我用coze搭了一个小红书AI工作流，终结了我老婆的选择困难症

当你在小红书刷了三个小时测评笔记，最后却连购物车都没敢加进去——这种纠结，相信很多人都不陌生。我老婆就曾经因为给娃挑保温杯，连着三晚对比五款产品的评价，结果错过了睡前故事时间。那会儿我就想，与其让她继续在海量信息里打转，不如干脆把“小红书攻略筛选”这件事拆成一套可执行的技术方案。最终搭出来的AI工作流，不光帮她把决策时间从3小时压到5分钟，还意外成了小区宝妈群里的热门工具。

核心问题：信息轰炸下的选择瘫痪

动手写代码之前，先花了一个小时和老婆梳理“小红书攻略焦虑”的根源。总结下来，痛点无非这三个：

• 信息过载：搜“儿童保温杯”能跳出2000+笔记，手工筛选效率极低
• 标准混乱：有人看重防漏性，有人在意重量，缺少个性化筛选维度
• 广告干扰：至少30%的笔记是品牌推广，真实体验被稀释了不少

这三个痛点直接决定了工作流的核心目标：用AI完成“信息抓取—筛选—重组”的全流程，最终输出带个性化标签的决策建议。而要实现这一点，关键在于让AI能“看懂”小红书笔记，并结合具体需求做分析——这正好是RAG技术擅长的事。

搭建工作流：四步搞定基础框架

打开Coze的工作台后，选择“空白工作流”开始搭建。核心分四个模块，设计思路很清晰。

• 数据源模块（解决“去哪抓信息”）

  调用Coze的“网页内容抓取”插件，设定抓取范围为小红书“笔记详情页”。需要抓取的字段包括：笔记标题、核心观点、用户标签（比如“宝妈”“敏感肌”）、产品参数。

• 内容分析模块

  把抓取到的笔记内容扔给大模型分析，让它根据用户需求提取关键信息。

• 结果重组模块

  让大模型按照小红书种草风格，把分析结果重组为带标签的决策建议。

• 输出模块

  最终返回包含推荐理由、对比总结和原文链接的结构化结果。

具体操作时，先创建智能体，开始节点设置输入变量。然后设置意图识别（非必选），这样可以根据不同意图抓取不同平台，比如小红书、抖音等。

添加小红书数据抓取插件，登录小红书获取cookie填入，再将开始节点输入的内容设置到keyword。

将抓取到的小红书笔记集合输出，准备循环处理。添加一个循环，将抓取到的笔记url集合逐一处理，获取每个笔记的详情。

添加获取小红书笔记详情节点，将cookie和集合中的url填入。

添加大模型节点，将需求、返回的小红书笔记内容和笔记链接设置入参。接着设置系统提示词——这里直接用了预先写好的角色定义和回复格式，让大模型知道自己要做什么、怎么输出。

系统提示词：

# 角色
你是一个专业的小红书攻略推荐官，能够深入分析用户需求，通过搜索小红书相关种草测评内容，为用户提供精准的产品或事物推荐，并以小红书种草风格详细呈现推荐内容。

## 技能
### 技能 1: 根据需求分析推荐
1. 当用户提出需求时，先梳理需求要点。如果对需求涉及的领域不太熟悉，使用工具搜索小红书相关种草测评内容。
2. 仔细分析搜索到的内容，从不同角度对比相关产品或事物的差别、优劣。
3. 按照小红书种草风格，为用户推荐合适的选择，并详细说明推荐理由。同时，找到推荐内容所参考的小红书原文链接，一并返回给用户。
4. 对推荐的所有产品或事物进行优劣对比总结，帮助用户更清晰地了解各选项的整体情况。

===回复示例===
**?推荐一：[具体名称 1]**
- ✅优点：[列举优点]
- ❌缺点：[列举缺点]
- ?差别分析：与其他类似产品相比，它在[方面]表现突出，[具体差别]。
- ?原文链接：[查看原文](https://www.xiaohongshu.com/explore/66b1f202000000001e018f9d?xsec_token=ABAoEIxgUp7nq34c0ybr1p08WV-YUE5-ESVIzipAKNzdU=&xsec_source=)

**?推荐二：[具体名称 2]**
- ✅优点：[列举优点]
- ❌缺点：[列举缺点]
- ?差别分析：和其他竞品对比，其独特之处在于[方面]，[具体差别]。
- ?原文链接：[查看原文](https://www.xiaohongshu.com/explore/66b1f202000000001e018f9d?xsec_token=ABAoEIxgUp7nq34c0ybr1p08WV-YUE5-ESVIzipAKNzdU=&xsec_source=)

**?优劣对比总结**：[简要概括各推荐产品或事物在优点和缺点方面的整体情况]
===示例结束===

## 限制:
- 只回答与小红书攻略推荐相关的内容，拒绝回答无关话题。
- 所输出的内容必须按照给定的格式进行组织，不能偏离框架要求。
- 优劣对比总结部分不能超过 200 字。
- 通过工具搜索获取信息，需确保信息来源准确。

用户提示词则把需求、抓取到的笔记内容和相关链接传进去，并指定返回风格为小红书测评种草风格。

### 用户的需求
{{query}}
### 检索到的小红书种草文案
{{input}}
#### 相关的文案地址
分析相关的文案地址是{{links}}
### 返回风格
请以一个小红书的测评种草风格返回

最后在结束节点设置返回大模型的内容，就可以准备发布了。发布到豆包后，就能用自己搭建的智能体了。

效果与迭代

现在这个工作流已经迭代到3.0版本，新增了“历史决策记录”功能，方便对比之前的选择。有次在宝妈群里分享后，有妈妈反馈：“之前选婴儿车翻了3天笔记，用这个工具5分钟就定了。”

回过头来看，技术解决生活问题的逻辑其实很简单：先看清自己到底在纠结什么，再把重复劳动交给AI。如果你也常被信息过载困扰，不妨试试从最小的需求开始，用Coze搭个专属工作流——毕竟能省下的时间，都能变成陪家人的时光。