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那今天斜杠君就为大家…群里有同学是做影视赛道的博主听说最近DeepSeek这么火咨询能不能用DeepSeek写影评并整理电影数据资料自动发布到飞书文档把每天的工作做成一个自动化的流程。
那今天斜杠君就为大家带来这篇详细的教学以影评工作流为例为大家抛砖引玉教大家如何把自己的工作打造成一个自动化流程让Ai代替你工作。
智能体作用批量输入电影名称自动获取演员、评分、星级和封面等信息并联网查找电影相关资料撰写影评批量写入飞书文档。
首先我们来看一下生成后的效果 本期视频教程已上传至知识星球有更详细的教学文档包括完整的代码和提示词加入方法见文章结尾还有星球VIP群和大家一起讨论噢~ 接下来话不多说斜杠君用最简单的方式教给大家。大家可以关注收藏以免之后找不到而且也不会错过我后面的教程。
一、创建工作流
首先新建一个工作流填写标题和描述。 二、业务逻辑
1、开始节点
开始节点设置两个参数用来接收要写入的飞书多维表格地址和电影名字。 2、代码节点
代码节点用来把「开始节点」传过来的多个电影名字拆分成一个数组多个电影名字用换行分隔在接下来的批处理节点中进行使用。 代码如下 async function main({ params }: Args): PromiseOutput { const ret { name: params.name.split(\n) }; return ret;}
3、批处理节点 敲黑板这个批处理的环节很重要同学们要认真学习。
批处理节点用来为批量撰写影评。 4、插件节点
加入一个插件节点用来搜索电影信息。 搜索电影信息。使用插件如下 5、大模型节点
加入一个大模型节点并为大模型添加一个联网的搜索的技能这里我选用的是联网问答插件。 接着使用联网搜索到的信息撰写影评。
注意模型这里使用DeepSeek大模型。 用DeepSeek大把前面的数据进行组装成飞书文档需要的数据格式。 6、代码节点
使用代码节点把插件返回的信息和撰写的影评进行汇总组装成飞书多维表格需要的数据格式。 7、插件节点
添加飞书多维表格插件批量写入飞书表格。 8、结束节点
结束节点把生产的飞书多维表格地址进行输出。 整体的工作流到这里就搭建完成了大家快动手搭建一下试试吧~ 本期视频教程已上传至知识星球有更详细的教学文档包括完整的代码和提示词欢迎大家加入和斜杠君学习还有星球VIP群和大家一起讨论噢~
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