جوهر المشروع

هذه دورة لاستخدام منصة Coze (Kouzi) لبناء سير عمل بالذكاء الاصطناعي، مع نموذج GPT-image2 لتوليد صور تطبيقات تجارية عالية الجودة بنقرة واحدة. الجوهر هو من خلال التنسيق العقدي في Coze، تحقيق توليد تلقائي كامل للصور من المدخلات (صورة المنتج/نص الطلب) إلى المخرجات (صور البث المباشر لبيع المنتجات، صفحات تفاصيل التجارة الإلكترونية، رسوم التشغيل السريع للبرامج، إلخ)، مما يزيد بشكل كبير من كفاءة إنتاج المواد البصرية في مجالات التجارة الإلكترونية وإنشاء المحتوى.

الطريقة الأساسية والمسار

• إنشاء سير عمل جديد (workflow) على منصة Coze، باستخدام اسم بالإنجليزية، والدخول إلى واجهة التنسيق المرئي، وبناء سلسلة العقد من اليسار إلى اليمين
• إعداد عقدة البداية (Start): تحديد متغيرات الإدخال حسب نوع الصورة - صورة المنتج (نوع file/image)، النص الترويجي (string)، اسم الشخصية (string)، نسبة الصورة، إلخ
• إضافة عقدة "تحويل النص إلى قائمة" (string to list): تحويل متغير الصورة من عقدة البداية إلى تنسيق مصفوفة، لأن إضافة GPT-image2 تتطلب إدخال رابط الصورة كمصفوفة
• إضافة عقدة "النموذج اللغوي الكبير" (LLM) لتوليد موجه نص إلى صورة: اختيار نموذج خفيف مثل Doubao 2.0mini، وتحديد الدور وتنسيق الإخراج في موجه النظام، والإشارة إلى متغيرات النص والشخصية والصورة من عقدة البداية في موجه المستخدم، مع تعيين وقت المهلة إلى 600 ثانية لمنع الانقطاع
• إضافة عقدة إضافة "GPT-image2": اختيار أقوى نموذج صور، واستخدام الموجه الناتج من النموذج اللغوي الكبير كـ prompt، ومفتاح API من عقدة البداية للمصادقة، وتعيين النسبة إلى 9:16 أو 16:9، واختيار متغير المصفوفة المحول مسبقًا كصورة مرجعية
• إضافة عقدة "المحدد" (if-else) للمعالجة الاحتياطية: التحقق مما إذا كانت الإضافة الرئيسية قد أنتجت الصورة بنجاح (الإخراج ليس فارغًا)، إذا نجحت يتم الإخراج مباشرة، وإذا فشلت يتم تفعيل الإضافة الاحتياطية (نسخة من نفس الإعدادات) للتوليد مرة أخرى، لتجنب توقف سير العمل بالكامل بسبب نقطة فشل واحدة
• إضافة عقدة "تجميع المتغيرات" (aggregator): تجميع روابط الإخراج من الإضافة الرئيسية والإضافة الاحتياطية، وأخذ القيمة غير الفارغة كمخرج نهائي، ثم الاتصال بعقدة النهاية (End)
• النقر على "تشغيل تجريبي" للاختبار: إدخال رابط صورة منتج حقيقي، النص، اسم الشخصية ومفتاح API، التشغيل لمدة 1-2 دقيقة تقريبًا ثم عرض نتيجة الصورة المولدة، وتعديل الموجه أو إعدادات الإضافة حسب النتيجة

نموذج الربح والنتائج المذكورة

لم تذكر الدورة بيانات ربح محددة مباشرة، بل ركزت على قيمة GPT-image2 في التطبيقات التجارية: يمكن توليد صور البث المباشر لبيع المنتجات، صفحات تفاصيل التجارة الإلكترونية على أمازون، رسوم التشغيل السريع للبرامج، خرائط الطعام، أدلة تجنب الأخطاء للمبتدئين، إلخ، بنقرة واحدة. يمكن استخدام هذه الصور مباشرة في صفحات تفاصيل التجارة الإلكترونية، محتوى وسائل التواصل الاجتماعي، صور الدروس، إلخ، مما يوفر تكاليف التصميم (رسوم تصميم الصورة الواحدة حوالي 50-200 يوان)، ويزيد من معدل النقر والتحويل للمحتوى. من خلال التوليد الجماعي للصور، يمكن استخدامها في التصميم بالنيابة، الدفع مقابل المعرفة (بيع قوالب سير العمل) وغيرها من طرق تحقيق الدخل.

الشروط والتحضيرات

• الجهاز: كمبيوتر (يوصى بـ Windows/Mac، لاستخدام منصة Coze في المتصفح)
• الأدوات: حساب على منصة Coze (Kouzi) (تسجيل مجاني)، مفتاح API لإضافة GPT-image2 (يجب الحصول عليه من OpenAI، مدفوع، لكن هناك رصيد مجاني أولي)، نموذج Doubao اللغوي الكبير (الرصيد المجاني كافٍ لبناء الاختبار)
• المهارات: قدرة أساسية على كتابة موجهات LLM؛ فهم مفهوم سير العمل/المخطط الانسيابي (العقد، المتغيرات، المدخلات والمخرجات)؛ القدرة على قراءة وتصحيح إعدادات الإضافات البسيطة؛ لا حاجة لخبرة برمجية
• المال: منصة Coze مجانية؛ GPT-image2 API له تكلفة معينة (الدفع حسب الصورة، حوالي 0.01-0.05 دولار/صورة)، التكلفة في مرحلة الاختبار منخفضة جدًا

ملخص الخطوات الرئيسية

1. افتح الموقع الرسمي لـ Coze، بعد تسجيل الدخول ادخل إلى صفحة إدارة سير العمل، انقر على "إنشاء سير عمل جديد"، املأ اسمًا بالإنجليزية (مثل shop_image_gen) ووصفًا، وادخل إلى المحرر المرئي
2. تكوين عقدة البداية: إضافة ثلاثة متغيرات - product_image (نوع file/image، مطلوب)، prompt_text (string، وصف المحتوى الترويجي)، character_name (string، اسم الشخصية) و api_key (string، للمصادقة)
3. إضافة عقدة "string to list" بعد عقدة البداية: تمرير متغير product_image، واختيار الإخراج من نوع array(string)، لاستخدامه في الإضافات اللاحقة
4. إضافة عقدة النموذج اللغوي الكبير: اختيار نموذج Doubao 2.0mini، كتابة قالب معد مسبقًا في موجه النظام (مثل "أنت خبير تصميم تجارة إلكترونية، بناءً على صورة المنتج والنص الترويجي المقدمين من المستخدم، قم بتوليد موجه نص إلى صورة احترافي...")، ملء prompt_text و character_name من عقدة البداية في موجه المستخدم، الصورة كمدخل فهم بصري (استخدام نوع string، وليس مصفوفة)، تعيين المهلة 600 ثانية
5. أضف إضافة GPT-image2: ابحث واختر إضافة "GPT image2 توليد الصور"، اختر أقوى نموذج (مثل dall-e-3)، اضبط المعلمات: api_key يشير إلى عقدة البداية، prompt يشير إلى مخرجات النموذج الكبير، الصورة المرجعية تشير إلى مخرجات string to list (بصيغة مصفوفة)، اختر النسبة 9:16 أو 16:9، اختر وضع المزامنة "مزامنة"
6. أضف عقدة المحدد: شرط الحكم "عنوان URL لمخرجات إضافة GPT-image2 ليس فارغاً"، إذا كان صحيحاً فانتقل إلى عقدة تجميع المتغيرات، وإذا كان خاطئاً فانسخ إضافة GPT-image2 (بنفس الإعدادات) كخيار احتياطي، وحاول التوليد مرة أخرى
7. أضف عقدة تجميع المتغيرات: اجمع مخرجات الإضافة الرئيسية ومخرجات الإضافة الاحتياطية، اختر "group_1" أو حقل المجموعة المتاح، خذ أول قيمة غير فارغة، واربطها بمخرجات عقدة النهاية
8. انقر على "تشغيل تجريبي"، املأ بيانات الاختبار (مثل رابط صورة المنتج، النص "فستان صيفي بطبعات الزهور، خصم لفترة محدودة"، الشخصية "ترامب")، انتظر التشغيل لمدة 1-2 دقيقة، واطلع على تأثير صورة البث المباشر للبيع المتولدة، ثم عدّل الـ prompt أو إعدادات الإضافة وفقاً للتأثير واحفظ وانشر