在 Coze 工作流中，开始节点的输入参数使用方式如下：
想象一下，工作流就像一条生产线。开始节点就是这条生产线的入口，它的工作是定义启动工作流需要的输入参数，收集需要的原材料（也就是用户的输入）。在这里，可以给每种"原材料"取个名字（这就是变量名），还能说明每种"原材料"是什么类型的，以便后续的分类识别与加工。其中，{{BOT_USER_INPUT}}是默认变量，用来接收用户在外层Bot中的输入文本。工作流模式下的工作流，应只保留BOT_USER_INPUT节点。在本案例中，我们不需要在开始节点配置额外变量。用户初始输入的英文原文，将通过{{BOT_USER_INPUT}}直接传入工作流，启动后续环节。所以，删掉那条空变量，我们这步就算完成了。
1、开始：定义一个{{prompt}}，把用户在bot输入的记账内容传入进来（例如：今天花了233.32元吃了一顿烧烤）2、大模型：模型：本次任务比较简单，使用任意模型都可以胜任，无需调整大模型参数输入：定义了一个{{input}}引用了【开始节点】的prompt参数提示词：让大模型根据{{input}}传入的内容进行拆解，分别识别【记账事项】、【发生时间】、【变动金额】，并把识别出来的内容分别赋值到{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}}输出：定义了【记账事项】、【发生时间】、【变动金额】对应的{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}}3、数据库——插入记账记录输入：定义了{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}}，用于接收从大模型节点{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}}输出传入的内容SQL命令：不会写没关系，直接使用自动生成语法，输入命令如下，注意我们数据库存入的金额最小单位是分，所以在最终的语法，{{account_change}}*100；意思当用户说我花了2.23元，数据库存储的是2.23*100 = 223
工作流支持通过可视化方式组合插件、大语言模型、代码块等功能，实现复杂且稳定的业务流程编排，如旅行规划和报告分析。当目标任务场景包含多个步骤且对输出结果的准确性和格式有严格要求时，配置工作流尤为适宜。工作流由多个节点构成，这些节点是其基本单元，包括大语言模型LLM、自定义代码、判断逻辑等。每个工作流默认包含开始节点和结束节点；开始节点是工作流的起始点，可以包含用户输入信息，而结束节点则用于返回工作流的运行结果。不同节点可能需要不同的输入参数，这些参数分为引用和输入两类：引用指前面节点的参数值，输入则支持设定自定义的参数值。以下是Coze中的工作流支持的节点：