وصف سير العمل: تحميل فيديوهات يوتيوب تلقائيًا مع تنسيق LLM

نظرة عامة

يقوم هذا سير العمل بأتمتة عملية توليد روابط التحميل لفيديوهات يوتيوب التي يقدّمها المستخدم. يعتمد على واجهة API خارجية لجلب روابط التحميل، ويحلل ويُنسّق نتائج الـ API باستخدام نموذج لغة (LLM)، ويعرض النتائج بطريقة منظمة وسهلة الاستخدام ضمن واجهة دردشة. يتميز التدفق بتركيبة معيارية عالية، مما يجعله قابلًا للتوسّع وسهل التكييف أو التعديل لاحتياجات أتمتة مشابهة.

تجربة المستخدم

عند فتح المستخدم للدردشة، يتم الترحيب به برسالة تطلب منه لصق رابط فيديو يوتيوب. عند إرسال الرابط، يعالج سير العمل الإدخال تلقائيًا، ويجلب خيارات التحميل عبر API، ويُنسّق المخرجات باستخدام الذكاء الاصطناعي، ثم يعرض استجابة واضحة وودّية مع روابط التحميل.

تدفّق الخطوات بالتفصيل

1. رسالة الترحيب عند فتح الدردشة

• المحفز: عند فتح الدردشة، يتم تفعيل عقدة ChatOpenedTrigger.
• الإجراء: يؤدي ذلك إلى تفعيل أداة الرسائل التي تعرض:

  🎥 الصق رابط فيديو يوتيوب الخاص بك بالأسفل!
  سأولّد لك روابط تحميل بعدة جودات (MP4، صوت فقط، HD، إلخ) ⬇️📥

• الغرض: يحدد توقعات المستخدم ويوجهه للخطوة التالية.

2. معالجة إدخال المستخدم

• العقدة: Chat Input
• الإجراء: يقبل رابط فيديو يوتيوب من المستخدم.
• الغرض: جمع الإدخال الرئيسي المطلوب لسير العمل.

3. تحضير مكونات طلب الـ API

يقوم سير العمل بتحضير هياكل البيانات المطلوبة لإنشاء طلب API قوي:

• الغرض: يجعل إعداد الطلب معياريًا، مما يسهل التوسعة لاستخدامات أو واجهات API أخرى.

4. استدعاء واجهة تحميل فيديو يوتيوب

• العقدة: API Request
• الإعدادات:
  • الرابط: https://youtube-video-downloader-fast.p.rapidapi.com/download.php
  • الطريقة: POST
  • الرؤوس: يحددها CreateData-wSEgq
  • المحتوى: يحدده CreateData-XqSTP
  • معلمات الاستعلام: يحددها CreateData-B7MBW
• الغرض: إرسال طلب مصادق ومعامل بشكل صحيح لجلب معلومات التحميل للفيديو المقدم.

5. تحليل استجابة الـ API

• العقدة: Parse Data
• الإجراء: يحوّل بيانات الـ API الخام إلى صيغة نصية جاهزة للمعالجة الإضافية.
• الغرض: يربط بين بنية بيانات الـ API والمخرجات سهلة الاستخدام.

6. تنسيق النتائج بواسطة LLM (مولّد الذكاء الاصطناعي)

• العقدة: Generator
• الإعدادات:
  • رسالة النظام:
    “اجعلها قائمة جميلة مع رموز تعبيرية وعناوين مناسبة. إذا كان هناك مفتاح API في الاستجابة فلا تشاركه أبدًا”
• الإجراء: يتم تمرير البيانات المحللة إلى نموذج اللغة ليعيد تنسيقها إلى قائمة جذابة وسهلة القراءة وغنية بالمعلومات.
• الغرض: يضمن عرض النتائج بشكل جميل وآمن (دون كشف أي معلومات حساسة).

7. عرض النتائج للمستخدم

• العقدة: Chat Output
• الإجراء: يتم تسليم الرسالة المنسقة من LLM إلى المستخدم في الدردشة.
• الغرض: تقديم روابط التحميل بشكل فوري وواضح.

تدفّق البيانات بصريًا

graph TD
  A[Chat Opened] --> B[Show Welcome Message]
  B --> C[User Pastes YouTube Link]
  C --> D[Prepare Query Params]
  C --> E[Prepare Body]
  F[Prepare Headers] --> G[API Request]
  D --> G
  E --> G
  G --> H[Parse API Response]
  H --> I[LLM Formatter]
  I --> J[Display Result to User]

لماذا هذا سير العمل مفيد؟

• أتمتة على نطاق واسع: يعالج المهام المتكررة (معالجة الروابط، استدعاء الـ API، التنسيق) دون تدخل يدوي.
• سهل الاستخدام: يضمن أن يتلقى كل مستخدم تعليمات واضحة ونتائج منسقة بدقة.
• آمن: ينقّي الاستجابات لمنع مشاركة معلومات حساسة بالخطأ.
• قابل للتوسعة: تحضير البيانات بشكل معياري يسمح بتعديل النموذج لاستخدام واجهات API أخرى أو مهام معالجة بيانات.
• مخرجات مدعومة بالذكاء الاصطناعي: يستخدم LLM لجعل البيانات التقنية سهلة وجذابة للمستخدم النهائي.

جدول ملخص

كيف توسّع أو تعدّل

• دمج واجهات API إضافية: أضف عقد بناء بيانات وطلبات API جديدة.
• تغيير التنسيق: عدّل رسالة النظام في LLM لأنماط إخراج مختلفة.
• عمليات بالجملة: استقبل عدة روابط أو عالجها دفعة واحدة بسهولة تعديل بسيطة.
• قابلية التوصيل: بدّل نقاط نهاية API أو قيم الرؤوس حسب الحاجة.

خلاصة:
يوفر هذا سير العمل حلاً شاملاً ومؤتمتًا ومركّزًا على المستخدم لتحويل روابط يوتيوب إلى خيارات تحميل جاهزة، مستعينًا بأتمتة API وتنسيق مدعوم بالذكاء الاصطناعي لتجربة سلسة.