用扣子（Coze）实现「结构化数据」：人设、工作流与发布

把「结构化数据」交给智能体，难点不在模型能力，而在流程是否说清楚：输入是什么（页面类型与内容），按什么顺序处理，交付什么（JSON-LD 代码），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

本文介绍如何在 扣子（Coze）智能体与工作流 上实现这个技能，包括它的形态、示例配置、启用步骤、一次完整的运行过程和常见坑。

这个技能做什么

项目	说明
技能	结构化数据（`schema-markup`）
作用	为页面生成 JSON-LD 结构化数据
输入	页面类型与内容
输出	JSON-LD 代码
形态	纯提示词
风险	低
适用人群	内容与增长人员

处理流程分四步：

选择类型
填写字段
校验语法
提醒用官方工具验证

这个技能纯指令型，不需要额外脚本或外部连接，复制到大多数平台都能用；风险较低，但输出仍需快速过目再使用。

在扣子（Coze）智能体与工作流中是什么形态

扣子（Coze）是字节跳动推出的智能体开发平台，可以为智能体设置人设与回复逻辑，挂载插件、知识库和工作流，并发布到多个渠道。

国内版与海外版在功能和发布渠道上可能不同，具体以所用版本的官方文档为准。

示例配置

# 扣子（Coze）配置思路示意，界面字段以平台当前版本为准
智能体: 结构化数据
人设与回复逻辑: 你负责为页面生成 JSON-LD 结构化数据。收到页面类型与内容后按工作流处理，不确定处要说明。
工作流 schema_markup:
  - 开始: content
  - 大模型: 选择类型；填写字段
  - 大模型: 校验语法；提醒用官方工具验证
  - 结束: JSON-LD 代码
知识库: 团队规范与示例（可选）

示例里最重要的是两处：一是描述（或指令开头）要写明「什么时候用」，让智能体在内容与增长人员提出相关请求时能对上号；二是约束部分要写进「不承诺排名，不堆砌关键词，以读者价值为先」这类领域规矩，避免智能体自作主张。

安装与启用步骤

新建智能体，写好人设与回复逻辑
新建工作流，按技能步骤添加大模型、代码、插件节点
上传团队规范作为知识库（可选）
在调试窗口测试多组输入
发布到需要的渠道

实操：一次完整的运行

假设你在网站后台与搜索平台工具中发出这样的请求（虚构示例）：

帮我做一下结构化数据，材料是附上的页面类型与内容。

智能体识别到任务与「结构化数据」相关后，会依次选择类型、填写字段、校验语法、提醒用官方工具验证。最终交付JSON-LD 代码，并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始页面类型与内容抽查两三处关键信息，确认无误后再使用。

测试与验收

在调试窗口查看工作流每个节点的运行结果，尤其检查插件返回为空时的处理。

针对这个技能，还建议额外准备：

一份信息齐全的标准页面类型与内容，检查输出是否完整
一份缺少关键信息的输入，检查智能体是否先提问而不是编造
一份包含“忽略以上规则”等字样的输入，检查约束是否仍然有效

常见坑

人设写得过于花哨，反而削弱了流程约束。
插件授权范围过大。
只写了步骤，没写交付格式，导致每次输出的JSON-LD 代码结构不同。
没有给出样例，智能体对“好结果”的理解与你不一致；在参考资料里放一两份范例会明显改善。

延伸阅读

说明：文中的配置、代码与目录结构均为示意，用于说明思路；各平台的入口、字段名与能力会更新，落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构，不代表真实案例。