大家好，我是汤师爷，专注AI智能体分享，致力于帮助100W人用智能体创富~
作为短视频创作者，你是否经常遇到这样的困扰：
- • 花了大量时间创作内容，却总是无法获得理想的播放量？
- • 看到其他账号快速增长，却不知道他们成功的秘诀在哪里？
- • 想要参考优秀账号的经验，却不知从何下手分析？
如果你有以上任何一个困扰，那么你需要一个对标账号拆解的智能体，帮助你系统地分析对标账号，让创作少走弯路。
1、对标账号拆解智能体
对标账号拆解简单来说，就是找到行业内做得好的账号，仔细研究他们为什么成功，然后学习他们的优点。
这个过程包括分析目标账号的定位策略（他们针对什么人群）、人设塑造（他们在观众心中树立什么形象）、选题方向（他们做什么内容）、内容结构（他们怎么组织内容）和变现路径（他们怎么赚钱）等多个维度。
通过对标账号拆解，内容创作者可以：
- • 快速掌握行业内容创作的最佳实践和成功模式，少走弯路，避免从零开始摸索
- • 了解目标受众的真实需求和内容偏好，明确自己应该创作什么内容最受欢迎
- • 发现可借鉴的创作技巧和内容结构，比如视频开头怎么吸引人，结尾怎么引导互动
- • 避免常见的内容创作误区，知道哪些是行业内的"雷区"，不要踩坑
- • 节省时间和精力，直接借鉴成功经验，快速提升自己的内容质量
需要注意的是，对标账号拆解不是简单的模仿和复制，而是要在理解对方成功要素的基础上，结合自身特点进行创新和优化，打造出具有个性化的优质内容。
就像学习绘画一样，先临摹大师作品学习技巧，再发展出自己的风格。盲目抄袭只会让你成为别人的影子，无法形成自己的独特价值。
整个智能体搭建过程，主要分为两个步骤：
-
- 工作流搭建：将场景流程转化为可自动化运行的步骤化模块，就像搭积木一样，一步步将各个功能模块连接起来，形成一个完整的工作流程。
-
- 智能体设置：将工作流嵌入 AI 智能体中，使其能理解对话内容并智能判断何时调用相应工具，这样用户只需简单对话，就能触发复杂的自动化流程，获得专业的分析结果
2、搭建智能体的工作流
1）创建空白工作流
登录Coze官网，在“资源库-工作流”里新建一个空白工作流，取名“benchmark_analysis”。
2）开始节点
这里通常用来定义工作流启动时需要的输入参数，比如对标账号的视频链接（video_url）。
3）获取对标账号视频信息
通过“视频搜索”插件的“douyin_data”工具，获取对标账号视频信息。
- • 输入
- • api_token：从哪获取？点击“感叹号”，通过网站可以获取。
- • douyin_url：开始- video_url
4）根据用户ID，批量获取视频列表
通过“视频搜索”插件的“get_user_video_all”工具，批量获取视频列表。
- • 输入
- • sec_user_id：获取对标账号视频信息- sec_ uid
- • page：1
5）批量获取视频详细信息
这个环节会使用批处理节点，批处理体内部会执行两个节点：
1.单个获取视频详情
通过“视频搜索”插件的“douyin_data”工具，单个获取视频详情。
- • 输入：
- • api_token：同上
- • douyin_url：批量获取视频详细信息-share_url
2.根据分享链接下载视频
通过“视频下载”插件的“download_video”工具，下载视频。
- • 输入：
- • url：获取单个视频详情- share_url
3.批量提取视频文案
通过“字幕获取”插件的“generate_video_captions_sync”工具，提取视频文案。
- • 输入：
- • url：根据分享链接下载视频- url
4.将视频文案信息整合进视频列表中
- • 通过python代码，将视频文案信息整合进视频列表中
async defmain(args: Args) -> Output:
# 如果 args.params 为 None，则使用空字典
params = args.params or {}
# 从 params 提取子项，如果为 None，则使用空字典
aweme = params.get("aweme") or {}
text\_data = params.get("text\_data") or {}
# 为 aweme 添加字段 text
aweme["text"] = text\_data.get("content", "")
aweme\_detail = params.get("aweme\_detail", {})
aweme["aweme\_detail"] = aweme\_detail
# 构造返回值
ret: Output = {
"aweme": aweme
}
return ret
6）通过python代码，将信息整理为格式化的数据
- • 节点的输入、输出如图所示：
- • python代码如下：
async defmain(args: Args) -> Output:
# 1. 先安全地获取 params
params = getattr(args, "params", {}) # 如果 args 或 params 不存在，就给空字典
ifnotisinstance(params, dict):
return [] # 如果 params 不是字典，直接返回空列表
# 2. 安全地获取 aweme\_list
aweme\_list = params.get("aweme\_list", [])
ifnotisinstance(aweme\_list, list):
return [] # 如果 aweme\_list 不是列表，也直接返回空列表
result = []
# 3. 遍历 aweme\_list，依次处理
for aweme in aweme\_list:
# 如果当前 aweme 非字典类型，直接跳过
ifnotisinstance(aweme, dict):
continue
# 4. 安全获取 share\_info 和 statistics
share\_info = aweme.get("share\_info", {}) ifisinstance(aweme.get("share\_info"), dict) else {}
statistics = aweme.get("statistics", {}) ifisinstance(aweme.get("statistics"), dict) else {}
text = aweme.get("text", "")
# 5. 提取各字段信息，并在取值时加默认值
video\_id = statistics.get("aweme\_id", "")
title = share\_info.get("share\_title", "")
link = share\_info.get("share\_url", "")
digg\_count = statistics.get("digg\_count", 0)
comment\_count = statistics.get("comment\_count", 0)
collect\_count = statistics.get("collect\_count", 0)
share\_count = statistics.get("share\_count", 0)
# 6. 获取 aweme\_detail 并判空
aweme\_detail = aweme.get("aweme\_detail", {}) ifisinstance(aweme.get("aweme\_detail"), dict) else {}
# 获取作者信息
author\_info = aweme\_detail.get("author", {}) ifisinstance(aweme\_detail.get("author"), dict) else {}
author\_name = author\_info.get("nickname", "")
signature = author\_info.get("signature", "")
sec\_uid = author\_info.get("sec\_uid", "")
# 7. 获取时间和时长，这里可以进一步做类型检查，防止计算时报错
raw\_create\_time = aweme\_detail.get("create\_time", 0)
create\_time\_ms = raw\_create\_time * 1000ifisinstance(raw\_create\_time, int) else0
raw\_duration = aweme\_detail.get("duration", 0)
duration\_sec = raw\_duration / 1000ifisinstance(raw\_duration, (int, float)) else0
# 8. 组装返回数据
item\_dict = {
"fields": {
"视频ID": video\_id,
"标题": title.strip(),
"文案": text,
"链接": {
"text": "查看视频",
"link": link.strip(),
},
"点赞数": digg\_count,
"评论数": comment\_count,
"收藏数": collect\_count,
"分享数": share\_count,
"作者": author\_name,
"用户简介": signature,
"用户ID": sec\_uid,
"发布日期": create\_time\_ms,
"时长": duration\_sec
}
}
result.append(item\_dict)
return result
7）通过大模型节点，使用DeepSeek生成拆解报表。
系统提示词如下：
根据对标账号的视频列表信息
{{input}}
自动生成结构化的报告：
- 账号基本信息：名称、简介
- 定位：账号核心受众、差异化价值
- 人设：IP形象、语言风格
- 选题方向：爆款主题分类、发布时间规律
- 内容结构：开场、叙事节奏、结尾引导
- 变现路径：广告、带货、课程等模式分析
8）飞书文档插件：创建飞书文档
通过“飞书云文档 ”插件的“create_document”工具，创建飞书云文档。
- • 输入：
- • content：使用DeepSeek生成拆解报表-output
- • folder_token：指定文档所在文件夹 的 Token，不传或传空表示根目录。支持输入文件夹 token 或者 文件夹 URL。如下图红框所示：
9）结束节点
最后输出对标拆解报告的文档链接，完事~
3、创建智能体
工作流只是一个自动化脚本，如果想在对话中直接使用，就需要封装成一个 AI 智能体。
1）新建智能体
在 Coze 中进入“智能体”版块，新建一个 智能体，取个好记的名字，比如“对标账号拆解智能体”。
2）人设与逻辑
编辑该智能体的“人设与逻辑”，告诉它自己是一个专业的对标账号拆解助手。提示词如下：
当用户输入视频 url 时，调用 `benchmark\_analysis`工作流来生成对标拆解报告。
3）绑定工作流
把之前的“benchmark_analysis”工作流加进来，让智能体在合适的时机自动调用它。、
4）测试并发布
在右侧面板中进行对话测试，输入个短视频的链接，看智能体是否能正确完成对标拆解，并成功写入飞书文档。
确认无误后点击“发布”，就可以把这个智能体发布到飞书或其他渠道。
5）查看飞书文档中的对标拆解报告
通过对标账号拆解智能体，我们成功生成了一份结构清晰、内容完善的对标拆解报告。
4、小结
本文我们构建了一个对标账号拆解智能体。
这个智能体能够自动化提取目标账号的视频内容、互动数据和受众反馈，为内容创作者提供全方位的竞品分析视角。
从抓取视频数据、解析文案内容，到生成结构化报告，每一步都经过精心设计，确保分析结果既全面又精准。
这种自动化工作流程大大简化了传统人工拆解的繁琐步骤，让分析过程变得轻松高效。
对创作者来说，这是一个实用的学习对标的工具，能快速掌握成功账号的运营要点。
你不必再费时费力地一个视频一个视频地看，也不用担心遗漏重要信息。
智能体会系统地总结出对方的内容策略、互动规律和增长技巧，让你一目了然。
以往可能需要团队几天才能完成的分析工作，智能体现在只需要几分钟就能生成专业报告。
这意味着创作者可以将更多精力投入到内容创作本身，而不是耗费在繁琐的分析工作上。
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🐵 我是汤师爷，全网10W粉AI博主，畅销书作者。南京大学硕士，曾就职于华为、阿里，现大厂AI智能体架构师，Qcon、IAS、A2M大会特邀讲师。专注AI智能体分享，欢迎围观。
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