Steg 2: Anslut Google Sheets

Konfigurera läs-/skrivoperationerna i arket som används för att undvika dubbletter och lagra inlägg med höga poäng.

1. Öppna Retrieve Sheet Rows och välj kalkylarket i Document och fliken i Sheet.
2. Inloggning krävs: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-inloggningsuppgifter i Retrieve Sheet Rows.
3. Öppna Append Sheet Records och välj samma Document och Sheet som används för läsning.
4. Inloggning krävs: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-inloggningsuppgifter i Append Sheet Records.

Steg 3: Konfigurera hämtning från Reddit och initial screening

Hämta hot-inlägg från r/confession och filtrera bort oönskade ämnen samt innehåll med låg interaktion.

1. I Fetch Confession Posts, ställ in URL på https://www.reddit.com/r/confession/hot.json?limit=30.
2. I Fetch Confession Posts, aktivera Send Headers och lägg till headern User-Agent med värdet n8n-askreddit-scraper.
3. I Screen Post Content, behåll JS-filtret som exkluderar titlar som innehåller trump, president, war och israel, och mappar fält som post_id, title, selftext, score och num_comments.
4. I Select Viral Candidates, behåll JS-logiken som kräver score > 60, num_comments > 40 och over_18 === false.

Steg 4: Slå ihop med befintliga arkdata och avduplicera

Förgrena de filtrerade inläggen för att slå ihop med det befintliga arket, ta bort dubbletter och sekvensera nya poster.

1. Säkerställ att Select Viral Candidates skickar utdata parallellt till både Combine With Sheet Data och Retrieve Sheet Rows.
2. Verifiera att Combine With Sheet Data slår ihop kandidat-inläggen med arkraderna och därefter går vidare till Remove Existing Entries.
3. I Remove Existing Entries, behåll JS-koden som jämför post_id med befintliga Reddit Post ID-värden för att förhindra dubbletter.
4. I Assign Sequence Numbers, behåll JS-koden som lägger till ett sekventiellt number-fält för varje ny post.

Steg 5: Sätt upp AI-poängsättning och filtrering av höga poäng

Skicka varje kandidat till AI-modellen, slå ihop poängen tillbaka till posterna och filtrera på hög viralitet.

1. Assign Sequence Numbers skickar utdata parallellt till både Generate Virality Rating och Merge Scores Stream.
2. I Generate Virality Rating, välj modellen gpt-4o och behåll prompten som betygsätter viralitet med {{$json.title}}.
3. Inloggning krävs: Anslut era openAiApi-inloggningsuppgifter i Generate Virality Rating.
4. I Merge Scores Stream, ställ in Mode på combine och Combine By på combineByPosition.
5. I Apply Rating Field, behåll JS-koden som mappar AI-svaret till virality_score via item.json.message?.content.trim().
6. I Filter High Ratings, behåll filtret som endast släpper igenom virality_score >= 6.

Steg 6: Konfigurera utdata till Google Sheets

Lägg endast till inlägg med höga poäng i ert Google-ark med korrekta fältmappningar.

1. I Append Sheet Records, ställ in Operation på append.
2. Mappa kolumnerna exakt enligt konfigurationen, inklusive Date till {{new Date().toISOString().slice(0, 10)}}, Number till {{ $json.number }}, Upvotes till {{ $json.score }}, Comments till {{ $json.num_comments }}, Question till {{ $json.title }}, Reddit Post ID till {{ $json.post_id }} och Virality Score till {{ $json.virality_score }}.
3. Behåll statiska värden som TYPE satt till CONFESSION och Status satt till TODO.

Steg 7: Testa och aktivera ert arbetsflöde

Kör ett manuellt test för att verifiera dataflöde, AI-poängsättning och uppdateringar i arket innan ni aktiverar.

1. Klicka på Execute Workflow med start från Manual Launch Trigger.
2. Bekräfta att Fetch Confession Posts returnerar JSON-data och att Screen Post Content ger rensade poster.
3. Verifiera att Generate Virality Rating returnerar en numerisk poäng och att Filter High Ratings endast skickar vidare poster med poäng >= 6.
4. Kontrollera ert Google-ark för att säkerställa att Append Sheet Records har lagt till rader med förväntade fält.
5. När ni är nöjda, slå på arbetsflödet till Active för användning i produktion.