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。
在 Day 19 中,我們學會了把 Prompt 當成 Task Contract,將角色、任務與限制條件寫得清清楚楚,成功讓 AI 穩定輸出 JSON。 但...
我們目前成功打造了能夠接收各種輸入(網頁、PDF、YouTube),並透過 Gemini 進行摘要與分類的系統。目前,AI 已經能穩定輸出包含 tldr、key...
昨天我們已經在 n8n 中將 AI 的輸出與 Metadata 重組成標準的 Knowledge Schema。但如果這些完美的 JSON 資料只停留在 n8n...
昨天我們成功讓系統將整理好的知識寫入 Notion 中。但是,從「使用者體驗」的角度來看,目前的系統有一個嚴重的缺陷,他不會主動回報。 當使用者把一篇長篇技術文...