För att konfigurera en datakälla i Zapier Central, följ dessa steg:

1. Gå till Zapier Central-instrumentpanelen och klicka på fliken "Datakällor".
2. Klicka på knappen "Lägg till datakälla".
3. Välj den datakälla du vill ansluta, som Google Sheets, Airtable eller ett anpassat API.
4. Följ anvisningarna för att autentisera och ansluta din datakälla.
5. När datakällan är ansluten kan du börja använda den i dina Zapier Central-arbetsflöden.

För att använda datakällan i dina arbetsflöden kan du välja den från listan över tillgängliga datakällor när du skapar ett nytt beteende eller en ny åtgärd. Zapier Central kommer sedan automatiskt att hämta och bearbeta data från din anslutna datakälla.

Tänk på att kvaliteten och tillförlitligheten i dina arbetsflöden kommer att bero på kvaliteten och tillförlitligheten i din datakälla. Se till att testa dina arbetsflöden noggrant och åtgärda eventuella problem som uppstår.

Zapier Central låter dig skapa anpassade "Beteenden" som kan automatisera olika arbetsflöden. Beteenden är i princip anpassade kommandon som du kan definiera, vilka sedan kan utlösas för att utföra specifika åtgärder.

För att skapa ett nytt beteende kan du klicka på knappen "Lägg till beteende". Detta kommer att låta dig definiera utlösaren, bearbetningslogiken och de önskade åtgärderna. Du skulle till exempel kunna skapa ett beteende som övervakar ett Google-kalkylblad, extraherar de mest gillade tweetsen och automatiskt skapar en ny sida i Notion med relevant data.

Processen för att konfigurera ett beteende involverar flera steg:

1. Definiera utlösaren: Detta är den händelse eller fras som kommer att utlösa beteendet, som ett meddelande som skickas till boten eller en specifik dataförändring i en ansluten app.

2. Ange bearbetningslogiken: Här kan du definiera hur boten ska hantera den inkommande datan, som att extrahera de mest gillade tweetsen, ta bort dubbletter eller formatera innehållet.

3. Välj åtgärder: Detta är var du väljer de åtgärder som boten ska utföra, som att skapa en ny sida i Notion eller uppdatera ett Google-kalkylblad.

Zapier Central låter dig skapa anpassade beteenden och datakällor för att automatisera olika uppgifter. I det här avsnittet utforskar författaren användningen av Zapier Central för att optimera sitt arbetsflöde för att skrapa tweets och skapa innehåll i Notion.

Författaren börjar med att konfigurera en datakälla för att ansluta sitt Google-kalkylblad, där tweet-data lagras. De försöker sedan få boten att hämta de 10 mest gillade tweetsen från datauppsättningen. Boten har dock inledningsvis svårt att identifiera datauppsättningen, vilket kräver viss fram- och återgång för att få önskat resultat.

Nästa steg är att skapa ett nytt beteende för att utlösa skapandet av en Notion-sida. De ställer in utlösaren till en specifik fras och åtgärden till att skapa en ny sida i Notion. Boten lyckas skapa en ny sida, men författaren finner den inledande sidan vara bristfällig i innehåll och formatering.

Författaren modifierar sedan beteendet för att inkludera det datumformat de föredrar i början av sidrubrikerna. De testar det nya beteendet och det fungerar som förväntat, genom att skapa en ny Notion-sida med önskad formatering.

I syfte att fylla sidan med tweet-data försöker författaren olika prompter för att få boten att läsa tweet-datauppsättningen och fylla Notion-sidan. Denna process är inte utan utmaningar, då boten har svårt att konsekvent utföra de önskade åtgärderna.

I slutändan lämnar författaren en blandad uppfattning om Zapier Centrals möjligheter. Även om de är imponerade av potentialen, finner de de tekniska hindren och tillförlitlighetsfrågorna vara betydande nackdelar, vilket leder dem till att ge produkten en 3-stjärnig bedömning. Författaren antyder att Zapier Central kanske inte är redo för deras behov och att de kommer att utforska andra AI-verktyg för sina automatiseringsuppgifter.

Zapier Central lovar att hjälpa användare att arbeta hand i hand med AI-botar för att skapa AI-agenter. Författaren var intresserad av att testa Zapier Central för ett av sina AI-projekt.

Författaren började med att lägga till en datakälla, i det här fallet ett Google-kalkylblad som innehöll tweet-data. De försökte sedan få boten att tillhandahålla de 10 mest gillade tweetsen från datauppsättningen. Boten hade dock inledningsvis svårt att identifiera datauppsättningen, men efter viss fram- och återgång kunde den tillhandahålla den begärda informationen.

Nästa steg var att automatisera processen att skapa en Notion-sida med tweet-data. De skapade ett nytt beteende i Zapier Central, där de ställde in en utlösare för att skapa en ny sida i Notion när de uppmanades. Boten kunde skapa sidan, men det initiala resultatet var inte särskilt imponerande.

Författaren försökte sedan förfina beteendet genom att lägga till instruktioner för att formatera sidrubrikerna med aktuellt datum. Detta fungerade som förväntat, och boten kunde skapa Notion-sidan med önskad formatering.

Dock stötte författaren på flera tekniska problem när de försökte få boten att fylla Notion-sidan med den faktiska tweet-datan. Efter flera försök och felsökning lyckades författaren få boten att framgångsrikt lägga till tweet-data på Notion-sidan.

Overlag fann författaren processen vara ganska komplicerad och teknisk, med många hinder att övervinna. Även om de uppskattar Zapiers innovation, ansåg de att produkten ännu inte är redo för tillförlitliga och användarvänliga automatiseringsuppgifter. Författaren gav Zapier Central en 3-stjärnig bedömning och angav att de kommer att fortsätta utforska andra AI-verktyg.

Efter att ha testat Zapier Central grundligt måste jag säga att upplevelsen var en blandad påse. Även om konceptet att integrera AI-botar för att automatisera arbetsflöden är lovande, föll utförandet kort på flera områden.

Processen att konfigurera datakällor och beteenden var inte lika enkel som jag hade hoppats. Jag stötte på många tekniska hinder och kämpade för att få boten att förstå och konsekvent utföra mina instruktioner. Bristen på tillförlitlighet och behovet av ständig felsökning gjorde det svårt att integrera Zapier Central i mitt befintliga arbetsflöde.

Dessutom var botens svar inte alltid korrekta eller relevanta, och jag fann mig själv tvungen att ge ytterligare prompter och förtydliganden för att få önskat resultat. Detta ökade komplexiteten och tidsåtgången, vilket motverkar syftet med att automatisera uppgifter.

Men även om jag uppskattar Zapiers ansträngningar att innovera och göra AI-driven automatisering tillgänglig för massorna, tror jag att produkten ännu inte är redo för storskalig användning. Användarupplevelsen behöver strömlinjeformas, och botens naturliga språkförståelse och förmåga att utföra uppgifter behöver förbättras avsevärt.

Tills vidare ger jag Zapier Central en 3-stjärnig bedömning. Jag kommer att hålla ett öga på dess utveckling och kan återkomma till det i framtiden, men tills vidare kommer jag att utforska andra AI-drivna verktyg som kan erbjuda en mer tillförlitlig och användarvänlig upplevelse.