便签自动化

适用人群

- 开发者: 需要集成 AI 和 API 的开发者，可以利用此工作流快速构建自动化系统。
- 数据科学家: 通过自动化网页抓取和 API 调用，获取数据以进行分析。
- 产品经理: 在产品开发中，利用 AI 提供用户建议和反馈。
- 教育工作者: 教学中使用 AI 生成学习活动建议，提升学习体验。

解决的问题

- 自动化信息获取: 此工作流通过集成多个节点，自动化了从网页抓取信息和调用 API 的过程，节省了手动操作的时间。
- 提升效率: 通过 AI 和 API 的结合，用户可以快速获取所需信息，减少了传统方法中的繁琐步骤。
- 增强互动性: 用户可以通过 AI 提供的建议，获得个性化的活动推荐，增加了互动体验。

工作流详细步骤

1. 手动触发: 用户通过点击‘测试工作流’按钮启动工作流。
2. 设置输入: 工作流首先通过 Set ChatInput 节点设置初始问题，例如请求获取最新的 GitHub 问题。
3. AI 代理响应: AI Agent 节点使用 OpenAI 模型处理输入问题，并生成响应。
4. 设置第二输入: 通过 Set ChatInput1 节点设置另一个输入，询问有关活动的建议。
5. 调用活动工具: Activity Tool 节点根据 AI 代理的指示调用 API，获取活动建议。
6. 返回结果: 最终结果通过 Sticky Note 节点展示给用户，提供清晰的反馈和建议。

自定义指南

- 修改输入内容: 用户可以在 Set ChatInput 和 Set ChatInput1 节点中更改输入文本，以适应不同的查询需求。
- 更改 API 调用: 在 Activity Tool 和 Webscraper Tool 节点中，用户可以修改 API URL 和参数，以调用不同的服务或获取不同类型的数据。
- 调整 AI 模型: 在 OpenAI Chat Model 和 OpenAI Chat Model1 节点中，用户可以选择不同的 AI 模型或调整参数，以优化响应效果。
- 添加新节点: 用户可以根据需要添加新的节点，以扩展工作流功能，满足特定业务需求。