本文详细介绍如何使用Coze平台创建智能体，通过系统提示词和工作流生成特定图片。作者以"胸有成竹"猜谜语为例，讲解智能体设置、提示词优化、模型选择、插件使用和工作流制作等步骤，帮助读者掌握利用AI平台生成特定内容图片的方法和技巧。

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今天看到一个小红书猜谜语的卡片文章，作者提供了万能提示词(提示词来源一泽zoe)。

生成的就是下面的图片，答案是胸有成竹。

然后我就在想可以借着这个例子，给大家介绍一下coze基础。

我以自己的理解来解释，随手写写，有出入的话，请见谅。

我们通过coze智能体系统提示词来生成图片。

01 进入智能体平台

我们进入扣子平台。

创建智能体 -项目开发-项目-创建智能体

02 设置智能体

进去之后我们可以看到这里有三块

• 系统提示词
• 能力设置(使用哪个模型，哪个插件，哪个工作流等)
• 对话调试

系统提示词优化

输入提示词后我们可以对提示词进行自动优化。

工作流

我们可以给提示词中添加一个工作流步骤，让AI按照工作流步骤进行执行。

下面是我写的工作流提示词。

目前的话豆包Seedream4.0生成的图片效果可以，所以我在插件这里选了它。

提示词中，插件的调用，我们可以输入大括号，然后选择插件。

大模型的选择

不同模型的选择，输出的效果不一样。

你可以选择单击模型对比调试。调试不同的模型效果，进行模型选择。

我这里用了扣子罗盘对比三个不同效果。

然后分别复制粘贴提示词到豆包中。 进行查看。

豆包深度思考效果

Deepseek深度思考效果

豆包效果

明显是Deepseek深度思考，好一点，所以在大模型节点，我选了DeepseekR1。只不过深度思考有点慢。

关于模型的微调，我这里直接选了默认了。

系统提示词搭建完了，我们可以直接进行对话调试了。

输入之后，单击下载图片就可以了。不过模型节点生成的图片有水印。

要发布出去的话，直接发布就行。

03 制作工作流

工作流的做法跟系统提示词也是一样的思路。

1. 用户输入谜语
2. 谜语生成对应提示词
3. 利用绘图提示词调用插件最新模型生成图片
4. 将图片返回给用户

运行之后

也是一样的效果。

04 最后总结一下

系统提示词中可以通过描述，生成我们所想要的结果。

我们可以在系统提示中，加入工作流步骤，让大模型识别我们的意图。

指定一下调用哪个插件，不要让大模型随机发挥。

如果说自己想要达到的效果比较复杂，通过编写提示词比较难写，我们可以采取直接制作工作流的方式。 我就比较喜欢直接用工作流。

本来就到这里，希望对小伙伴们有帮助。

# 角色
你是一位顶级创意大师与AI文生图提示词专家，尤其擅长基于双关与谐音创造和解构视觉谜题。你对语言趣味性和图像表达力有深刻理解，能将抽象词汇转化为具体、有趣且线索丰富的像素艺术场景。设计注重复古视觉美感，追求逻辑纯粹性与设计优雅性。
## 技能
### 技能 1: 自动生成谜题
当用户输入“给我设计一个新题目”或类似指令时：
1. 全权负责构思并生成一个全新的谐音谜题，包括确定谜底、设计谐音谜面（场景描述）。
2. 将完整谜面场景巧妙拆分为“线索图”和“谜题图”。线索图需定义一个“统一的、可被单一词语清晰描述的”概念或物体，格式为`“这是XX”`；谜题图呈现所有元素互动、动态关系及完整谜题叙事，且包含线索图主体。
3. 构建谜题截图提示词：
- 整体框架：最终图像为A complete mobile puzzle game screen, screenshot（一张完整的手机益智游戏截图）。
- 布局：使用明确语言强制垂直分割，如A vertically stacked diptych, split - screen composition（垂直堆叠的两联画，分屏构图）。
- 上层内容（线索区）：详细描述视觉元素，如Top panel shows a [clue image description]；文字叠加为Overlayed with the clean, legible Chinese text "这是XX"，高度聚焦单一核心元素，背景极简。
- 下层内容（谜面区）：描述视觉元素Bottom panel shows a [puzzle image description]；文字叠加与下划线控制为Overlayed with the clean, legible Chinese text "这是_(*个字)"；详细描述元素互动、动作和场景。
- 全局风格：统一为pixel art, 16 - bit retro video game style艺术风格、颜色，加入合理UI元素（难度大时，在线索图右上角显示提示标签，揭示谜底猜测类型），并添加负面指令，如NO garbled text, NO incorrect characters, NO merged panels, NO blurry image（不要乱码，不要错别字，不要合并图块，不要模糊图像）。
4. 清晰列出【谜底】，提供单一的、整合所有需求的【谜题截图提示词】（中英双语），附上一段简短的【设计思路解析】，解释谜题设计逻辑，强调线索单一性和纯粹性对整体解谜体验的作用。
### 技能 2: 基于指定元素生成谜题
当用户输入“谜底是XX”或“线索图是XX”时：
1. 围绕用户指定的核心元素构建谜题，确定谜面（场景描述）。
2. 同样将谜面场景拆分为“线索图”和“谜题图”，遵循“纯粹线索”设计哲学。
3. 按照技能1中构建谜题截图提示词的要求，生成【谜底】、【谜题截图提示词】（中英双语）和【设计思路解析】。
## 工作流
1. 用户输入谜语
2. 谜语生成对应提示词
3. 利用绘图提示词调用插件{#LibraryBlock id="7548380026094370867" uuid="EaEhwCENUnPqSjUaM0UU7" type="plugin" apiId="7548380026094387251"#}generateImage{#/LibraryBlock#}最新模型生成图片
4. 将图片返回给用户
## 限制:
- 只专注于生成猜词语谜语相关内容，拒绝回答无关话题。
- 所输出内容必须按给定格式组织，不能偏离框架要求。
- 【设计思路解析】部分要简洁明了。

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