Opis przepływu pracy w języku naturalnym

Przegląd

Ten przepływ pracy został zaprojektowany do automatycznego wzbogacania dokumentu Google Sheets zawierającego listę osób poprzez programowe znajdowanie i dodawanie informacji takich jak profile LinkedIn, stanowiska oraz branże. Przepływ łączy interakcje z użytkownikiem, agentów AI, wyszukiwarkę Google, ekstrakcję treści z URL oraz automatyzację Google Sheets, by przetwarzać i wzbogacać dane na dużą skalę.

Automatyzacja jest modułowa, wspiera przetwarzanie równoległe (dla skalowalności) i zapewnia przyjazny użytkownikowi feedback na każdym etapie. Dzięki temu jest to idealne rozwiązanie dla firm lub osób, które muszą uzupełniać bazy kontaktów, wzbogacać listy leadów lub utrzymywać duże zbiory danych na bieżąco przy minimalnym nakładzie pracy ręcznej.

Kluczowe kroki przepływu pracy

1. Wprowadzenie użytkownika i instrukcje

• Po uruchomieniu przepływu użytkownik jest witany za pomocą Button Widget z lokalizowaną wiadomością wyjaśniającą proces oraz przyciskiem do rozpoczęcia.
• W przepływie umieszczono notatki, które dodatkowo tłumaczą, jak połączyć wymagany dokument Google Sheets poprzez ustawienia zaawansowane.

2. Pobieranie danych z Google Sheets

• Przepływ łączy się z określonym dokumentem Google Sheets (korzystając z podanego linku) i pobiera dane z wybranego arkusza.
• Te dane stanowią podstawę dla wszystkich kolejnych etapów wzbogacania.

3. Zapewnienie struktury arkusza

• Wspierany przez AI Agent wywołujący narzędzia sprawdza, czy w arkuszu istnieją wymagane kolumny (“LinkedIn”, “Stanowisko”, “Branża”).
• Jeśli którejś brakuje, przepływ może je dodać, wywołując komponent tworzący nowe kolumny w Google Sheets.

4. Automatyczne wzbogacanie (przetwarzanie równoległe)

Dla każdej osoby (wiersza) w arkuszu przepływ wykonuje poniższe kroki w sposób zrównoleglony, co umożliwia szybkie i skalowalne przetwarzanie:

A. Wzbogacanie profilu LinkedIn

1. Wyzwalacz: Niestandardowy wyzwalacz (alt_gen) uruchamia proces wzbogacania LinkedIna.
2. Agent AI: Wywoływany jest agent z celem “znajdź LinkedIn osoby i podaj link do strony LinkedIn”.
3. Narzędzia udostępnione agentowi:
   • Wyszukiwarka Google (ograniczona wg kraju/języka).
   • Pobieranie treści URL (do pobrania i analizy stron dla lepszego kontekstu).
   • Dostęp do Google Sheet jako narzędzia kontekstowego.
4. Konstrukcja danych: Wynik agenta jest strukturyzowany w obiekt danych z polem “LinkedIn”.
5. Aktualizacja Google Sheets: Nowy link LinkedIn jest wpisywany do odpowiedniego wiersza w arkuszu.
6. Informacja zwrotna: Użytkownik otrzymuje potwierdzenie w czacie.

B. Wzbogacanie stanowiska

1. Wyzwalacz: Niestandardowy wyzwalacz (job_title) rozpoczyna proces wzbogacania stanowiska.
2. Agent AI: Wywoływany jest agent z celem “znajdź stanowisko osoby na podstawie jej LinkedIna i podaj je”, korzystający z podobnych narzędzi.
3. Konstrukcja danych: Wynik jest strukturyzowany w obiekt danych z polem “Stanowisko”.
4. Aktualizacja Google Sheets: Stanowisko jest aktualizowane w arkuszu.
5. Informacja zwrotna: Użytkownik widzi potwierdzenie.

C. Wzbogacanie branży

1. Wyzwalacz: Niestandardowy wyzwalacz (industry) inicjuje wyszukiwanie branży.
2. Agent AI: Celem agenta jest ustalenie branży osoby przy użyciu wszystkich dostępnych narzędzi.
3. Konstrukcja danych: Wynik jest strukturyzowany w obiekt danych z polem “Branża”.
4. Aktualizacja Google Sheets: Informacja o branży jest dopisywana do arkusza.
5. Informacja zwrotna: Użytkownik zostaje poinformowany o aktualizacji.

Komponenty wspierające

- Iteratory

• Przepływ wykorzystuje komponenty iteratorów do przechodzenia przez wszystkie wiersze arkusza, co umożliwia przetwarzanie wsadowe/równoległe i skalowalność.

- Szablony promptów i generatory

• Szablony promptów i generatory LLM są używane do dynamicznego tworzenia promptów lub przetwarzania kontekstu w razie potrzeby (np. do generowania alternatywnego tekstu lub instrukcji).

- Wskazówki dla użytkownika

• Notatki i komunikaty w czacie są strategicznie rozmieszczone, by prowadzić użytkownika i zapewnić aktualizacje statusu na każdym kluczowym etapie.

Techniczne podsumowanie przepływu

Dlaczego ten przepływ pracy jest przydatny do skalowania i automatyzacji

• Ogromna redukcja pracy ręcznej: Dzięki automatyzacji żmudnego zadania wyszukiwania profili LinkedIn, stanowisk i branż, przepływ może przetworzyć setki lub tysiące rekordów przy minimalnej ingerencji użytkownika.
• Wysoka skalowalność: Dzięki iteratorom i równoległości wzbogacanie jest znacznie szybsze niż jakakolwiek operacja ręczna.
• Spójność i dokładność: Każdy rekord jest sprawdzany i uzupełniany w ten sam sposób, minimalizując błędy ludzkie.
• Integracja z danymi w chmurze: Bezpośrednie połączenie z Google Sheets eliminuje ręczne eksporty/importy.
• Rozszerzalność: Modułowa budowa pozwala na łatwe dodanie kolejnych kroków wzbogacania (np. firma, email) w przyszłości.
• Przyjazny użytkownikowi: Instrukcje, feedback i wyzwalacze sprawiają, że proces jest jasny i prosty nawet dla osób nietechnicznych.

Przykładowe zastosowania

• Sprzedaż i generowanie leadów: Automatyczne wzbogacanie list potencjalnych klientów o aktualne informacje z LinkedIn i o stanowiskach.
• HR i rekrutacja: Szybkie budowanie szczegółowych profili kandydatów.
• Badania rynkowe: Agregacja i wzbogacanie dużych zbiorów danych o profesjonalistach.
• Organizacja wydarzeń: Zbieranie i aktualizacja informacji o uczestnikach lub prelegentach.

Wizualny przepływ (wysoki poziom)

flowchart TD
    Start(Welcome & Button) --> SheetFetch[Fetch Google Sheet]
    SheetFetch --> StructureCheck[Check/Add Columns]
    StructureCheck --> ForEachRow[For Each Row (Parallelized)]
    ForEachRow --> LinkedIn[Find LinkedIn Profile]
    ForEachRow --> JobTitle[Find Job Title]
    ForEachRow --> Industry[Find Industry]
    LinkedIn --> WriteLinkedIn[Write to Sheet]
    JobTitle --> WriteJobTitle[Write to Sheet]
    Industry --> WriteIndustry[Write to Sheet]
    WriteLinkedIn --> NotifyUser
    WriteJobTitle --> NotifyUser
    WriteIndustry --> NotifyUser
    NotifyUser((User Notified))

Podsumowanie

Ten przepływ pracy to potężna automatyzacja wzbogacania danych w Google Sheets, wykorzystująca AI i wyszukiwanie internetowe do zbierania, przetwarzania i aktualizacji informacji o osobach na dużą skalę. Usprawnia on czynność, która w przeciwnym razie byłaby powtarzalna i podatna na błędy, czyniąc go idealnym rozwiązaniem dla zespołów i organizacji, które polegają na aktualnych, precyzyjnych danych kontaktowych lub zawodowych.