1. 灵感乍现的瞬间
上节《💁♂️Coze国内版插件汇总-By油猴》（https://juejin.cn/post/7338229082923122703）中通过 「油猴 + Python」 扒了官方提供 「68个插件工具」 生成了汇总表，方便大伙在写Bot时能快速检索到心仪的插件。
😳 深度使用下来发现：Coze搭Bot的玩法很简单，难点是 「Bot的创意」，即 「应用场景」，你打算用它来解决什么问题？
😂 昨晚和老婆闲聊，她又问了那个每周必问的问题：「周末去哪呢」？如果不找地方去的话：
-
会被叨叨：😡 你都不带我出去玩的，就知道宅在家里打游戏！！！ -
我内心OS：😟 当了一周的 「帕鲁」，难得休息，宅在家里摊着不香吗？？？ -
🙂 当然，为了 「缓和夫妻矛盾，维持家庭稳定」，这肯定是不能说的… -
😣 只能在周五晚，不太情愿地打开小红书、抖音、微信工号搜索 “「深圳周末好去处」“，然后重复执行 「点开-看-关」，最后仓促决定要去哪里玩…
💡 咦，这灵感不就来了吗？用Coze搭个 「提供周末好去处建议的Bot」，解决这个长期问题~
2. 随手建Bot
试下 「仅通过提示词」，能否实现我们的需求，新建Bot，随手写下功能介绍，「Dreamina」 生成一个1:1的靓妹图标：
简单写下提示词：
让AI优化下提示词：
# 角色
你是一个周末活动推荐官，能根据用户提供的城市和区，推荐一些好去处，包括但不限于：景点、展览、音乐、戏剧、电影等。
## 技能
- 根据用户提供的信息，在周末活动推荐平台上搜索相关活动，并按类型整理好。
- 从搜索结果中筛选出适合用户的活动，如：距离用户较近、评价较好、用户可能感兴趣的活动。
- 将筛选出的活动推荐给用户，并提供活动的基本信息，如：时间、地点、费用等。
## 限制
- 只能推荐周末的活动。
- 只接受用户提供的城市和区信息，不接受其他信息。
开场白也自动生成下：
随便聊一句：
😳 2333，一如既往的不靠谱，接着问下有什么展可以看：
😁 笑死，也不知道调的啥插件，单纯靠提示词来实现这个Bot明显不太行，还是的自己做下定制~
先捋下大概的期望：
❝发送 「城市+区+类型(景点、展览、音乐、话剧等)」 ，Bot输出对应区域的 「周末活动信息」，如：深圳市南山区-景点，Bot输出景点列表：【景点名称】景点地址；深圳市南山区-展览，Bot输出这周末的展览信息列表：【展名称】时间|票价|地点。
❞
🤔 其实这种问答，本质上就是 「数据源的检索」 而已，细分下我们这里的数据源，可以划分为两类：
-
「景点」：很长一段时间不会改变，可以把这部分数据看成 「不变」 的，比如：深圳湾公园这个景点几十年都不会变。 -
「周末同城活动」：这部分则是 「动态变化」 的，需要 「实时获取」，比如：这周六有阿猫的演唱会，下周六有阿狗的脱口秀。
🤔 接着是写Bot时 「数据源的获取思路」：
-
如果自己有相关的数据源，可以上传下 「知识库」。 -
没有的话，可以看下 「官方/商店是否提供了相关插件」，输入参数和输出结果是否能满足我们的诉求。 -
如果都没有或者都不满足，就需要自己捣鼓了，去哪里搞？无非这三个渠道：「开源/免费接口」、「付费接口」、「爬虫获取」 (扣子里可以通过 「自定义插件」 或 「代码节点中使用request_async库」 来模拟请求获取数据。当然，如果想做得隐秘一些，可以将爬虫脚本部署到服务器上，把数据存到数据库中，暴露一个数据查询的API，写个Coze插件供Bot调用)。
😏 思路有了，接着就该捣鼓捣鼓，如何获得中意的数据源了~
3. 景点信息源获取
新建工作流，简单设置下形成和描述：
3.1. 官方插件工具能否满足需求？
在上节插件工具的汇总表搜下 “「地图」“：
试试 「searchLocation」 这个插件工具，打开看看输入参数：
😳 咦，没提供 「分页参数」？该不会只有10条数据吧？工作流中添加下这个插件，试运行输入 “「深圳南山」” 看看：
果然，只返回了10条数据，不过是我们心仪的数据 (景点名称+地址)，只是数据量有点少，得想办法搞到更多的数据。
❝🤔️ 其中一个思路就是：让 「地址的粒度更细些」，「城市-区」 往下是 「街道/乡镇级别」，先通过大模型获取所有某个区下所有的街道/乡镇，然后searchLocation插件执行批处理，最后写代码做下整合。
❞
3.1.1. 大模型结点获得所有街道/乡镇
工作流中添加大模型结点，添加下述提示词：
提取{{input}}中的城市、区，然后检索<城市区>由哪些街道/乡镇组成，要全，不要遗漏任何一个。
约束：
严格按照这样的json格式输出：
{
"city": <城市，需要以市结尾>,
"district":<区，需要以区结尾>,
"streeOrTown": <街道/乡镇列表>
}
试运行，输入 「”珠海拱北”」 试试：
😆 可以，难得云雀大模型正确理解了我们的意图，并按照我们预设的约束进行回复。
3.1.2. 选择器节点 + 「searchLocation」批处理
上面的返回的街道/乡镇字段数据有14条，而批处理最多执行10次，所以需要 「判断下结果长度」，超过10个，「拆成调用两个searchLocation工具」。这里做下简化处理，只要数据超过2条，就拆成两组，理想中的执行流程：
照着流程堆节点，但是运行结果并不符合预期，先是选择器节点的判定：
明明 「数组长度>0」，还是走的else？？？没懂这里的长度具体指的啥… 行吧，只能把选择条件为改成了 「不为空」，测了下能跑通，就先这样吧，然后补全下节点：
看下结果节点的输入数据：
行吧，数据都拿到了，前面再加个代码节点，做下数据合并去重，并格式化输出：
async def main(args: Args) -> Output:
params = args.params
if_condition_result1 = params["ifConditionResult1"]
if_condition_result2 = params["ifConditionResult1"]
else_condition_result1 = params["elseConditionResult"]
# 利用字典key的可以去重，遍历三个结果合并
result_dict = {}
if if_condition_result1 and len(if_condition_result1) > 0:
for condition_result in if_condition_result1:
for place in condition_result["places"]:
result_dict[place["name"]] = {"name": place["name"], "address": place["address"]}
if if_condition_result2 and len(if_condition_result2) > 0:
for condition_result in if_condition_result2:
for place in condition_result["places"]:
result_dict[place["name"]] = {"name": place["name"], "address": place["address"]}
if else_condition_result1 and len(else_condition_result1) > 0:
for condition_result in else_condition_result1:
for place in condition_result["places"]:
result_dict[place["name"]] = {"name": place["name"], "address": place["address"]}
ret: Output = {
"result": list(result_dict.values())
}
return ret
运行后 「选择器节点」 又抽风了，我真的是裂开了🙃…
算了，放弃选择器节点，默认使用两个searchLocation插件，反正做了去重，不用的担心数据重复问题，改下代码：
import json
async def main(args: Args) -> Output:
params = args.params
input_json = json.loads(params["input"])
stree_or_town_list = input_json['streeOrTown']
list_len = int(len(stree_or_town_list))
first_stree_or_town_List = []
second_stree_or_town_List = []
# 如果长度大于2，拆分成两组
if list_len > 2:
center_pos = int(list_len /2)
first_stree_or_town_List = stree_or_town_list[:center_pos]
second_stree_or_town_List = stree_or_town_list[center_pos:]
# 只有一条的话，两个列表都进行赋值
else:
first_stree_or_town_List = stree_or_town_list
second_stree_or_town_List = first_stree_or_town_List
ret: Output = {
'city': input_json['city'],
'district': input_json['district'],
'cityDistrict': input_json['city'] + input_json['district'],
'firstStreeOrTownList': first_stree_or_town_List,
'secondStreeOrTownList': second_stree_or_town_List,
}
return ret
运行输出结果：
接着回到 「编排-人设与回复逻辑」，调用下工作流，然后随便发送：城市+区：
Bot就会给我们回复对应城市区的所有景点信息啦。不过昨天早上是好的，下午想再试试，地图插件却一直报错，批处理、单词调用，人设与回复逻辑处通过提示词自动调用，都是报错：
😒 感觉跟昨天下午平台允许提交插件有关，唉，还是做下兜底，自己采集下数据，「搞个城市景点的知识库」，未雨绸缪嘛~
3.2. 自己采集数据弄知识库
😏 网上看了一圈没有提供景点查询的相关接口，那就只能自己写爬虫采集咯，去哪采？答：「地图站点/软件」。以某地图为例，搜下”「深圳市南山区景点」“，可以看到相关的景点，做了分页，一页10个：
F12抓包，搜索 “「南山公园」” 定位到加载数据XHR，URL中包含了下述字符串：
❝newmap=1&reqflag=pcmap&biz=1&from=webmap&da_par=direct&pcevaname=pc4.1&qt=con&from=webmap
❞
稍微改下上节写的油猴脚本，手动点下一页，直到最后一页，爬取后的json文件：
用Python写下处理脚本：过滤非景点或公园的数据，提取下景点名称、标签和地址，做下去重，最后保存为「csv文件」，具体代码如下：
# 提取城市_区所有景点信息列表
def fetch_attractions_info_list(city_county):
json_dir = "{}{}{}{}{}".format(os.getcwd(), os.sep, "baidu_jd", os.sep, city_county, os.sep)
attractions_info_dict = {} # 地址为key，过滤重复景点，如（深圳野生动物园-豪猪、深圳野生动物园-北极狐）
json_file_list = search_all_file(json_dir, ".json")
for json_file in json_file_list:
data_list = json.loads(read_file_text_content(json_file))['content']
for data in data_list:
attractions_name = data['name'] # 景点名称
attractions_tag = data['std_tag'] # 景点标签
attractions_addr = data['addr'] # 景点地址
# 过滤垃圾数据
if attractions_tag:
if "景点" in attractions_tag or "公园" in attractions_tag:
# 景点记录
attractions_dict = {"景点名称": attractions_name, "景点标签": attractions_tag,
"景点地址": attractions_addr}
if attractions_addr in attractions_info_dict:
cur_attractions_name = attractions_info_dict[attractions_addr]['景点名称']
# 取景点名称较短的那一个
if len(attractions_name) < len(cur_attractions_name):
attractions_info_dict[attractions_addr] = attractions_dict
else:
attractions_info_dict[attractions_addr] = attractions_dict
# 保存为csv文件
with open(os.path.join(output_dir, "{}.csv".format(city_county)), 'w+', newline='', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['景点名称', "景点标签", "景点地址"])
writer.writeheader()
for item in list(attractions_info_dict.values()):
writer.writerow(item)
其它城市-区也是如法炮制，接着打开Coze的知识库 → 「新建知识库」：
然后上传每个csv，依次点击：「新增单元」 → 「表格格式」 → 「本地文档」 → 「上传上面生成的csv文件」 → 「下一步」 → 「选择景点地址作为索引」 (用于提高知识库召回的准确率)：
、
「下一步」 → 「等待数据处理完成」，然后可以打开看下生成的单元了：
知识库准备就绪，接着新建一个工作流 (search_city_attraction_info)，添加 「知识库节点」：
知识库节点最多召回10条数据，这点数据量肯定是不够的，而且这个节点不支持批处理。那就靠数量来凑吧，直接CV五个知识库节点，然后试下加上分页查询，连接好的节点图如下：
前面的代码节点用于生成分页Query字符串：
async def main(args: Args) -> Output:
params = args.params
city_district = params['cityDistrict']
ret: Output = {
'firstQuery': '{}的第1-10条数据'.format(city_district),
'SecondQuery': '{}的第11-20条数据'.format(city_district),
'ThirdQuery': '{}的第21-30条数据'.format(city_district),
'ForthQuery': '{}的第31-40条数据'.format(city_district),
'FifthQuery': '{}的第41-50条数据'.format(city_district)
}
return ret
后面的代码节点用于景点数据合并：
import json
# 合并列表的函数
def merge_list(input_param, origin_set):
for data in input_param:
data_json = json.loads(data['output'])
origin_set.add("-【{}】{}".format(data_json['景点名称'], data_json['景点地址']))
async def main(args: Args) -> Output:
params = args.params
sum_set = set()
result = ''
merge_list(params["input1"], sum_set)
merge_list(params["input2"], sum_set)
merge_list(params["input3"], sum_set)
merge_list(params["input4"], sum_set)
merge_list(params["input5"], sum_set)
for data in sum_set:
result += data + "\n"
ret: Output = {
"result": result,
}
return ret
运行输出结果如下：
😳 怎么才这点数据？知识库里深圳南山区的景点数据可是有68条的，看了下数据合并代码节点的输入参数，发现很多数据是重复的，看来是知识库不支持分页Query。em… 试下给每条记录添加一个 「景点序号」 的列吧。配置表结构只支持删除列，不支持新增列，直接删掉重新导下csv吧，选择景点序号作为索引：
改了下Query生成的字符串：
😶 结果并没什么卵用，而且一个”深圳市_南山区”的数据都没命中，感觉也可能跟缓存有关…
😶 算了，直接使出最后一招吧，把景点数据输出为txt文件：
点击 「新增单元」，选中 「文本格式-本地文档」：
以为数据结构比较简单，「分段设置」 这里直接选 「自动分段与清洗」 就好了：
确定后等它处理完，再次打开我们新建的 「单元」，可以看到数据被自动拆分成3个 「分段」：
吼，那就不需要 「5个知识库节点」 了，一个就够了，后面添加一个代码节点用于输出结果格式化：
格式化代码如下：
async def main(args: Args) -> Output:
params = args.params
input_param = params["inputArray"]
city_district = params["cityDistrict"]
result_str = "【{}】有如下景点：\n".format(city_district)
for param in input_param:
info_list = param["output"].split("\n")
for info in info_list:
result_str += "- {}\n".format(info)
ret: Output = {
"result_str": result_str,
}
return ret
试运行输入：「深圳南山」，输出结果：
发布下工作流，然后 「人设与回复逻辑」 调用下，输出结果如下：
输出结果和官方插件工具返回的基本一致，当然，速度会快很多，毕竟是基于已有数据的检索。行吧，景点信息源获取这块就折腾到这，接着搞下周末同城数据的获取。
4. 周末同城活动数据源获取
😏 同样没找着接口，那就写爬虫爬吧，以 「XX同城」 为例，F12打开抓包，请求页面发现数据直接返回了：
本地写了段Python代码，设置了User-Agent请求头，请求url，发现页面代码都有返回。行吧，试下创建 「自定义插件」 请求能否行得通，然而在调试时就报错了：
em… 貌似插件 「只支持json格式的返回数据」，那就只能在代码节点编写代码来模拟请求了，新建下工作流：
新建一个代码结点，代码模拟请求下：
❝https://www.xxx.com/location/shenzhen/events/weekend-exhibition
❞
运行后输出结果如下：
复制保存下响应数据，本地写下 「提取活动名称、时间、地点、费用的正则」，提取一波数据：
import re
from util.file_util import read_file_text_content
activity_pattern = re.compile(
r'temprop="summary">(.*?)<.*?时间：</span>(.*?)<.*?<li title="(.*?)">.*?地点：<.*?费用：</span>(.*?)</strong>', re.S)
if __name__ == '__main__':
content = read_file_text_content("test.html")
match_results = activity_pattern.findall(content)
result_str = ""
for result in match_results:
activity_name = result[0].replace("\n", "").strip() if result[0] else "暂无数据"
activity_time = result[1].replace("\n", "").strip() if result[1] else "暂无数据"
activity_address = result[2].replace("\n", "").strip() if result[3] else "暂无数据"
activity_cost = result[3].replace("\n", "").strip().replace("<strong>", "") if result[3] else "暂无数据"
result_str += "-【{}】| {} | {} | {}\n".format(activity_name, activity_cost, activity_time, activity_address)
print(result_str)
运行输出结果如下：
行吧，数据能提取到，接着就是匹配请求参数，拼接url了，比较简单，直接给出爬取代码：
import json
import requests_async
import re
import time
# 提取活动信息的正则
activity_pattern = re.compile(
r'temprop="summary">(.*?)<.*?时间：</span>(.*?)<.*?<li title="(.*?)">.*?地点：<.*?费用：</span>(.*?)</strong>', re.S)
# 城市和区的Bean
class City:
def __init__(self, name_cn, name_req_param, district_dict):
self.name_cn = name_cn
self.name_req_param = name_req_param
self.district_dict = district_dict
# 发起请求
async def send_request(url):
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/122.0.0.0 Safari/537.36",
"Host": "www.douban.com",
"Refer": url
}
# 请求响应结果
response_data = await requests_async.get(url, headers=headers)
# 提取响应结果中的活动信息
match_results = activity_pattern.findall(response_data.text)
result_str = ""
for result in match_results:
activity_name = result[0].replace("\n", "").strip() if result[0] else "暂无数据"
activity_time = result[1].replace("\n", "").strip() if result[1] else "暂无数据"
activity_address = result[2].replace("\n", "").strip() if result[3] else "暂无数据"
activity_cost = result[3].replace("\n", "").strip().replace("<strong>", "") if result[3] else "暂无数据"
result_str += "-【{}】| {} | {} | {}\n".format(activity_name, activity_cost, activity_time, activity_address)
return result_str
async def main(args: Args) -> Output:
# 城市和区的请求参数
city_list = [
City("深圳市", "shenzhen", {
"罗湖区": 130288, "福田区": 130289, "南山区": 130290, "宝安区": 130291, "龙岗区": 130292,
"盐田区": 130293, "坪山区": 131682, "龙华区": 131683, "光明区": 131691,
}), City("广州市", "guangzhou", {
"从化": 130277, "荔湾区": 130266, "越秀区": 130267, "海珠区": 130268, "天河区": 130269, "白云区": 130270,
"黄埔区": 130271, "番禺区": 130272, "花都区": 130273, "南沙区": 130274, "萝岗区": 130275, "增城区": 130276
}), City("上海市", "shanghai", {
"黄浦区": 129242, "徐汇区": 129244, "长宁区": 129245, "静安区": 129246, "普陀区": 129247,
"闸北区": 129248, "虹口区": 129249, "杨浦区": 129250, "闵行区": 129251, "宝山区": 129252,
"嘉定区": 129253, "浦东新区": 129254, "金山区": 129255, "松江区": 129256, "青浦区": 129257,
"奉贤区": 129259, "崇明县": 129260
}), City("北京市", "beijing", {
"东城区": 128519, "西城区": 128520, "朝阳区": 128523, "丰台区": 128524, "石景山区": 128525,
"海淀区": 128526, "门头沟区": 128527, "房山区": 128528, "通州区": 128529, "顺义区": 128530,
"昌平区": 128531, "大兴区": 128532, "怀柔区": 128533, "平谷区": 128534, "密云县": 128535, "延庆县": 128536
})
]
# 活动类型参数
category_dict = {
"音乐": "music", "戏剧": "drama", "讲座": "salon", "聚会": "party", "电影": "film",
"展览": "exhibition", "运动": "sports", "公益": "commonweal", "旅行": "travel",
"赛事": "competition", "课程": "course", "亲子": "kids", "其它": "others"
}
params = args.params
input_json = json.loads(params["input"])
request_url = "https://www.xxx.com/location/{}/events/weekend"
for city in city_list:
if city.name_cn == input_json['city']:
# 拼接城市参数
request_url = request_url.format(city.name_req_param)
# 拼接活动类型参数
if input_json['category'] is not None and len(input_json['category']) > 0:
categoty_req_param = category_dict[input_json['category']]
if category_dict:
categoty_req_param = categoty_req_param
else:
categoty_req_param = "all"
else:
categoty_req_param = "all"
request_url += "-{}".format(categoty_req_param)
# 拼接区
district = city.district_dict.get(input_json['district'])
if district:
request_url += "-{}".format(district)
result_str = "为您检索到【{}-{}-{}】的周末活动信息：\n".format(
input_json['city'], input_json['district'],
input_json['category'] if len(input_json['category']) > 0 else "全部"
)
# 请求三次接口获取前三页数据，休眠0.5秒防封
r1 = await send_request(request_url)
time.sleep(0.5)
r2 = await send_request(request_url + "?start=10")
time.sleep(0.5)
r3 = await send_request(request_url + "?start=20")
result_str += r1
result_str += r2
result_str += r3
ret: Output = {
"result": result_str,
"request_url": request_url,
'r1': r1,
'r2': r2,
'r3': r3,
}
return ret
这里设置r1、r2、r3只是想看下请求的数据是否正常，实际使用可以干掉，测试代码那里粘贴下输入参数：
{
"input": "{"category":"","city":"深圳市","district":"福田区"}"
}
运行后，看下输出结果：
可以，输出结果符合我们的预期，接着在爬虫代码节点前加个大数据节点，提取下城市、区和活动类型，提示词：
提取{{input}}中的城市、区，活动类别 (非必要，可选值：音乐、戏剧、讲座、聚会、电影、展览、运动、公益、旅行、赛事、课程、亲子、其它)
约束：
严格按照这样的json格式输出：
{
"city": <城市，需要以市结尾>,
"district":<区，需要以区结尾>,
"category": <活动类别，没有的话显示空字符串>
}
发布下工作流，然后Bot添加下这个工作流，修改下 「人设与回复逻辑」 的提示词，调用对应的工作流：
# 角色
你是一个周末活动推荐官，如果识别到用户发送的信息里有城市和区，调用技能1，否则根据上下文回复一句带有颜文字的话。
# 技能
## 技能1：周末好去处
判断用户发送的信息中是否包含"景点"这个字符串：
- 如果包含，调用search_city_attraction_info工作流。
- 如果不包含，调用weekend_go_good_places工作流。
# 约束
- 信息中必须包含"景点"两个字才调用search_city_attraction_info工作流。
手敲下 「开场白文案」：
😘 你好！我是一名周末活动推荐官，能为你推荐一些城市区的景点和周末同城活动信息。查询指令示例：
- 景点 → "深圳市南山区景点"
- 同城活动 → "深圳市南山区音乐"，后面跟着的音乐是活动类型，不设置默认是全部，可选值有：音乐、戏剧、讲座、聚会、电影、展览、运动、公益、旅行、赛事、课程、亲子、其它。
🥰 赶紧试试吧~
自定义几个 「开场白预置问题」：
顺带选个蛙蛙甜妹的 「音色」：
预览和调试随便输入一个城市区，如 “「北京朝阳区」“：
行吧，查询景点也能正确返回，发布下Bot：
5. Bot效果
发布到豆包后，就等审核了，期间自个是可以偷着乐的，发起聊天试试：
😁 哇塞~ 效果是真不戳啊！！！信息是真的全，当然，美中不足的地方可能是 「排版」 了，后续可以美化下数据的输出格式。最后，关于 「扣子里写爬虫」 说一嘴：
❝虽然上面使用了休眠，但多次调用后站点大概率还是会 「短暂封IP」，2333，只是封的扣子服务器的IP，不是我们自己的IP🤣，建议还是设置下 「Cookie字段」，让用户设置下，通过扣子提供的数据库进行关联。当然，更好的方式是，自己整个 「云服务器部署爬虫脚本」，定时爬数据存数据库，提供API接口给Bot调用。这种方式有一定的技术门槛，读者也可以试试 「云存储方案 (如使用Bmob，通过API方式对云数据库进行增删改差)」 ，「Mock API + 写死返回数据 (如使用」「Apifox」 「)」 等，实现形式有很多种，自己怎么方便怎么来。
❞
「BotID：」 7337619854435876876
扣子商店链接：https://www.coze.cn/store/bot/7338728599152951346
（来源：公众号 稀土掘金技术社区，查看原文 >>>）
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