AI 智能体应用案例
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卡车驾驶期间委托邮件和工时记录

作者报告在南韩进行12小时卡车工作期间，使用Grok Bot通过语音委托查找店铺联系方式、记录工时和整理邮件。

Grok Bot
工作·研究

用语音让Grok Bot指挥Claude Code编程

作者让Grok Bot向通过tmux开启的Claude Code会话发送按键输入，实现用语音指挥编程，并通过屏幕观察过程。

Grok Bot
开发·编程

共 202 条，第 1–20 条

工作·研究实践示例

将Paperless文档分析与通知整合为Document Intelligence中心

据作者介绍，他们将Paperless-ngx的文档追踪、EOB匹配和任务队列三项功能，通过一个Web应用和自动化流程整合管理。

n8n

使用方法

  1. 准备API客户端设置，以便与Paperless-ngx对接。
  2. 将文档追踪、EOB匹配、任务队列这三项功能模块合并为一个项目。
  3. 构建共享结构的通用实体抽取器（如日期、金额、服务提供者等）和SQLite数据库。
  4. 使用FastAPI实现各功能的REST API、整合仪表盘和通知API。
  5. 前端以单一Web应用形式，开发仪表盘、各功能页面和设置页面。
  6. 通过内置调度器（APScheduler）实现各模块流水线的自动运行。
  7. 与n8n集成，实现文档到达通知、调度执行和通知发送的自动化。
  8. 在管理员UI中，允许实时更改调度、通知和设置。

结果

据作者介绍，三项文档分析功能被整合为一个Web应用，统一API、数据库和自动化流程。用户可在仪表盘上一览所有文档状态和通知，并通过n8n实现文档到达、处理和通知的自动化。

注意事项

实际的文档分析和通知自动化仅在Paperless-ngx、FastAPI和n8n全部集成的环境下运行。作者称测试是用FastAPI TestClient和临时SQLite数据库完成的。具体的部署或外部服务集成设置在原文中未公开。

来源

rsocko/owl (GitHub) 原文 ↗

示例提示词 · n8n

目标：希望将Paperless-ngx的文档追踪、EOB匹配和任务队列功能整合为一个Web应用和自动化系统进行统一管理。

输入及环境：
- 已有Paperless-ngx实例在运行，并具备REST API访问权限。
- n8n在同一网络中运行。
- 需能在Docker环境下以单一容器部署。
- 可使用Python 3.11+、FastAPI、SQLite、pdfplumber、APScheduler等主要库。

实现与配置步骤：
1. 请根据[config.paperless.example.yaml]填写Paperless-ngx API对接所需的认证信息和端点。
2. 参考core/paperless/目录下的client.py、documents.py等文件，实现文档元数据、标签、自定义字段和链接功能。
3. 利用core/extractors/中的date_extractor.py、amount_extractor.py等实体抽取器，从PDF中提取日期、金额、服务提供者、账号等信息。
4. 用单一文件构建SQLite数据库，并按schema创建文档、通知、设置及各模块表。
5. 用FastAPI实现/api/statements/*、/api/eob/*、/api/actions/*、/api/alerts/*、/api/dashboard/*等REST端点。
6. 在src/frontend/目录下，利用index.html、js、css文件开发仪表盘、各功能页面和设置页面，构建SPA。
7. 内置APScheduler，使各模块流水线（文档追踪、EOB匹配、任务队列）按默认调度自动运行，调度可通过管理员UI或API实时更改。
8. 与n8n集成，在新文档到达、通知发生时，通过Webhook或API自动触发工作流。
9. 在管理员UI（/admin）中，支持实时查看和修改调度、通知、设置。

结果要求：
- 在单一Docker容器中，Web应用需支持Paperless-ngx文档追踪、EOB匹配、任务队列、整合仪表盘和通知管理。
- 与n8n集成后，需测试文档到达、通知和自动化流程是否实际执行。
- 用FastAPI TestClient和临时SQLite数据库，验证各API和流水线正常运行。

验证条件：
- 请确认仪表盘能整合显示所有模块状态、通知和最近活动。
- 测试各功能API能准确返回文档追踪、EOB匹配和任务队列结果。
- 验证调度变更、手动执行、通知发生能在管理员UI和n8n自动化中正确反映。