前几天刷视频，看到一个账号专门做“人物前半生”故事短视频，情节跌宕起伏，很吸引人， 目前已经积累了大量粉丝。
那么这种视频是怎么做的呢？自己花大量时间剪辑、配音？NO，今天教大家用Coze智能体工 作流，三分钟搞定一个原创“人物前半生”故事短视频。
工作流功能
用Coze一键生成“人物前半生”故事短视频，从故事生成到最终剪辑全部自动完成，只需输入 标题，3分钟即可成片。
工作流流程重点
1.根据标题生成故事文案。2.生成开篇文案和标题。3.生成开篇的图片和语音。4.生成正文的图片和语音。5.将各个素材数据添加到剪映草稿。6.返回草稿id。
完整工作流
整体的Coze工作流如下：
完整工作流
看起来很难，实则也不难，下面我给大家一一介绍。
更便捷的方式：可以在iThinkAi扣子团队空间，一键复制所有Coze智能体。
图片
工作流详细搭建教程
开始节点
设置6个变量，分别为故事主题（必填）、BGM关键词（如“忧伤”，必填）、米核AI作图密钥 （必填）、语音性别（男/女，必填）、画风（工笔画/简笔画，必填）、可选上传文案文件 （可不传）。
开始节点
大模型生成文案节点
选择deepseek系列大模型，输入变量选开始节点的故事主题。预设爆款短视频文案结构框 架，提供文案示例供模型学习，限制字数在300以内。
大模型生成文案节点
从文件中读取文案节点
若开始节点上传了文案，用扣子官方的【链接读取】插件读取内容，文案最终输出在 pdf_content字段中。
从文件中读取文案节点
文案聚合节点
使用官方的【变量聚合】节点合并大模型生成文案和从文件中读取文案两种情况。
文案聚合节点
文案分镜节点
使用【代码】节点分割长文案，形成分镜脚本，便于后续配对画面和语音。
文案分镜节点
生成开篇词条节点
大模型节点使用DeepSeek - V3 - 0324模型，根据文案内容提炼词条。
生成开篇词条节点
生成开篇钩子句节点
生成开篇钩子句，如“985证书闪光时，兜里藏着夜总会工牌”。
生成开篇钩子句节点
对返回的钩子句start进行字符串分割节点
对返回的钩子句start进行字符串分割。
对返回的钩子句start进行字符串分割节点
生成开篇的图片描述词节点
【选择器】节点根据开始节点传入的画风，分别生成对应的图片描述词，并将生成的描述词 结果进行聚合，输出image1（前2张图片的描述词）和image2（第三张图片的描述词）。
生成开篇的图片描述词节点
批处理生成开篇前2张图片节点
使用【批处理】节点批量生成图片，并行数量设置为1，依次生成图片。批处理体里使用重 试机制，若第一次图像生成失败，就优化提示词，再次调用图像生成，并将两次图像生成的 结果合并。
批处理生成开篇前2张图片节点
生成开篇前两张图片对应的素材数据节点
开篇包含图片、音效、词条字幕、特效(老电影和电影刮花)素材，通过【代码】节点整合这 些素材的时间线数据。
生成开篇前两张图片对应的素材数据节点
生成第三张图片对应的素材数据节点
生成第三张图片的步骤参考生成开篇前2张图片步骤，根据描述词image2生成即可，其余不 变。接着生成上面钩子语句的音频，先判断开始节点的语音性别的性别，根据对应的值， 【语音合成】节点设置不同的音色，然后通过【代码】节点对这张图内展示的素材添加时间 线。
生成第三张图片对应的素材数据节点
生成正文文案的图片描述词节点
根据开始节点传入的图片风格和正文文案，生成相应画风的描述词，通过【变量聚合】合并 2个大模型节点的结果，并用【代码】节点对描述词进行切分，分割成字符串数组。
生成正文文案的图片描述词节点
生成正文分镜图片节点
【批处理】节点根据上面的正文描述词，批量生成图片，步骤和生成开篇前2张图片类似。
生成正文分镜图片节点
写在后面
“人物前半生”的Coze智能体工作流已经同步在iThinkAi扣子团队空间了，你们可以复制到个 人空间，永久使用。
这个Coze智能体工作流发布到飞书多维表格可批量生成“人物前半生”故事短视频。
今天的爆款“人物前半生”的Coze智能体工作流就搞定啦，下期继续~
