🔥📈🤖 n8nクリエイターのリーダーボード用AIエージェント - 人気のワークフローを見つける

このワークフローは、以下の人々に最適です：
- n8nクリエイター: 自分のワークフローのパフォーマンスをモニタリングし、影響を理解するため。
- コミュニティマネージャー: トップクリエイターやトレンドを認識し、参加を促進するため。
- 新しいユーザー: 人気のあるワークフローを探索し、独自の自動化を構築するための出発点として。
- データアナリスト: n8nコミュニティのデータを分析し、洞察を得るため。

このワークフローは、n8nコミュニティからのデータを集約して、クリエイターとそのワークフローに関する詳細な統計を生成します。具体的には、以下の問題を解決します：
- データの可視化: クリエイターやワークフローのパフォーマンスを視覚的に表示し、理解を深める。
- 時間の節約: 手動でのデータ収集や処理を自動化し、効率を向上させる。
- 人気のワークフローの特定: ユーザーが最も訪問されたワークフローを見つけ、使用する際の参考にする。

このワークフローは、以下のステップで構成されています：
1. データの取得: GitHubからクリエイターとワークフローの統計データを取得します。
- stats_aggregate_creatorsとstats_aggregate_workflowsノードを使用して、JSONファイルからデータを取得。
2. データの解析: 取得したデータを解析し、必要な情報を抽出します。
- Parse Creators DataとParse Workflow Dataノードでデータを配列に整形。
3. データのフィルタリングとソート: 特定のクリエイターに基づいてデータをフィルタリングし、パフォーマンスに基づいてソートします。
- Filter By Creator Usernameノードでユーザー名でフィルタリング。
4. レポートの生成: AIエージェントを使用して、詳細なMarkdownレポートを生成します。
- gpt-4o-miniノードで、フィルタリングされたデータを元にレポートを作成。
5. ローカルへの保存: 生成したMarkdownレポートをローカルに保存します。
- Save creator-summary.mdノードで、タイムスタンプ付きのファイル名で保存。

ユーザーがこのワークフローをカスタマイズし、適応させる方法は以下の通りです：
- データソースの変更: Global VariablesノードでGitHubのURLを変更し、他のデータソースを指定できます。
- フィルタリング条件の変更: Filter By Creator Usernameノードの条件を変更して、異なるクリエイターのデータを取得できます。
- 出力フォーマットの調整: gpt-4o-miniノードのプロンプトを編集し、生成されるレポートの内容や形式を調整できます。
- 追加ノードの挿入: 必要に応じて、データ処理のための追加ノードを挿入し、ワークフローを拡張できます。