Wie verbinden Vision von OpenAI und Streamzeit
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Vision von OpenAI und Streamzeit
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 Streamzeit ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Vision von OpenAI or Streamzeitund 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 *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Vision von OpenAI
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie Streamzeit Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Vision von OpenAI Knoten, auswählen Streamzeit aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Streamzeit.

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

Vision von OpenAI
⚙
Streamzeit
Knotentyp
#2 Streamzeit
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Streamzeit
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Vision von OpenAI und Streamzeit 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
⚙
Streamzeit
Knotentyp
#2 Streamzeit
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Streamzeit
Streamzeit OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein Vision von OpenAI und Streamzeit 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
⚙
Streamzeit
Trigger auf Webhook
⚙
Vision von OpenAI
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Vision von OpenAI, Streamzeitund 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 Streamzeit Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Vision von OpenAI und Streamzeit (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 Streamzeit
OpenAI Vision + Streamtime + Slack: Wenn eine neue Datei zu einem bestimmten Google Drive-Ordner hinzugefügt wird (vermutlich mit Projektseitenbildern), analysiert OpenAI Vision das Bild. Anschließend protokolliert Streamtime die Zeit für das Projekt. Abschließend benachrichtigt Slack den Projektmanager mit einer Zusammenfassung.
Streamtime + OpenAI Vision + Google Drive: Wenn ein Auftrag in Streamtime aktualisiert wird, nehmen Sie das zugehörige Belegbild (vorausgesetzt, es wurde auf Google Drive hochgeladen), verwenden Sie OpenAI Vision, um den Beleg zu analysieren, und speichern Sie die analysierten Daten (möglicherweise das gesamte Bild) in einem angegebenen Ordner in Google Drive.
Vision von OpenAI und Streamzeit Integrationsalternativen
ÜBER MICH 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 MICH Streamzeit
Streamtime-Projektmanagement in Latenode: Automatisieren Sie Aufgaben wie die Rechnungserstellung basierend auf dem Projektstatus oder synchronisieren Sie Zeiteinträge mit der Buchhaltung. Verbinden Sie Streamtime über den visuellen Editor und die KI-Tools von Latenode mit anderen Apps. Passen Sie Streamtime für komplexe Workflows zusätzlich mit JavaScript an. Verwalten Sie Projekte und Daten automatisch.
Verwandte Kategorien
So funktioniert Latenode
FAQ Vision von OpenAI und Streamzeit
Wie kann ich mein OpenAI Vision-Konto mithilfe von Latenode mit Streamtime verbinden?
Um Ihr OpenAI Vision-Konto mit Streamtime 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 Streamtime-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich abrechenbare Stunden mithilfe der Bildanalyse automatisch erfassen?
Ja, das können Sie! Mit Latenode können Sie Streamtime-Zeiteinträge basierend auf der Bildanalyse von OpenAI Vision auslösen und so die Projektzeiterfassung automatisch optimieren.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von OpenAI Vision mit Streamtime ausführen?
Durch die Integration von OpenAI Vision mit Streamtime können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisches Erstellen von Streamtime-Aufgaben aus analysierten Bildern.
- Protokollierung abrechenbarer Stunden basierend auf der Objekterkennung in Bildern.
- Aktualisieren des Projektstatus in Streamtime mithilfe von Bildanalysedaten.
- Erstellen von Projektberichten in Streamtime mithilfe von OpenAI Vision Insights.
- Hinzufügen von aus Bildern abgeleiteten Beschreibungen zu Streamtime-Projektbeschreibungen.
Wie handhabt Latenode die Sicherheit des OpenAI Vision API-Schlüssels?
Latenode verwendet eine sichere Verschlüsselung und Speicherung für alle API-Schlüssel, um sicherzustellen, dass Ihre OpenAI Vision-Anmeldeinformationen geschützt bleiben.
Gibt es Einschränkungen bei der OpenAI Vision- und Streamtime-Integration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Komplexe Bildanalyse-Workflows können die Ausführungsgeschwindigkeit beeinträchtigen.
- Ratenbegrenzungen der Streamtime-API können die Häufigkeit von Updates beeinflussen.
- Die Integration hängt von der Verfügbarkeit beider APIs ab.