工作流描述：自动化YouTube视频下载器，配合LLM格式化

概述

此工作流自动化地为用户提供的YouTube视频生成可下载链接。它利用外部API获取下载链接，借助语言模型（LLM）解析并格式化API结果，并在聊天界面内以用户友好、结构良好的方式呈现结果。该流程高度模块化，易于扩展和适配类似的自动化需求。

用户体验

当用户打开聊天时，会收到一条欢迎消息，指导其粘贴YouTube视频链接。提交链接后，工作流会自动处理输入，通过API获取下载选项，使用AI格式化输出，并以整洁、友好的方式显示包含下载链接的响应。

详细分步流程

1. 聊天开启时的欢迎消息

• 触发器： 当聊天被打开时，ChatOpenedTrigger节点被触发。
• 动作： 这会触发Message Widget，显示：

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• 目的： 明确用户预期，并引导其进入下一步。

2. 用户输入处理

• 节点： Chat Input
• 动作： 接收用户的YouTube视频URL。
• 目的： 获取工作流所需的主要输入。

3. 准备API请求组件

工作流为强健的API请求准备所需数据结构：

• 目的： 请求设置模块化，便于扩展到其他API或用例。

4. 调用YouTube下载API

• 节点： API Request
• 配置：
  • URL： https://youtube-video-downloader-fast.p.rapidapi.com/download.php
  • 方法： POST
  • 头部： 由CreateData-wSEgq设置
  • 请求体： 由CreateData-XqSTP设置
  • 查询参数： 由CreateData-B7MBW设置
• 目的： 发送经过认证和参数化的请求，获取所提供YouTube视频的下载信息。

5. 解析API响应

• 节点： Parse Data
• 动作： 将原始API数据转换为纯文本格式，便于后续处理。
• 目的： 桥接API数据结构与用户友好输出之间的差距。

6. 使用LLM（AI生成器）格式化输出

• 节点： Generator
• 配置：
  • 系统消息：
    “make this into a nice list with emojis and proper titles. If there was an API key in the response never share it”
• 动作： 解析后的数据传递给语言模型，由其重新格式化为引人入胜、易读且信息丰富的列表。
• 目的： 确保结果以吸引人且安全的方式展示（绝不泄露敏感信息）。

7. 向用户展示结果

• 节点： Chat Output
• 动作： 来自LLM的精美格式化消息在聊天中返回给用户。
• 目的： 以清晰的格式即时提供可操作的下载链接。

可视化数据流程

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]

此工作流的实用性

• 大规模自动化： 处理重复性任务（视频链接处理、API调用、格式化），无需人工干预。
• 用户友好： 确保每位用户都收到明确指引和整洁格式的结果。
• 安全性高： 清理响应，防止意外泄露敏感信息。
• 可扩展性强： 数据准备模块化，可将模板适配至其他API或数据处理任务。
• AI驱动输出： 利用LLM让技术数据变得易于理解且富有吸引力。

总结表

如何扩展或适配

• 集成更多API： 添加新的数据构建和API请求节点。
• 更改格式化风格： 调整LLM系统消息以实现不同输出风格。
• 批量操作： 支持多个URL输入或批量处理，仅需少量更改。
• 即插即用： 根据需要更换API端点或头部值。

总结：
本工作流为将YouTube链接转化为可用下载选项提供了端到端、自动化、以用户为中心的解决方案，结合API自动化与AI驱动格式化，带来流畅的用户体验。