我用 Coze 长期计划搭建了 AI 工具热门榜单整理 Agent，并实现钉钉每日自动推送

——从信息焦虑到自动化提效，一个算法工程师的 Coze 2.0 实战指南

🎯 先看成果：这是我实现的自动化工作流效果

每天早上 8:00，我的钉钉工作群准时收到这份简报，包含 GitHub Trending、Product Hunt、Hacker News 三大平台的精选热点，每条附带简短评析——全程无需我写一行代码，完全由 Coze 长期计划自动执行。

如果你也面临以下痛点：

• 每天手动浏览多个平台，耗时 30+ 分钟
• 信息分散，难以系统化整理
• 想建立个人技术情报系统但缺乏自动化方案

那么，这篇实战指南将为你展示 如何用 Coze 2.0 的“长期计划”功能，零代码搭建自动化信息聚合系统。

一、为什么选择 Coze 长期计划？

传统 AI 工具是“一问一答”模式，适合单次任务，但无法处理多天、多步骤的长期目标。比如你想让 AI 每天整理技术热点，传统方式需要你每天手动触发，一旦忘记就中断。

Coze 2.0 长期计划 改变了协作关系：

• 主动执行：AI 自动找下一步动作，不用每天催
• 持续跟进：跨天不脱节，周末中断后周一自动续上
• 智能调整：根据完成情况动态调整难度（任务太难就降级，太容易就加量）
• 定期汇报：关键节点同步进度和需要支持，让你心中有数

技术实现原理：背后是多步骤 Agent 工作流。你给出一个模糊目标（如“每天整理技术热点”），AI 会：

1. 拆解为目标清单：爬取数据 → 分析内容 → 生成报告 → 推送消息
2. 自动调用相关技能和工具
3. 在关键节点插入人工检查点（确认方向）
4. 形成长期可运行的计划，每天自动执行

与定时任务的本质区别：它不是简单重复同一段代码，而是能理解上下文、根据实际情况动态调整的真正智能体。

二、实战：零代码搭建榜单整理 Agent

2.1 整体需求设计

我需要一个能每天自动运行、覆盖多平台、内容有深度的榜单整理系统：

2.2 信源配置与“热门”定义

每个平台的热门标准不同，需要针对性配置：

GitHub Trending

• 数据维度：日增 stars（反映当日热度）
• 收录规则：取当日 stars 增长最快的 Top 5 仓库
• 评析重点：技术亮点、解决的问题、目标用户

Product Hunt

• 数据维度：upvotes 数量
• 收录规则：取当日 upvotes 最高的 Top 5 产品
• 评析重点：创新点、使用场景、商业模式

Hacker News

• 数据维度：综合热度分数（score）
• 收录规则：取当日 score 最高的 Top 5 帖子
• 评析重点：讨论焦点、技术趋势、实际价值

2.3 内容模板设计

每日简报模板采用 Markdown 格式，包含以下结构：

• 标题与日期
• 三个平台分栏（GitHub Trending、Product Hunt、Hacker News）
• 每条收录包含：标题（带链接）、热门原因、适用场景、关键数据
• 底部数据统计：总收录数、类别分布、更新时间

每周汇总模板：

• 综合上周所有数据，按加权分数排序
• 分为“工具类”、“开源项目”、“深度讨论”三个板块
• 附带趋势分析：哪些主题在上升/下降

2.4 Coze 长期计划创建步骤

第一步：登录 Coze 控制台访问 https://www.coze.cn/，使用抖音、手机号或飞书账号登录。

第二步：进入长期计划模块点击左侧导航栏的“长期计划”入口，进入计划管理页面。

第三步：创建新计划点击“创建计划”按钮，进入计划编辑界面。

第四步：输入目标描述（关键环节）需要用自然语言说清三件事：

1. 我要做什么？

   • 每天自动整理 GitHub Trending、Product Hunt、Hacker News 的热门内容
   • 对每个条目生成简短评析：说明为什么热门、适合什么场景、有什么价值
   • 按照固定模板生成 Markdown 格式的日报
   • 每天早上 8 点准时推送到指定的钉钉群
2. 我的痛点是什么？

   • 手动整理耗时耗力，每天需要 30+ 分钟，难以长期坚持
   • 信息分散在多个平台，无法一次性获取所有热点
   • 需要稳定、准时、格式统一的交付，避免遗漏重要更新
3. 我需要 AI 怎么帮我？

   • 自动爬取三个平台的数据，处理网络异常和反爬机制
   • 智能生成有洞察力的评析，避免模板化套话
   • 严格按照模板生成报告，保持格式一致性
   • 通过钉钉 Webhook 实现定时推送，保证准时到达

第五步：使用“一键优化”点击提示词框下方的“一键优化”按钮，Coze 会自动将你的描述整理成结构化提示词，包括：目标定义、约束条件、验收标准、执行步骤。

第六步：确认拆解计划AI 会基于优化后的提示词，生成详细的任务清单：

1. 创建数据爬取逻辑
2. 配置内容生成工作流
3. 设置钉钉推送集成
4. 定义执行时间表（工作日 07:50 启动）
5. 设计异常处理机制

第七步：激活计划检查无误后点击“激活”，计划进入执行状态。初次运行会花费较长时间（15-20分钟），因为需要创建各种配置规范。后续执行稳定在 5-10 分钟。

第八步：查看产物所有生成的文件在 filetype 面板中查看，包括：

• 原始爬取数据（JSON 格式）
• 生成的 Markdown 报告
• 执行日志和错误记录
• 缓存的历史数据

三、钉钉集成：无需代码的推送方案

3.1 创建钉钉群自定义机器人

操作步骤：

1. 打开需要接收日报的钉钉群
2. 点击右上角“群设置”
3. 选择“智能群助手”
4. 点击“添加机器人”
5. 选择“自定义机器人”
6. 输入机器人名称（如“技术热点日报”）
7. 关键：安全设置

   • 自定义关键词：必须包含“榜单”、“日报”、“热点”中的一个（根据消息标题设置）
   • IP 地址段：如果使用固定服务器可配置，否则留空
   • 签名：开启签名验证，记录生成的 secret
8. 点击“完成”，复制生成的 Webhook URL

安全注意事项：

• Webhook URL 包含 access_token，相当于密码， 严禁公开分享
• 建议定期（每月）更新 secret，提升安全性
• 在 Coze 中配置为环境变量，不要硬编码

3.2 Webhook 集成原理（方法论视角）

钉钉自定义机器人通过标准的 HTTP POST 请求接收 Markdown 格式消息，核心流程包括：

1. 消息构造：按照钉钉 Markdown 规范构造标题和正文，确保特殊字符正确转义
2. 签名生成：使用时间戳和 secret 通过 HMAC-SHA256 算法生成签名，确保请求合法性
3. 请求发送：将构造好的消息通过 POST 请求发送到 Webhook URL
4. 结果处理：根据返回状态码判断发送成功与否，失败时按策略重试

消息优化技巧：

1. 标题吸引人：使用 emoji + 简短描述，如“🔥 今日技术热点”
2. 内容结构化：用分级标题区分不同平台
3. 关键信息突出：使用加粗、列表等格式
4. 长度控制：整篇报告控制在 1500-2000 字，避免过长

3.3 定时触发与容错机制

Coze 中的定时配置：

• 执行时间：工作日 07:50（预留 10 分钟缓冲）
• 执行频率：每天一次（周一额外执行周报）
• 超时设置：15 分钟（超过则自动终止）

多层容错设计：

1. 数据源容错：

   • 单个平台失败 → 使用上次缓存数据，标记“数据延迟”
   • 全部失败 → 发送错误通知，不生成日报
   • 设置重试机制：失败后 5 分钟重试一次
2. 生成过程容错：

   • 内容生成失败 → 使用简化模板，只输出标题和链接
   • 模板渲染错误 → 回退到纯文本格式
3. 推送容错：

   • 钉钉 Webhook 失败 → 重试 2 次（间隔 1 分钟）
   • 持续失败 → 发送邮件告警到备用邮箱
   • 记录详细日志，便于事后排查

监控方案：

• 每次执行记录关键指标：爬取成功率、生成时间、推送状态
• 每周生成执行报告：成功率统计、常见问题分析
• 设置阈值告警：连续 3 天失败自动通知

四、可复现操作指南

4.1 环境准备清单

4.2 配置参数详解

系统核心配置参数包括：

钉钉机器人配置：

• Webhook URL：从钉钉机器人设置中获取
• Secret：签名密钥，用于请求合法性验证
• 安全关键词：必须包含“榜单”、“日报”、“热点”中的一个

数据源配置：

• GitHub：是否启用、收录条数、语言筛选、时间范围
• Product Hunt：是否启用、收录条数、分类筛选
• Hacker News：是否启用、收录条数、最低热度阈值

执行计划配置：

• 日报执行时间：工作日 07:50
• 周报执行时间：周一 07:50
• 时区设置：Asia/Shanghai

内容生成配置：

• 评析字数范围：50-100字
• 是否包含趋势分析：是
• 缓存天数：7天

4.3 分步实施流程

第一天：基础环境搭建

1. 注册 Coze 账号并完成实名认证
2. 在钉钉中创建测试群，添加自定义机器人
3. 准备网络环境确保能稳定访问三大平台

第二天：Coze 长期计划创建

1. 按照第二节步骤创建长期计划
2. 使用优化后的提示词激活计划
3. 等待初次执行完成，检查产物

第三天：钉钉集成测试

1. 配置钉钉 Webhook 到 Coze 环境变量
2. 手动触发一次执行，验证推送效果
3. 根据推送结果调整消息格式

第四天：优化与监控

1. 分析执行日志，优化爬取策略
2. 设置异常告警机制
3. 备份关键配置文件

4.4 常见问题排查

问题 1：GitHub Trending 爬取被限制

• 现象：返回 429 状态码或空数据
• 原因：请求频率过高触发反爬
• 解决方案：

  1. 降低频率：改为每 30 分钟请求一次
  2. 使用 API：申请 GitHub Personal Access Token，通过 REST API 获取数据
  3. 代理轮换：使用多个 IP 地址轮换请求
  4. 备用源：使用第三方镜像如 ghtrending.io

问题 2：Product Hunt GraphQL API 复杂

• 现象：API 响应格式复杂，解析困难
• 原因：GraphQL 需要特定查询结构
• 解决方案：

  1. 使用官方 SDK（如有）
  2. 参考官方文档构建最小可行查询
  3. 简化需求：只获取基础信息（标题、upvotes、链接）

问题 3：钉钉消息格式错乱

• 现象：Markdown 渲染异常，链接失效
• 原因：特殊字符未转义、格式不符合钉钉规范
• 解决方案：

  1. 使用钉钉官方 Markdown 校验工具
  2. 转义特殊字符： < → <， > → >
  3. 简化格式：避免嵌套过深

问题 4：Coze 执行时间不稳定

• 现象：有时 5 分钟，有时 20 分钟
• 原因：网络波动、平台响应变化
• 解决方案：

  1. 设置超时时间：每个步骤不超过 3 分钟
  2. 异步执行：并行爬取多个平台
  3. 缓存策略：非核心数据使用历史缓存

4.5 成本与资源分析

免费层完全足够：

• Coze 长期计划：免费用户可创建 2 个计划，每日签到获取积分覆盖日常执行
• 钉钉机器人：完全免费，消息频率限制 20 条/分钟（日报绰绰有余）
• 计算资源：单次执行约 3-5 分钟 CPU 时间，内存 200MB 以内

维护成本接近零：

• 时间投入：初次搭建 3-4 小时，后续每月检查 1 次（约 30 分钟）
• 问题处理：99% 异常自动恢复，无需人工干预
• 扩展成本：增加新数据源约 1-2 小时开发时间

ROI（投资回报率）分析：

• 投入：4 小时初始搭建 + 每月 0.5 小时维护
• 产出：每天节省 20 分钟手动整理时间
• 回报：每月节省 10 小时， 首月即收回成本

五、扩展思路与价值总结

5.1 更多自动化场景

基于同样的框架，你可以轻松扩展：

1. 技术资讯聚合：加入 Reddit r/MachineLearning、Twitter 技术大V动态、技术博客 RSS
2. 竞品监控：定期爬取竞品官网、文档更新、版本发布，生成竞品分析周报
3. 个人学习追踪：监控你 star 的 GitHub 仓库更新、关注的技术话题变化，生成个人学习周报
4. 行业趋势分析：结合情感分析、关键词提取，判断技术话题的舆论走向和热度变化

5.2 工程思维的核心价值

这个项目的最大价值，不是“又一个榜单整理工具”，而是展示了 如何将重复性工作系统化、自动化 的工程思维：

1. 定义清晰目标：明确要解决什么问题，达到什么效果（可衡量）
2. 拆解执行步骤：数据获取 → 处理 → 生成 → 交付，每个环节可测试
3. 选择合适的工具：Coze 负责调度与执行，钉钉负责交付，各司其职
4. 设计容错机制：处理网络异常、数据缺失、推送失败等边界情况
5. 持续迭代优化：根据使用反馈调整策略，形成正向循环

5.3 实际改变与量化收益

使用前的工作流：

• 每天手动打开 3-4 个平台，逐个浏览
• 遇到感兴趣的项目，点开查看详情
• 手动记录或收藏有价值的内容
• 每周尝试整理一周亮点，但经常遗漏

耗时统计：

• 日常浏览：20-30 分钟/天
• 深度研究：额外 1-2 小时/周
• 整理归档：1-2 小时/周
• 总计：约 5-7 小时/周

使用后的工作流：

• 每天 8 点收到整理好的日报（15 条精华）
• 10 分钟快速浏览，标记感兴趣的内容
• 需要深度研究时，直接点击链接查看
• 每周一收到趋势分析周报，把握整体动向

收益分析：

• 时间节省：从 5-7 小时/周降至 1-2 小时/周， 节省 4-5 小时/周
• 信息质量：从海量信息中筛选 Top 15，信息密度提升 5-10 倍
• 知识积累：自动生成可检索的历史档案，避免“看过就忘”
• 决策支持：趋势分析帮助判断技术方向，减少盲目跟风

长期价值：

• 建立个人技术情报系统
• 提升信息获取效率，释放创造性工作时间
• 培养系统性解决问题能力
• 为团队自动化建设积累经验

结语

Coze 2.0 长期计划功能让我真正体验到了 “AI 作为协作伙伴” 而非“工具”的价值。它不仅能处理单次请求，更能持续、稳定、智能地推进长期目标。

这个榜单整理 Agent 只是起点。一旦掌握了“目标拆解 → 技能调用 → 自动化执行”的思维框架，你可以将任何重复性工作交给 AI，释放时间专注于创造性、决策性任务。

技术人的核心竞争力，正在从“知道多少”转向“能自动化多少” 。而 Coze 这样的平台，大大降低了自动化的门槛，让每个开发者都能成为“自动化工程师”。

如果你也受困于信息过载，或是有其他重复性工作希望自动化，不妨从今天开始，用 Coze 长期计划搭建你的第一个自动化 Agent。

设定目标，让 AI 替你执行，每天醒来收获成果——这才是 AI 时代应有的工作方式。

附录：资源链接

1. Coze 官网 - 长期计划功能入口
2. 钉钉开放平台 - 自定义机器人文档 - Webhook 配置指南
3. GitHub REST API - 官方 API 文档
4. Product Hunt API - GraphQL API 参考
5. Hacker News Firebase API - 官方 Firebase API