[2/3] Set up medoids (2 types) for anomaly detection (crops dataset)

该工作流通过自动化生成每周的Google Analytics数据报告，重点比较最近7天与去年同期的关键指标表现。利用AI技术进行智能分析和格式化，报告可通过邮件和Telegram多渠道推送，帮助用户节省时间、洞察趋势、提升报告质量，适合网站运营团队、数据分析师及管理层，支持科学决策和高效沟通。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。