《扣子编程从一句话到产品上线零门槛AI心流开发》全书案例分享~-CSDN博客2.3.1 AI编程开发工作流登录扣子编程平台https://code.coze.cn/home在其首页单击“工作流”选项卡如图2-14所示在文本框输入你的提示词“建一个发票读取工作流支持上传并解析发票类 PDF 文件自动提取 PDF 中的关键信息提取完成后生成结构化输出结果支持 JSON 格式或表格格式确保字段清晰、数据准确。若涉及多页 PDF 发票需支持批量解析与信息汇总。”你需要尽可能清晰且详细地描述工作流的功能、业务逻辑、交互等方面的要求确保无误后点击“提交向上箭头”按钮。图2-14 开发工作流进阶设置如图2-15所示通过上传附件酌情上传一些图片或文件作为附加信息提供给扣子 AI选择协作模式默认情况下为 Agent 模式、添加技能在执行编程任务时扣子 AI 可以按需加载技能、选择编程模型扣子编程已集成 GLM 4.7、GLM 5、Kimi K2.5 等主流的编程模型用于开发应用这些可选的设置让扣子 AI 生成的结果更精准、更符合你的预期。图2-15 进阶设置在工作流开发过程中扣子编程AI 会根据你输入的提示词自动生成符合你功能、交互等要求的工作流代码。初步生成代码后扣子 AI 会自动生成测试用例并完成自动化测试。测试通过后扣子 AI 将在画布中呈现完整的工作流如图2-16所示你可直观查看工作流的整体架构、各节点的关联逻辑这个工作流有五个节点除了“开始”和“结束”两个节点外另外有三个任务执行节点分别是“FDF文本提取”HTTP 请求节点 “发票信息提取”大语言模型节点“结果格式化”对象存储节点。图2-16 在画布中呈现完整的工作流扣子编程工作流采用语义层、 参数层和代码层三层协同驱动架构基于语义驱动无需预先定义抽象化节点模板可高效生成覆盖全流程的节点。所有工作流均以开始节点为起点以结束节点为终点。开始节点用于设定启动工作流需要的输入信息结束节点用于返回工作流运行后的结果。任务执行节点是工作流的核心功能单元既可能是单个独立功能组件也可能是多个关联功能的组合组件。它能覆盖图像生成、数据库读写、第三方工具调用等多种业务场景。你可以单击画布中的任意节点可以查看该节点的详细信息包括输入、输出参数及对应的配置等如图2-17所示单击“发票信息提取”节点这个是个大语言模型节点可以看到系统提示词用户提示词选择的模型是“Doubao-seed-2.0-pro”。图2-17 大语言模型节点试运行及迭代工作流确认工作流的结构与节点配置初步满足需求后你可以试运行工作流对工作流进行全链路验证。主要是验证工作流整体运行状态是否正常无执行报错、流程中断等异常情况。 另外需要验证各节点间的数据传递链路是否畅通、逻辑交互是否匹配预期确保上游节点的输出数据格式与下游节点的输入要求完全兼容且节点的执行顺序、分支逻辑、条件判断等均符合需求。你可以在画布上单击页面右上方的“试运行”按钮然后根据页面提示配置合适的参数值最后再单击页面右下角的“试运行”按钮。在试运行过程中画布会实时展示运行进度包括执行状态、单节点消耗时间等信息。试运行完成后界面上将展示工作流的返回结果如图2-18所示你还可以单击画布中的任意节点如“发票信息提取”节点查看该节点在此次试运行中的详细输入与输出信息。图2-18 试运行工作流如果出现故障扣子编程AI 通常会自动识别并提示修复故障我们可以根据页面提示允许扣子 AI 尝试修复这些问题。如果在调试工作流过程中出现报错我们可以复制报错信息到对话框中要求扣子 AI 进行修复。测试并修复问题之后如果已生成的工作流仍有可改进之处你可以通过自然语言或编写代码的方式和扣子 AI 一起迭代你的工作流。如图2-19所示比如我要求“需要可以上传多个发票PDF文件”扣子编程AI开始修改工作流。图2-19 修改工作流如图2-20所示这个“批量处理 PDF 文件”节点就是一个封装了大语言模型能力的节点利用大模型的理解能力专门用于批量解析发票 PDF 并提取结构化信息。我们上传3个发票PDF文件来测试成功识别多个发票文件提取出金额和开票日期。图2-20 修改后的工作流扣子编程全新推出 AI 生成式工作流功能核心是将复杂工作流搭建流程转化为自然语言描述驱动的高效模式。我们无需编写代码只需用文字清晰描述业务需求扣子 AI 即能自动生成对应的工作流完整代码并完成代码测试、需求迭代等全流程操作。扣子编程改变了传统工作流搭建逻辑帮助开发者从“如何分步实现”转向“需要实现什么目标”大幅降低工作流搭建门槛提升开发效率。