Transcription
Nadens KI-Workflow-Builder. Dies ist eine Funktion in Naden, mit der Sie Ihre Ideen mithilfe von KI in Workflows umwandeln können. In diesem Video werde ich also darüber sprechen, wie es funktioniert, aber viel wichtiger ist, wie Sie es tatsächlich nutzen, um Ergebnisse zu erzielen? Ich werde einige häufige Probleme besprechen, die auftreten können, wenn Sie es verwenden, und wir werden gemeinsam einige Live-Beispiele durchgehen. Wenn Ihnen das also gefällt, dann lassen Sie uns mit dem Video beginnen. Alles klar. Hier bin ich in einem leeren Workflow und Sie sehen, dass Sie entweder einen ersten Schritt hinzufügen können oder wir haben jetzt die Option, mit KI zu erstellen, was uns erlaubt, hier eine Eingabeaufforderung einzugeben, und dann wird der Niten KI-Builder dies in einen Workflow umwandeln. Also, hier werde ich diese Eingabeaufforderung eingeben und wir werden sie abschicken. Und ich sagte, dass ich einen Workflow benötige, der jeden Morgen läuft. Er wird Recherchen zu Trends in der Lebensmittelindustrie mit Tablety durchführen. Er wird mir ein neues Rezept zum Ausprobieren mit Perplexity finden und er wird mir ein motivierendes Zitat senden, und all dies wird an meine E-Mail gehen. Was es also tut, ist, dass es dies liest und seine Knoten in der Datenbank durchsucht. Es wird diese Details sammeln und sie dann dem Workflow hinzufügen, wie Sie hier sehen können. Und das ist großartig und es ist sehr cool, weil Naden offensichtlich all dieses Wissen darüber hat, wie diese Knoten funktionieren. Aber ich muss sagen, Sie müssen bei der Konfiguration vorsichtig sein. Sie sehen also, dass es gerade fertig geworden ist und was es uns jetzt auffordert, ist, auszuführen und zu verfeinern. Ich werde also einfach fortfahren und es ausführen und wir werden sehen, ob wir irgendwo Fehler bekommen und was als nächstes zu tun ist. Es hat gerade Tavly getroffen. Das hat funktioniert. Alles klar. Es trifft jetzt Perplexity, um ein neues Rezept zu finden. Und dann wird es Perplexity erneut treffen, um ein motivierendes Zitat zu erhalten. Wir haben also keine Fehler bekommen. Lassen Sie uns zum E-Mail-Bereich gehen, um zu sehen, wie diese Ausgabe aussieht. Alles klar. Hier ist, was wir bekommen haben. Ihre täglichen Food-Trends, Rezepte und Motivation. Was Sie sofort bemerken, ist, dass wir unsere Food-Industrie-Trends nicht wirklich sehen. Wir müssen also untersuchen, warum. Was das Rezept betrifft, haben wir ein einzigartiges und köstliches Rezept bekommen, nämlich die Marry Me Shrimp Pasta. Klingt großartig. Und dann für das motivierende Zitat haben wir bekommen: Wenn Sie morgens aufwachen, denken Sie daran, welch kostbares Privileg es ist, am Leben zu sein, zu atmen, zu denken, zu genießen und zu lieben. Aber wir müssen verstehen, warum wir unsere Food-Industrie-Trends nicht bekommen haben. Ich werde also diesen Tab schließen, damit wir uns etwas tiefer in den eigentlichen Workflow vertiefen können. Und die Food-Industrie-Trends wären von Tavi gekommen. Wenn ich also hier kurz hineinklicke, können wir sehen, dass nach den neuesten Trends in der Lebensmittelindustrie gesucht wird. Das ist also großartig. Es ist bereits mit meinen Tavly-Anmeldeinformationen verbunden, das ist also gut. Und es hat sich entschieden, eine Suchtiefe von "fortgeschritten" zu wählen. Das ist also super cool. Es hat verstanden, wie dieser Knoten verwendet werden kann, um unsere Suche zu konfigurieren. Und so haben wir diese Ergebnisse zurückbekommen, die gut aussehen. Es sieht so aus, als hätten wir tatsächlich eine tiefgehende Suche nach Food-Trends durchgeführt und all das hier erhalten. Ich denke also, das Problem liegt irgendwo hier, wo der E-Mail-Inhalt tatsächlich vorbereitet wird. Wenn ich in diesen Set-Knoten klicke, können wir sehen, dass für den E-Mail-Text, wenn ich das öffne, die Food-Industrie-Trends als null durchkommen. Und was hier passiert, ist, dass es versucht, diese Variable abzurufen. Und diese Variable von Tavaly existiert tatsächlich nur, wenn Sie hierher kommen und eine Antwort einschließen und sie dann einschalten. Und so, wenn ich das jetzt speichere und es erneut ausführe, denke ich, dass alles korrekt durchkommen würde. Aber der Grund, warum ich Ihnen ein Beispiel wie dieses zeigen wollte, ist, dass Sie sehen können, dass dies wirklich schön ist. Es hat unsere Anfrage verstanden und ein wirklich gutes Gerüst und eine wirklich gute Vorlage für uns erstellt. Aber NAND hat hauptsächlich Wissen über die NADN-Kernknoten. Und was ich damit meine, ist, dass jeder einzelne Knoten eine Eingabe, eine Konfiguration und eine Ausgabe hat. Aber wenn Sie anfangen, mit verschiedenen APIs wie Tavly Plexity oder beliebigen zufälligen HTTP-Anfragen zu spielen, die Nen vielleicht nicht sehr gut kennt, hat es möglicherweise nicht die richtigen Variablen aus der Ausgabe des Knotens, um sie tatsächlich weiter in der Kette zu übergeben. Aber nachdem wir die Option zum Einschließen einer Antwort hinzugefügt haben, erhalten wir tatsächlich Food-Trends. Nun, offensichtlich ist dies nicht optimiert und wir würden das ändern wollen, aber ich wollte Ihnen nur zeigen, wie Sie immer noch die Variablen verstehen müssen und was durchläuft, um diesen KI-Builder voll auszunutzen, denn noch einmal, dieser Set-Knoten hier versucht, die Ausgabe dieses Tavly-Knotens vorherzusagen. Und manchmal weiß man es einfach nicht. Selbst wir Menschen wissen es nicht. Was ich tun würde, wenn ich das manuell bauen würde, wäre, dies zu bauen, auszuführen, dann diese Daten zu pinnen und dann den nächsten Schritt hinzuzufügen und es auszuführen und die Daten zu pinnen, und ich würde einfach Schritt für Schritt vorgehen und mehr Blöcke nach rechts hinzufügen, nachdem ich weiß, dass alles, was ich derzeit habe, funktioniert. Und so, wenn ein Workflow-Builder oder sogar ein Mensch versucht, etwas auf einmal zu bauen, werden nicht alle Variablen korrekt zugeordnet. Und das ist einfach die Wahrheit. Aber trotzdem versuche ich nicht, den Wert von so etwas zu schmälern, denn wenn Sie ein absoluter Anfänger sind und die Art des gewünschten Ablaufs kennen, wissen Sie, wie die Eingabeaufforderung, die ich Ihnen zuvor gezeigt habe, und dann können Sie hier in 5 Minuten ankommen und versuchen, zu beheben, was als nächstes kommt. Das können Sie sicherlich. Und das Coole ist, und ein weiteres cooles Ding ist, wenn Sie tatsächlich auf Fehler stoßen, hilft Ihnen der KI-Builder bei der Fehlerbehebung. Lassen Sie uns also in einen neuen Workflow springen und ein weiteres Beispiel machen, und wir werden uns ansehen, ob wir Fehler bekommen, und wir werden sehen, wie der KI-Builder uns helfen kann. Alles klar. Jetzt sind wir in einem frischen Workflow. Ich klicke auf "Mit KI erstellen". Füge diese Eingabeaufforderung ein. Und diese hier besagt: "Erstellen Sie mir einen Workflow, der eine Vertriebszusammenfassung erstellt, wenn ein Lead ein Formular mit einem Formular-Trigger einreicht. Sie füllen Informationen über ihr Unternehmen und das, womit sie Hilfe suchen, aus. Der Workflow sollte sie mit Perplexity recherchieren, ihre Schmerzpunkte analysieren und dann eine einseitige Zusammenfassung für mich erstellen, die ich für ein Verkaufsgespräch verwenden kann." Das ist also gerade fertig geworden. Wir werden fortfahren und es ausführen und verfeinern, was dieses Formular-Trigger-Element aufruft, das es für uns erstellt hat. Und dieses enthält Firmenname, Name, E-Mail, Website, Branche, womit Sie Hilfe suchen und was Ihre größten Herausforderungen derzeit sind. Lassen Sie mich das also kurz ausfüllen. Ich habe das also für Chipotle ausgefüllt. Ich habe hier einige Informationen eingefügt. Wir werden das absenden und sehen, was mit dem Workflow passiert. Sie können sehen, dass es fertig geworden ist, aber es hat das Perplexity-Tool nicht tatsächlich verwendet. Und wenn wir kurz in den Agenten klicken, um zu sehen, wie die Ausgabe aussieht, stellen wir auch fest, dass all diese nicht richtig zugeordnet sind, da sie alle rot sind. Und so besagt die Ausgabe des Agenten: Um Sie effektiv zu unterstützen, könnten Sie bitte einige zusätzliche Details über das Unternehmen oder die Branche angeben. Es betrachtet also nicht tatsächlich die Formularübermittlung. Was ich also tatsächlich tun werde, ist, dies zu kopieren und in den Agenten-Builder hier unten zu gehen und zu sagen, das ist die Ausgabe des Sales Brief Generator Agenten. Und dann füge ich seine Ausgabe ein. Und dann sage ich: Hilf mir, das zu beheben. Jetzt können Sie sehen, dass der Agenten-Builder nachdenkt. Sie können sehen, dass er sagte: Ich sehe das Problem. Die Namen der Formularfelder haben Leerzeichen und Sonderzeichen, aber der Ausdruck versucht, auf sie mit Unterstrichen zuzugreifen. Die KI empfängt also diese Werte nicht tatsächlich. Wir werden also jetzt versuchen, es erneut zu versuchen. Ich werde auf "Ausführen und verfeinern" klicken. Und lassen Sie mich diese Informationen noch einmal ausfüllen. Alles klar, ich werde das abschicken und wir sollten hoffentlich sehen, dass es Plexity verwenden kann. Da haben wir es. Und dann sollten wir dieses Mal tatsächlich eine bessere Ausgabe von diesem Sales Brief Generator Agenten erhalten. Großartig. Es ist also fertig geworden. Es hat tatsächlich dreimal das Plexity-Tool verwendet. Ich werde diesen Tab also kurz schließen und wir werden untersuchen, was in diesem Flow vor sich geht. Das erste, was ich tun werde, ist, in den Agenten zu klicken. Und wir sehen jetzt tatsächlich, dass es all diese Informationen erhält. Das ist also ehrlich gesagt ein Fehler. Diese sollten grün angezeigt werden, da es sich alles um Variablen handelt. Aber unabhängig davon erhält es unser Unternehmen. Es erhält unsere Kontaktinformationen. Wir haben keine Website angegeben, also ist da nichts. Es erhält die Branche. Es erhält, womit wir Hilfe suchen, wofür ich sagte, dass wir Hilfe bei der Schaffung saisonalerer Werbeaktionen suchen, vielleicht die Einführung einiger zeitlich begrenzter Menüpunkte und einfach die Steigerung des Traffics und der Bekanntheit der Marke. Dann für die größten Herausforderungen sagte ich, wir wollen in der Lage sein, unseren Umsatz zu steigern, ohne einfach nur mehr Standorte und mehr Personal hinzuzufügen. Wenn also jemand zuschaut und für Chipotle arbeitet, habe ich mir das gerade ausgedacht. Ich liebe Chipotle wirklich. Jedenfalls, das ist die Benutzernachricht. Das ist es, was der Agent betrachtet. Und dann können wir auch sehen, dass er uns eine Systemnachricht gegeben hat. Wenn ich das öffne, sagte er, dass Sie ein Vertriebsforschungsassistent sind, der umfassende einseitige Vertriebsberichte erstellt. Ihre Aufgabe ist es, das Plexity-Recherchetool zu verwenden, um das Unternehmen zu recherchieren, die angegebenen Bedürfnisse und Schmerzpunkte des Leads zu analysieren, ihre Branche und häufige Herausforderungen zu recherchieren, einen prägnanten einseitigen Vertriebsbericht zu erstellen, und dieser Bericht sollte eine Unternehmensübersicht, Schmerzpunkte, Branchenkontext, empfohlener Ansatz und dann einige Fragen zum Stellen enthalten. Und ehrlich gesagt, dieser System-Prompt ist ziemlich solide, wenn man bedenkt, wie wenige Informationen ich dem Workflow-Builder tatsächlich gegeben habe. Und tatsächlich, ganz kurz, ich werde das jetzt einfach anheften und diese Daten an mich selbst per E-Mail senden, um es viel einfacher zu machen, sie anzusehen. Und nur um Ihnen zu zeigen, wie das funktionieren könnte, habe ich diesen Gmail-Knoten selbst hinzugefügt. Und Sie sehen, dass es einen Fehler gibt. Und wenn ich zu "Bearbeiten und KI" gehe, sagt es, dass ich diese Schritte abschließen muss, bevor ich Ihren Workflow ausführe. Ich muss also diese Parameter ausfüllen. Und wenn ich auf diese Schaltfläche klicke, wird sie genau dort angezeigt und zeigt mir genau, was ich tun muss. Die Fähigkeit, Ihr Wissen über NDN und das, was Sie bauen möchten, zu nutzen und dann diesen KI-Assistenten zu verwenden, um Ihnen Schritt für Schritt beim Aufbau zu helfen, ist definitiv der beste Ansatz und so werden Sie wirklich lernen, was Sie bauen. Jedenfalls habe ich das gerade abgeschickt, damit wir es uns ansehen können. Wir haben unsere Vertriebszusammenfassung. Chipotle Chipotle Mexican Grill ist eine führende Fast-Casual-Restaurantkette, die für ihre anpassbaren mexikanisch inspirierten Gerichte bekannt ist. Also Schmerzpunkt eins, saisonale Werbeaktionen. Nummer zwei ist Umsatzsteigerung. Und dann gibt es uns etwas Branchenkontext. Aber hier ist, was ich mir ansehen wollte, nämlich die empfohlenen Ansätze. Der erste ist, Innovation hervorzuheben. Betonen Sie also Chipotles Potenzial, seine bestehende technologische Infrastruktur zu nutzen, um exklusive saisonale Artikel über digitale Kanäle anzubieten, möglicherweise Gen Z und Millennials anzusprechen, die Trends wie Nachhaltigkeit und gesundheitsbewusstes Essen vorantreiben. Ich wollte das nicht alles vorlesen, weil ich dachte, das wäre langweilig, aber nur um zu validieren, dass es funktionierte und dass es seinem System-Prompt folgte. Es ist also nicht perfekt, wie Sie sehen können, aber die meisten Probleme, die ich derzeit sehe, haben mit der Verschiebung von Variablen an die richtige Stelle zu tun. Und noch einmal, es ist einfach, weil es sehr schwierig wäre vorherzusagen, wie die Variablen immer aussehen werden. Obwohl ich in diesem Fall wirklich denke, dass es richtig hätte sein sollen, weil dies native Knoten sind und es genau wissen sollte, wenn ich ein Feld im Formular namens Firmenname erstelle, sollte ich genau wissen, wie ich es später referenzieren kann. Aber denken Sie daran, Sie können es auch hier als Gedankenpartner nutzen und ihm zeigen, was Sie bekommen. Sie können ihm zeigen, wie es nicht genau das ist, was Sie wollen, und einfach ein bisschen hin und her gehen. Aber das Einzige, worauf ich achten würde, ist, basierend auf Ihrem Bearbeitungs- und Cloud-Plan, der derzeit im November 2025 nur auf Nending Cloud verfügbar ist, haben Sie ein Limit für Ihre monatlichen Credits, und dies basiert auf Ihrem Plan, ob Sie Starter, Pro oder etwas Höheres haben. Jedenfalls werden wir ein weiteres Beispiel machen und ich wollte Ihnen zeigen, wie wichtig es tatsächlich ist, den Prozess so gut zu kennen, bevor Sie ihn automatisieren wollen. Das ist etwas, worüber ich in meiner Community viel spreche. Tatsächlich beginnt der vollständige Kurs über Nitn tatsächlich damit, zu verstehen, wie man den Prozess auswählt und alle Schritte abbildet, bevor man in Nitn einsteigt und mit dem Aufbau beginnt. Wenn Sie also mehr darüber erfahren möchten, dann schauen Sie sich unbedingt die Community an, denn wenn Sie den Prozess nicht sehr gut kommunizieren können, wie erwarten Sie dann, dass KI ihn für Sie erstellt? Wir werden also hier eines der voreingestellten Beispiele aus Nadens Agenten-Builder verwenden, nämlich einen Multi-Agenten-Recherche-Workflow. Sie sehen, wenn ich darauf geklickt habe, gibt es uns eine einzeilige Eingabeaufforderung, bei der ich nicht sehr optimistisch bin, wie das Ergebnis aussehen wird, denn alles, was es sagt, ist: "Erstellen Sie mir einen Multi-Agenten-KI-Workflow, bei dem verschiedene KI-Agenten zusammenarbeiten, um ein Thema zu recherchieren, Informationen zu überprüfen und umfassende Berichte zu erstellen." Das ist ziemlich mehrdeutig und könnte auf 100 verschiedene Arten interpretiert werden, was die Art der Agenten, welche Chat-Modelle, welche Quellen für die Recherche, was der Trigger ist, was wir mit diesen Daten machen, welche Art von Bericht, für wen er optimiert ist. Wird es ein PDF sein? Wird es eine E-Mail sein? Es gibt einfach so viele Dinge, bei denen es viel besser wäre, wenn Sie ihm mehr Informationen geben würden. Okay, wir haben diesen interessant aussehenden Orchestrator-Agenten und wir haben einen manuellen Trigger, was auch interessant ist. Ich werde also kurz auf "Ausführen" klicken und sehen, was passiert. Wir haben also ziemlich schnell einen Fehler bekommen. Und Sie sehen, dass es uns hier unten sagt, dass wir den Parameter "Forschungsthema zum Untersuchen" aktualisieren müssen, der sich in der tatsächlichen Workflow-Konfiguration befindet. Hier würden wir also ein Forschungsthema eingeben, das, wenn ich zurückblicke, tatsächlich gesagt hat, dass ich es konfigurieren muss. Ich habe also "Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen" eingegeben und wir werden es erneut ausführen und verfeinern, um zu sehen, was dieses Mal passiert. Alles klar, wir haben das noch einmal ausgeführt. Wir sind auf einen Fehler gestoßen, und dann hat der KI-Agenten-Builder im Grunde gesagt: Okay, das ist ein Problem in der Systemnachricht. Sie versuchen, auf JSON.mmax-Quellen usw. zu verweisen. Und so sagt er, dass er es geändert und behoben hat. Ich werde also erneut auf "Workflow ausführen" klicken, aber ich bin nicht sehr zuversichtlich, dass es funktionieren wird. Alles klar, wieder ein Fehler. Wir werden das stoppen und ich werde kurz erklären, warum ich nicht sehr zuversichtlich war. Wir haben nach einem Multi-Agenten-Workflow gefragt, bei dem verschiedene Agenten recherchieren, Fakten überprüfen und dann einen Bericht erstellen. Und das klingt in meinen Augen nach etwas, das viel linearer sein könnte und nicht dieser Orchestrator-Agenten-Aufbau mit all diesen verschiedenen Unteragenten sein muss. Es hat auch nicht einmal diese HTTP-Anfrage, die irgendwohin geht. Ich schätze, es geht zu Duck.go und versucht, diesen kleinen Query-Parameter auszufüllen, und es verwendet auch Wikipedia. Aber wenn wir spezifischer gewesen wären, dass wir nur Perplexity verwenden wollen und nur Claude Sonnet verwenden wollen und nur dieses Forschungsthema wollen und nur diesen HTML-Typ verwenden wollen, wäre es einfach viel besser gewesen. Okay, versuchen wir es noch einmal. Wir werden einen ähnlichen Systemtyp verwenden, aber wir werden ihm eine viel detailliertere Eingabeaufforderung geben. Ich füge also schnell etwas ein. Okay, ich habe gerade diese Eingabeaufforderung eingefügt und dabei den Trigger, die Datenquellen, das Datenziel oder besser gesagt die Datentransformation und dann das Datenziel berücksichtigt. Und ich habe versucht, ihm mehr Details zu geben. Ich sagte also, ich möchte einen persönlichen täglichen Newsletter erstellen, der jeden Morgen um 6 Uhr morgens versendet wird. Ich möchte, dass dieses System KI-Trends, Voice-KI-Trends, Workflow-Builder-Trends und auch die Entwicklungen im Bereich KI-Content-Ersteller recherchiert. Ich möchte, dass es nur Tavly für seine Recherchen verwendet. Ich möchte, dass es eine erweiterte Suchtiefe durchführt und ich benötige, dass es eine Antwort in den Tavi-Ergebnissen enthält. Alle diese Ergebnisse müssen an einen KI-Agenten weitergeleitet werden, um einen HTML-gestylten Newsletter basierend auf all den Inhalten zu erstellen, die wir von Tavi zurückbekommen. Und ich möchte, dass dieser KI-Agent Enthropic Claude Sonnet 4.5 verwendet. Die Idee ist, dass ich ihm genau gesagt habe, wohin er gehen soll. Ich habe ihm gesagt, wie die Daten zwischen den einzelnen Schritten übergeben werden. Und wir sollten sehen können, dass dies viel besser aussieht. Es sieht viel linearer aus. Wir haben möglicherweise einige Probleme mit der Zusammenführung all dieser drei Suchvorgänge, aber ich denke, dies wird uns einen viel besseren Start geben als das, was wir zuvor mit diesem Multi-Agenten-System gesehen haben. Aber lassen Sie uns jetzt ausführen und verfeinern, um zu sehen, wie es hier mit diesem funktioniert. Okay, wir sind auf einen Fehler im Set-Knoten gestoßen, der versucht, die Forschungsergebnisse zu kombinieren. Und automatisch hat der Workflow-Builder verstanden, dass es einen Fehler gibt, und versucht nun, ihn hier zu debuggen. Sie können sehen, dass er tatsächlich sagte, dass ich einen Merge-Knoten hinzufügen muss, um richtig auf alle drei parallelen Forschungszweige zu warten, um sie zu kombinieren. Das ist also ziemlich das, was ich erwartet hatte, weil ich das sofort gesehen habe. Aber das Gute ist, dass er das zumindest verstehen kann. Und jetzt wird er das hoffentlich mit einem funktionierenden Merge-Knoten aktualisieren. Okay, er hat diesen Merge-Knoten eingefügt. Lassen Sie uns ihn jetzt einfach noch einmal ausführen. Okay, perfekt. Der Merge-Knoten hat tatsächlich funktioniert und die Elemente weitergegeben. Allerdings bemerke ich jetzt etwas anderes. Er hat alle drei durchlaufen. Aber eigentlich wollen wir, dass all diese in einem Element zusammengefasst werden, denn jetzt werden drei separate E-Mails erstellt, was nicht das ist, was wir wollten. Wir verfolgen also einen anderen Ansatz. Ich sagte, anstatt sie in drei verschiedene Pfade aufzuteilen, was wäre, wenn wir sie einfach nacheinander ablaufen lassen? Wir behalten alles als ein Element und dann kann der Agent all das betrachten, wenn er seinen Newsletter erstellt. Vielleicht ist das also ein besserer Ansatz. Wir werden sehen, was der Workflow-Builder hier tut. Ehrlich gesagt, das sieht viel besser aus. Wir werden es ausführen und sehen, ob es dieses Mal funktioniert. Daumen drücken hier. Okay, dieser Lauf ist beendet. Lassen Sie uns sehen, wie die Ausgabe aussieht. Alles klar, hier ist er. Wir haben unseren KI-Trends-Newsletter, Ihre monatliche Zusammenfassung der KI-Innovationen. Wir haben unseren Voice-KI-Bereich mit etwas Marktwachstum und einigen Einblicken hier. Wir haben den Workflow-Builder-KI-Bereich mit einigen Einblicken hier ebenfalls. Und dann den Content-Ersteller-Bereich mit einigen Einblicken und wichtigen Trends, auf die man achten sollte, sowie einen schönen kleinen Abschluss hier unten. Um hier abzuschließen, wollte ich den Grund für dieses Video zusammenfassen. Es ging mir nicht darum, die Funktion komplett zu hypen, aber es ging mir auch nicht darum, sie einfach nur schlecht zu machen. Ich wollte ehrlich gesagt wirklich realistisch sein, wo sie sich gerade befindet und wohin sie sich entwickelt, denn ich höre viele Leute, die mich fragen: Lohnt es sich überhaupt, jetzt Nit zu lernen? Und nachdem ich gesehen habe, was ich heute tun musste, hoffe ich, dass die Antwort in Ihren Köpfen absolut ja ist. Denn das Erlernen des Aufbaus mit NN hilft Ihnen, die grundlegenden Elemente zu verstehen, wie Prozesse tatsächlich funktionieren und wie Daten transformiert werden und wie Variablen von links nach rechts durch einen Workflow wandern und wann KI benötigt wird und wann nicht. Denn wenn ich es auf drei Haupttipps zur Nutzung des KI-Workflow-Builders reduzieren könnte: Erstens, seien Sie so detailliert wie möglich, wenn Sie den KI-Builder in diesem kleinen Panel hier tatsächlich auffordern. Zweitens, erwarten Sie nicht, dass die erste Iteration genauso funktioniert, als ob ein Mensch einen gesamten Workflow auf einmal bauen würde, ohne zu testen. Das würde nicht funktionieren. Aber Sie können diese KI als Gedankenpartner und als Helfer bei der Fehlerbehebung nutzen, wenn Sie dort auf Probleme stoßen. Und drittens wären es Workflows, Workflows, Workflows. KI-Workflows sind viel einfacher zu erstellen. Sie sind vorhersehbarer. Sie sind einfacher zu debuggen und sie werden zu qualitativ hochwertigeren Ergebnissen führen. Und um noch weiter ins Detail zu gehen, wenn Sie alles auf einem Pfad halten können, wo es buchstäblich nur in eine Richtung gehen kann und Sie diese Leitplanken darauf setzen können, wird es einfach besser sein. Wie wir gerade im jüngsten Beispiel gesehen haben, wenn ich diesem Ding von Anfang an gesagt hätte, es alles in einer Zeile zu halten, hätten wir wahrscheinlich nach der ersten Eingabeaufforderung ein perfektes oder viel näher am perfekten Ergebnis erzielt. Aber weil es beschloss, diese Sache zu versuchen, bei der es drei verschiedene Pfade gab und versuchte, die Daten wieder zusammenzuführen, hatten wir hier Probleme. Wir hatten hier Probleme. Und es war einfach viel mehr Kopfzerbrechen, als wenn wir einfach gesagt hätten: "Hey, halt es alles in einer Zeile." Und so würde ich als Anfänger diese Funktion auf jeden Fall nutzen, um zu verstehen, wie diese Knoten funktionieren und wie sie zusammenkommen. Aber das Wichtigste ist, nachdem Sie es ausgeführt haben, schauen Sie sich jeden einzelnen Knoten an, verstehen Sie die Eingabe, verstehen Sie die Konfiguration und die Ausgabe, und sehen Sie einfach, wie die Daten über das gesamte Ding wandern. Also, ich möchte nicht, dass dieses Video zu lang wird, aber ich dachte, es wäre hilfreich, Ihnen zumindest meine ehrlichen Gedanken zur tatsächlichen Nutzung dieser Funktion zu geben und Ihnen zu bestätigen, dass ich denke, dass das Erlernen von n im Moment immer noch eine unglaublich gute Investition Ihrer Zeit ist. Und wenn Sie diese Erkenntnisse vertiefen möchten und sich mit über 200 Mitgliedern vernetzen möchten, die dies jeden Tag tun und jeden Tag Unternehmen mit Naden aufbauen, dann schauen Sie sich unbedingt meine Plus-Community an. Der Link dazu ist unten in der Beschreibung. Wir haben eine großartige Community von über 200 Mitgliedern, die von Anfängern bis hin zu Leuten reichen, die Unternehmen mit NAND aufbauen. Eines unserer Mitglieder hat letzte Woche gerade ein 36.000-Dollar-Projekt abgeschlossen, und wir feiern solche Erfolge immer gemeinsam in der Community. Wir haben drei vollständige Kurse. Agent Zero sind die Grundlagen für Anfänger. 10 Stunden bis 10 Sekunden, wo wir lernen, zeiteffiziente Automatisierungen in NN zu identifizieren, zu entwerfen und zu erstellen. Und dann für unsere Premium-Mitglieder haben wir eine One-Person-KI-Automatisierungsagentur, wo wir tatsächlich anfangen, die Grundlage für den Aufbau eines skalierbaren KI-Automatisierungsunternehmens zu legen. Wir haben auch Projekte hier, die einfach mit Schritt-für-Schritt-Aufbauten überflutet sind, bei denen ich etwas live baue und einfach durchgehe, was ich tue, warum ich es tue, alle Anmeldeinformationen einrichte, solche Dinge. Wir veranstalten auch jede Woche einen Live-Call, bei dem wir einfach darüber sprechen, was in der Branche passiert, Ihre Fragen beantworten, solche Dinge. Ich würde mich freuen, Sie bei diesen Anrufen in der Community zu sehen. Aber das war's für heute. Wenn Ihnen das Video gefallen hat oder Sie etwas Neues gelernt haben, geben Sie ihm bitte einen Daumen hoch. Es hilft mir auf jeden Fall sehr. Und wie immer schätze ich es, dass Sie es bis zum Ende des Videos geschafft haben. Wir sehen uns beim nächsten Mal. Danke, alle.