Prompt
Erstellt das Haupt-Prompt für das LLM, um ein Mission Statement zu generieren, mit expliziten Anweisungen und Negativbeispielen.
Erstellt automatisch ein maßgeschneidertes Mission Statement basierend auf Benutzereingaben und Chat-Kontext. Ideal für Startups, Unternehmer und Marketer, die ihren Kernzweck schnell und professionell formulieren möchten.

Flows
Erstellt das Haupt-Prompt für das LLM, um ein Mission Statement zu generieren, mit expliziten Anweisungen und Negativbeispielen.
Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller Komponenten, die in diesem Flow verwendet werden, um seine Funktionalität zu gewährleisten. Komponenten sind die Bausteine jedes KI-Flows. Sie ermöglichen es Ihnen, komplexe Interaktionen zu erstellen und Aufgaben zu automatisieren, indem verschiedene Funktionalitäten verbunden werden. Jede Komponente dient einem bestimmten Zweck, wie z.B. der Verarbeitung von Benutzereingaben, der Datenverarbeitung oder der Integration mit externen Diensten.
Die Chat Input-Komponente in FlowHunt initiiert Benutzerinteraktionen, indem sie Nachrichten aus dem Playground erfasst. Sie dient als Startpunkt für Flows und ermöglicht die Verarbeitung von Text- und dateibasierten Eingaben im Workflow.
Die Button-Widget-Komponente in FlowHunt verwandelt Text oder Eingaben in interaktive, anklickbare Schaltflächen innerhalb Ihres Workflows. Perfekt für die Erstellung dynamischer Benutzeroberflächen, das Sammeln von Nutzerentscheidungen und die Steigerung des Engagements in KI-gesteuerten Chatbots oder automatisierten Prozessen.
Entdecken Sie die Chat-Ausgabe-Komponente in FlowHunt – finalisieren Sie Chatbot-Antworten mit flexiblen, mehrteiligen Ausgaben. Unverzichtbar für nahtlose Flow-Abschlüsse und die Erstellung fortschrittlicher, interaktiver KI-Chatbots.
Erfahren Sie, wie die Prompt-Komponente von FlowHunt es ermöglicht, die Rolle und das Verhalten Ihres KI-Bots zu definieren und so relevante, personalisierte Antworten sicherstellt. Passen Sie Prompts und Vorlagen an, um effektive, kontextbewusste Chatbot-Flows zu erstellen.
Entdecken Sie die Komponente Generator in FlowHunt – leistungsstarke, KI-gesteuerte Textgenerierung mit Ihrem gewählten LLM-Modell. Erstellen Sie mühelos dynamische Chatbot-Antworten, indem Sie Prompts, optionale Systemanweisungen und sogar Bilder als Eingabe kombinieren. So wird es zu einem zentralen Werkzeug für den Aufbau intelligenter, konversationeller Workflows.
Die Chatverlauf-Komponente in FlowHunt ermöglicht es Chatbots, sich an vorherige Nachrichten zu erinnern. So werden zusammenhängende Gespräche und ein verbessertes Kundenerlebnis gewährleistet, während Speicher und Token-Nutzung optimiert werden.
Die Komponente Chat-Öffnungs-Trigger erkennt, wenn eine Chat-Sitzung beginnt, sodass Workflows sofort reagieren können, sobald ein Nutzer den Chat öffnet. Sie startet Abläufe mit der ersten Chat-Nachricht und ist somit unerlässlich für den Aufbau reaktionsschneller, interaktiver Chatbots.
Flow-Beschreibung
Dieser Workflow hilft Nutzern dabei, schnell fokussierte und hochwertige Mission Statements für Organisationen, Startups oder Projekte zu erstellen. Er bietet eine interaktive Chat-Oberfläche, verwendet ein anpassbares Prompt, nutzt den aktuellen Chatverlauf für einen verbesserten Kontext und setzt ein Sprachmodell ein, um die Erstellung von Mission Statements zu automatisieren.
Wenn ein Nutzer den Chat öffnet, wird er mit einer Begrüßungsnachricht empfangen und aufgefordert, seine Ideen oder die Beschreibung seiner Organisation zu teilen. Es werden zwei Beispiel-Buttons angezeigt: einer mit einer Willkommensnachricht und einer mit einer Beispiel-Eingabe („Tech-Startup mit Fokus auf innovative KI-Lösungen.“), sodass es für Nutzer einfach ist, direkt zu starten oder zu sehen, wie das Tool funktioniert.
| Schritt | Komponente | Funktionalität |
|---|---|---|
| 1 | Chat Opened Trigger | Erkennt, wenn der Chat geöffnet wird, und startet den Ablauf. |
| 2 | Button Widgets | Zeigt eine Willkommens-/Anleitungsnachricht und eine Beispiel-Eingabe als klickbare Buttons an. |
| 3 | Chat Output | Zeigt die Nachricht des ausgewählten Buttons im Chat an. |
| 4 | Chat Input | Nimmt die Eingabe des Nutzers zu seinem Unternehmen, Projekt oder seiner Mission entgegen. |
| 5 | Chat History | Sammelt vorherige Chatnachrichten, um den Kontext aufrechtzuerhalten. |
| 6 | Prompt Template | Erstellt ein dynamisches Prompt für das Sprachmodell, indem die Nutzereingabe und der Chatverlauf verwendet werden. Das Prompt ist sorgfältig gestaltet, um generische Phrasen zu vermeiden und sich auf prägnante, wertvolle Inhalte zu konzentrieren. |
| 7 | Generator | Nutzt ein LLM (Large Language Model), um ein Mission Statement basierend auf dem Prompt zu generieren. |
| 8 | Chat Output | Zeigt dem Nutzer das generierte Mission Statement an. |
Zusammengefasst bietet dieser Workflow eine benutzerfreundliche, skalierbare und effiziente Lösung zur Erstellung von Mission Statements und nutzt Automatisierung und KI, um hochwertigen, kontextbezogenen Output bei minimalem manuellem Aufwand zu gewährleisten.
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