收藏的文章怎么变成业务资产？Coze+飞书组合拳

作为一名深度内容消费者，你是不是也有这种“病”：在刷朋友圈、看订阅号时，经常会看到一些深度好文。你的第一反应通常是：“哎呀，这篇写得真好，先收藏/转发给自己，回头细看。”，但现实往往是那些链接躺在收藏夹里吃灰了，最后连标题都想不起来。

之前我分享过一套“公众号动态监控”的流程（WeWe RSS 那套），【链接】那个方案适合监控固定的竞品号。但在实际使用中，我自己可能会有一个痛点：在我看公众号文章时，会有很多零散的、偶然发现的好文章，并不在我的监控名单里。这种我也想把它记录下来，后续也可以监控它的数据、评论内容等信息。

1、即时录入：我看到好文章，直接在飞书里把链接发给机器人，它就帮我自动获取文章标题、作者和发布时间，并记录到多维表格里。（不用我手动复制粘贴标题、作者、链接）

2、动态追踪：在多维表格里，自动去抓所收藏的文章的评论和阅读量数据。

3、深度挖掘：抓完之后，让AI告诉我用户在吐槽什么、想要什么。

其实2和3在之前的文章已经讲过不少，今天重点聊聊即时录入的环节。

一、 为什么要搞得这么复杂？

可能有人会问：我就点个收藏，或者转给自己的微信，不行吗？当然可以，每个人都有自己的用法。我作为经常写内容的人，会认为收藏夹是一个“线性且封闭”的系统。你存了 100 篇，它就是 100 个孤立的链接。我更想要的是一个“结构化且进化”的情报站。怎么理解呢？

• 结构化：标题、作者、发布时间、内容、评论区，这些必须分门别类地进表格，方便我后续做聚合分析。
• 进化性：文章内容是静态的，但数据和反馈是动态的。一篇刚发的文章，和发完 24 小时后产生了几百条评论的文章，价值完全不同。

所以我的思路是这样：把飞书机器人当成我的“收件箱（Inbox）”，把多维表格当成我的“大脑（Storage）”。我负责“看”，机器人负责“记”，AI 负责“想”。

二、 Step1：收件箱——让飞书机器人帮你记录

以前我们要记录一篇文章，得点开链接、复制标题、切回表格、粘贴…这一套下来起码 30 秒。现在，我只需要“@机器人 -> 发送链接”，搞定。

*（@机器人 ，发送文章链接）*

*（自动获取文章标题、作者、发布时间和公众号名称）*

这个机器人背后是一个 Coze（扣子）搭建的智能体。发送内容，触发coze执行。

这个coze工作流的作用是，通过文章链接，获取到对应的标题、作者、公众号名称和发布时间。

你可能会问：为什么要用coze？ 因为它可以一键发布为飞书机器人。毕竟都是字节生态内的产品，所以和飞书多维表格或者应用的授权，在coze都可以一键点点点就完成，非常方便。

这个工作流有这几个节点

1、开始节点：接收我发过去的链接。

2、HTTP 请求：调用极致了API的获取基本信息的接口

3、JSON 反序列化：HTTP请求输出的结果，是一大堆字符串，我们需要对它进行格式的加工。

4、代码节点：也是对数据的清洗，把抓到的一大堆内容，提取出所需的核心字段，并且加工成可以发送给多维表格的格式

async function main({ params }: Args): Promise<Output> {
    // 1. 获取输入内容
    const input = params.content;
    const startUrl = params.url; // 获取开始节点传进来的 url

    // 2. 修正层级
    let rawData = [];
    if (input && Array.isArray(input.data)) {
        rawData = input.data;
    }
    // 3. 转换格式
    const records_data = rawData.map(item => {
        return {
            "fields": {
                "wx_name": item.wx_name || "",
                "author": item.author || "",
                "title": item.title || "",
                "public_time": item.public_time || "",
                "URL": startUrl // 将开始节点的 url 放入飞书的 url 字段中
            }
        };
    });
    // 4. 返回结果
    return {
        "list": records_data,
        "count": records_data.length
    };
}

5、add_records 节点：这是飞书多维表格的官方插件。它会把清洗好的数据，精准地写入到我指定的那张表里。

那么这个工作流就搭建完成了，点击试运行，你可以给它一个文章链接，流程运行完成，你会发现文章的标题、公众号名称、作者、发布时间和文章的链接，都已经存在多维表格的指定数据表中了。

那如何把这个工作流变成一个飞书机器人呢？

我们接着要在coze新建一个项目

在新建的项目里关联上刚才我们配置的工作流

然后点右上角发布就行了

在发布渠道把飞书勾选上，剩下的就是按提示一步一步操作就完事了。

发布完成后，你就可以在飞书搜到这个机器人，给它发送消息。

比如我们把机器人添加到群聊里

@机器人，把文章链接发给它，机器人就会获取数据并且把内容写入到多维表格里。

以后浏览到不错的公众号文章，直接复制链接，在飞书群里@机器人发给它，就自动帮我们记录到多维表格里。太方便了。

三、 Step2：数据进化——捕获文章的评论、表现数据并用AI分析评论

这一部分我们在之前的文章有分享过。

写入到多维表格的文章链接，我们还会获取它的文章内容、评论、阅读/点赞数据等。

直接用多维表格里的工作流即可完成。

有一点注意的是，写入到多维表格的文章链接，我们不要立刻执行工作流让它去获取评论这些数据。

因为有的文章刚发布，肯定没什么这些数据。

最好的办法是等24小时后再去获取。

简单一点，我们对新发布的文章和已经发布很久的文章，都一刀切就好，获取写入到多维表格的新增记录时间，然后24小时后，自动执行多维表格工作流，获取到文章内容、评论、阅读/点赞数据等。

当数据变多之后，这张数据表就像一座宝藏。尤其是评论数据，我们可以用AI来分析评论数据，找到用户的需求、痛点、疑问，这或许就是你的机会了。

这部分内容就不详细讲了，可以看看上一篇文章。

四、 这套流程有什么价值？

费很大功夫搭建的流程，一定要说说有什么价值。毕竟搭建工具只是手段，业务产出才是目的。价值就是，这套系统能直接反哺我们的工作：

1. 建立我们的“需求池”

作为产品，最怕拍脑袋想需求。每周让AI总结一次你的多维表格，把评论、文章内容和表现数据进行分析，找出用户最多的评论。如果 10 篇爆文下面都有用户在喊“想要桌面版”，那你还不去立项？

2. 选题不再靠猜

如果你是自媒体博主，用户在评论区问的最多的“门槛问题”，就是你下一篇爆文的标题。比如用户都在问“怎么部署”、“国内能用吗”，你写一篇《保姆级部署教程：3 分钟解决国内使用门槛》，这不就是爆款吗？

3.舆情预警

如果是监控自己的公众号，设置一个 AI 规则：一旦出现“退款”、“骗子”、“不好用”的词占比超过 10%，立刻飞书机器人推送预警。

五、 写在最后

这套系统看似用了 飞书、Coze、API、AI 多种工具，但其实它的底层核心非常简单：它解决的是“信息从获取到内化”的问题。“我看了 100 篇竞品文章”，这叫体力活；“我用 2 分钟让 AI 帮我分析了 1000 条评论，并发现了一个新的市场缺口”，这才是关键。

用什么工具都是次要，最关键是如何用工具提高我们的效率，工具不应该让我们更累，而应该让我们更“闲”。省下那些搬运和翻阅的时间，去思考、去决策、去和用户聊天。

如果这篇文章对你有启发，记得点个“在看”。咱们下一篇见。

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