Analyze Reddit Posts with AI to Identify Business Opportunities
这个工作流通过自动抓取Reddit指定社区的热门帖子,运用AI进行内容分析和情感判断,帮助用户识别与商业相关的机会和痛点。它能够生成针对具体问题的创新商业方案,并将分析结果结构化存储到Google Sheets,便于后续管理和跟踪。同时,邮件草稿的分类保存功能有效支持后续跟进,使得创业者和市场研究团队能迅速洞察市场动态,提升决策效率。
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工作流名称
Analyze Reddit Posts with AI to Identify Business Opportunities
主要功能和亮点
本工作流自动抓取Reddit指定社区(如smallbusiness)中与商业问题和需求相关的热门帖子,通过多层AI模型进行内容筛选、情感分析和摘要,进一步生成针对帖子的商业机会建议和解决方案,最终将结构化结果整理并同步至Google Sheets,支持邮件草稿分类保存不同情感倾向的帖子。工作流集成了多种智能分析与自动化处理,显著提高了市场洞察和商业决策的效率。
解决的核心问题
- 自动识别Reddit上真实反映商业痛点和机遇的帖子,避免信息泛滥带来的分析负担。
- 利用AI技术进行内容理解、情感判别和摘要提炼,实现对潜在市场需求的精准定位。
- 快速生成针对具体问题的创新商业方案,帮助企业发现新机会。
- 高效管理和归档分析结果,方便后续跟踪和决策支持。
应用场景
- 创业者和企业决策者希望及时洞察市场动态及潜在需求。
- 市场研究团队自动化挖掘用户反馈和痛点,辅助产品规划。
- 咨询公司快速生成客户行业痛点分析及解决方案建议。
- 投资机构评估行业趋势,发现早期投资机会。
主要流程步骤
- 触发器启动:手动触发工作流开始执行。
- Reddit帖子获取:调用Reddit API搜索smallbusiness社区中包含“looking for a solution”等关键词的热门帖子,限制数量及发布时间。
- 帖子特征过滤:筛选出点赞数大于2、有实际内容且发布时间在近180天内的帖子。
- 提取关键字段:整理帖子的点赞数、订阅数、发布时间、内容和链接等信息。
- AI内容分析:通过OpenAI GPT-4o-mini模型判断帖子是否涉及具体商业问题/需求。
- 内容摘要:对符合条件的帖子进行摘要提炼。
- 商业方案生成:基于帖子内容,AI自动生成针对业务痛点的创新商业想法或服务建议。
- 情感分析:判别帖子内容的情感倾向(正面、中性、负面)。
- 邮件草稿分类保存:根据情感倾向,将帖子内容分别保存为Gmail草稿,便于后续跟进。
- 结果合并与同步:将帖子摘要、商业方案、情感结果等信息汇总,追加写入Google Sheets表格,方便统一管理和分析。
涉及的系统或服务
- Reddit:数据来源,获取社区帖子。
- OpenAI GPT-4o-mini:文本理解、分类、摘要及方案生成的AI模型。
- Gmail:基于情感分析结果创建邮件草稿,实现内容归档和通知。
- Google Sheets:结构化存储分析结果,便于共享和后续处理。
- n8n自动化平台:集成各节点,实现流程自动化编排。
适用人群或使用价值
- 创业者与小微企业主:快速洞察行业痛点,发现新商业机会。
- 市场研究与产品团队:高效收集并分析用户需求和反馈,指导产品开发。
- 咨询与策划公司:利用自动化工具提高研究效率和方案创新能力。
- 投资机构及分析师:获取一手市场声音,辅助投资决策。
- 内容营销与社群运营人员:监测用户情绪,优化沟通策略。
通过该工作流,用户能够自动采集和智能分析大量社交媒体数据,快速识别潜在市场需求与机会,极大提升商业洞察力和响应速度,为创新决策提供有力支持。
AI-Powered Information Monitoring with OpenAI, Google Sheets, Jina AI and Slack
该工作流通过整合AI技术和自动化工具,实现了主题信息的智能监控与摘要推送。它定期从多个RSS源获取最新文章,使用AI进行相关性分类和内容提取,生成符合Slack格式的结构化摘要,并及时推送至指定频道。这样,用户能够高效掌握关注领域的最新动态,解决信息过载与共享不便的问题,提升团队协作和信息处理的效率。
Testing Mulitple Local LLM with LM Studio
该工作流旨在自动化测试和分析本地多个大型语言模型的性能。通过动态获取模型列表并统一系统提示,用户可以方便地比较不同模型在特定任务中的输出表现。工作流记录请求和响应时间,进行多维度文本分析,并将结果结构化保存至 Google Sheets,便于后续管理与对比。同时,支持灵活配置参数,满足多样化的测试需求,提升了模型评测的效率和科学性。
Telegram RAG pdf
该工作流通过Telegram接收PDF文件,自动拆分并将内容转化为向量存储于Pinecone数据库,支持基于向量的智能问答。用户可便捷地在聊天窗口中查询文档信息,显著提高知识获取的速度与准确性,适用于企业文档管理、客户支持及教育培训等场景,全面提升信息检索效率与用户体验。
Pyragogy AI Village - Orchestrazione Master (Architettura Profonda V2)
该工作流是一个智能编排系统,利用多智能体架构高效处理和优化内容。它动态调度各类AI代理,如内容摘要、评审和引导说明,结合人工审核,确保高质量输出。系统支持内容版本管理和自动同步至GitHub,形成闭环知识管理,适用于复杂文档生成与审核,提升企业内容生产效率和质量保障。此流程实现了智能化与人工监督的完美结合。
[AI/LangChain] Output Parser 4
该工作流利用强大的语言模型自动处理自然语言请求,生成结构化且符合规范的输出数据。其核心亮点在于集成了自动修正输出解析器,能够智能修正不符合预期的输出,从而确保数据的准确性与一致性。此外,工作流定义了严格的JSON Schema进行输出验证,解决了传统语言模型生成结果缺乏结构化的问题,显著降低了人工校验和修正的成本,适用于需要高质量数据的各类自动化任务。
智能文本事实核查助手
智能文本事实核查助手能够高效地对输入的文本进行逐句拆分和事实核查,利用定制的AI模型快速识别和纠正错误信息。该工具生成结构化报告,列出错误陈述和整体准确性评估,帮助内容创作者、编辑团队及科研机构提升文本的准确性与质量控制,解决传统人工审查耗时费力的问题,适用于新闻、学术、内容审核等多个领域。
RAG AI Agent with Milvus and Cohere
该工作流通过集成向量数据库和多语言嵌入模型,实现了智能文档处理与问答系统。它能够自动监测并处理Google Drive中的PDF文件,提取文本并生成向量,支持高效的语义检索和智能回答。用户可以快速访问海量文档信息,提升多语言内容的管理与查询效率,且适用于企业知识库、客服机器人及专业领域的自动索引与查询等场景。
Multi-Agent Conversation(多智能体对话)
该工作流实现了用户与多个AI智能体的同时对话,支持个性化配置每个智能体的名称、指令和语言模型。用户可通过@提及特定智能体,系统动态调用多个智能体,避免重复节点创建,并支持多轮对话记忆,提升交互的连贯性。适用于智能问答、决策辅助、教育培训等场景,满足复杂多样的交互需求。