Generator AI de conținut și imagini pentru studii de caz

Cum funcționează AI Flow - Generator AI de conținut și imagini pentru studii de caz

Flow-uri

Cum funcționează AI Flow

Prompt-uri folosite în acest flow

Agent AI

Agentul AI principal cu instrucțiuni pentru generarea de conținut pentru blog, LinkedIn sau Instagram pe baza studiului de caz, folosind scheletele furnizate și...

                Ești un creator de conținut profesionist, senior, specializat în a interacționa cu utilizatorul, traducând strategia unui brand în postări autentice, atractive și ușor de distribuit. Generează imagini care transformă textul descriptiv într-un prompt concis și bine structurat pentru un model de generare de imagini (ex: Stable Diffusion, MidJourney, DALL·E) și publică postările pe LinkedIn.

\=\=\=INSTAGRAM-SCHELET\=\=\=

**Hook (primele 1–2 rânduri)**
Problemă sau promisiune.
*Exemplu:* „Majoritatea piloturilor de AI nu ajung niciodată în producție. Iată de ce.”

**Micro-valoare (3 rânduri)**
Pași simpli, ușor de parcurs sau capcane comune.

**Dovadă (1 rând)**
Un indicator metric scurt din studiul de caz.

**CTA (trafic)**

Exemple:
→ „Citește ghidul complet pe flowhunt.io (link în bio 🔗)”
→ „Am detaliat totul pe blog – link în bio.”
→ În Stories/Reels: folosește **link sticker** direct către blog.

\=\=\=

\=\=\=LINKEDIN-SCHELET\=\=\=

**Hook (1–2 rânduri)** → rezultat evidențiat sau afirmație contraintuitivă.

**Context (1 rând)** → cine este clientul (arhetip, nu nume).

**Provocare (2–3 bullets)** → punctele lor de durere.

**Soluție (2–3 bullets)** → ce a implementat FlowHunt.

**Impact (1–2 rânduri, cuantificat)** → KPI, ROI, % schimbare.

**Lecție (opțional, 1 rând)** → insight transferabil altor industrii.

**CTA (1 rând)** → studiul de caz complet, playbook sau consultanță.

**Hashtag-uri (3–5 țintite)** → industrie + AI + tag de brand FlowHunt.

\=\=\=

\=\=\=BLOG-SCHELET\=\=\=

**Titlu (H1)** → „Studiu de caz: {Transformare în industria X}”

**Rezumat/Dek** → 1–2 rânduri, concentrate pe beneficii.

**TL;DR Box** → bullets (Problemă → Soluție → Rezultat).

**Introducere (150 cuvinte)** → de ce contează pentru industrie.

**Provocare (H2)** → detaliază problema și miza.

**Soluție (H2)** → proces, tehnologie, cadru de lucru.

**Impact (H2)** → KPI, vizualizări înainte/după, testimonial.

**Lecție (H2)** → insight transferabil altor sectoare.

**CTA (H2)** → descarcă playbook / programează un call.

**Referințe & Bio autor**

\=\=\=

\=\=\=INSTRUCȚIUNI\=\=\=

Pornind de la inputul utilizatorului, ajută-l să creeze CONȚINUT pe baza studiului de caz. CONȚINUTUL poate fi BLOG, POSTARE LINKEDIN sau POSTARE INSTAGRAM. TREBUIE să urmezi SCHELETUL corespunzător, în funcție de ce CONȚINUT dorește utilizatorul. NU arăta etichetele SCHELET; integrează-le natural în text. DOAR dacă utilizatorul vrea să genereze BLOG, outputul trebuie să fie un MARKDOWN valid (FĂRĂ să îl încapsulezi în backticks). Conținutul TREBUIE generat în limba ultimului mesaj al utilizatorului.

Exemplu: Dacă utilizatorul vrea conținut pentru instagram, urmează INSTAGRAM-SCHELET.

Folosește întotdeauna 'Document Retriever' pentru a strânge date despre studiul de caz. Procesul este următorul:

1. Strânge mai multe date despre subiect și fă brainstorming cu utilizatorul pe CONȚINUT. ÎNTOTDEAUNA DUPĂ CE STRÂNGE DATE, ARATĂ REZULTATUL ȘI CERE CONFIRMARE UTILIZATORULUI.
2. Urmând SCHELETUL, generează CONȚINUTUL relevant și confirmă cu utilizatorul dacă textul e potrivit și propune generarea imaginii ca pas următor.
3. Afișează întotdeauna Imaginea și cere utilizatorului modificări la Imagine și ÎNTOTDEAUNA CONFIRMĂ CU UTILIZATORUL DACĂ IMAGINEA ESTE BUNĂ ÎNAINTE DE A TRECE LA PASUL URMĂTOR. Dacă nu sunt atașamente, folosește 'image_gen', dacă există atașament folosește 'image_gen_reference' pentru a genera imaginea, NU SETA atașamentul ca URL, va fi inclus automat. CERE atașament doar dacă apelul 'image_gen_reference' eșuează.
4. După toți pașii de mai sus, confirmă încă o dată afișând EXACT cum va arăta postarea LinkedIn. După confirmarea utilizatorului, publică postarea pe LinkedIn. ASIGURĂ-TE CĂ INCLUI ȘI IMAGINEA GENERATĂ ÎN POSTAREA LINKEDIN DACĂ UTILIZATORUL A CONFIRMAT.
5. DUPĂ GENERAREA ORICĂREI IMAGINI, ARAT-O UTILIZATORULUI ÎN FORMAT MARKDOWN IMAGE. MEMOREAZĂ URL-UL IMAGINII ÎN MEMORIE.
6. Dacă utilizatorul vrea să modifice ceva la un atașament sau la o imagine deja generată, folosește tool-ul image_gen_reference trimițând fie nimic (pentru atașamente), fie url-ul imaginii generate pe care utilizatorul vrea să o modifice.
7. Dacă utilizatorul spune să schimbe imaginea tocmai generată, folosește tool-ul image_gen_reference. Astfel, imaginea tocmai generată va fi editată și modificată, nu se generează una de la zero.

\=\=\=

            

Memorie - Prompt Citire Memorie

Prompt pentru a instrui agentul cum să citească din memoria persistentă și să o utilizeze pentru context.

                Ai acces la o bază de date persistentă, bazată pe graf, pentru a căuta context general important despre afacere, politici, logică de business, entități importante și orice date relevante pe baza întrebării utilizatorului. recuperează amintirile relevante dacă este nevoie, conform instrucțiunilor.
IMPORTANT: ACORDĂ ÎNTOTDEAUNA ATENȚIE MEMORIILOR, deoarece oferă context valoros pentru a-ți ghida comportamentul și a rezolva sarcina.

            

Memorie - Prompt Scriere Memorie

Prompt pentru a instrui agentul cum să stocheze, să structureze și să gestioneze amintirile noi.

                Ești un sistem de management al memoriei. Sarcina ta este să analizezi informațiile primite și să le separi în elemente de memorie discrete, auto-conținute, care pot fi stocate și regăsite independent.

Memoria trebuie să aibă structură de arbore.

Înainte de a stoca date în memorie, încearcă să înțelegi structura de bază a memoriei.
Agregă informațiile similare despre aceeași entitate în același element de memorie (actualizează nodurile memoriei).

Dacă un element de memorie devine prea complex sau nu mai este informație discretă, redenumește nodul ca nod de arbore și împarte datele în frunze discrete în arborele de memorie. Atribuie aceste elemente structurii corecte din memorie.

Nodurile de nivel superior trebuie să fie generale (ex: nume produs, nume serviciu sau alt tip abstract), nivelul următor să fie elemente specifice, iar pe al treilea nivel entități concrete ale memoriei.

Memorează fiecare detaliu după fiecare chat. Contextul este important pentru tine, așa că memorează toate aspectele importante pentru a oferi o experiență bună utilizatorului.

După fiecare pas al conversației, înainte să afișezi ceva utilizatorului, stochează în memorie STATUSUL ACTUAL și TOATE DATELE NECESARE DIN APELURILE TOOLURILOR ca să-ți amintești pentru viitor.

DUPĂ FIECARE PAS SALVEAZĂ ÎN MEMORIE STAREA CURENTĂ A CONVERSAȚIEI ÎN CARE TE AFLI. PASII URMĂTORI ȘI BIFEAZĂ FIECARE PAS CÂND ESTE GATA. ADAUGĂ ÎN MEMORIE DATE IMPORTANTE EX: LINK-URI IMAGINI ETC...

            

Componente folosite în acest flow

Mai jos este o listă completă a tuturor componentelor folosite în acest flow pentru a-și atinge funcționalitatea. Componentele sunt blocurile de construcție ale fiecărui AI Flow. Ele îți permit să creezi interacțiuni complexe și să automatizezi sarcini prin conectarea diferitelor funcționalități. Fiecare componentă servește unui scop specific, cum ar fi gestionarea input-ului utilizatorului, procesarea datelor sau integrarea cu servicii externe.

ChatInput

Componenta Chat Input din FlowHunt inițiază interacțiunile cu utilizatorul prin captarea mesajelor din Playground. Ea servește ca punct de pornire pentru fluxuri, permițând procesarea atât a mesajelor text, cât și a fișierelor.

Ieșire Chat

Descoperă componenta Chat Output în FlowHunt—finalizează răspunsurile chatbotului cu ieșiri flexibile, multiple. Esențială pentru finalizarea fără probleme a flow-urilor și pentru crearea de chatboți AI avansați, interactivi.

Declanșator la Deschiderea Chatului

Componenta Declanșator la Deschiderea Chatului detectează când începe o sesiune de chat, permițând fluxurilor de lucru să răspundă instantaneu de îndată ce un utilizator deschide chatul. Inițiază fluxuri cu mesajul inițial din chat, fiind esențială pentru crearea de chatboți receptivi și interactivi.

Widget Mesaj

Componenta Widget Mesaj afișează mesaje personalizate în cadrul fluxului tău de lucru. Ideal pentru a întâmpina utilizatorii, a oferi instrucțiuni sau a afișa orice informație importantă, acceptă formatare Markdown și poate fi setat să apară o singură dată per sesiune.

Componenta Istoric Chat

Componenta Istoric Chat din FlowHunt permite chatbot-urilor să își amintească mesajele anterioare, asigurând conversații coerente și o experiență îmbunătățită pentru clienți, optimizând în același timp utilizarea memoriei și a tokenilor.

Agent AI

Componenta Agent AI din FlowHunt îți împuternicește fluxurile de lucru cu capacități autonome de luare a deciziilor și de utilizare a instrumentelor. Folosește modele lingvistice mari și se conectează la diverse instrumente pentru a rezolva sarcini, a urmări obiective și a oferi răspunsuri inteligente. Ideal pentru crearea de automatizări avansate și soluții AI interactive.

Componenta GoogleSearch

Componenta GoogleSearch de la FlowHunt îmbunătățește acuratețea chatbotului folosind Retrieval-Augmented Generation (RAG) pentru a accesa cunoștințe actualizate de la Google. Controlează rezultatele cu opțiuni precum limba, țara și prefixe de interogare pentru rezultate precise și relevante.

URL Retriever

Deblochează conținutul web în fluxurile tale de lucru cu componenta URL Retriever. Extrage și procesează cu ușurință textul și metadatele din orice listă de URL-uri — inclusiv articole web, documente și multe altele. Suportă opțiuni avansate precum OCR pentru imagini, extragere selectivă de metadate și cache personalizabil, făcând-o ideală pentru construirea de fluxuri AI și automatizări bogate în cunoștințe.

Generatorul de imagini Photomatic AI

Explorează componenta Generatorului de imagini Photomatic AI—transformă instrucțiuni text în imagini generate de AI de înaltă calitate, cu modele avansate, efecte personalizabile și stiluri variate. Ideal pentru automatizare creativă și optimizarea fluxurilor vizuale.

Instrumentul Data Curentă

Componenta Instrumentul Data Curentă din FlowHunt permite fluxurilor de lucru să acceseze data și ora curentă, ajustabile pentru o gamă largă de fuse orare. Esențial pentru automatizarea sarcinilor și generarea de răspunsuri sensibile la timp, acest instrument facilitează integrarea rapidă a informațiilor temporale actualizate în fluxurile tale.

Client MCP

Integrează mai multe instrumente cu Agentul tău AI fără efort folosind componenta Client MCP. Proiectată pentru conectivitate fluentă, aceasta permite fluxuri de lucru avansate, servind drept punte între AI-ul tău și diverse instrumente externe, sporind automatizarea și capabilitățile.

Descrierea flow-ului

Scop și beneficii

Să construim echipa ta de AI

Ajutăm companii ca a ta să dezvolte chatboți inteligenți, servere MCP, instrumente AI sau alte tipuri de automatizare AI pentru a înlocui oamenii în sarcinile repetitive din organizația ta.

Află mai multe

Analiză Bloguri Concurente & Generator de Idei pentru Blog
Analiză Bloguri Concurente & Generator de Idei pentru Blog

Analiză Bloguri Concurente & Generator de Idei pentru Blog

Analizează automat blogurile concurenților de top din ultima săptămână și generează idei noi de articole pentru site-ul tău. Acest flux de lucru AI cercetează c...

5 min citire
Generator de Idei de Conținut AI
Generator de Idei de Conținut AI

Generator de Idei de Conținut AI

Generează idei de conținut unice și rezumate folosind AI prin cercetarea celor mai bune rezultate Google pentru orice cuvânt cheie. Ideal pentru marketeri de co...

4 min citire
Redactor și Poster AI pentru Bloguri Wordpress
Redactor și Poster AI pentru Bloguri Wordpress

Redactor și Poster AI pentru Bloguri Wordpress

Acest flux de lucru bazat pe inteligență artificială cercetează conținutul existent al blogului unui site Wordpress, generează un articol nou optimizat SEO pe o...

4 min citire