📅 Veröffentlichungsdatum:20. März 2026

🏷️ Kurstyp:KI-Videogenerierung · Coze-Workflow · Erstellung von Store-Erkundungsvideos

🎯 Zielgruppe:Ladenbesitzer, Kurzvideo-Ersteller, Anbieter lokaler Lebensdienste, KI-Tool-Enthusiasten

⚙️ Kerntools:Coze-Plattform, Mihe-KI-Plugin, Large Language Model

Bist du es leid,Store-Erkundungsvideoszeitaufwändig und mühsam zu erstellen? Dieses Tutorial zeigt dir, wie du mitCoze-Workfloweinen automatisierten Prozess realisierst,der in zwei Minuten mit einem Klick hochwertige Store-Erkundungsvideos generiert. Schluss mit umständlichem Filmen, Schneiden und Vertonen. Du musst nurein Ladenfoto und einen Marketingtext hochladenund kannst dann darauf warten, dass die KI für dichein vollständiges Video mit echter Sprechermoderation, Szenenwechseln und Hintergrundmusikerstellt.

Der Kurs beginnt beiNullkenntnissenund führt dich Schritt für Schritt durchden kompletten Aufbau des Coze-Workflows. Du lernst: wie duden Large-Language-Model-Knotenkonfigurierst, um Ladeninformationen intelligent zu analysieren und Video-Skript-Prompts zu generieren; wie dudas Mihe-KI-Videogenerierungs-Pluginaufrufst, um Textbeschreibungen in dynamische Videos umzuwandeln; und wie dueine Schleifenabfragelogik, stellt sicher, dass der Link nach erfolgreicher Videogenerierung automatisch abgerufen wird. Der gesamte Prozesshochgradig automatisiert, was die Effizienz bei der Erstellung von Werbevideos für stationäre Geschäfte erheblich steigert.

Durch das Lernen wirst du Folgendes beherrschen:

• Coze-Workflow-Kernknoten: Konfiguration und Verkettung von Large Language Models, Plugins, Schleifen und Selektoren.
• Der gesamte Prozess der KI-Videogenerierung: Von der Bildverarbeitung über die Prompt-Generierung bis hin zum Video-Rendering und der Ergebnisabfrage - die komplette Kette.
• Effizientes Prompt-Engineering: Wie man System-Prompts schreibt, damit die KI die Anforderungen an ein Store-Erkundungsvideo präzise versteht und Inhalte generiert, die den Anforderungen entsprechen.
• Automatisiertes Logikdesign: Nutzung von Schleifen- und Entscheidungsknoten, um ein nahtloses Erlebnis von 'Hochladen bis Generieren' zu erreichen.

Egal, ob du für dein eigenes GeschäftKosten senken und Effizienz steigernmöchtest oder lokalen HändlernVideoproduktionsdiensteanbieten willst, diesesbewährte Automatisierungslösungwird dir eine neue Tür öffnen und dir ermöglichen, im Zeitalter der KI-Inhaltserstellung einen Vorsprung zu gewinnen.

Teil 1: Projektübersicht und Vorbereitung

1. Projektdemonstration: Effektpräsentation und Wertanalyse der Ein-Klick-Generierung von Store-Erkundungsvideos mit dem Coze-Workflow
2. Umgebungsvorbereitung: Anmeldung auf der Coze-Plattform, Workflow-Erstellung und Einführung in die grundlegende Benutzeroberfläche
3. Kernmaterialien: Beschaffung und Verständnis der für den Workflow-Aufbau benötigten Prompt-Dokumente und Plugins

Teil 2: Aufbau der Workflow-Kernknoten

4. Eingabekonfiguration: Einrichten des Startknotens, Definieren der Upload-Variablen für Ladenfrontfotos und Marketinginhalte
5. Informationsextraktion: Konfigurieren des Large-Language-Model-Knotens, intelligente Analyse des Bildes und Extraktion der Kerninformationen des Geschäfts
6. Skriptgenerierung: Konfigurieren des zweiten Large-Language-Model-Knotens, Generieren von Video-Prompts basierend auf den Informationen
7. Video-Rendering: Aufrufen des Mihe-Video-Generierungs-Plugins, Umwandeln der Prompts in dynamische Videos

Teil 3: Automatisierungslogik und Ergebnisausgabe

8. Schleifenabfrage: Schleifenknoten und Abfrage-Plugin einrichten, um den Status der Videogenerierung automatisch abzufragen
9. Bedingte Prüfung: Selektor-Knoten verwenden, um zu prüfen, ob das Video erfolgreich generiert wurde, und den Prozesszweig zu steuern
10. Ergebnisverarbeitung: Codeblock-Knoten hinzufügen, um leere Werte in den Ausgabedaten zu bereinigen
11. Prozesskapselung: Endknoten verbinden, den endgültigen Videolink ausgeben und den gesamten Workflow abschließen

💡 Lerntipp:
Der Inhalt des Tutorials basiert auf den Branchenpraktiken zum Zeitpunkt der Veröffentlichung. Es wird empfohlen, beim Lernen die aktuellen neuesten Regeln der Plattform zu berücksichtigen
und das Gelernte flexibel anzuwenden, um den besten Lerneffekt zu erzielen.