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

能写代码绝不动手，能用AI绝不写代码 —— AI粉嫩特攻队信条

通过本文学会打造这个AI工具,只有一个要求:识字且会上网！

一个小困扰

有朋友最近在上一位大佬的线上直播课程，感叹道：

"老师讲得很好但节奏太快，根本来不及记录详细笔记，只能速记要点。课后想不起完整内容又怕有遗漏，只能来回拖动进度条找对应时间点，既耗时又耗心力。"

作为一名坚守"能写代码绝不动手，能用AI绝不写代码"信条的特攻队员，这简直不能忍！什么年代了？笔记也应该有它AI的样子！

大模型时代，总结笔记有何难？我首先尝试了DeepSeek官网。

上传朋友的课程录音文本(约2.5万字)，写了一段提示语：

这是一节直播课程的录音内容。请用你认为最佳的方法撰写课程笔记，确保用词准确无误，避免错别字。
笔记应详实且信息密度高，去除冗余内容。在笔记末尾，请添加一个真实而有深度的课程收获与启发部分。
请确保涵盖所有课程主题，使读者能轻松阅读和理解。
笔记字数不少于10000字，且须包含以下速记要点，但不限于这些，如有遗漏请自行补充。
速记要点为：（这里隐去了17条约350个字的速记要点）

官网DeepSeek-R1确实强大,洋洋洒洒写了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官网经常服务器繁忙，而且每次都要重写提示词，能不能更便捷一些？

灵光一闪：分而治之

如果能对朋友速记的要点分别生成笔记，再拼接到一起，是不是用速答模型也能得到一个详实完整的笔记？

速答模型指不会主动思考,而是直接回答的大语言模型，如DeepSeek-V3、Claude 3.5等，回答速度较快；而DeepSeek-R1和OpenAI o1属于推理类模型，会先思考再回答。

Coze登场

撸起袖子打开Pycharm...等等，必须亲自写代码吗？

换成Cursor...不对，写完怎么给朋友用？难道还要维护一个网站？

最终，我选择了Coze平台——一通拖拉拽，试运行，预览，发布，然后通过扣子商店分享给朋友使用，搞定！

亲测输入约2.5万字的课程内容和300多字的速记要点，点击生成按钮，可得到8000~9000字的笔记，而且使用速答类型大模型，生成速度更快。

从零教会你搭建这个笔记助手

相信我，学会这个只有一个要求：识字且会上网！下面从零开始...

第一步：注册Coze账号

• 登录Coze官网：www.coze.cn，点击右上角登录按钮

• 输入手机号、获取验证码、登录/注册

第二步：创建应用和工作流

• 进入主页后，点击左侧+号创建项目

• 然后选择“创建应用”

• 选择"创建空白应用"

• 填写应用名称、描述，设置图标，点击确认

• 进入应用创建主页面，找到左侧工作流，点击+号→【新建工作流】

• 填写工作流名称和描述，点击确认

• 此时会进入工作流编排界面，界面上默认出现工作流的开始和结束节点

第三步：梳理工作流思路

在开始编排前，我们先理清思路：

• 笔记生成需要两个输入：笔记要点和课程原文

• 其中，笔记要点非必须提供(考虑到有的朋友上课的时候没来的记录要点)

• 根据是否提供笔记要点分别处理：

• 提供要点时：将要点拆分为多个独立要点，分别生成笔记

• 未提供要点时：先自动生成要点，再拆分生成笔记

• 最后，将各部分笔记拼接成完整笔记

第四步：编排工作流

• 点击【开始】节点，设置"笔记要点"和"课程原文"两个输入变量,设置完会自动保存

  

• 点击【开始】节点上的+号，添加【选择器】节点

  

• 在【选择器】节点上设置："如果笔记要点不为空"和"否则"两个条件分支

  

• 配置分支

  

• 从"如果"分支连接到【变量聚合】节点

• 从"否则"分支连接到【自动提炼分支】大模型节点

• 设置【自动提炼笔记要点】的大模型节点参数和提示词，让AI根据课程原文提炼要点

  

系统提示词文本

## 角色
你是一个专业的笔记助理，擅长用最易让学习者理解和阅读的方式来提炼课程内容的笔记要点。
## 要求：
多个笔记要点用换行的方式拼接。
笔记要点避免冗余。
每个笔记要点不超过10个字。
仅输出笔记要点，不要输出任何其他解释说明文字。

用户提示词文本

课程内容
{{course_content}}

• 在【自动提炼笔记要点】节点后添加【变量聚合】节点，接收前面两个分支输出结果。

• 在【变量聚合】节点后添加【文本处理】节点

  

• 修改【文本处理】节点名称为“要点拆分节点”，设置为"字符串分隔"模式，按换行符拆分要点

  

• 在【文本处理】节点后添加【生成笔记】大模型节点，并做如下设置

  

  为了让大模型帮我们生成笔记，需要给大模型提一些要求，称为提示词或提示语。

  提示词分为“系统提示词”和“用户提示词”两块内容。其中系统提示词可以理解为给 AI 模型设定的一套规则和指导。用户提示词理解为就像学生向老师提问一样，是用户和模型互动的方式，通常输入变量会以占位符的方式预置在用户提示词中。如图：

  

系统提示词

## 角色
你是一个专业的笔记助理，擅长用最易让学习者理解和阅读的方式来撰写笔记。
## 要求
笔记避免出现错别字。
笔记避免冗余。
笔记的最后，补充收获与启发章节，要凝练、真实且有深度。

用户提示词

请根据提供的直播课程录音，仅提炼并总结与"{{point_item}}"这一特定要点直接相关的内容，形成精准的学习笔记。
请不要包含课程中其他主题或要点的内容，确保笔记严格聚焦于"{{point_item}}"。学习笔记的标题为"{{point_item}}"
录音内容如下：
{{course_content}}

• 关于输出部分的解释
  
  由于批量生成多个要点笔记，【笔记生成】节点的输出是一个字符串数组，数组中每个元素对应一个要点笔记。

• 笔记合并

  添加一个【代码】节点，稍许写一些非常简单的代码，代码中加入了注释，你一定看得懂，因为注释内容真的是比代码内容还多~

  

  

代码文本：

# 这是一个合并多个笔记要点的函数  
async def main(args: Args) -> Output:  
    # 1. 获取传入的所有参数，这个是固定写法，通过params可以获取到指定参数名的参数的具体值
    params = args.params  
    # 2. 提取笔记要点列表  
    # 注意：这里的 output_list 是每个要点生成的具体笔记内容,也是上一个节点————大模型节点的输出参数的名称
    output_list = params['output_list']  
    # 3. 创建一个空列表，用于存储每个要点的笔记  
    text_list = []  
    # 4. 遍历每个笔记要点  
    # 从每个要点中提取具体的笔记内容  
    for output_item in output_list:  
        # 将每个要点的笔记内容添加到 text_list 中  
        text_list.append(output_item['output'])  
    # 5. 使用换行符将所有笔记内容连接起来  
    # 目的：把零散的笔记要点合并成一个完整的笔记文档  
    text = "\n\n---\n\n".join(text_list)  
    # 6. 创建最终的输出对象  
    ret: Output = {  
        "output": text  # 返回合并后的完整笔记  固定写法，这里"output"要和节点配置界面上的输出变量名一致
    }  
    # 7. 输出合并后的笔记  
    return ret  

如果看不太懂这段代码，没关系，复制粘贴进去，大致明白是在做什么就可~

让我们继续~

• 将【代码】节点输出的完整笔记内容连接到【结束】节点

  

到此我们的工作流就编排完成了！

接下来，可以点击试运行来测试我们的工作流是否能够执行成功

第五步：试运行

• 点击"试运行"，在右侧设置面板输入测试数据，可以测试两种场景：

  1.提供笔记要点：生成基于要点的笔记

  2.不提供笔记要点：自动提炼要点再生成笔记

• 点击试运行后，工作流会有运行过程的虚线动态效果，告诉你运行到哪个节点了，当运行完成后，可以看到笔记生成的结果

• 我们使用一篇《新手跑步入门课》的模拟直播录音文本，以及三个笔记要点进行测试

录音文本：

大家好，我是今天的跑步训练教练小刚。（咳嗽声）不好意思，嗓子有点干。（调整麦克风）
首先，我想跟大家说的是，跑步其实没有想象的那么难。很多人觉得跑步很可怕，觉得自己肯定跑不动，但其实只要掌握正确的方法，谁都可以成为一个合格的跑者。（底下传来几声轻笑）
我们今天主要聊三个方面：装备、基础训练和注意事项。装备，很多人觉得需要特别专业，其实不是。一双舒服的跑鞋就够了。不要觉得最贵的就是最好的，关键是要适合自己。（噪音，似乎有人调整座位）
对于零基础的朋友，我建议从走走停停开始。什么意思？就是慢跑2分钟，然后走1分钟，这样循环。别看这个看起来很简单，但这是最科学的入门方式。很多人一上来就拼命跑，结果第一天就受伤，或者坚持不下去。（听到有人点头的声音）
呼吸很重要。很多小白不知道怎么呼吸。其实很简单，保持自然，不要太用力。可以试试用鼻子吸气，嘴巴呼气。刚开始可能会感觉有点别扭，习惯就好。（咕噜喝水声）
（稍微停顿）对了，关于心率。不要一上来就追求速度和时间。我们可以用简单的方法测试自己的训练强度。说白了就是，跑步的时候还能说完整句话，就说明强度是比较适中的。如果上气不接下气，那就慢下来。（底下传来笑声）
穿衣服也很讲究。冬天多穿点，但不要穿太厚。记住"洋葱式穿法"，可以脱。夏天轻薄透气的衣服，吸汗很重要。（背景有点嘈杂）
对了，我要特别强调，跑步是对抗懒惰的最好方式。坚持很重要！很多人说自己没时间，其实是没决心。每周三次，每次30分钟，就能看到明显变化。（听到鼓掌声）
最后提醒大家，喝水很关键。跑步前半小时喝点水，跑步时随时补水。不是等渴了才喝，而是要预防。（杂音）
谁有问题吗？（稍微停顿）没有的话，我们下节课见！记住，跑步不是折磨，而是享受！（掌声）

三个笔记要点：

循序渐进，从走走停停开始
装备简单，舒服跑鞋最重要
坚持是关键，每周三次练习

• 场景一：基于要点的笔记生成结果

工具为每个要点生成笔记，并将其整合成完整文档。

• 场景二：自动提取和重组笔记摘要

工具能自动生成笔记并整合成完整文档，且即使未提供具体要点也能提炼关键信息。

ok,我们已经完成了工作流的搭建。看似内容复杂，但操作其实很简单。如果你对Coze平台或这个AI笔记工具感兴趣，建议亲自实践——实践是最佳学习方式，你会发现整个过程比预期更加容易。

当然，到目前为止我们只完成了业务逻辑层面的工作流。如果仅停留在这一步，我们只能通过"试运行"功能来生成笔记，这显然不够便捷。要让这个工具真正可用并分享给他人，我们还需要开发一个友好的用户界面。

写在最后

古人云："工欲善其事，必先利其器"。在这个万物皆可AI的时代，我们坚守"能写代码绝不动手，能用AI绝不写代码"的铁律，让笔记也有了AI的样子！

下一篇，我将带大家完成用户界面的搭建、工作流绑定以及线上发布，让你的AI笔记助手正式"上岗"！

技术的进步从不停歇，我们要做的，是踩在巨人的肩膀上，用最少的力气，做最酷的事！

以上，既然看到这里了,如果觉得不错,随手点个赞、分享、推荐三连吧，我们，下次再见。

AI粉嫩特攻队 —— 帮你把时间还给创造！

作者：秋水

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