用 Coze 搭建小红书爆款抓取机器人,自动同步到飞书多维表
前言
2025 年 AI 大模型已经遍地开花,但普通人想用起来还是门槛太高。智能体平台的出现就是为了解决这个问题——不用懂编程,也能把大模型能力封装成能跑通的工具。Coze、Dify、FastGPT 这些平台都在做这件事。

这篇教程拿 Coze 举例,做一个自媒体人很常见的需求:自动抓取小红书热门视频,把标题、点赞数、链接等信息提取出来,整理好后写进飞书多维表。整个过程不用写代码,靠拖拽节点就能完成。
Coze 是什么
Coze 是字节跳动出的 AI 应用开发平台。核心逻辑是:把大模型能力拆成一个个可配置的节点,用户像搭积木一样拼出完整工作流。做好的应用可以发布到微信、飞书、Discord,也能通过 API 接入自己的系统。
相比其他平台,Coze 的优势在于插件生态比较丰富,小红书、抖音、B站这些国内平台的插件都有官方或社区版本,省得自己写爬虫。
工作流整体思路
这个抓取机器人的工作流程分成几步:
- 接收用户输入(比如关键词或博主主页)
- 调用小红书插件获取视频列表
- 代码节点清洗数据,提取需要的字段
- 批处理循环,逐个获取视频详情
- 再经过一个代码节点格式化
- 写入飞书多维表
下面一步步讲怎么配置。
前置准备
创建飞书多维表
先在飞书建一个多维表,字段至少包含:标题、点赞数、收藏数、分享数、视频链接、发布时间。字段类型选文本和数字就行,后面 Coze 会按字段名自动映射。
获取小红书 Cookie
这是整个流程最容易卡住的地方。小红书反爬比较严,Coze 的小红书插件需要用户自己提供 Cookie 才能正常调用。
获取方式:电脑浏览器打开小红书网页版,登录账号,按 F12 打开开发者工具,切换到 Network(网络)标签,刷新页面,随便点一个请求,在 Headers 里找到 Cookie 字段,复制整串内容。
注意:Cookie 有过期时间,大概几天到几周不等,失效后需要重新获取。建议用小号,别用主账号。
配置工作流
开始节点
工作流的第一个节点是"开始",需要定义输入参数。建议设两个:
keyword:搜索关键词或博主 IDcookie:刚才复制的小红书 Cookie
类型都选字符串。
小红书搜索节点
拖一个"小红书搜索"插件进来,参数配置:
- Cookie:引用开始节点的
cookie - 关键词:引用开始节点的
keyword - 页数:建议先设 1-2 页测试,跑通了再加大
这个节点返回的是视频列表的原始数据,格式是 JSON,包含一堆字段,大部分用不上。
第一个代码节点:清洗列表数据
小红书返回的数据结构比较复杂,需要用代码节点提取关键字段。Coze 支持 Python 和 JavaScript,这里用 Python 示例:
def main(args):
raw_list = args['input'] # 上游节点返回的原始数据
clean_list = []
for item in raw_list.get('data', {}).get('items', []):
clean_list.append({
'note_id': item.get('id'),
'title': item.get('note_card', {}).get('title', ''),
'cover': item.get('note_card', {}).get('cover', {}).get('url', ''),
'likes': item.get('note_card', {}).get('interact_info', {}).get('liked_count', 0),
})
return {'result': clean_list}这个节点输出一个干净的列表,每个元素包含视频 ID、标题、封面和点赞数。
批处理节点
列表有了,但还需要逐个获取详情(比如收藏数、分享数、完整链接)。Coze 的"批处理"节点可以循环执行子工作流。
配置要点:
- 输入:引用上一个代码节点的
result - 并发数:建议设 3-5,太高容易触发反爬
- 子工作流:需要再建一个子流程,里面放"获取笔记详情"节点
获取笔记详情节点
在子工作流里拖入"小红书笔记详情"插件,参数:
- Cookie:从主流程透传下来
- Note ID:引用批处理当前的循环项
这个节点返回单条视频的完整数据,包括互动数据、标签、作者信息等。
第二个代码节点:格式化详情
同样用代码节点提取需要的字段:
def main(args):
detail = args['input']
return {
'title': detail.get('title', ''),
'url': f"https://www.xiaohongshu.com/explore/{detail.get('id')}",
'likes': detail.get('interact_info', {}).get('liked_count', 0),
'collects': detail.get('interact_info', {}).get('collected_count', 0),
'shares': detail.get('interact_info', {}).get('share_count', 0),
'time': detail.get('time')
}飞书多维表节点
最后一步写入飞书。拖入"飞书多维表"插件,选择"新增记录"。
配置参数:
- App Token 和 Table ID:在飞书多维表设置里找,需要开通 API 权限
- 字段映射:把代码节点输出的字段对应到多维表的列名
注意:飞书 API 有频率限制,批量写入时建议加延迟,或者在批处理里控制并发。
常见问题
Cookie 失效怎么办
表现为插件返回空数据或报错。需要重新登录小红书网页版,复制新的 Cookie 更新到工作流。
数据写不进飞书
检查三点:App Token 和 Table ID 有没有填对、多维表字段类型是否匹配、API 权限有没有开。
抓取速度太慢
小红书有反爬,并发太高会触发验证码。建议并发设 3 以下,或者加随机延迟。
有些字段是空的
小红书接口返回的数据结构不固定,部分视频可能缺少某些字段。代码节点里用 .get() 方法给默认值,避免报错。
扩展思路
这个工作流跑通后,可以往几个方向改:
- 加上筛选条件,比如只抓取点赞过万的视频
- 接入 AI 节点,自动分析标题生成选题建议
- 定时触发,每天自动跑一遍更新选题库
- 把飞书换成 Notion、Airtable 等其他数据库
Coze 的价值就在于这些节点可以灵活组合,不需要懂后端开发也能搭出能用的工具。
写在最后
智能体平台把 AI 能力的门槛拉低了很多。这个抓取机器人从想法到跑通,熟练的话半小时就能配完。对于内容创作者来说,省掉的是每天手动刷小红书、复制粘贴建选题表的时间。
当然这种方案也有局限:依赖平台插件的稳定性,Cookie 需要维护,反爬策略随时可能变。但对于个人或小团队的需求,已经够用了。如果量级上去,再考虑自己写爬虫也不迟。