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AI流程的工作原理 - YouTube 视频转 SEO 博客生成器

流程

AI流程的工作原理

此流程中使用的提示

以下是此流程中用于实现其功能的所有提示的完整列表。提示是给予AI模型的指令,用于生成响应或执行操作。它们指导AI理解用户意图并生成相关输出。

提示词:根据 SEO 简要和 YouTube 字幕撰写博客内容

根据 SEO 简要和 YouTube 字幕撰写完整博客文案(2500 字),有明确指令避免使用套话,突出主要信息。

                given the SEO Content brief from last step and the YOUTUBE TRANSCRIPT, write a copy of the blog and generate the whole blog in 2500 words.
Focus on detailed information. Don't use phrases like "In todays fast changing world...", "In today's complex...", "crucial", "plays significant role", "fast-paced...", "pivotal role", "In the ever-evolving landscape of" or "In the realm of ...", always cut to the point without useless conclusions or intros.

Start always directly with the main information paragraph should deliver.

--YOUTUBE TRANSCRIPT---
{input}
---
            

提示词:为博客分节总结字幕

用于总结 YouTube 字幕以撰写博客具体分节的提示词,聚焦于标题、关键词和写作指令。

                Given is the Youtube Transcript. You are writing a section of a blog about the youtubt podcast which you have the YOUTUBE TRANSCRIPT. summarize the needed information of the transcript to write this section.

This section:
Headline of this section of blog: {section_headline}
This Section focused keywords: {section_keywords}
This section Instruction for copy writer: {instructions}

---YOUTUBE TRANSCRIPT--
{context}
---
            

提示词:根据摘要撰写博客分节内容

根据摘要和指令撰写博客单独分节内容的提示词,聚焦关键词,分节标题采用 H2 markdown。

                Given is the Youtube Transcript. You are writing a section of a blog about the youtubt podcast which you have the YOUTUBE TRANSCRIPT. given is the summary of the content you need to know to write a copy for this section of blog. write the exact section headline in H2 markdown and write the copy focusing on keywords and picking the summary of podcast taken from last step

This section:
Headline of this section of blog: {section_headline}
This Section focused keywords: {section_keywords}
This section Instruction for copy writer: {instructions}
            

此流程中使用的组件

以下是此流程中用于实现其功能的所有组件的完整列表。组件是每个AI流程的构建块。它们允许您通过连接各种功能来创建复杂的交互并自动化任务。每个组件都有特定的用途,例如处理用户输入、处理数据或与外部服务集成。

聊天输入

FlowHunt 中的聊天输入组件通过在 Playground 捕获消息来启动用户交互。它作为流程的起点,使工作流能够处理文本和基于文件的输入。

URL检索器

通过URL检索器组件,在工作流中轻松获取和处理网页内容。高效提取并处理任意URL列表(包括网络文章、文档等)的文本和元数据。支持高级选项,如图像OCR、选择性元数据提取和可定制缓存,非常适合构建知识丰富的AI流程和自动化。

FlowHunt 中的提示(Prompt)组件

了解 FlowHunt 的 Prompt 组件如何让你定义 AI 机器人的角色和行为,确保回复相关且个性化。自定义提示和模板,打造高效、具备上下文感知的聊天机器人流程。

AI代理

FlowHunt中的AI代理组件为您的工作流赋予自主决策和工具使用能力。它利用大型语言模型并连接各种工具以解决任务、实现目标并提供智能响应。非常适合构建高级自动化和互动式AI解决方案。

GoogleSearch 组件

FlowHunt 的 GoogleSearch 组件通过使用检索增强生成(RAG),从 Google 获取最新知识,提升聊天机器人的准确性。可通过设置语言、国家和查询前缀等选项精准控制搜索结果,确保输出内容的相关性和精确性。

Google 搜索量

通过 Google 搜索量组件解锁关键词洞察——分析不同关键词在各地和不同时间段的搜索量、竞争度及趋势。非常适合市场营销人员、SEO 专家以及任何希望基于真实搜索数据优化内容的人士。

Google 关键词查找器

通过 Google 关键词查找器组件解锁有价值的关键词洞察——自动发现相关关键词、搜索量趋势、竞争度和点击单价(CPC)数据。非常适合需要实时关键词调研和 SEO 优化能力的流程构建。

顺序任务

顺序任务组件通过定义清晰的任务描述、预期输出,并分配代理执行任务,来组织工作流程步骤。非常适用于结构化的多步骤流程,确保每一步都有良好记录和分配,为 FlowHunt 中的复杂自动化提供支持。

结构化输出生成器

结构化输出生成器组件可让您使用所选的LLM模型,从任何输入提示创建精确、结构化的数据。定义您想要的确切数据字段和输出格式,为高级AI工作流确保一致且可靠的响应。

合并数据

在 FlowHunt 中使用合并数据组件,轻松整合多个数据源。这个多功能模块能够收集并合并输入数据,简化需要统一信息处理的工作流程。

创建数据

创建数据组件使您能够动态生成具有可自定义字段数量的结构化数据记录。非常适合需要即时创建新数据对象的工作流,支持灵活的字段配置,并可无缝集成到其他自动化步骤中。

顺序团队

在 FlowHunt 中体验有序的工作流自动化,顺序团队组件允许你将多个代理任务分组,并按顺序逐一执行,非常适用于需要清晰、逐步任务处理的流程。

迭代器

FlowHunt 的迭代器组件通过对列表中的每个项执行子流程或外部流程,实现重复任务的自动化。非常适用于批量处理、数据丰富,或对多个输入应用相同逻辑,支持可自定义并发和高级选项,灵活实现工作流自动化。

运行流程

FlowHunt 的运行流程组件可让您在当前流程中触发并执行另一个工作流。传递输入、变量,并控制流程之间的交互,实现模块化和可复用的自动化。非常适合串联流程或将流程作为工具使用。

聊天输出

了解 FlowHunt 中的 Chat Output(聊天输出)组件——通过灵活的多部分输出完善聊天机器人回复。是实现流程顺畅结束和打造高级互动式 AI 聊天机器人的关键工具。

消息小部件

消息小部件组件可在您的工作流中显示自定义消息。非常适合欢迎用户、提供操作说明或显示任何重要信息,支持 Markdown 格式,并可设置为每个会话仅显示一次。

自定义触发器

在 FlowHunt 中使用自定义触发器组件解锁个性化工作流。该组件允许用户在流程中定义特定的触发点,根据自定义事件或输入实现定制化操作。对于构建交互式且灵活的自动化流程至关重要。

流程描述

目的和优势

让我们为您构建专属的AI团队

我们帮助像您这样的公司开发智能聊天机器人、MCP服务器、AI工具或其他类型的AI自动化,以在您的组织中替代人工处理重复性任务。

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