从 Hacker Noon 网站抓取文章标题与链接
该工作流通过手动触发，自动访问 Hacker Noon 网站，抓取首页所有二级标题中的文章标题及其链接。用户无需手动浏览网页，即可快速获取最新文章信息，提升信息收集效率。适用于媒体监控、内容聚合和数据采集等场景，方便内容分析和舆情跟踪，尤其对内容编辑、市场调研以及开发者具有较高的应用价值。
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工作流名称
从 Hacker Noon 网站抓取文章标题与链接
主要功能和亮点
该工作流通过手动触发，自动访问 Hacker Noon 网站首页，抓取所有二级标题（h2 标签）中的文章标题和对应链接，结构化提取网页内容，快速获取最新文章信息。
解决的核心问题
帮助用户无需手动浏览页面，就能自动抓取并整理 Hacker Noon 网站上的文章标题和链接，提升信息收集效率，方便后续内容分析或推送。
应用场景
- 媒体监控：自动获取目标网站最新文章，便于内容追踪和舆情分析。
- 内容聚合：为内容平台或应用提供实时更新的文章列表。
- 数据采集：为市场调研或数据分析收集公开网页数据。
主要流程步骤
- 手动触发工作流开始执行。
- 发送 HTTP 请求访问 Hacker Noon 网站首页。
- 使用 HTML 提取节点抓取所有 h2 标签内容（包含文章条目）。
- 针对抓取的每个 h2 标签项，进一步提取其中的文章标题（a 标签文本）和链接（a 标签 href 属性）。
涉及的系统或服务
- HTTP Request（发送网络请求）
- HTML Extract（基于 CSS 选择器解析网页内容）
- 手动触发节点（手动启动工作流）
适用人群或使用价值
- 内容编辑和运营人员，快速汇总目标网站文章信息。
- 市场调研和分析师，自动采集行业资讯数据。
- 开发者和数据工程师，作为网页数据抓取与解析的基础模板，方便扩展至其他网站。
模拟数据拆分工作流
该工作流主要用于生成和拆分模拟用户数据，方便后续处理。通过自定义函数节点，创建包含多条用户信息的数组，并将其拆分成独立的JSON数据项。这一过程解决了批量数据处理中的灵活性问题，适合用于测试数据生成、逐条操作的业务场景，以及快速构建演示数据，提升了工作流设计的效率与可控性。
[2/3] Set up medoids (2 types) for anomaly detection (crops dataset)
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。
FileMaker 数据联系人提取与处理工作流
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。
客户数据同步至Google表格
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。
近期创业融资信息自动采集与整理
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。
Bubble Data Access
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。
Spot Workplace Discrimination Patterns with AI
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。
大学学期重要日期自动提取与日历生成工作流
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。