模拟数据拆分工作流

该工作流主要用于农作物图像数据集中的聚类分析，自动化设置聚类的代表中心点（medoids）及其阈值分数，以支持后续的异常检测。通过结合传统距离矩阵方法和多模态文本-图像嵌入技术，精准定位聚类中心并计算合理的阈值，提升异常检测的效果。适用于农业领域的病虫害识别及异常预警等应用场景，确保数据处理的高效与准确。

该工作流通过自动调用 FileMaker 数据 API，有效提取和处理联系人信息。它能够解析复杂的嵌套数据结构，将联系人数据标准化，便于后续的分析、同步与自动化。适用于企业客户关系管理、营销活动准备等场景，极大提升数据处理效率，减少人工干预，帮助用户轻松管理和利用联系人信息，增强数字化运营能力。

该工作流自动提取客户数据存储库中的信息，并将其格式化后同步至Google表格，实现高效的数据管理。通过“Set”节点进行字段调整，确保数据符合要求，避免手动操作中的错误。此流程解决了客户数据分散和格式不统一的问题，适用于市场营销和客户服务团队，帮助他们实时更新和维护客户信息，提升数据的准确性和运营效率。

该工作流实现了创业融资信息的自动化采集与整理，每日定时从Piloterr获取最新的Seed、Serie A和Serie B融资事件。通过多步骤的数据处理，关键融资信息被整合并更新至Google Sheets，方便用户实时查看和管理。此自动化流程显著提升了数据更新的效率与准确性，帮助投资人和创业服务机构快速掌握市场动态，节省了大量的人力资源。

该工作流通过手动触发，自动向Bubble应用的API发送安全的HTTP请求，便捷地访问和获取用户数据。旨在帮助非技术用户和业务人员无须编写代码即可快速、安全地提取所需信息，简化数据获取流程，提升工作效率。适用于数据分析、用户管理及CRM系统集成等场景。

该工作流通过自动抓取Glassdoor上的员工评价数据，并利用AI进行智能分析，识别职场中的歧视和偏见模式。它计算不同族群的评分差异，生成直观图表，帮助用户深入理解公司多样性与包容性状况。此工具特别适合人力资源部门、研究机构及企业管理层，能够快速识别潜在的不公平现象，推动更公平和包容的工作环境。

该工作流自动化地从大学官方网站下载学期日期的Excel文件，利用Markdown转换服务和大语言模型提取关键事件与日期，生成符合ICS标准的日历文件。最终，系统将日历文件作为邮件附件发送给指定人员，显著减少了人工整理学期安排的时间和错误，提升了高校教务管理的效率，非常适合学生、教师及团队进行时间管理与信息共享。

该工作流实现了自动将Google Sheets中的社区成员及其活动数据同步到Orbit平台。通过智能匹配GitHub用户名，工作流可实时更新成员信息并关联活动，减少了手动操作的繁琐与错误。适用于需要定期分析社区数据的团队，提高了数据一致性和运营效率，特别适合社区运营经理和数据分析师使用。