4 diferenças principais: Make vs. Latenode

Automatizar processos de negócios com plataformas visuais como Make é mais desafiador do que encaixar dois blocos. Aqui, cada pequeno detalhe é de suma importância: a arquitetura da execução do cenário, a funcionalidade de blocos individuais e a flexibilidade de suas interconexões. Se você está por dentro, sabe o que quero dizer. Se não, você está prestes a entender.

Nós ainda fazemos parte da comunidade Make, tendo observado as solicitações dos usuários por anos. Muitas vezes, não apenas observamos, mas também vivemos essas necessidades. É a partir da implementação desses componentes ausentes que Nó latente começou, que agora já tem recursos que estão no topo da lista de solicitações de usuários do Make. Vamos mergulhar.

Mesclando Ramos de um Único Cenário

Esta é uma das solicitações mais populares. A essência é ter a capacidade de mesclar vários branches de cenário em um nó. Em alguns casos, isso simplifica e acelera os cenários e, em outros, é um requisito crítico para implementação.

Suponha que você tenha dois cenários de processamento de dados que compartilham vários estágios comuns. Em vez de duplicar o trabalho, você pode simplesmente mesclar essas ramificações em uma após executar as ações exclusivas de cada cenário.

Caso: Processando Resultados da Pesquisa

O gatilho está recebendo uma nova resposta da pesquisa. Um branch de cenário analisa as respostas e as categoriza, enquanto o segundo atualiza as estatísticas em tempo real. No final, ambos os branches se fundem em um, que compila o relatório final da pesquisa e o envia para o banco de dados ou alerta a pessoa responsável.

Análise de texto

A análise sintática de texto é um recurso extremamente útil quando você precisa extrair informações específicas de um corpo de texto. Nó latente plataforma, você pode usar uma ferramenta de IA pronta para uso para analisar esses dados, extrair os parâmetros necessários e usá-los para processamento posterior.

Isso é possível com o módulo 'AI Text Extractor'. À esquerda, você vê a janela de configuração de bloco, à direita, o resultado da identificação de parâmetros do corpo do texto.

Caso: Gestão de Atendimento ao Cliente

Imagine que você gerencia o atendimento ao cliente e recebe consultas em formato de texto por vários canais (e-mail, mídia social, formulário de feedback no site). Usando o módulo "AI Text Extractor", você pode analisar automaticamente o texto de cada consulta, extrair detalhes importantes (como o tipo de problema, detalhes específicos, informações de contato do cliente) e, em seguida, usar essas informações para encaminhamento automático da consulta para o especialista apropriado ou para criação de relatórios. Isso simplifica significativamente o processamento de solicitações e aumenta a eficiência do seu atendimento ao cliente.

Como seu e-mail parecia antes de usar o Nó latente plataforma:

Como fica depois:

Capacidade de reiniciar solicitações do histórico

Executar um cenário com dados de entrada históricos se torna particularmente conveniente em vários casos:

• Durante o desenvolvimento e depuração do cenário, quando é necessário evitar a rotina de entrada manual de dados após cada tentativa falhada
• Em caso de erro na execução de um cenário existente com dados reais (por exemplo, quando uma API de terceiros falha)

Caso: Testando Cenários Automáticos Complexos

Imagine que você está desenvolvendo uma automação complexa para processar grandes matrizes de dados. Durante o teste e a depuração, pode ocorrer um erro. Em vez de recriar manualmente os dados de entrada e executar novamente o cenário, em Nó latente você pode reiniciar o cenário com os mesmos dados de entrada com apenas um clique. Isso acelera o processo de depuração e simplifica os testes, aumentando a eficiência do seu desenvolvimento arquitetônico.

Subcenários

On Nó latente, você pode criar seus próprios blocos, que incluem cenários inteiros. É como montar um kit de ferramentas que será usado em qualquer cenário. Isso simplifica significativamente o processo de criação de arquitetura complexa e economiza muito tempo.

Instruções para criar um módulo personalizado:

A propósito, no futuro próximo, planejamos lançar uma biblioteca de módulos públicos de membros da comunidade. Isso não só simplificará o desenvolvimento arquitetônico para novos usuários, mas também fornecerá aos criadores dessas ferramentas uma oportunidade de ganho para cada uso por outros usuários.

Então, estamos ansiosos para vê-lo em nosso Discord servidor, onde compartilhamos anúncios e respondemos suas perguntas relacionadas à automação sem código. Nós nos envolvemos em discussões interativas lá. Até breve!