在公众号内容运营中，“对标账号分析” 是优化内容方向、提升运营效果的核心环节。但传统手动收集对标账号文章、整理关键信息的方式，不仅要逐篇浏览、复制粘贴，还容易遗漏核心数据，动辄耗费数小时。

今天为大家拆解一套基于 AI 智能体与 Coze 的自动化工作流 —— 从获取对标账号文章列表，到提取文章详情、二次创作，再到数据结构化存入飞书表格，全程无需手动操作，让 “公众号集采” 效率提升 10 倍以上，尤其适合需要批量分析竞品的运营者、内容团队使用。

一、工作流核心：解决 3 大运营痛点，实现 “自动化集采”

（一）核心功能：3 步完成对标账号文章全流程处理

这套工作流本质是一条 “参数输入→数据抓取→内容处理→结构化存储” 的自动化流水线，具体能实现 3 大核心动作：

1. 自动获取文章：无需登录对标账号后台，输入关键参数即可批量抓取目标公众号的文章列表（含标题、发布时间、封面、链接）；
2. 智能处理内容：借助大语言模型对文章详情进行拆解与二次创作，保留核心信息的同时生成新视角内容，避免直接搬运；
3. 结构化存数据：自动将 “文章基础信息 + 二创内容” 同步到飞书多维表格，支持后续筛选、对比、分析，无需手动整理 Excel。

对比传统手动操作，效率差异显著：

操作环节	传统手动方式	Coze 工作流方式	效率提升
文章列表收集	逐篇打开公众号、复制链接 / 标题，耗时 30 分钟 / 账号	输入参数后自动抓取，5 分钟 / 账号	600%
文章详情提取	手动复制正文、整理发布时间 / 作者，10 分钟 / 篇	自动提取正文 + 图片链接，1 分钟 / 10 篇	1000%
数据存储	手动录入 Excel，易出错	自动同步飞书表格，无误差	无人工干预

（二）设计思路：从 “访问权限” 到 “内容落地” 的逻辑闭环

工作流的设计围绕 “如何合法、高效获取对标账号数据” 展开，核心逻辑分 3 层：

1. 输入触发层：通过 “cookie、token、fakeid”3 类参数获取公众号平台访问权限（无需破解，从官方页面提取合规参数）；
2. 数据抓取层：先抓 “文章列表”（批量锁定目标内容），再抓 “文章详情”（精准提取正文与多媒体信息），避免重复请求；
3. 内容落地层：先对详情进行二创（满足内容复用需求），再存入飞书（满足数据管理需求），兼顾 “内容产出” 与 “数据沉淀”。

整体流程如下：

二、零代码搭建：4 步完成工作流配置（附参数获取教程）

以下是详细搭建步骤，全程无需写代码，跟着操作即可完成，以 “分析对标账号「辛迪财经」” 为例演示：

步骤 1：创建 “开始” 节点 —— 配置 3 个关键访问参数

“开始节点” 是工作流的 “钥匙”，需输入 5 个参数（其中 3 个为核心必选），作用是获取公众号平台的访问权限。

1.1 参数说明与配置要求

参数名称	作用	输入要求	是否必填
cookies	浏览器会话凭证，证明 “当前用户可访问公众号平台”	从公众号创作中心页面的开发者工具中提取，需完整复制	是
fakeid	对标公众号的唯一静态标识，用于锁定目标账号	从公众号搜索 / 链接中提取，固定不变	是
token	临时访问凭证，验证当前操作权限	从公众号页面的 URL 或开发者工具中提取，24 小时内有效	是
page	控制抓取的文章页数，每页默认 20 条	数字格式（如 “1” 代表第 1 页，“2” 代表第 2 页）	否（默认 1）
feishu	飞书多维表格的访问链接，用于存储数据	从飞书表格 “分享→获取 API 链接” 中复制，需设为 “可编辑”	是

1.2 关键参数获取教程（以 Chrome 浏览器为例）

以 “获取「辛迪财经」的 fakeid 和 token” 为例，操作如下：

1. 登录自己的公众号创作中心（mp.weixin.qq.com），点击左侧「内容管理→已发表」；
2. 点击顶部「超链接→选择其他账号」，搜索 “辛迪财经” 并选择任意一篇文章；
3. 按下F12打开开发者工具，切换到「Network」标签，刷新页面；
4. 在搜索框输入 “list”，找到名称含 “appmsg” 的请求，点击进入「Headers」；
   • 提取 token：在「Query String Parameters」中找到 “token”，复制对应值（如 “1999036439”）；
   • 提取 fakeid：同样在「Query String Parameters」中找到 “fakeid”，复制对应值（如 “MzkyODMzMDU30A==”）；
   • 提取 cookies：在「Request Headers」中找到 “Cookie”，完整复制（含所有分号分隔的内容，不要遗漏）。

点击超链接打开链接弹框，

打开开发者模式，然后我们选择对标账号之后点击搜索按钮，照如图的方式获取到用户的ID跟Token，cookie, fakeid

1.3 节点配置实操

在 Coze 工作台创建 “开始” 节点，按如下方式填写：

• 变量名 “cookies”：变量类型选 “String”，值粘贴步骤 4 提取的 Cookie；
• 变量名 “fakeid”：变量类型选 “String”，值粘贴 “MzkyODMzMDU30A==”；
• 变量名 “token”：变量类型选 “String”，值粘贴 “1999036439”；
• 变量名 “page”：变量类型选 “Integer”，值填 “1”；
• 变量名 “feishu”：变量类型选 “String”，值粘贴飞书表格的 API 链接。

步骤 2：搭建 “获取文章列表” 节点 —— 批量锁定目标内容

2.1 节点作用

调用公众号官方插件，根据 “开始节点” 的参数，批量获取对标账号的文章列表，输出 “标题、发布时间、文章链接、封面图 URL”4 类核心信息，方便后续精准抓取详情。

2.2 配置操作

1. 在 Coze 中添加 “公众号文章列表获取” 插件节点，将其与 “开始节点” 连接；
2. 输入参数配置（全部引用 “开始节点” 的变量）：
   • “cookies”：选择 “引用→开始→cookies”；
   • “fakeid”：选择 “引用→开始→fakeid”；
   • “token”：选择 “引用→开始→token”；
   • “page”：选择 “引用→开始→page”；
   • “size”：填 “20”（单次最多抓 20 条，如需更多可后续调整页数）；
3. 点击 “测试”，若输出 “publish_list” 数组（含标题、time 等字段），说明配置成功。

步骤 3：搭建 “文章详情处理 + 飞书存储” 节点 —— 完成内容落地

这是工作流的核心执行环节，分 “获取详情→文章二创→写入飞书”3 个小步骤，需添加 3 个关联节点并串联。

3.1 步骤 3.1：获取文章详情（GetArticle 节点）

• 作用：根据 “文章列表” 中的 “url”，逐一提取单篇文章的正文、作者、发布日期、图片链接；
• 配置：
  1. 添加 “微信文章详情获取” 插件节点，与 “文章列表节点” 连接；
  2. 输入参数 “url”：选择 “引用→文章列表节点→publish_list→url”（开启 “循环处理”，实现批量抓取）；
• 输出：会生成 “data” 对象，包含 “content”（正文）、“author”（作者）、“date”（发布时间）、“images”（图片数组）。

3.2 步骤 3.2：文章二次创作（大模型节点）

• 作用：基于原文详情生成二创内容，避免直接复用原文，同时保留核心观点；
• 配置：
  1. 添加 “大语言模型” 节点（如 GPT-4、豆包），与 “GetArticle 节点” 连接；
  2. 系统提示词按如下模板设置（确保二创精准性）：

     plaintext

     # 角色
     你是专业的公众号内容二创作者，擅长拆解原文核心逻辑并重构表达。
     # 任务
     1. 分析用户提供的原文（content字段），提炼3个核心观点；
     2. 基于核心观点，用新的语言风格（偏口语化，适合运营分析）重写内容，字数控制在500字以内；
     3. 保留原文的关键数据（如涨跌幅度、用户数），不添加无关信息。
     # 输入参考
     原文：{{GetArticle节点.data.content}}
     原文核心数据：发布时间{{GetArticle节点.data.date}}，作者{{GetArticle节点.data.author}}
     

  3. 开启 “循环处理”，确保每篇文章都生成独立二创内容。

3.3 步骤 3.3：写入飞书多维表格

• 作用：将 “文章基础信息 + 二创内容” 结构化存入飞书，方便后续对比分析；
• 配置：
  1. 添加 “飞书多维表格新增记录” 插件节点，与 “二创节点” 连接；
  2. 输入参数配置：
     • “app_token”：选择 “引用→开始→feishu”（飞书表格的 API 链接）；
     • “table_id”：从飞书表格 “设置→开发者信息” 中复制；
     • “records”（关键！）：选择 “数据组合”，将以下信息组合成数组：

       plaintext

       [
         {
           "标题": "{{文章列表节点.publish_list.title}}",
           "发布时间": "{{GetArticle节点.data.date}}",
           "原文链接": "{{文章列表节点.publish_list.url}}",
           "二创内容": "{{二创节点.output}}",
           "封面图URL": "{{文章列表节点.publish_list.cover}}"
         }
       ]
       

  3. 点击 “测试”，若飞书表格中新增对应记录，说明配置成功。

二创文章

写入飞书

步骤 4：添加 “结束” 节点 —— 完成工作流闭环

• 作用：返回工作流运行结果，告知是否执行成功；
• 配置：在 “结束” 节点的 “返回文本” 中输入 “公众号对标账号集采完成，共抓取 {{文章列表节点.total_count}} 篇文章，已同步至飞书表格”；
• 串联：将 “飞书存储节点” 与 “结束节点” 连接，至此整个工作流搭建完成。

三、运营实战 Tips：让工作流更贴合实际需求

1. 参数有效期处理：token 的有效期约 24 小时，若次日使用时提示 “权限错误”，需重新按步骤 1.2 提取新 token；
2. 批量抓取多账号：如需分析多个对标账号，可在 “开始节点” 添加 “fakeid 数组”（如 ["账号 1fakeid","账号 2fakeid"]），并开启 “循环处理”，实现一次运行抓取多账号；
3. 二创风格自定义：若需更贴合自身账号风格（如专业分析、小白科普），可在 “二创节点” 的提示词中补充 “语言风格要求”（如 “用 3 个小标题拆解原文，适合金融小白阅读”）；
4. 数据筛选优化：在飞书表格中添加 “发布时间筛选列”“二创内容关键词列”，方便快速定位 “近 7 天热门文章”“高频提及的行业关键词”。

四、总结：工作流的核心价值与适用场景

这套 Coze 工作流的核心优势在于 “用自动化替代重复劳动”—— 它不只是简单的 “抓数据”，而是从 “数据获取” 到 “内容复用” 再到 “数据沉淀” 的全流程解决方案。

尤其适合以下场景

• 公众号运营者：批量分析竞品内容方向，快速找到差异化选题；
• 内容团队：收集行业优质文章，二次创作后作为素材库；
• 市场研究者：跟踪多个账号的发布频率、内容关键词，分析行业趋势。

按上述步骤搭建后，只需 5 分钟配置参数，即可完成以往 2 小时的工作，让运营者从 “繁琐的数据整理” 中解放，聚焦到 “内容创意”“策略优化” 等更有价值的工作上。