Description du workflow : Téléchargeur automatisé de vidéos YouTube avec formatage LLM

Vue d’ensemble

Ce workflow automatise la génération de liens téléchargeables pour les vidéos YouTube fournies par un utilisateur. Il exploite une API externe pour récupérer les liens, analyse et formate les résultats à l’aide d’un modèle de langage (LLM), et présente le tout de manière claire et structurée dans une interface de chat. Le flux est hautement modulaire, le rendant évolutif et facilement adaptable à d’autres besoins d’automatisation similaires.

Expérience utilisateur

Lorsqu’un utilisateur ouvre le chat, il est accueilli par un message l’invitant à coller un lien vidéo YouTube. Après soumission, le workflow traite automatiquement l’entrée, récupère les options de téléchargement via une API, formate la sortie avec l’IA, et affiche une réponse propre et conviviale avec les liens de téléchargement.

Déroulé détaillé étape par étape

1. Message de bienvenue à l’ouverture du chat

• Déclencheur : À l’ouverture du chat, le nœud ChatOpenedTrigger s’active.
• Action : Cela déclenche un Message Widget qui affiche :

  🎥 Collez votre lien vidéo YouTube ci-dessous !
  Je vais générer des liens de téléchargement pour vous dans plusieurs qualités (MP4, audio uniquement, HD, etc.) ⬇️📥

• Objectif : Fixe les attentes de l’utilisateur et le guide vers l’étape suivante.

2. Traitement de l’entrée utilisateur

• Nœud : Chat Input
• Action : Accepte l’URL vidéo YouTube de l’utilisateur.
• Objectif : Capture l’entrée principale requise pour le workflow.

3. Préparation des composants de la requête API

Le workflow prépare les structures de données nécessaires pour effectuer une requête API robuste :

• Objectif : Modularise la configuration de la requête, facilitant l’adaptation à d’autres APIs ou cas d’usage.

4. Appel à l’API de téléchargement YouTube

• Nœud : API Request
• Configuration :
  • URL : https://youtube-video-downloader-fast.p.rapidapi.com/download.php
  • Méthode : POST
  • En-têtes : Définis par CreateData-wSEgq
  • Corps : Défini par CreateData-XqSTP
  • Paramètres de requête : Définis par CreateData-B7MBW
• Objectif : Envoie une requête correctement authentifiée et paramétrée pour obtenir les informations de téléchargement de la vidéo fournie.

5. Analyse de la réponse API

• Nœud : Parse Data
• Action : Convertit les données brutes de l’API en texte brut, prêt à être traité.
• Objectif : Fait le lien entre la structure des données API et une sortie conviviale.

6. Formatage de la sortie avec un LLM (Générateur IA)

• Nœud : Generator
• Configuration :
  • Message système :
    “make this into a nice list with emojis and proper titles. If there was an API key in the response never share it”
• Action : Les données analysées sont transmises à un modèle de langage qui les reformate en une liste attrayante, lisible et informative.
• Objectif : Garantit une présentation attractive et sécurisée des résultats (jamais d’informations sensibles).

7. Affichage des résultats à l’utilisateur

• Nœud : Chat Output
• Action : Le message joliment formaté par le LLM est restitué à l’utilisateur dans le chat.
• Objectif : Fournit immédiatement des liens de téléchargement exploitables dans un format clair.

Flux de données visuel

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]

Pourquoi ce workflow est-il utile ?

• Automatisation à grande échelle : Gère les tâches répétitives (traitement de lien vidéo, appels API, formatage) sans intervention manuelle.
• Convivialité : Chaque utilisateur reçoit des instructions claires et des résultats bien formatés.
• Sécurité : Nettoie les réponses pour éviter le partage accidentel d’informations sensibles.
• Extensible : Préparation des données modulaire permettant d’adapter ce modèle à d’autres APIs ou traitements.
• Sortie optimisée par l’IA : Utilise un LLM pour rendre les données techniques accessibles et engageantes.

Tableau récapitulatif

Comment adapter ou faire évoluer

• Intégrer d’autres APIs : Ajoutez de nouveaux nœuds de création de données et de requête API.
• Changer le formatage : Modifiez le message système du LLM pour d’autres styles de sortie.
• Opérations en lot : Acceptez plusieurs URLs ou traitez par lots avec peu de modifications.
• Plug-and-play : Remplacez les endpoints API ou les valeurs d’en-tête selon les besoins.

En résumé :
Ce workflow offre une solution de bout en bout, automatisée et centrée sur l’utilisateur, pour convertir des liens YouTube en options de téléchargement prêtes à l’emploi, en exploitant l’automatisation API et le formatage par IA pour une expérience fluide.