本系列不僅是製作AI 摘要器,而是以知識整理為案例,完整實作一套AI 自動化知識管家。我將結合 n8n 負責工作流、FastAPI 處理核心資料、Gemini 作為語意大腦,實戰處理網頁長文、PDF 文件與 YouTube 影音內容。在 30 天的旅程中,我們將探討如何將機率性的 AI 放入確定性的自動化 Workflow,從接收事件、資料清洗、AI 理解、邏輯決策,到最終自動歸檔至 Notion 並發送通知,完整展示一套能落地執行的 AI 自動化 Pipeline 架構與開發心法。
自動化早已被融入現代社會中,我們早就在用 Shell Script、Python 等工具將繁瑣且重複性高的工作給自動化,甚至可以使用各種 Workflow En...
要打造一條穩定的 AI 流水線,我們不能把所有工作全丟給 AI,而是要將系統拆解為五個各司其職的角色: Trigger:什麼事件啟動流程?自動化系統不能總是...
在開發 AI Workflow 時,最常見的架構問題就是過度依賴 AI。 想像一下,當系統收到一個網址時,如果有人問 AI:「請問這個網址是 YouTube 影...