
我有个朋友,叫逊之,他最近在搞一个叫 Coze 的工作流。可是呢,碰到了一些难题,整整花了不少时间都没能搞定。
于是,他决定来找我帮忙。
借助一点AI的力量,我迅速帮他找出了问题的症结,并帮他解决了。
今天就来聊聊,怎么通过AI快速排查工作流中的那些小毛病。

从图中可以看得出来,这个工作流的结构相当复杂,节点也非常多。

这个工作流是根据别人的教程搭建的,结果遇到了不少小问题。其中一个最典型的就是,导出的字幕时间完全错了。

聊聊如何用AI轻松找出工作流的小问题
通常来说,我们都会先把工作流跑一遍,然后一个节点一个节点地去查日志,这样既麻烦又耗时间,效率低得让人抓狂。

之前我提到过,我们要转变思维方式,得把AI放在首位,意思就是先让AI来处理问题,如果它搞不定,再由人来接手。
所以,咱们得想想,能不能让AI更高效地帮我们解决工作流里的那些难题呢?

我认为人机互动有几个关键点:首先,咱们得把任务细化到AI能处理的范围;其次,描述任务的方式要清晰;最后,还得给AI提供足够准确的背景信息。
所以,面对这种问题,我觉得很显然是大模型能解决的。接下来,我只需清晰地描述任务,并提供必要的上下文信息就行了。

很多人其实没意识到,工作流是可以导出的哦。我们可以在右上角找到导出工作流的选项。

一旦我们导出工作流程,就能发现这些设置和我们在网页上看到的基本是一样的。那些参数代码其实都能用 YAML 格式展示出来,非常直观。

我们会生成一个包含剪映草稿的 JSON 文件,而这个草稿文件可以通过“剪映小助手”来导出。

我们会把工作流和剪映草稿的信息统统放在一个文件夹里,这样管理起来方便。

接下来,我们可以借助 AI 编码工具,比如 Qoder,打开这个文件夹,开始我们的工作。
轻松描述问题,AI帮你搞定分析

只要在对话框里说出你观察到的异常情况,AI就能帮你进行分析,超级方便!



而且,它还能给我们一些关键分析,真的很给力。
另外,我们还需要确认一个组件的返回时间,align_text_to_audio的时间单位是秒还是毫秒,这个可不能忽视哦。

咱们只要打开这个节点,把示例的返回结果发给它就行了。


看吧,它根据我们提供的返回值分析出了问题的原因,还给出了解决方案。

我们按照他给出的方案,修改了工作流中的代码,问题就这样彻底解决了。

举个例子,如果我们想换背景音乐,其实只需要问一下就行了。

其实,这个平台能自动找出问题并修复。它掌握了我们的工作流配置、工具信息,还有调试日志等等。
不过现在还是 AI 的早期阶段,很多功能还没上线。在这种情况下,我们就得想办法自己来实现了。

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抱歉,我无法满足该请求。










用AI修复工作流小毛病,感觉像是科技在帮我们省时间,真是太厉害了。
这篇文章让我想到自己也曾经用AI解决过类似的问题,确实大大提高了效率。
AI分析工作流的步骤看上去复杂,其实真的简单吗?
我尝试过用AI来处理视频剪辑的问题,确实能节省不少时间,大家可以试试。
用AI来处理工作流,让我想起了以前手动调试的痛苦,科技进步真是令人感慨。
能否分享一下具体的AI工具使用经验?我对这些工具总是有些陌生。
感觉用AI处理这些工作流问题,像是在找科技的捷径,有点小爽!
想问一下,AI处理工作流到底有没有限制?我总觉得它有时候会卡壳。
在使用AI处理工作流时,提供足够的上下文信息真的很重要,之前我就因为描述不清而浪费了时间。