Steg 2: Anslut SharePoint-datakällor och filer

Dessa noder laddar sessionscookies, profillistor och tidigare kommenterade inlägg och uppdaterar sedan spårningsfilen.

1. Öppna Load Session Cookies och välj filen instagram_session_cookies.txt i er SharePoint-webbplats och mapp.
2. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era microsoftSharePointOAuth2Api-inloggningsuppgifter i Load Session Cookies.
3. Öppna Retrieve Account List och bekräfta att File Name är instagram_profiles_to_scrape.csv.
4. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era microsoftSharePointOAuth2Api-inloggningsuppgifter i Retrieve Account List.
5. Öppna Download Commented File och välj instagram_posts_already_commented.csv.
6. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era microsoftSharePointOAuth2Api-inloggningsuppgifter i Download Commented File och Update Commented File.

⚠️ Vanlig fallgrop: Säkerställ att SharePoint-mapparna och fil-ID:n matchar mellan Load Session Cookies, Retrieve Account List, Download Commented File och Update Commented File för att undvika ”file-not-found”-fel.

Steg 3: Sätt upp val av sessionscookie och miljövariabler

Den här delen extraherar cookies och väljer en baserat på Berlintid och lagrar sedan värden för efterföljande agenter.

1. Öppna Extract Cookie Text och ställ in Operation till text.
2. Öppna Choose Session Cookie och verifiera att prompten innehåller uttrycken {{ $now.setZone('Europe/Berlin').format('DD HH:mm:ss') }}, {{ $now.setZone('Europe/Berlin').format('HH') }} och {{ $json.data }}.
3. Öppna Assign ENV Values och ställ in ENV_SESSION_COOKIE till {{ $('Choose Session Cookie').first().json.output.parseJson().session_cookie }}.
4. I Assign ENV Values, ställ in ENV_COMMENT_PROMPT till Erstelle einen ansprechenden Instagram-Kommentar basierend auf dem gegebenen Post-Inhalt. och ENV_COMMENT_LANGUAGE till Deutsch.

Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era openAiApi-inloggningsuppgifter i OpenAI Chat Engine B. Den här modellen är kopplad till Choose Session Cookie, så inloggningsuppgifter måste läggas till i den överordnade modellnoden.

Steg 4: Konfigurera Phantombuster-extraktor och hämtning av inläggslista

Den här kedjan hämtar en profilextraktor, kör den, väntar och laddar ner en filtrerad lista med inläggs-URL:er.

1. Öppna Fetch Profile Extractor och ställ in Agent ID till ert Phantombuster agent-ID (ersätt [YOUR_ID]).
2. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era phantombusterApi-inloggningsuppgifter i Fetch Profile Extractor, Run Extractor Agent, Primary API Request och Secondary API Request.
3. Öppna Run Extractor Agent och säkerställ att Agent ID är satt till {{ $('Fetch Profile Extractor').item.json.id }}.
4. I Run Extractor Agent, verifiera att Arguments JSON innehåller "spreadsheetUrl": "{{$('Retrieve Account List').item.json['@content.downloadUrl']}}" och "sessionCookie": "{{$('Assign ENV Values').item.json.ENV_SESSION_COOKIE}}".
5. Öppna Pause Gate 3 och ställ in Amount till 30 sekunder.
6. Öppna Primary API Request och ställ in URL till https://api.phantombuster.com/api/v2/agents/fetch?id=[YOUR_ID].
7. Öppna Secondary API Request och ställ in URL till =https://phantombuster.s3.amazonaws.com/{{ $json.data?.orgS3Folder || $json.orgS3Folder }}/{{ $json.data?.s3Folder || $json.s3Folder }}/filtered_result.csv.
8. Öppna Prepare Post Links och bekräfta att koden tolkar CSV:en till { postUrl }-objekt.
9. Öppna Empty List Check och säkerställ att villkoret är {{ $json.isEmpty() }} lika med true för att hoppa över tomma listor.

⚠️ Vanlig fallgrop: Om den filtrerade CSV:en är tom routar Empty List Check tillbaka till Pause Gate 2 och ingen kommentar publiceras. Verifiera att er extractor agent producerar URL:er.

Steg 5: Förhindra dubbletter och uppdatera listan över kommenterade inlägg

Det här blocket undviker att kommentera inlägg som redan har behandlats och uppdaterar spårnings-CSV:n efter nya kommentarer.

1. Öppna Download Commented File och säkerställ att den laddar instagram_posts_already_commented.csv.
2. Öppna Parse File Records och låt Header Row vara aktiverad.
3. Öppna Detect Duplicate Post och bekräfta att den jämför {{ $('Pick Random Post').first().json.postUrl }} mot befintliga poster.
4. Öppna Duplicate Check Gate och säkerställ att villkoret är {{ $('Detect Duplicate Post').first().json.isDuplicate }} lika med true.
5. Öppna Assemble Updated List för att lägga till den nya inläggs-URL:en i listan.
6. Öppna Convert Records File och sedan Update Commented File och bekräfta att File Name är instagram_posts_already_commented.csv med Change File Content aktiverat.

Steg 6: Generera kommentaren och förbered uppladdnings-CSV:n

Dessa noder genererar en kort tysk kommentar och gör sedan om den till en ren CSV-fil med en rad för Phantombusters kommentarsagent.

1. Öppna Pick Random Post och behåll koden som väljer postUrl och description från listan.
2. Öppna Generate Comment och behåll prompttexten som använder {{ $('Assign ENV Values').first().json.ENV_COMMENT_PROMPT }}, {{ $('Assign ENV Values').first().json.ENV_COMMENT_LANGUAGE }} och {{ $('Pick Random Post').first().json.description }}.
3. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era openAiApi-inloggningsuppgifter i OpenAI Chat Engine. Den här modellen är kopplad till Generate Comment, så inloggningsuppgifter måste läggas till i den överordnade modellnoden.
4. Öppna Build CSV Binary och bekräfta att utfilens namn är phantombuster_clean.csv.

Steg 7: Ladda upp CSV och kör AutoComment-agenten

Den här delen laddar upp CSV:n till SharePoint, kör kommentarsagenten och hämtar dess output efter en kort väntan.

1. Öppna Upload CSV File och ställ in File Name till instagram_post_to_comment.csv med Operation upload.
2. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era microsoftSharePointOAuth2Api-inloggningsuppgifter i Upload CSV File.
3. Öppna Fetch AutoComment Agent och ställ in Agent ID till ert Phantombuster agent-ID (ersätt [YOUR_ID]).
4. Öppna Run AutoComment Agent och bekräfta att Arguments JSON använder {{ $('Assign ENV Values').first().json.ENV_SESSION_COOKIE }} och {{ $('Upload CSV File').item.json['@content.downloadUrl'] }}.
5. Öppna Pause Gate 1 och behåll Amount på 30 sekunder före Retrieve Agent Output.
6. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era phantombusterApi-inloggningsuppgifter i Fetch AutoComment Agent, Run AutoComment Agent och Retrieve Agent Output.

Steg 8: Testa och aktivera ert workflow

Validera end-to-end-flödet innan ni schemalägger det för produktionsanvändning.

1. Klicka på Execute Workflow och bekräfta att Scheduled Run Trigger startar körningen och att Load Session Cookies laddar cookie-filen.
2. Kontrollera att Generate Comment returnerar en output-sträng och att Build CSV Binary skapar phantombuster_clean.csv.
3. Verifiera att Upload CSV File laddar upp instagram_post_to_comment.csv och att Run AutoComment Agent körs utan fel.
4. Bekräfta att Update Commented File uppdaterar instagram_posts_already_commented.csv efter en lyckad kommentarscykel.
5. När ni är nöjda, slå om workflow:t till Active för att aktivera de schemalagda körningarna.