今年，字节跳动在国内上线了 AI 应用开发平台——扣子。用户可以根据自己的想法在扣子上创建 chat bot（聊天机器人），甚至能利用扣子 API 上线一个产品。
扣子上有丰富的插件工具，如果用户希望 bot 具备某个功能，就给它加一个对应功能的插件；如果需要 bot 按照固定步骤执行任务，则在平台上设计一套工作流（workflow）；最后，将插件、工作流打包好，就生成了一个 chat bot（聊天机器人）。用户可以在扣子上直接使用 bot ，也可以利用 API 嵌入到更多场景，生成一个应用。
这么易上手的产品，自然吸引了喜欢激发创造的 ByteDancer 们：
有人用 bot 生成橘猫漫画故事，治愈工作了一天的灵魂；
有人设计了餐厅推荐 bot，帮自己决定去哪吃饭；
还有人创建了学习代码的插件，放到飞书的应用里，大大节省了工作时间，还被上万个 bot 引用……
这次，字节君找几位 bot 的创建者聊了聊，他们中有研发，也有运营、产品，看看不同业务背景的他们，是如何借助公司的技术实现自己 idea 的？
“生图还挺惊喜的，很治愈。”
这是最近我在扣子上收到的评论。“漫画生成：橘猫漫画家” bot 在扣子上的使用量已经超过 61 万了，而一开始它只是我在扣子上的小小尝试。
橘猫漫画家 bot 的搭建非常简单，从构思到完成只花了一天时间。它的工作流也不复杂，用户可以输入一段完整的剧情，比如“橘猫进入森林，遇见了危险……”，也可以只有一句话“一只橘猫参加了音乐会”或者“一只橘猫参加运动会”，AI 会理解并生成有剧情的四格漫画。
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其实我已经陆续在扣子上创建了 100 多个 bot，其中很多 bot 收获了不错的数据，我也接到了一些企业或者活动的合作邀请。但最近我慢下来了。我在观察平台上有研发背景的技术流玩家，看他们是怎么做的，以及如何思考用户需求，思考建立 bot 的价值。我计划未来花更多精力丰富自己的工作流和插件库，更好地帮助他人搭建 bot。
作为研发，我常常会听到一些同事吐槽：刚接手了一个新项目，但之前的代码都不是自己写的，很多内容都不熟悉，当出现 bug 的时候，只能花很长时间去从头学习代码，如大海捞针一般去找 bug 在哪。
要知道，生产级的编程项目通常代码规模大、结构复杂，动不动就几万行代码。所以，我在想是不是可以做一个 AI 编程语言助手，帮我们快速学习，让写代码过程更有效率？
于是，我在扣子上搭建了一个叫 Talk to Your Codes 的插件，方便大家将它作为工具引入自己的 bot，但它的受欢迎程度超出了我的想象。上线没多久，Talk to Your Codes 就在扣子插件黑客马拉松的评比中排名前十。
Talk to Your Codes 就像一个导师，帮助划重点，加书签，啃下一本厚厚的技术代码“书”，也能在你迷惑的时候，在茫茫代码海中指点迷津。它的功能主要有三个方面：「快速了解一个热门开源框架」、「深度学习一个项目」、「日常开发项目自动/辅助驾驶」。
只要这个代码在 GitHub 的开源软件库里，你就能让 Talk to Your Codes 够帮你在几万行代码中迅速定位到想看点，分析不同代码的结构，甚至还能给出优化建议：
现在，我们计划将 Talk to Your Codes 引入飞书，在开源社区等场景里担起 oncall 的工作。为了更好地应用它，我们在不断完善功能，也计划开发出一个解决方案，覆盖更多的应用场景。
我觉得，整个行业都在探索不同的可能性，随着技术攻克到极致，AI 会完全改变我们的工作方式。
在我们部门有一个惯例：当你在工作中接受了别人的帮助，就为对方写一首“夸夸歌”。这都靠我在扣子上做的 AI Song Maker ——一个帮你写歌的 bot 来实现。
我的工作是开发 AI 音乐的应用，早期开发过一个生成歌词的 APP，但使用的的模型很小，产品效果不是很理想。接触扣子后，我发现扣子背后的豆包大模型能更好地理解用户想表达什么情绪、使用什么音乐风格，最最重要的是能做到歌词自动押韵！👍
我和团队花了不到三天就搭好了一个用 AI 生成音乐的工作流，然后在此基础上创建了 AI Song Maker，用户可以直接在 bot 里输入指令，生成音乐。
AI Song Maker 刚出来时，我正与一名同学合作项目，他帮了我很大忙，为了感谢他，我用 bot 生成了一首《赞美程序员》。我把“夸夸歌”发出来时，大家都非常开心，后来小组就形成了写歌夸人的习惯。
写歌业务随时在扩大，一个同学苦恼周末钓鱼总是空手而归，于是我们写了一首《祝福钓鱼佬天天钓大鱼》，音乐效果是这样的：
《祝福钓鱼佬天天钓大鱼》,字节范儿,34秒
**AI Song Maker 能让用户体验“一个人就是一个音乐工作室”的成就感。**我们接到了很多合作邀请，包括剪映，也有外部手机厂商。我们也在积极推广，让更多的用户使用我们的产品，在多次批量生成中“锻炼”产品数据能力。
最近，我们正在加强 bot 上插件的性能，生成更高质量的音乐，也让用户能够“私人定制”需求，比如选择某个作曲家的音乐风格。长期来看，团队也会尝试通过音乐 AIGC 大模型接口，让 bot 能够更加聪明地理解用户的想法，创作能力更强。
公司几乎每个业务都有用户调研需求，我们常常需要绞尽脑汁设计一份调研问卷或者访谈方案，并且还要耗费大量时间来总结用户反馈。大语言模型问世后，我就天天幻想：能不能让 AI 来帮忙？
于是，我尝试了扣子，在大家的试用和反馈中搭建 bot，并通过扣子的 API，生成了一个用户调研产品—— MagicSurvey。
MagicSurvey 可以帮用户写问卷、出报告、做访谈，非常容易上手，输入一句话就能帮你生成一个问卷或访谈大纲，如果你觉得问卷还缺少点什么，可以点击“AI 续写”来完善它，还能直接导出到问卷平台和飞书。
做完调研后，我们输入用户反馈的内容，就能获取核心结论，甚至可以让 AI 根据你的思路来总结观点。
MagicSurvey 是今年 5 月上线的，已经帮助 6000 多名不同部门的同学做调研了。
相比直接用 AI 生成，用扣子可以与我们沉淀的知识库库连接，这样 MagicSurvey 能输出更高质量、更专业的问卷和结论。
MagicSurvey 给我带来的最大惊喜，就是能帮助大家打破能力的边界。我记得有一个抖音运营同学想做一个针对老年人群体的知识内容调研，但她没有做用户调研的经验。尝试 MagicSurvey 后，她成功制作出一份老年人业内看懂的问卷，收获了几千名老年人用户的回答。通过智能分析，她发现了很多产品问题，并在后续的运营中进行了针对性优化。
随着豆包、扣子（Coze）等产品不断迭代，ByteDancer 的脑洞从工作衍生到生活，诞生了很多好玩、实用的点子，在抖音音乐节、运动会营销、口语陪练等场景中，我们也看到了扣子 bot 的身影。ByteDancer 与 AI 的故事还在继续。
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