Mục tiêu chính của workflow này là cung cấp một quy trình tự động hóa để người dùng có thể yêu cầu và nhận thông tin tài nguyên hàng đầu liên quan đến một chủ đề mà họ muốn tìm hiểu. Hoạt động này giúp tăng cường việc học tập và khám phá thông tin từ Hacker News, cộng đồng nổi tiếng với các bài viết và thông tin công nghệ.

1. Người dùng gửi yêu cầu: Quy trình bắt đầu khi một người dùng điền vào biểu mẫu (formTrigger) với chủ đề mà họ muốn tìm hiểu.
2. Nhận thông tin từ Google Gemini: Sử dụng lmChatGoogleGemini, hệ thống sẽ gọi mô hình đối thoại để tạo ra câu hỏi dựa trên chủ đề đã cho.
3. Xử lý chuỗi LLM: Bước tiếp theo là xử lý thông tin đó qua chuỗi LLM (chainLlm) để tối ưu hóa kết quả.
4. Tìm kiếm trên Hacker News: Kết quả từ chuỗi LLM sau đó được sử dụng để tìm kiếm các bài viết liên quan trên Hacker News (SearchAskHN).
5. Lấy bình luận: Dựa vào các bài viết được tìm thấy, hệ thống sẽ gửi yêu cầu HTTP để lấy bình luận cho từng bài viết (FindHNComments).
6. Tổng hợp dữ liệu: Tất cả dữ liệu bình luận và bài viết được thu thập và tổng hợp vào một văn bản đơn (CombineIntoSingleText).
7. Phân chia ID con: Nếu có nhiều nguồn, hệ thống sẽ phân chia các ID con để xử lý riêng (SplitOutChildrenIDs).
8. Gửi email với tài nguyên: Dữ liệu tổng hợp sẽ được gửi đến địa chỉ email của người dùng thông qua chức năng gửi email (SendEmailWithTopResources).
9. Chuyển đổi sang HTML: Nâng cao trải nghiệm người dùng, thông tin được chuyển đổi sang định dạng HTML để dễ đọc hơn (Convert2HTML).
10. Kết thúc quy trình: Cuối cùng, quá trình kết thúc mà không có hành động nào khác cần thực hiện (Finished).

• lmChatGoogleGemini: Mô hình AI để tạo câu hỏi từ chủ đề.
• chainLlm: Xử lý và tối ưu hóa thông tin đầu ra từ Google Gemini.
• hackerNews: Tìm kiếm tài nguyên và thông tin trong cộng đồng Hacker News.
• httpRequest: Gửi yêu cầu để lấy bình luận từ các bài viết đã tìm thấy.
• aggregate: Tổng hợp dữ liệu thành một văn bản đơn.
• splitOut: Phân chia các ID con để xử lý.
• formTrigger: Khởi động quy trình từ biểu mẫu người dùng.
• emailSend: Gửi email với thông tin đã được tổng hợp.
• markdown: Chuyển đổi văn bản sang định dạng HTML để gửi qua email.
• noOp: Kết thúc quy trình mà không cần xử lý thêm.

Workflow này giải quyết vấn đề để người dùng có thể dễ dàng thu thập và tiếp cận thông tin liên quan đến một chủ đề cụ thể từ Hacker News mà không mất nhiều thời gian tìm kiếm. Nó tăng cường hiệu quả học tập và giúp khai thác thông tin hữu ích từ một nguồn đáng tin cậy.

• Độ phức tạp: Trung bình, do có sự kết hợp của các bước thu thập và tổng hợp dữ liệu, cũng như yêu cầu từ người dùng.
• Dễ bảo trì: Các node tách biệt cho mỗi bước cho phép bảo trì dễ dàng, nhưng cần chú ý đến các API bên ngoài.
• Tối ưu hóa: Có thể xem xét việc tối ưu hóa quá trình tìm kiếm hoặc tổng hợp dữ liệu để giảm thiểu thời gian phản hồi.

• Tự động hóa
• Học tập
• Hacker News
• Email
• AI