1. Zadanie
Zbierać publikacje z korporacyjnej strony Facebook, opublikowane w ciągu poprzedniego dnia, i na ich podstawie formować szkic posta dla LinkedIn z akcentem na działalność mojego działu. Wysyłać wynik w Telegramie do sprawdzenia i edytowania.
2. Proponowane rozwiązanie z wykorzystaniem Make.com
2.1. Zbieranie postów z Facebooka
• Używać modułu Facebook Make.com
• Częstotliwość: 1 raz dziennie (na przykład, o 08:00).
• Zbierać wszystkie posty z ostatnich 24 godzin, w tym tekst, linki i media.
• Pliki multimedialne zapisywać w Google Drive
2.2. Przechowywanie danych
• Zorganizować przechowywanie informacji w Google Sheets
2.3. Organizacja bazy wiedzy o działalności działu
• W ramach projektu należy stworzyć prostą i wygodną bazę wiedzy, zawierającą kluczowe tezy i kierunki pracy mojego działu.
• Format bazy danych:
• Google Dysk (folder z plikami tekstowymi według tematów)
• Baza powinna być łatwa do uzupełnienia i edytowania ręcznie.
• Przy generowaniu tekstu baza wiedzy jest używana w promptach, aby GPT tworzył powiązany tekst z odniesieniem do działalności działu.
2.4. Generowanie tekstu przez GPT
• Używać modułu OpenAI w Make.com.
• Przy formułowaniu zapytania w GPT używać:
• Linku do publikacji
• Krótkiego przesłania publikacji
• Kluczowych tez z bazy wiedzy działu (automatycznie pobierać z Google Drive).
• Otrzymywać szkic posta w ustrukturyzowanej formie)
2.5. Wysyłka w Telegramie
• Stworzyć bota Telegram.
• W Telegramie powinno przychodzić jedno wiadomość, zawierające:
• Link do oryginalnej publikacji
• Wygenerowany ustrukturyzowany szkic posta
• Załączone pliki multimedialne (obrazy lub wideo z oryginalnej publikacji)
3. Wynik
• Automatyczne codzienne zbieranie postów.
• Formowanie szkiców postów z uwzględnieniem działalności działu.
• Wysyłka gotowej ustrukturyzowanej wiadomości z plikami multimedialnymi w Telegramie.
• Baza wiedzy dostępna do samodzielnej aktualizacji.
