Hacker News 评论聚类与洞察生成工作流
该工作流自动从 Hacker News 抓取指定故事的所有评论，并使用向量数据库存储评论文本向量。通过 K-means 算法对评论进行聚类，利用 GPT-4 模型生成内容总结和情感分析，最终将分析结果导出至 Google Sheets。这一流程高效处理大量评论，帮助用户识别社区热点话题并提炼有价值的反馈，适用于社区管理、产品优化及数据分析等多种场景。
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工作流名称
Hacker News 评论聚类与洞察生成工作流
主要功能和亮点
本工作流自动抓取指定 Hacker News（HN）故事的所有评论（包括递归回复），利用向量数据库 Qdrant 存储评论的文本向量，并通过 Python 实现的 K-means 算法对评论进行聚类。随后，调用 OpenAI 的 GPT-4 模型对每个聚类的评论进行内容总结与情感分析，最终将洞察结果导出到 Google Sheets，方便后续查阅与分析。
解决的核心问题
- 自动化获取和处理大量论坛评论，避免手动整理繁琐和效率低下
- 利用向量搜索技术有效识别评论中的主题聚类，发现社区关注的热点话题
- 通过大语言模型智能生成总结和情感分析，提炼出有价值的社区反馈
- 实现数据的结构化存储和便捷导出，方便团队共享和决策参考
应用场景
- 社区管理者或内容运营人员快速分析 Hacker News 或类似社区中某篇文章的用户反馈
- 产品经理或市场分析师洞察用户痛点与热门讨论，辅助产品改进和市场策略制定
- 数据科学爱好者学习向量数据库和自然语言处理技术的实践案例
- 任何需要对大量文本评论进行主题聚类与情感分析的业务场景
主要流程步骤
- 初始化清理：清除 Qdrant 向量数据库中指定 HN 故事的历史评论数据，确保数据新鲜
- 获取评论：调用 Hacker News API 抓取指定故事的所有评论及其多层回复，扁平化处理评论树
- 文本向量化：使用 OpenAI Embeddings 模型将评论文本转换为向量
- 存储向量：将生成的向量和评论元数据插入到 Qdrant 向量数据库中
- 触发洞察子工作流：启动子工作流，基于故事 ID 查询评论向量
- 聚类分析：调用 Python 代码节点，利用 K-means 算法对评论向量进行聚类，筛选出有效评论群组
- 提取聚类内容：根据聚类结果获取对应评论的详细内容
- 生成洞察：使用 OpenAI GPT-4 模型对每个评论群组进行总结和情感判定，输出洞察报告
- 导出结果：将洞察内容和原始聚类数据追加写入 Google Sheets 表格，便于查看和分享
涉及的系统或服务
- Hacker News API：获取目标故事及其评论数据
- Qdrant 向量数据库：存储和管理评论文本向量，实现高效相似度搜索
- OpenAI API（Embeddings 与 GPT-4）：生成文本向量及智能文本摘要与情感分析
- Python 代码节点：实现 K-means 聚类算法对向量数据进行分析
- Google Sheets：存储和导出最终的分析报告，支持多人协作查看
- n8n 平台：工作流编排与自动化执行
适用人群或使用价值
- 社区运营和内容分析师：快速洞察社区讨论热点和用户情绪，提升运营效率
- 产品经理和市场研究人员：深入理解用户反馈，辅助产品优化和市场决策
- 数据科学家和开发者：学习向量数据库结合大语言模型的实际应用场景
- 任何需要管理和分析大量文本评论的团队或个人：通过自动化流程节省时间，提高数据价值利用率
此工作流以先进的向量存储和机器学习聚类技术结合强大的语言模型，帮助用户从海量社区评论中自动提炼出结构化、有洞察力的总结，极大提升了评论数据的可用性和分析效率。欢迎即刻试用并访问示例 Google Sheets 体验成果！
SERPBear analytics template
该工作流通过定时或手动触发，自动获取关键词排名数据，并利用自定义代码进行趋势解析。解析后的数据会发送至人工智能模型进行深入分析，最终将结果存储在低代码数据库中，便于后续管理与查看。整合了数据采集、智能分析及结果存储，提升了SEO监控与优化的效率，适合SEO团队、数字营销人员和网站管理员使用。
AI Agent to chat with you Search Console Data, using OpenAI and Postgres
该工作流通过集成 OpenAI GPT-4o 语言模型和 Postgres 数据库，实现了一种智能聊天代理，用户可以通过自然语言与 Google Search Console 数据进行交互。它能自动解析用户请求，生成相应的 API 查询，并以 Markdown 表格形式返回数据。此工具简化了数据访问流程，提升了用户体验，适合网站运营人员、SEO 专家及数据分析师等，方便他们快速获取和分析网站性能数据。
🤖🧑💻 AI Agent for Top n8n Creators Leaderboard Reporting
该工作流通过自动化方式收集和分析社区顶尖创作者及其工作流的活跃数据，生成详细的统计报告。利用先进的AI语言模型，结合GitHub数据，提供清晰的Markdown格式报告，支持多种分发方式，如邮件和云存储。这一系统化的流程帮助社区管理者高效识别优秀创作者，促进知识共享，提升用户体验，推动自动化流程的推广与应用。
AI智能客户数据查询代理
该工作流通过集成AI技术与Google表格，实现智能化的客户数据查询与分析。用户可以通过自然语言提问，AI代理会解析意图并调用相应工具，精准返回客户信息，避免了传统手动查询的低效与易错。该平台支持快速获取列名、指定列值和完整客户数据，提升响应速度与准确度，适用于客户服务、销售和数据分析等多种场景，简化了数据操作，降低了使用门槛。
Convert Parquet, Avro, ORC & Feather via ParquetReader to JSON
该工作流通过Webhook接收Parquet、Avro、ORC或Feather格式的文件，利用在线API将其转换为JSON格式。它自动化处理复杂的二进制大数据文件，简化数据预处理，降低技术门槛，适用于数据分析、ETL流程及开发团队，提升数据利用效率。用户可以方便地上传文件并快速获取解析后的JSON数据，支持多种应用场景，助力数据驱动决策和系统集成。
用户调研洞察自动化分析工作流
该工作流自动化处理用户调研数据，从Google Sheets导入问卷回答，使用OpenAI生成文本向量并存储于Qdrant数据库。通过K-means聚类算法识别主要群组，并利用大型语言模型对群组回答进行智能摘要和情感分析，最终将洞察结果自动导出回Google Sheets，形成结构化的调研报告。此过程提升了分析效率，帮助决策者快速获取深度洞察。
未命名工作流
该工作流通过手动触发，自动从Unleashed Software系统中提取所有“已完成”状态的订单数据，帮助用户高效筛选并集中管理订单信息。适用于财务、销售或运营团队，能有效减少手动查询的时间，提高订单管理的准确性和工作效率，方便后续的数据分析和报表生成。
get_a_web_page
该工作流主要功能是自动化抓取指定网页的内容。用户只需提供网页URL，系统会通过FireCrawl API获取网页数据，并将其转换为Markdown格式返回。此流程降低了技术门槛，提升了抓取效率，适用于AI智能代理、办公自动化、数据采集及内容监控等多种场景，方便开发者和非技术用户快速集成网页抓取功能。