Smart Factory Data Generator（智能工厂数据生成器）
智能工厂数据生成器定期生成模拟的工厂机器运行数据，包括机器ID、温度、运行时间和时间戳，并通过AMQP协议发送到指定的消息队列。该工作流有效解决了智能工厂和工业物联网环境中缺乏实时数据源的问题，支持开发者和测试人员在无需真实设备的情况下，进行系统功能验证、性能调优以及数据分析，提升整体工作效率。
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工作流名称
Smart Factory Data Generator（智能工厂数据生成器）
主要功能和亮点
该工作流通过设定定时器，定期生成模拟的工厂机器运行数据，包括机器ID、温度、运行时间和时间戳，并将这些数据以结构化对象形式通过AMQP协议发送到指定的消息队列（berlin_factory_01）。利用随机数模拟真实场景中的数据波动，方便测试和数据驱动应用开发。
解决的核心问题
解决了智能工厂或工业物联网环境中，缺乏实时数据源进行测试、开发和演示的问题。通过自动生成和推送模拟数据，帮助系统开发者和测试人员构建数据驱动的应用场景，无需依赖真实设备即可进行流程验证和性能调优。
应用场景
- 工业设备状态监控及测试
- 工厂自动化系统的开发与调试
- 物联网数据流处理演示
- 数据分析与机器学习模型训练的虚拟数据提供
- 消息队列和实时数据管道的性能测试
主要流程步骤
- Interval（定时触发器）：周期性触发工作流执行，保持数据持续生成。
- Set（数据设置节点）：构造包含机器ID、随机温度值、随机运行时间和当前时间戳的模拟数据对象。
- AMQP Sender（消息发送节点）：将模拟数据以对象格式发送到指定的AMQP消息队列“berlin_factory_01”，实现数据的实时推送。
涉及的系统或服务
- AMQP（高级消息队列协议）：用于消息的发布和传递，支持与工业级消息中间件集成。
- n8n内部节点：Interval、Set、AMQP Sender。
适用人群或使用价值
- 工业物联网开发者和测试工程师：快速模拟工厂设备数据，进行系统功能验证。
- 数据工程师和架构师：构建和测试数据流转管道，提升系统稳定性。
- 产品经理和演示人员：通过真实感的模拟数据演示智能工厂解决方案。
- 机器学习工程师：获取结构化的模拟工业数据，辅助模型训练和验证。
该工作流以简单高效的方式，帮助各类专业人员实现智能工厂数据的虚拟生成与实时传输，为工业自动化和物联网应用提供坚实的数据支撑。
HTTP_Request_Tool（网页内容抓取与简化处理工具）
该工作流是一种网页内容抓取与处理工具，能够自动从指定URL获取网页内容，并将其转换为Markdown格式。它支持完整和简化两种抓取模式，简化模式减少了链接和图片，防止内容过长而浪费计算资源。内置的错误处理机制可智能反馈请求异常，确保抓取过程的稳定性和准确性，适用于AI聊天机器人、数据抓取和内容摘要等多种场景。
Trustpilot客户评价智能分析工作流
该工作流旨在自动化抓取Trustpilot上指定公司的客户评价，利用向量数据库进行高效管理与分析。通过K-means聚类算法识别评价主题，并应用大型语言模型进行深入总结，最终将分析结果导出到Google Sheets，便于团队共享和决策。此流程显著提高了客户评价数据处理的效率，帮助企业快速识别客户关注的热点主题与情感趋势，从而优化客户体验和产品策略。
Twitter与表单内容情感分析与存储自动化工作流
该工作流实现了Twitter和外部表单内容的自动化抓取与情感分析，定时监控与“strapi”或“n8n.io”相关的最新推文，并过滤不必要的信息。通过自然语言处理技术，智能判断文本情绪，自动存储正面评分的内容到Strapi内容管理系统，提升了数据整合效率。适用于品牌舆情监控、市场调研和客户关系管理，为决策提供数据支持和高质量内容。
智能电商产品信息采集与结构化处理工作流
该工作流实现了电商产品信息的自动化采集与结构化处理。通过抓取指定网页的HTML内容，利用AI模型智能提取产品名称、描述、评分、评论数和价格等关键信息，并对数据进行清洗和结构化，最终将结果存储到Google Sheets中。此流程显著提高了数据采集的效率与准确性，适用于市场调研、电商运营及数据分析等场景。
My workflow 2
该工作流自动从意大利地区的Google Trends抓取热门关键词及相关资讯，筛选出新趋势关键词，并利用jina.ai接口获取相关网页内容生成摘要，最终将数据存入Google Sheets作为编辑计划数据库。通过这一流程，用户能够高效监测市场动态，避免遗漏重要信息，提升关键词监测的准确度与效率，适合内容营销、SEO优化及市场分析等场景。
GitHub Stars 分页获取与网页数据提取示例工作流
该工作流展示了如何自动化获取和处理API数据，特别是通过分页请求抓取GitHub用户的收藏项目。它支持自动递增页码，判断数据结束条件，实现完整数据获取。同时，该流程还演示了如何从维基百科随机页面提取文章标题，结合HTTP请求与HTML内容提取，适用于需要批量抓取和处理多来源数据的场景，帮助用户高效搭建自动化工作流。
Dashboard
Dashboard 工作流通过自动抓取和整合来自 Docker Hub、npm、GitHub 和 Product Hunt 等多个平台的关键指标，实时更新并展示在自定义仪表盘上。它解决了开发者在管理开源项目时面临的数据分散和更新不及时的问题，提高了数据获取的效率和准确性。适用于开源项目维护者、产品经理等，帮助他们全面监控项目健康状况，优化决策和社区运营。
HubSpot联系人数据分页获取与整合
该工作流通过HubSpot CRM API自动化实现联系人数据的分页获取与整合，简化了手动管理分页逻辑的复杂性。用户只需手动触发流程，系统便会循环请求所有分页数据，并将其整合为完整列表。这一过程避免了数据遗漏，提升了数据获取的效率与准确性，适用于市场营销、客户管理和数据分析等多种场景，助力企业更有效地管理客户资源。