【新书预告】《扣子编程从一句话到产品上线零门槛AI心流开发》-CSDN博客第 1 章 扣子编程平台介绍11.1 扣子编程简介11.1.1 扣子编程能做什么11.1.2 为什么选择扣子编程21.1.3 扣子平台架构31.1.4 扣子平台订阅套餐41.2 智能体概述61.2.1 什么是智能体及智能体的本质61.2.2 智能体的两大类型61.3 天气查询智能体开发与部署案例-CSDN博客1.3.1 智能体开发71.3.2 智能体部署91.4 本章小结131.5 思考与练习13第 2 章 通过案例熟悉扣子编程142.1 开发网页应用142.1.1 输入需求142.1.2 进阶配置152.1.3 开发应用162.2 扣子编程开发爆款种草文案策划智能体-CSDN博客2.2.1 输入提示词182.2.2 测试智能体192.3 开发工作流212.3.1 AI编程开发工作流212.3.2 试运行及迭代工作流222.4 本章小结242.5 思考与练习24第3章 扣子编程的技能开发253.1 技能介绍253.1.1 什么是技能 253.1.2 技能与插件的本质区别263.2 技能的格式和工作机制273.2.1 技能标准文件结构273.2.2 技能的完整运行机制273.3 技能开发基础Markdown语法283.4 技能开发案例挑选短线强势涨停股313.4.1 技能的设计313.4.2 技能的开发323.4.3 技能的部署343.5 本章小结353.6 思考与练习35第4章 一段提示词造智能体小红书爆款笔记生成364.1 项目规划与需求梳理364.1.1 核心功能需求374.1.2 开发前的准备384.2 开发智能体394.2.1 第一轮开发编写提示词生成基础智能体394.2.2 第二轮迭代针对性优化内容细节与创作逻辑414.2.3 第三轮迭代增加多风格模式与内容多样性424.2.4 后续长期迭代与维护方案434.3 开发总结和复盘444.4 本章小结454.5 思考与练习45第 5 章 一句话造网站每日信息差生成器465.1 项目背景自媒体人的“早晨四小时”465.1.1 一个真实的工作场景465.1.2 我们的目标把四小时压缩到三十秒475.2 开发指令的设计475.2.1 一句话需求475.2.2 深度拆解AI从这句话里读到了什么475.3 见证奇迹AI 的自主构建过程485.3.1 任务规划先画图纸再动工485.3.2 全栈代码生成并发优化自动完成485.4 危机与转机图片全挂了485.4.1 事故现场485.4.2 一句话反馈AI 自主完成修复485.4.3 诊断、修复与意外收获495.5 最终成果验收495.6 三条心法如何驾驭 AI 编程505.7 本章小结515.8 思考与练习51第 6 章 一句话造应用儿童绘本梦工厂526.1 项目背景526.1.1 真实场景睡前故事的烦恼526.1.2 本案例的核心难点画面一致性546.2 提示词设计业务目标 技术策略546.2.1 一句话指令546.2.2 业务目标与技术策略的双重声明546.3 AI的“心理活动”比你想得更周全556.3.1 第一步拆解需求556.3.2 第二步环境侦察556.3.3 第三步制订计划566.4 关键时刻它自己修好了 Bug566.5 成果展示所见即所得586.5.1 界面懂你没说出口的审美586.5.2 连续画风技术实力的体现586.5.3 自动排版上图下文606.6 总结从“如何做”到“做什么”606.7 本章小结616.8 思考与练习61第 7 章 数据分析专家Agent627.1 项目背景与价值627.1.1 从真实工作场景说起627.1.2 传统数据分析方案的三条路径与各自的痛点637.1.3 大模型时代的第四条路径智能体化637.1.4 典型应用场景637.2 Agent能力设计647.2.1 动态 SQL 查询能力647.2.2 Python 可视化能力647.2.3 Markdown 报告生成能力647.2.4 能力协同编排才是真正的难点657.3 面向Agent的提示词设计方法论657.3.1 从一段提示词说起657.3.2 决策点一角色定位先于能力描述657.3.3 决策点二用动词拆解能力657.3.4 决策点三明确数据来源667.3.5 决策点四关键约束前置声明667.3.6 决策点五指定输出格式667.4 基于扣子编程的实现过程677.4.1 扣子编程的工作范式677.4.2 集成组件的识别与选用677.4.3 工具实现一SQL 执行工具687.4.4 工具实现二图表生成工具687.4.5 Agent 主体编排697.4.6 调试过程中的典型问题707.5 运行效果验证727.5.1 测试数据集的设计思路727.5.2 Agent的执行流程展示737.5.3 三幅图的中文渲染验证747.5.4 Markdown 报告的完整输出767.5.5 与设计目标的逐项对照787.6 经验总结与迁移应用787.6.1 五条关键经验787.6.2 迁移场景矩阵797.6.3 扩展方向展望797.6.4 当前版本的局限性797.7 本章小结807.8 思考与练习80第 8 章 行业热点内容生成工作流 818.1 项目背景与价值818.1.1 从一位新媒体编辑的清晨说起818.1.2 内容生产的五重难关828.1.3 传统应对方案的三种姿态828.1.4 工作流时代的新答案838.1.5 典型应用场景838.2 工作流与单Agent能力设计的范式选择848.2.1 Agent与工作流的本质差异848.2.2 适用边界的判断准则848.2.3 九节点能力拆解858.2.4 条件分支让流程具备判断力868.2.5 编排难点节点契约与数据流868.3 面向工作流的提示词设计方法论868.3.1 从一段完整的工作流提示词说起868.3.2 决策点一先描述目标再描述结构878.3.3 决策点二节点输入输出的契约化定义878.3.4 决策点三分支与路由的显式化888.3.5 决策点四模型能力与外部能力的混合编排888.3.6 决策点五终端输出的可发布性约束888.3.7 决策点六图像生成的视觉约束888.4 工作流九个节点的实现过程898.4.1 节点1开始节点与字段约束898.4.2 节点2新闻搜索节点联网搜索908.4.3 节点3热点定调节点大语言模型918.4.4 节点4内容模式路由节点条件判断928.4.5 节点5深度解读与盘点汇总双分支928.4.6 节点6文章生成节点结构化输出938.4.7 节点7图片提示词规划节点948.4.8 节点8图片生成节点生图模型948.4.9 节点9结束节点与输出契约958.4.10 调试过程中的典型问题958.5 运行效果验证968.5.1 测试关键词的设计思路968.5.2 工作流执行流程展示978.5.3 输出结果剖析978.5.4 与设计目标的逐项对照988.6 经验总结与迁移应用998.6.1 六个关键经验998.6.2 迁移场景矩阵1008.6.3 扩展方向展望1008.6.4 当前版本的局限性1008.7 本章小结1018.8 思考与练习102第9章 产品全渠道营销工作流 1039.1 项目背景与价值1049.1.1 从一位品牌运营经理的清晨说起1049.1.2 全渠道营销的四重困境1049.1.3 传统应对方案的三种模式1049.1.4 多模态工作流时代的新答案1059.1.5 典型应用场景1059.2 工作流能力设计从单输入到多输出的能力分层1069.2.1 多模态输入让图像成为工作流的第一驱动力1069.2.2 三渠道差异化内容人格的精确切分1079.2.3 能力拆解83节点的工程化划分1079.2.4 并行与串行让差异化与一致性同时成立1089.3 面向多模态工作流的提示词设计方法论1099.3.1 从一段完整的工作流提示词开始1099.3.2 决策点一多模态输入的显式声明1109.3.3 决策点二先解码、后创作的工序声明1109.3.4 决策点三差异化人格的角色化描述1109.3.5 决策点四每条渠道的视觉氛围前置约束1109.3.6 决策点五文案与配图的串行依赖声明1119.3.7 决策点六合规护栏的隐式植入1119.3.8 决策点七终局打包的输出契约1119.4 基于扣子3.0的实现过程1129.4.1 扣子编程对多模态工作流的支持1129.4.2 集成识别与选用1129.4.3 节点1产品解码节点1139.4.4 节点2/5/8三渠道文案生成节点1149.4.5 节点3/6/9三渠道生图提示词优化节点1149.4.6 节点4/7/10三渠道图片渲染节点1159.4.7 节点11素材打包节点1159.4.8 主图编排让11个节点协同流动1169.5 运行效果验证1179.5.1 测试输入设计1179.5.2 工作流执行流程展示1189.5.3 三套素材输出剖析1199.5.4 与设计目标的逐项对照1219.6 经验总结与迁移应用1219.6.1 七个关键经验1219.6.2 迁移场景矩阵1229.6.3 扩展方向展望1229.6.4 当前版本的局限性1239.7 本章小结1249.8 思考与练习124第 10 章 AI数据采集工作流12610.1 项目背景与价值12710.1.1 从一位证券研究员的清晨说起12710.1.2 非结构化数据的四重困境12710.1.3 传统应对方案的三种姿态12810.1.4 AI数据采集时代的新答案12810.1.5 典型应用场景12910.2 工作流能力设计从输入端范式到输出端范式的转向12910.2.1 输出端范式目标Schema驱动的提取12910.2.2 数据采集与数据生成的适用边界13010.2.3 七节点能力拆解13010.2.4 数值校验闭环让AI数据采集“可信”13110.3 面向数据采集工作流的提示词设计方法论13210.3.1 从一段完整的工作流提示词说起13210.3.2 决策点一输入形态的具体化声明13410.3.3 决策点二目标Schema驱动13510.3.4 决策点三工序声明先于节点结构13510.3.5 决策点四角色化描述的隐式植入13510.3.6 决策点五视觉理解约束的前置声明13610.3.7 决策点六数值校验闭环的显式契约13610.3.8 决策点七合规与质量护栏13610.3.9 决策点八输出契约的多产物声明13610.4 基于扣子编程的实现过程13710.4.1 扣子编程对扫描型PDF工作流的支持13710.4.2 集成识别与选用13710.4.3 节点1开始节点与字段约束13810.4.4 节点2页面切分节点pdf_split13910.4.5 节点3OCR 识别节点ocr_loop循环子图13910.4.6 节点4表格区域定位节点table_locate14010.4.7 节点5字段语义锚定节点field_anchor14110.4.8 节点6数值校验节点value_validate14210.4.9 节点7异常标注节点anomaly_mark14310.4.10 节点8CSV 输出节点csv_output14310.5 运行效果验证14410.5.1 测试输入设计14410.5.2 工作流执行流程展示14510.5.3 CSV 输出结果剖析14610.5.4 与设计目标的逐项对照14710.6 经验总结与迁移应用14810.6.1 八个关键经验14810.6.2 迁移场景矩阵14910.6.3 扩展方向展望15010.6.4 当前版本的局限性15010.7 本章小结15110.8 思考与练习152第 11 章 AI 数据质检工作流15411.1 项目背景与价值15511.1.1 从一位投研经理的下午说起15511.1.2 多源数据冲突的五重困境15511.1.3 传统数据质检方案的三种姿态15611.1.4 AI数据质检时代的新答案15611.1.5 典型应用场景15711.2 工作流能力设计从单源采集到多源仲裁15711.2.1 数据治理的范式跃迁从单源采集到多源仲裁15811.2.2 数据采集与数据质检的能力边界15811.2.3 八节点能力拆解15911.2.4 仲裁规则让冲突变得可解释15911.3 面向多源数据质检工作流的提示词设计方法论16011.3.1 从一段完整的工作流提示词说起16011.3.2 决策点一多源输入形态的显式声明16211.3.3 决策点二目标 Schema 与主键的同步声明16311.3.4 决策点三工序声明先于节点结构16311.3.5 决策点四角色化描述的隐式植入16311.3.6 决策点五数据对齐约束的前置声明16311.3.7 决策点六多源冲突仲裁规则16411.3.8 决策点七数值校验闭环的延续16411.3.9 决策点八合规与质量护栏16411.3.10 决策点九输出契约的多产物声明16511.4 基于扣子编程的实现过程16511.4.1 扣子编程对多源数据治理的支持16511.4.2 集成识别与选用16611.4.3 节点1开始节点与字段约束16611.4.4 节点2数据加载节点16711.4.5 节点3主键对齐节点16711.4.6 节点4字段级冲突检测节点16811.4.7 节点5异常值检测节点16811.4.8 节点6仲裁规则应用节点16911.4.9 节点7数值勾稽校验节点17011.4.10 节点8审计报告生成节点17111.4.11 节点9输出打包节点17211.5 运行效果验证17211.5.1 测试输入设计17211.5.2 工作流执行流程展示17311.5.3 三类核心输出剖析17411.5.4 与设计目标的逐项对照17611.6 经验总结与迁移应用17711.6.1 九个关键经验17711.6.2 迁移场景矩阵17811.6.3 扩展方向展望17911.7 本章小结18011.8 思考与练习181第 12 章 电商图自动打标工作流18212.1 项目背景与价值18212.1.1 真实场景双十一前的 500 款新品18212.1.2 用 AI 工作流解决的新思路18312.1.3 本案例的两个隐形大坑18312.2 工作流的设计像 CTO 一样思考18312.2.1 一段工程化的指令18312.2.2 拆解AI 是如何理解“工程化指令”的18412.3 关键技术突破18512.3.1 预处理给 AI 戴上一副“眼镜”18512.3.2 结构化输出让数据“规规矩矩”18512.4 运行验证见证“金牌理货员”的诞生18612.4.1 处理过程18612.4.2 最终产出18612.4.3 设计目标与实际运行结果的对照18612.5 经验总结与迁移应用18712.5.1 三条避坑指南18712.5.2 迁移场景矩阵18712.6 本章小结18712.7 思考与练习188第13章 从一句话需求到上线“续费管家”小程序18913.1 从工作流到应用一次范式跃迁19013.1.1 真实场景一个被遗忘的订阅19013.1.2 个人开发者面前的“三座大山”19013.1.3 两种产物的边界工作流与应用19113.1.4 扣子编程的“想法到实现”能力19113.2 入口新建一个编程项目19213.2.1 从“新建编程项目”说起19213.2.2 三种应用形态网页、移动、小程序19213.3 一句话需求的解构应用描述五要素19313.3.1 从一段产品化的指令说起19313.3.2 要素一产品定位与平台命名19413.3.3 要素二数据模型实体与字段19413.3.4 要素三页面与导航结构19513.3.5 要素四业务规则与计算逻辑19513.3.6 要素五设计与部署约束19513.4 实现过程一名“数字全栈工程师”的工作日志19613.4.1 第一步勘探与规划——AI如何理解“做一个应用”19613.4.2 第二步技术栈选型——TaroNestJSSupabase19713.4.3 第三步后端API——一组规整的RESTful接口19813.4.4 第四步前端三页面与TabBar19813.4.5 第五步五道验证关卡19913.5 AI协同调试3个真实的工程现场19913.5.1 现场一被误删的函数体formatCost19913.5.2 现场二toast函数签名不匹配20013.5.3 现场三小程序不兼容的小数类名20013.6 运行验证庆贺“续费管家”的诞生20113.6.1 五项验证全部通过20213.6.2 前后端契约匹配验证20213.6.3 成品一览运行界面20213.6.4 预览与发布配置小程序AppID20313.6.5 设计目标与实际交付的对照20313.7 经验总结与迁移应用20413.7.1 七条关键经验20413.7.2 迁移场景矩阵20513.7.3 何时用应用生成何时用工作流编排20513.8 本章小结20613.9 思考与练习206