便签自动化

适用人群:
- 企业员工: 需要自动化处理 Slack 消息的员工。
- 开发者: 有兴趣集成和定制工作流的开发者。
- 项目经理: 需要高效沟通和信息传递的项目管理人员。
- AI 爱好者: 对 AI 助手在工作中的应用感兴趣的用户。

解决的问题:
- 自动化接收和处理来自 Slack 的消息，减少手动干预。
- 提供实时的响应和支持，提升沟通效率。
- 通过 AI 助手提供智能建议，帮助用户更快找到解决方案。

工作流程步骤:
1. 接收 POST 请求: 通过 webhook 端点接收来自 Slack 的消息。
2. 数据处理: 解析消息内容，并将其传递给 AI 助手进行处理。
3. AI 助手响应: 使用 Google Gemini 模型生成智能响应。
4. 存储会话历史: 利用内存节点保存会话历史，确保上下文的连贯性。
5. 发送响应: 将 AI 生成的响应消息发送回 Slack 频道，确保用户及时获得反馈。

定制指南:
- 修改 webhook 路径: 用户可以根据需要更改 webhook 的路径，以适应不同的应用场景。
- 更换 AI 模型: 可以选择不同的 AI 模型来处理消息，根据需求调整响应的风格和内容。
- 调整内存设置: 根据会话的复杂性，用户可以调整内存节点的上下文窗口长度，以更好地管理会话历史。
- 自定义 Slack 消息格式: 修改发送到 Slack 的消息格式，以符合企业的沟通风格或信息传递需求。