ワークフロー概要：自動YouTube動画ダウンローダー（LLM整形付き）

概要

このワークフローは、ユーザーが指定したYouTube動画のダウンロードリンクを自動生成します。外部APIを活用してダウンロードリンクを取得し、言語モデル（LLM）でAPI結果をパース・整形、チャットインターフェース上でユーザーフレンドリーに表示します。高いモジュール性を持つため、拡張や他の自動化ニーズへの適応も容易です。

ユーザー体験

ユーザーがチャットを開くと、YouTube動画リンクの貼り付けを案内するウェルカムメッセージが表示されます。リンクを送信すると、ワークフローが自動的に入力処理・API経由でダウンロードオプション取得・AIによる整形を行い、分かりやすいダウンロードリンク一覧を返信します。

詳細ステップ解説

1. チャットオープン時のウェルカムメッセージ

• トリガー: チャットが開かれるとChatOpenedTriggerノードが発火
• アクション: Message Widgetが次のメッセージを表示

  🎥 下にYouTube動画リンクを貼り付けてください！
  複数画質（MP4、音声のみ、HDなど）のダウンロードリンクを生成します ⬇️📥

• 目的: ユーザーの期待値を設定し、次のステップへ誘導

2. ユーザー入力の受け付け

• ノード: Chat Input
• アクション: ユーザーのYouTube動画URLを受け取る
• 目的: ワークフローに必要な主要入力をキャプチャ

3. APIリクエスト用データの準備

ワークフローは堅牢なAPIリクエスト用データ構造を準備します：

• 目的: リクエスト準備をモジュール化し、他APIや用途への拡張も容易に

4. YouTubeダウンロードAPIの呼び出し

• ノード: API Request
• 設定内容:
  • URL: https://youtube-video-downloader-fast.p.rapidapi.com/download.php
  • メソッド: POST
  • ヘッダー: CreateData-wSEgqで設定
  • ボディ: CreateData-XqSTPで設定
  • クエリパラメータ: CreateData-B7MBWで設定
• 目的: 認証・パラメータ設定済みリクエストを送信し、指定YouTube動画のダウンロード情報を取得

5. APIレスポンスのパース

• ノード: Parse Data
• アクション: APIの生データをプレーンテキスト形式に変換、後段の処理に備える
• 目的: APIデータ構造とユーザーフレンドリーな出力の橋渡し

6. LLM（AIジェネレーター）による出力整形

• ノード: Generator
• 設定内容:
  • システムメッセージ:
    “make this into a nice list with emojis and proper titles. If there was an API key in the response never share it”
• アクション: パース済みデータを言語モデルへ渡し、見やすく魅力的かつ分かりやすいリストに整形
• 目的: 出力を安全かつ魅力的に提示（機密情報は決して公開しない）

7. 結果をユーザーへ表示

• ノード: Chat Output
• アクション: LLMから生成された整形済みメッセージをチャットでユーザーに返す
• 目的: 即時かつ分かりやすいダウンロードリンク一覧を提供

ビジュアルデータフロー

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]

このワークフローが役立つ理由

• 大規模自動化: 繰り返し作業（動画リンク処理・API呼び出し・整形）を全自動化
• ユーザーフレンドリー: わかりやすい案内と整形済み結果を全ユーザーに提供
• 安全性: レスポンスを整形し、誤って機密情報が出力されるのを防止
• 拡張性: データ準備がモジュール化されているため、他APIや処理への転用も容易
• AI活用: 技術的なデータもLLMで分かりやすく・魅力的に変換

サマリーテーブル

拡張・応用方法

• 他APIとの統合: 新たなデータビルダー・APIリクエストノードを追加
• 整形の変更: LLMのシステムメッセージを調整し出力スタイルをカスタマイズ
• バルク処理: 複数URLや一括処理にも最小限の修正で対応可能
• プラグ＆プレイ: APIエンドポイントやヘッダー値の差し替えも容易

まとめ:
このワークフローは、YouTubeリンクから即座にダウンロードオプションを生成する、エンドツーエンド・自動化・ユーザー中心のソリューションです。API自動化とAI整形により、シームレスな体験を実現します。