便签自动化

目标用户

- 开发者：希望通过自动化工具简化获取和处理数据的过程。
- 数据分析师：需要从 Hacker News 中提取热门帖子进行分析和报告。
- 产品经理：希望快速获取用户反馈和热门话题以便调整产品策略。
- 研究人员：需要最新的技术趋势和热门讨论以支持研究工作。

解决的问题

该工作流能够自动从 Hacker News 获取 50 个最受欢迎的帖子，并对数据进行清理和格式化，使得用户可以方便地获取信息，而无需手动查找和处理数据。

工作流步骤

1. 手动触发：用户手动启动工作流。
2. 接收聊天消息：当用户发送聊天消息时，工作流被激活。
3. AI 代理：使用 LangChain 的 AI 代理处理用户输入。
4. 调用自定义工具：AI 代理调用自定义工具以获取 Hacker News 的数据。
5. 获取 Hacker News 数据：从 Hacker News 获取 50 个热门帖子。
6. 数据清理：清理获取的数据，只保留必要的信息，如标题、分数、链接、创建时间和作者。
7. 数据格式化：将清理后的数据转换为 JSON 格式，以便于后续使用或展示。

自定义指南

- 调整数据源：可以更改 Hacker News 的请求参数，例如增加或减少帖子数量。
- 修改清理逻辑：根据需要调整数据清理步骤，以保留或排除特定字段。
- 更改 AI 模型：在 OpenAI Chat Model 节点中，选择不同的模型以适应不同的应用场景。
- 添加新节点：根据需求，可以在工作流中添加新的节点，以集成其他服务或功能。