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DeepSeek：低成本LLM API（https://www.deepseek.com/ ）豪门国际APP

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模式二：服务化

推荐学习资源

•n8n官方文档：https://docs.n8n.io/

具体做法：

题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议

3.表现形式及价值

成本分析极低的运行成本

根据我过去三个月的实际数据，四个工作流的总成本为：

•DeepSeek API文档：https://api-docs.deepseek.com/

具体做法：

3.表现形式及价值

具体做法：

该工作流包含三个核心步骤：

时隔已久，我回到这里分享一个重要的发现：通过n8n+LLM的组合豪门国际APP，我在过去一段时间搭建了四个高价值的自动化工作流，总成本仅¥1.26。这篇文章将分享一些工作流搭建的经验。如果你对AI自动化感兴趣，这篇文章值得一读。

核心思路：为企业客户提供定制化的自动化解决方案和咨询服务。

SiegZhong，人人都是产品经理专栏作家豪门国际APP。深入了解AI技术的前沿趋势，并提供实用的解决方案及思考。

模式三：内容化

案例二：YouTube评论分析工作流

1.YouTube核心痛点

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附录推荐工具

n8n：开源工作流编排平台（https://n8n.io/ ）

工作流示例说明案例一：智能内容策展工作流

1.内容生产者面临的核心痛点

在自动化的浪潮中，很多团队依旧停留在“重复劳动”的泥沼：流程复杂、工具割裂、效率低下。本文将通过 n8n 与大语言模型的结合，展示如何真正释放自动化的潜力，让工作流从繁琐走向智能。

结语

AI时代赋予的效率提升是显著的，如何更好的服务我们自身的生活与工作，其实很多时候都是我们自己的能力局限，只要懂用户场景及痛点，借助AI现有的能力，我们就可以创作出更多高价值的工作流。

2.解决方案

这些问题都有一个共同的解决方案：AI自动化工作流

工作流包含五个核心步骤：

根据实际测试，该工作流的邮箱端到端表现如下：

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用户反馈数据堆积如山，无法快速理解用户真实需求内容创作者需要分析社交媒体评论，但人工分析效率极低企业客户需要实时监测品牌声誉和市场动态，但传统BI工具成本高昂信息过载：需要从数十个信息源中筛选有价值的内容格式不统一：不同平台的内容格式差异大，难以统一处理发布效率低：手工编辑和发布到多个平台耗时耗力内容质量参差不齐：缺乏统一的质量控制标准内容采集：从指定的网站、RSS源、社交媒体自动抓取内容AI处理：使用DeepSeek进行内容清洗、摘要生成、关键词提取、内容分类多平台分发：自动生成适配不同平台的内容格式，可发布到Twitter、LinkedIn等效率提升：从手工处理的数小时降低到单次执行约1分钟内质量提升：AI生成的摘要更加精准，关键信息提取更加准确，自动化反馈自动化：可以轻松处理数倍的内容量，自动化构建知识库内容（示例如下）评论数据无法快速理解：数百条评论中，哪些是真实反馈？哪些是垃圾评论？用户需求难以识别：无法快速发现观众最关心的话题品牌声誉风险：无法及时发现负面评论和潜在的品牌危机决策缺乏数据支持：内容优化决策往往基于直觉而非数据数据采集：通过YouTube API自动获取视频评论列表数据清洗：去除垃圾评论、重复评论、非中文评论批量处理：将评论分批发送给AI进行分析（避免单次请求过大）AI分析：使用DeepSeek进行情绪分析、主题分类、关键词提取、洞察提取结果聚合：生成结构化的分析报告，支持JSON和邮件两种输出格式搭建用户界面，让用户可以无需技术知识就能使用提供多个订阅层级（基础版、专业版、企业版）支持API集成，方便用户集成到自己的系统提供自动化部署和持续优化撰写深度技术文章和案例研究推出付费课程，教授n8n工作流设计和AI提示词工程建立付费社群，分享最新的自动化趋势和最佳实践出版电子书或指南

核心思路：将工作流包装成SaaS产品，提供给个人用户和小企业。

核心思路：通过分享知识和经验来变现。

商业模式与变现路径三种变现模式

基于我的工作流，未来可尝试的三种不同变现模式：

模式一：产品化（SaaS）

2.解决方案

已搭建的工作流总览工作流概览

搭建了四个不同的自动化工作流（均为文本处理），每个都针对不同的用户群体和市场需求：

如果你是一名独立开发者或产品经理，你可能曾经面临过这样的困境：

专栏作家