Wie verbinden Vision von OpenAI und Miro
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Vision von OpenAI und Miro
Klicken Sie im Arbeitsbereich auf die Schaltfläche „Neues Szenario erstellen“.

Fügen Sie den ersten Schritt hinzu
Fügen Sie den ersten Knoten hinzu – einen Trigger, der das Szenario startet, wenn er das erforderliche Ereignis empfängt. Trigger können geplant werden, aufgerufen werden durch Vision von OpenAI, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Vision von OpenAI or Miro ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Vision von OpenAI or Miround wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Vision von OpenAI Knoten
Wähle aus Vision von OpenAI Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

Vision von OpenAI
Konfigurieren Sie die Vision von OpenAI
Klicken Sie auf Vision von OpenAI Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den Vision von OpenAI URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.

Vision von OpenAI
Knotentyp
#1 Vision von OpenAI
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Auswählen
Karte
Verbinden Vision von OpenAI
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie Miro Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Vision von OpenAI Knoten, auswählen Miro aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Miro.

Vision von OpenAI
⚙

Miro

Authentifizieren Miro
Klicken Sie nun auf Miro und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Miro Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Miro durch Latenode.

Vision von OpenAI
⚙

Miro
Knotentyp
#2 Miro
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Auswählen
Karte

Verbinden Miro
Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Vision von OpenAI und Miro Nodes
Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

Vision von OpenAI
⚙

Miro
Knotentyp
#2 Miro
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Auswählen
Karte

Verbinden Miro
Miro OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Vision von OpenAI und Miro Integration
Verwenden Sie verschiedene Latenode-Knoten, um Daten zu transformieren und Ihre Integration zu verbessern:
- Verzweigung: Erstellen Sie mehrere Verzweigungen innerhalb des Szenarios, um komplexe Logik zu verarbeiten.
- Zusammenführen: Kombinieren Sie verschiedene Knotenzweige zu einem und leiten Sie Daten durch ihn weiter.
- Plug-and-Play-Knoten: Verwenden Sie Knoten, die keine Kontoanmeldeinformationen erfordern.
- Fragen Sie die KI: Verwenden Sie die GPT-gestützte Option, um jedem Knoten KI-Funktionen hinzuzufügen.
- Warten: Legen Sie Wartezeiten fest, entweder für bestimmte Zeiträume oder bis zu bestimmten Terminen.
- Unterszenarien (Knoten): Erstellen Sie Unterszenarien, die in einem einzigen Knoten gekapselt sind.
- Iteration: Verarbeiten Sie Datenarrays bei Bedarf.
- Code: Schreiben Sie benutzerdefinierten Code oder bitten Sie unseren KI-Assistenten, dies für Sie zu tun.

JavaScript
⚙
KI Anthropischer Claude 3
⚙

Miro
Trigger auf Webhook
⚙
Vision von OpenAI
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Vision von OpenAI, Miround alle zusätzlichen Knoten, vergessen Sie nicht, das Szenario zu speichern und auf „Bereitstellen“ zu klicken. Durch die Aktivierung des Szenarios wird sichergestellt, dass es automatisch ausgeführt wird, wenn der Triggerknoten eine Eingabe empfängt oder eine Bedingung erfüllt ist. Standardmäßig sind alle neu erstellten Szenarien deaktiviert.
Testen Sie das Szenario
Führen Sie das Szenario aus, indem Sie auf „Einmal ausführen“ klicken und ein Ereignis auslösen, um zu prüfen, ob das Vision von OpenAI und Miro Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Vision von OpenAI und Miro (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.
Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Vision von OpenAI und Miro
OpenAI Vision + Miro + Slack: Wenn ein neues oder aktualisiertes Element zu einem Miro-Board hinzugefügt wird, analysiert OpenAI Vision das Bild im Element. Die Analyseergebnisse werden dann als aktualisiertes Element auf demselben Miro-Board veröffentlicht, und das Designteam erhält eine Slack-Benachrichtigung mit einer Zusammenfassung des KI-Feedbacks.
Miro + OpenAI Vision + Google Slides: Wenn in Miro ein neues Board erstellt wird, ruft die Automatisierung alle Elemente dieses Boards ab. OpenAI Vision generiert für jedes Element eine Bildbeschreibung. Diese Beschreibungen werden anschließend verwendet, um eine neue Präsentation in Google Slides zu erstellen.
Vision von OpenAI und Miro Integrationsalternativen
Über uns Vision von OpenAI
Nutzen Sie OpenAI Vision in Latenode, um Bildanalyseaufgaben zu automatisieren. Erkennen Sie Objekte, lesen Sie Text oder klassifizieren Sie Bilder direkt in Ihren Workflows. Integrieren Sie visuelle Daten in Datenbanken oder lösen Sie Warnmeldungen basierend auf Bildinhalten aus. Der visuelle Editor und die flexiblen Integrationen von Latenode erleichtern die Integration von KI-Vision in jeden Prozess. Skalieren Sie Automatisierungen ohne Preisgestaltung pro Schritt.
Ähnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien

Über uns Miro
Automatisieren Sie Miro-Board-Updates basierend auf Triggern anderer Apps. Latenode verbindet Miro mit Ihren Workflows und ermöglicht so die automatische Erstellung von Karten, Texten oder Rahmen. Aktualisieren Sie Miro basierend auf Daten aus CRMs, Datenbanken oder Projektmanagement-Tools und reduzieren Sie so den manuellen Aufwand. Perfekt für agiles Projekt-Tracking und visuelles Prozessmanagement in vollautomatischen Szenarien.
Verwandte Kategorien
So funktioniert Latenode
FAQ Vision von OpenAI und Miro
Wie kann ich mein OpenAI Vision-Konto mithilfe von Latenode mit Miro verbinden?
Um Ihr OpenAI Vision-Konto mit Miro auf Latenode zu verbinden, folgen Sie diesen Schritten:
- Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
- Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
- Wählen Sie OpenAI Vision und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre OpenAI Vision- und Miro-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Miro-Mindmaps automatisch aus der Bildanalyse generieren?
Ja, mit Latenode ist das möglich! Nutzen Sie OpenAI Vision zur Bildanalyse und erstellen Sie anschließend automatisch Miro-Mindmaps mit den extrahierten Daten. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht diese komplexe Automatisierung.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von OpenAI Vision mit Miro ausführen?
Durch die Integration von OpenAI Vision mit Miro können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisches Extrahieren von Text aus Bildern und Hinzufügen zu Miro-Boards.
- Generieren von Miro-Haftnotizen basierend auf in Bildern erkannten Objekten.
- Erstellen Sie visuelle Zusammenfassungen von Bildinhalten direkt in Miro.
- Analysieren Sie Diagramme auf Verbesserungen und schlagen Sie Änderungen auf Miro vor.
- Kategorisieren Sie Bilder und organisieren Sie sie in Miro-Projekttafeln.
Wie verarbeitet Latenode große Mengen von Bildanalyseanfragen?
Die Architektur von Latenode ist auf Skalierbarkeit ausgelegt. Sie können Tausende von Bildern über OpenAI Vision verarbeiten und Miro-Boards in Echtzeit aktualisieren, um eine effiziente Automatisierung zu gewährleisten.
Gibt es Einschränkungen bei der OpenAI Vision- und Miro-Integration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Es gelten Ratenbegrenzungen der OpenAI Vision- und Miro-APIs.
- Komplexe Bildanalysen erfordern möglicherweise eine fortgeschrittene Soforttechnik.
- Für eine optimale Automatisierung müssen möglicherweise Anpassungen an der Miro-Boardstruktur vorgenommen werden.