För att automatisera rapportgenerering och databearbetning kommer vi att använda plattformen Vector Shift, ett AI-automationsverktyg utan kod. Här är hur du kan konfigurera det:

1. Gå till Vector Shift-webbplatsen och klicka på knappen "Kom igång". Skapa ett kostnadsfritt konto med din e-post, Google eller GitHub.
2. När du har loggat in, klicka på knappen "Ny" för att skapa en ny pipeline från grunden.
3. I pipeline-redigeraren, börja med att lägga till en "Inmatningsnod" och en "Utmatningsnod" från fliken "Allmänt".
4. Eftersom vi hämtar data från en URL, lägg till en "URL-nod" som startpunkt för pipelinen.
5. Nästa steg är att integrera datakällorna. I det här exemplet kommer vi att använda två källor: Product Hunt och en AI-nyhetssökning.
   • För Product Hunt, använd integrationen "XS AI" för att läsa in de 10 mest trendande produkterna.
   • För AI-nyheter, använd en "Textnod" för att ange sökfrågan, anslut den sedan till en "XS AI-sökning"-nod och en "Stor språkmodell"-nod (med GPT-4 Omni-modellen) för att sammanfatta nyheterna.
6. Kombinera data från båda källorna i en slutlig "Textnod" och formatera utdata.
7. Integrera utdata med en kommunikationskanal, som Slack, för att skicka den dagliga rapporten.
8. Slutligen, distribuera pipelinen som en automatisering och schemalägga den att köras dagligen med hjälp av ett Cron-jobb.

Med den här konfigurationen kan du enkelt automatisera genereringen av rapporter och bearbetningen av data, allt inom en plattform utan kod. Den resulterande rapporten skickas till din Slack-kanal (eller någon annan integrering) varje dag och ger värdefulla insikter utan manuellt arbete.

Vector Shift är en AI-automationsplattform utan kod som gör det enkelt att skapa och distribuera autonoma AI-agenter. I det här avsnittet går vi igenom stegen för att bygga en pipeline som automatiserar genereringen av rapporter, PM och databearbetning.

1. Skapa en ny pipeline: Efter att du har registrerat dig för ett Vector Shift-konto, klicka på knappen "Ny" för att skapa en ny pipeline från grunden.

2. Dra och släpp noder: I pipeline-byggaren, börja med att lägga till en "Inmatning"-nod och en "Utmatning"-nod från fliken "Allmänt". Dessa noder definierar start- och slutpunkterna för din automationsarbetsflöde.

3. Integrera datakällor: För att hämta information för rapporten, lägg till en "URL"-nod och ange den relevanta webbplatsen eller datakällan. Du kan också integrera en "XS.ai"-nod för att läsa in data från olika källor i din pipeline.

4. Bearbeta data med språkmodeller: Lägg till en "Stor språkmodell"-nod och konfigurera den för att sammanfatta de främsta produkterna från Product Hunt och de senaste AI-nyheterna med hjälp av prompter. Detta gör att AI:n kan extrahera och sammanställa den viktigaste informationen.

5. Formatera utdata: Skapa en "Text"-nod för att sammanställa den sammanfattade data från de olika källorna. Du kan också integrera en "Tid"-nod för att inkludera rapportdatumet.

6. Konfigurera utdataintegration: Slutligen, anslut utdata till din önskade integrering, som Slack, för att automatiskt dela den genererade rapporten.

7. Distribuera automatiseringen: Testa pipelinen genom att klicka på "Kör" för att säkerställa att den fungerar som förväntat. Ställ sedan in en "Cron"-utlösare för att automatisera rapportgenerering enligt ett dagligt schema.

För att automatisera rapportgenereringsprocessen kommer vi att utnyttja kraften hos stora språkmodeller. Här är hur arbetsflödet är konfigurerat:

1. URL-nod: Den här noden hämtar information från en angiven URL, i det här fallet Product Hunt-webbplatsen för att skrapa de mest trendande produkterna.

2. Stor språkmodellnod (Prodigy): Den här noden använder en stor språkmodell, specifikt Prodigy-modellen, för att sammanfatta de 10 främsta produkterna från Product Hunt. Modellen instrueras att ge en koncis sammanfattning av varje produkt, inklusive produktnamn, beskrivning och en länk till produktsidan.

3. Textnod (AI-nyheter): Den här noden används för att fråga efter de senaste AI-nyheterna med hjälp av en AI-sökmotorsintegrering. Den hämtade informationen bearbetas sedan av en annan stor språkmodell, GPT-4 Omni-modellen, för att sammanfatta de viktigaste nyheterna i en koncis punktform.

4. Sammanställning och utdata: Den sammanfattade informationen från både Product Hunt och AI-nyhetskällorna kombineras, och den slutliga rapporten formateras och skickas som ett meddelande till den integrerade Slack-kanalen.

5. Automatisering och schemaläggning: Hela arbetsflödet kan automatiseras för att köras enligt ett dagligt schema med hjälp av ett Cron-jobb, vilket säkerställer att rapporten genereras och levereras konsekvent utan manuell inblandning.

I det här avsnittet kommer vi att utforska hur du kan utnyttja Cron-baserad automatisering för att strömlinjeforma ditt arbetsflöde med hjälp av Vector Shift-plattformen. Cron är en tidsbaserad jobbschemaläggare i Unix-liknande operativsystem som gör det möjligt att köra kommandon eller skript vid angivna intervall.

Med Vector Shift kan du enkelt konfigurera ett Cron-jobb för att utlösa din automationspipeline enligt ett regelbundet schema, vilket säkerställer att dina rapporter, databearbetning och andra uppgifter utförs sömlöst utan manuell inblandning.

För att konfigurera en Cron-baserad automatisering, följ dessa steg:

1. Efter att du har skapat din automationspipeline, klicka på knappen "Kör pipeline" för att testa den.
2. När du är nöjd med resultatet, klicka på knappen "Distribuera".
3. I distributionsinställningarna, välj "Cron" som utlösartyp.
4. Välj önskat schema för din automatisering, till exempel att köra den dagligen kl. 06:00.
5. Granska inställningarna och klicka på "Spara" för att skapa den Cron-baserade automatiseringen.

Nu kommer din automationspipeline att utlösas automatiskt vid det angivna intervallet, vilket säkerställer att dina rapporter, databearbetning eller andra uppgifter utförs utan behov av manuell inblandning. Detta strömlinjeformar ditt arbetsflöde och ger dig möjlighet att fokusera på andra viktiga aspekter av din verksamhet eller personliga projekt.