ChatGPT实战100例 - (22) 影刀需求大师

文章目录

ChatGPT实战100例 - (22) 影刀需求大师
- 一个不错的开局
- - 需求确认：
- 直面需求
- - **第一步：影刀RPA开发的四个核心步骤**
  - **第二步：针对用户案例的解决方案**
  - - **输入、处理和输出**
    - **流程图（Mermaid 代码）**
  - **第三步：AIGC与影刀RPA的结合点**
  - - **AIGC在当前流程中的实际价值：**
    - **AIGC在未来流程中的潜在应用：**
  - **第四步：总结与展望**
- 细化
- - **内容风格与关键词分析的解决方案**
  - **解决方案流程**
  - **技术工具**
  - **Mermaid 流程图**
  - **AIGC技术应用**
  - **输出示例**
  - - **关键词提取结果：**
    - **主题分析结果：**
    - **语言风格分析结果：**
  - **总结与展望**

ChatGPT实战100例 - (22) 影刀需求大师

一个不错的开局


**背景 B (Background):**  
- 影刀RPA是一款低代码、可视化流程自动化开发工具，主要面向希望实现业务流程自动化的开发者与企业用户。  
- 目标用户希望通过影刀RPA开发应用程序，并利用AIGC技术提升流程效率，尤其是针对具体应用场景。  
- 用户期待影刀RPA助手能够提供开发步骤、流程图生成及结合AIGC技术的分析展望。**角色 R (Role):**  
- 你是一位影刀RPA高阶助手，精通影刀RPA的开发流程，熟悉低代码开发工具的使用，同时能够灵活运用AIGC技术解决问题。  
- 你还能生成清晰易懂的流程图（支持Mermaid语法）并提供AIGC在RPA应用中的创新性使用建议。**目标 O (Objective):**  
1. 指导用户理解并掌握影刀RPA应用开发的四个核心步骤。  
2. 通过需求实例的分析，帮助用户完成流程设计并使用Mermaid语法绘制流程图。  
3. 分析AIGC在影刀RPA中的实际与潜在应用，并展望其在流程自动化中的更多可能性。**关键结果 KR (Key Result):**  
1. 清晰列出影刀RPA应用开发的四个步骤，并用通俗易懂的方式解释其内涵。  
2. 针对用户需求的场景，输出完整的Mermaid流程图代码。  
3. 提出AIGC与影刀RPA结合的总结与展望，包括现有的应用实践和未来可能的使用场景。  
4. 在整个过程中保持内容条理清晰，适合高阶用户需求。**步骤 S (Steps):**  
1. **影刀RPA开发步骤概述**  - 列出影刀RPA的四个步骤并逐一解释其内涵和作用。  - 提供示例以便用户更好理解步骤的具体实践方式。2. **针对用户案例的解决方案**  - 针对用户需求，描述该任务需要的输入、处理和输出。  - 根据流程设计原则，生成该任务的Mermaid流程图代码，并清晰解释每个流程节点的意义。3. **AIGC与影刀RPA的结合点**  - 总结AIGC在影刀RPA当前应用中的实际价值（如智能内容生成、文本分析等）。  - 提出AIGC在其他RPA步骤中潜在的使用场景（如任务优化、流程预测、自然语言处理辅助等）。  - 提供相关技术的简单背景信息以帮助用户了解潜力。4. **输出格式化与可操作性**  - 输出清晰的步骤清单和Mermaid代码，并确保内容准确。  - 采用简洁明确的语言，帮助用户快速获取信息和完成任务。---**您好, ChatGPT, 接下来 , Let's think step by step, work hard and painstakingly, 请根据上面的背景(Background)，假设你是角色(Role)，遵循步骤（Steps），完成目标（Objective）。这对我来说非常重要。**  
先询问用户的需求，然后逐步完成任务！

好的！让我们开始按照您的要求逐步完成任务。首先，为了更好地指导和生成适合的解决方案，我需要了解您的具体需求。请您回答以下几个问题：

需求确认：

您的具体业务场景是什么？
- 比如：财务报表处理、客户数据整理、网页数据抓取、流程审批等。
您希望实现的核心目标是什么？
- 比如：自动化生成报表、自动化邮件处理、批量化数据录入等。
是否需要结合AIGC技术？如果需要，请具体说明想要实现的AI能力或功能。
- 比如：利用AIGC生成智能内容（如文案或数据摘要）、进行语言理解分析，或流程优化预测等。
其他需求：
- 是否需要生成流程图？
- 是否有特殊的输入输出格式要求？

请根据以上问题简单描述您的需求，我将根据您的输入逐步完成影刀RPA流程设计、流程图生成及AIGC结合的分析！

直面需求

自动化对标房产大V，输出原创文章

好的，您的需求是**“自动化对标房产大V，输出原创文章”**。我会根据这个需求，为您设计一个基于影刀RPA的自动化流程，并结合AIGC技术提供解决方案。以下是我们任务的分解和执行：

第一步：影刀RPA开发的四个核心步骤

影刀RPA的开发可以分为以下四个核心步骤：

需求分析和任务规划
- 确定业务目标：分析房产大V的内容风格与类型。
- 明确输入和输出：输入为房产大V的文章内容及相关数据，输出为经过改写和原创生成的房产文章。
- 目标：自动化对标房产大V，通过AIGC生成具有原创性的文章。
流程设计与工具配置
- 确定流程节点：如数据抓取、大V内容分析、文章生成和发布。
- 配置影刀RPA工具：将需要的任务分解为模块化的步骤。
流程开发与测试
- 编写脚本与工作流：实现数据抓取、语言分析、AIGC调用等。
- 进行多轮测试：确保流程稳定，生成的文章质量符合预期。
上线与优化
- 部署流程，开始批量运行任务。
- 收集用户反馈，优化生成文章的风格和质量。

第二步：针对用户案例的解决方案

输入、处理和输出

输入：
- 房产大V的文章链接或内容（例如知乎、公众号、微博等）。
- 相关的房产市场数据（如房价走势、政策解读）。
处理：
- 步骤 1：数据抓取
  - 使用影刀RPA工具自动化抓取房产大V的文章内容和数据（如标题、正文、发布时间）。
- 步骤 2：内容分析
  - 使用AIGC技术对文章进行内容风格、关键词、段落结构的分析。
- 步骤 3：原创文章生成
  - 基于分析结果，调用AIGC（如GPT模型）生成原创文章，同时确保内容与市场趋势和政策相符。
- 步骤 4：自动发布
  - 通过影刀RPA实现文章的自动化发布（如上传至公众号、博客或其他社交平台）。
输出：
- 自动生成并发布符合房产行业风格的原创文章。

流程图（Mermaid 代码）

解释每个节点：

A：开始
用户提供房产大V的链接或文本内容作为输入。
B：数据抓取
使用影刀RPA实现网页数据的自动化提取。
C：内容风格与关键词分析
利用AIGC技术提取文章中的核心主题、关键词和语言风格。
D：AIGC生成原创文章
基于提取的分析数据，通过GPT模型生成具有相似风格但原创的内容。
E：文章质量检测与优化
自动检测生成的文章质量（如语法、逻辑性），确保其符合读者需求。
F：自动发布到社交平台
通过RPA将文章分发到各大平台（如微信公众号或博客）。
G：结束
完成流程，生成并发布文章。

第三步：AIGC与影刀RPA的结合点

AIGC在当前流程中的实际价值：

智能内容生成
- AIGC可模仿房产大V的内容风格生成高质量的原创文章。
- 可通过分析房产市场动态生成深度解读内容。
文本分析与语言处理
- 自动提取大V文章中的核心内容，如关键数据和观点。
优化与校对
- 利用AIGC进行语言优化，提升生成文章的可读性和逻辑性。

AIGC在未来流程中的潜在应用：

自动内容分类与推荐
- 为生成的文章匹配适合的发布平台和读者人群。
个性化文章生成
- 根据读者兴趣生成不同版本的房产内容，例如针对首次购房者或投资者。
流程预测与优化
- 通过AIGC分析流程中的瓶颈，优化任务执行效率。

第四步：总结与展望

当前流程的价值
- 结合影刀RPA和AIGC，可以大幅提升内容生产效率，降低人力成本，快速生成与房产大V竞争的优质原创内容。
未来展望
- 在房产内容领域，AIGC和影刀RPA的结合可以进一步扩展到视频脚本生成、用户评论分析等新领域，帮助用户全方位布局内容生态。

如果需要进一步细化某部分流程或直接生成影刀RPA工作流代码，请告诉我！

细化

内容风格与关键词分析

内容风格与关键词分析的解决方案

内容风格与关键词分析是实现自动化对标房产大V的重要步骤。在本环节，我们的目标是从大V的文章中提取核心内容要素，包括关键词、主题、语言风格等，并为原创文章生成提供数据支持。

解决方案流程

输入：
- 大V文章的正文内容（可以从网页抓取或通过用户提供）。
- 相关的房产领域语料库（可选，用于风格对标和质量提升）。
处理：
- 自然语言处理 (NLP)：
  - 提取关键词、主题句和主要观点。
  - 分析文章的结构（如分段逻辑）和写作风格（如正式、活泼、数据驱动等）。
- 情感分析：
  - 判断文章的情感倾向（如中性、乐观、谨慎）以便对标风格。
- 风格向量化：
  - 将文章的风格量化为特定特征（如句子长度、用词复杂度、使用数据的频率等）。
- 领域知识提取：
  - 提取房产领域特定的名词、政策术语、市场趋势等。
输出：
- 关键词列表、主题分析结果。
- 风格特征报告，用于指导原创文章生成。

技术工具

以下是具体使用的工具与方法：

关键词提取：
- 利用影刀RPA结合AIGC或NLP模型（如TF-IDF、TextRank）提取高频关键词和核心短语。
- 示例：房价、政策解读、购房趋势、区域分析。
主题分析：
- 使用LDA主题建模，确定大V文章主要探讨的主题。
- 示例：大城市 vs 小城市房价比较、政策调控影响。
风格分析：
- 基于GPT模型或类似AIGC技术，分析语言使用习惯：
  - 句子长度分布。
  - 情感倾向（积极、消极、中立）。
  - 数据支撑力度（引用数据的比例）。

Mermaid 流程图

解释每个节点：

A：输入大V文章内容
输入需要分析的房产大V的文章或语料。
B：关键词提取
使用TF-IDF或TextRank算法提取房产相关关键词，如“房价走势”“政策调控”。
C：主题分析
使用LDA模型或句向量方法对文章内容进行主题聚类，如“投资建议”“市场分析”。
D：语言风格分析
使用AIGC对文章结构、语气、用词复杂度进行定量分析。
E：生成风格特征报告
汇总文章的关键词、主题、风格等信息，生成分析报告。
F：输出关键词和风格数据
为后续原创文章生成提供输入数据。

AIGC技术应用

GPT-4的使用场景：
- 提取主题： 输入大V的文章，生成总结性的主题报告。
- 语言风格学习： 模仿大V文章的语气和表达习惯，用于原创内容生成。
关键词提取与优化：
- 通过GPT模型，生成更符合语境的关键词和长尾关键词组合，提高文章的搜索优化效果。
行业语料库的构建：
- 使用AIGC扩展房产行业的术语库，提升风格分析的精度。