并设置好对应引用的内容。

然后双击画板编辑板块。先设置画板的尺寸，这里可以直接选择预设好的比例，也可以自定义比例，也可以选择画板的底色。然后在画板的工具栏，通过文本编辑、插入图片、绘制矩形等工具，在画板画面中进行设置。要动态变化的文本和图片，可以设置引用变量。

步骤8：工作流的测试运行

完成以上7大步骤，工作流基本配置完成了，下图是我配置完成的工作流全局视图。接下来点击“试运行”，测试结果。

下图是我输入了“美股”这个关键词后，工作流生成的资讯海报图。

确认工作流可正常运行后，点击右上角“发布”。

步骤9：配置智能体

为了更加方便地使用，我们可以配置一个智能体。在工作空间-项目开发，选择创建智能体。

在中间技能模块中，在插件栏添加一个获取当前时间的插件；在工作流栏添加我们上述配置好的工作流；在左侧编辑智能体的提示词。

如果想要实现让智能体每天固定时间帮我自动生成海报。这里可以创建一个定时触发器。

完成之后，在右边输入进行智能体测试。

运行成功，可以点击“发布”，选择发布的渠道，提交审核，审核成功后，即可发布。

三、试验总结

写这篇文章的目的并不是为了像某些平台的所谓“专家老师”，包装出噱头，为了卖课。我只是想通过实践总结分享我的经验，也希望各位大神能够讨论交流，是否工作流/提示词设计的不合理，或者还有哪些更好用的工具分享。所以欢迎大家通过留言或者公众号【笛仁杰聊AIGC】与我交流。 以下几点是我总结的实践难点：

1、实用场景有限

虽然我花了大量的时间进行研究测试调优，并且最终它看似也能成功根据你输入的关键词生成海报，但是我还是得实实在在地说，它离真的能用还有一定的差距。一方面是版式受限于节点，它还没有办法做的很美观，只能用于固定的版式，对于视觉要求不太高的场景中。还有就是AI提炼的内容和生成的图片还有很多不确定性（下文中会举例说明）。

2、插件能力的限制

现在Coze平台的插件主要还是API调用，我在挑选插件时候，发现真的能用的很少，有的插件看似能输出很多的东西，但是你会发现压根都没有你能用的。因为很多是个人作者写的插件，一些传入参数都没有明确的指导，所以压根不知道怎么用。还有一些情况是好不容易看描述找到合适的，但是插件的调用成功率极低，也没办法使用。

3、AI生成文本的不可控性

以下图的“今日佳句”举例，尽管我在提示词中已经写明禁止改编并且不要输出分析的内容，实际测试的过程中，还有很多次回出现它自己改编佳句或者输出了很多分析的内容。

4、AI生成图片的不可控性

尽管在配置过程中选择了Pro的图片生成模型并且将图片质量拉到最大，并且已经在图片生成提示词中写明了限制，但是实际使用时，还是无法避免有时候画面中会生成一些乱码的字符（如下图所示）。同时在测试一些可能敏感的关键词时，大模型有概率会生成失败（我在测试“关税”这一关键词时，有一次生成失败了，我查看了错误代码，显示内容被服务器禁止了）

5、画板编辑的局限性

在编辑画板时候，还很不便捷，比如缺少文字排版中很重要的“两端对齐”功能；比如选中多个目标，没办法实现对齐。插入图片的时候，会默认显示1:1的尺寸格式，没有办法根据我实际图片大小生成视图，致使要花大量的时间根据生成的效果，再反复调整字体的大小，图片和文字的间距。

附录：资源消耗情况

因为工作流的业务逻辑并不算很复杂，所以工作流中配置的是豆包的工具调用模型和1.5·Pro·32k模型，下图是调用模型和插件对应消耗的数值，仅供参考。总得来说充值1块钱，个人也可以使用很久了，花费上还是可以接受的。