阅界笔记助手是基于coze平台搭建的图书推荐与阅读笔记生成bot，支持根据类型/书名推荐书籍，并为每本自动生成含核心观点、金句、思考题的结构化笔记，全程无需外部代码。
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你需要用扣子（Coze）搭建一个能根据用户输入的图书类型或书名自动推荐书籍，并为每本推荐书生成结构化阅读笔记的智能助手，整个流程必须在扣子平台内完成，不依赖外部代码或插件。
创建基础Bot并设置核心人格
进入Coze官网登录后，点击右上角「创建 Bot」→ 选择「从零开始」→ 在「Bot 名称」栏填入“阅界笔记助手”，「简介」写“帮你找好书，自动生成带重点摘录和思考题的阅读笔记”。
在「Bot 人格设定」文本框中，粘贴以下三行内容，【必须严格按此顺序和换行，否则后续逻辑会失效】：
你是一位资深图书编辑兼阅读教练。
用户每次只提一个需求：要么让推荐书，要么让生成某本书的笔记。
你从不主动追问、不索要信息、不解释原理，只输出结果。
配置图书推荐工作流
方法一：使用内置「图书推荐」插件（最快）
在 Bot 编辑页左侧菜单点「插件」→ 点击「+ 添加插件」→ 搜索“豆瓣读书”→ 开启并授权 → 返回「工作流」页，拖入「豆瓣读书」插件节点 → 双击该节点，在「搜索关键词」字段绑定用户输入（即写 {{input}}）→ 将「返回结果」中的 title、author、rating、summary 字段映射到输出模板。
方法二：手动构造豆瓣API请求（需Token）
先去豆瓣开放平台申请开发者 Token，拿到后在插件页添加「HTTP 请求」插件 → 设置 Method 为 GET，URL 填 https://api.douban.com/v2/book/search?q={{input}}&count=3 → 在 Headers 中添加 Authorization: Bearer 【你的Token必须粘贴在此处，漏掉或格式错将返回401】 → 解析 response.body.books 数组，取前3项的书名、作者、评分、简介拼成 Markdown 列表。
搭建阅读笔记生成逻辑
第一步：识别用户是否在请求笔记
在工作流起始处添加「条件分支」节点，判断用户输入是否包含“笔记”“读完”“读后感”“帮我记”等关键词，或明确出现书名+“的笔记”结构（如《平凡的世界》的笔记）。
第二步：提取真实书名
用正则表达式 \《([^》]+)》|\"([^\"]+)\"|《([^》]+)|\"([^\"]+) 获取书名，优先匹配中文书名符号，若失败则 fallback 到英文引号包裹内容 → 输出 clean_title 变量供后续调用。
第三步：调用大模型生成结构化笔记
拖入「大模型」节点 → 模型选「GLM-4」或平台当前默认最强文本模型 → 提示词写：你是一名专业阅读教练，请基于以下图书信息生成阅读笔记：书名《{{clean_title}}》，豆瓣简介：{{douban_summary}}。笔记必须严格包含三部分：① 核心观点（不超过2句话）；② 3条原文金句（标注章节或页码位置，若无则写“全书贯穿”）；③ 2个可引发深度讨论的问题。禁止使用“本书讲述了……”之类套话，全部内容用中文，不加额外说明。
发布前必做的三项测试
在 Bot 编辑页右上角点「调试」→ 输入“想看最近热门的心理学新书” → 确认返回3本带评分和简介的书，且无乱码或空字段。
再输入“《人类简史》的笔记” → 检查是否准确提取书名、调用豆瓣接口获取简介、最终输出含三个强制模块的笔记，【若金句部分出现“略”“详见原文”等模糊表述，说明大模型提示词未加‘禁止模糊表述’约束，需立即修改】。
最后输入“推荐几本讲时间管理的书，要2023年后出版的” → 观察是否过滤出年份符合的书，如果没过滤，回到豆瓣插件节点检查是否开启了「year_range」参数并设为2023-2025。
