如何AI和自动化在Glitter AI让我保持理智

如何我使用人工智能和自动化来运行Glitter AI

嘿，我是Glitter AI的CEO Yuval。Glitter AI是一家非常小的公司。全职只有我和几名自由职业者。所以，我现在要做很多自己曾经雇人做的工作。

今天，我想分享一下我如何管理所有需要做的事情。

为什么要使用人工智能？

使用人工智能自动化任务的需求是在我在Product Hunt上推出后出现的。 Glitter AI 赢得了“产品之日”，这更像是“溺水”。突然间，我不得不处理许多 bug 报告、功能请求和客户问题。我决定不依赖风险投资，所以我必须善用我的资源。

如果您在经营一家初创企业或者只是想保持事情的掌控，我希望这些建议能给您一点帮助。

最初的压倒性

在产品猎手上获胜是激动人心的，但也很压力山大。随着时间的推移，流量和请求涌入，包括错误、功能建议、问题和大量的反馈。就像一条永无终止的流，没有任何分类。

我坐在那里，盯着票券，想着，“我该怎么跟得上？”如果我找不到管理的方法，我就有可能错过细节或完全疲惫。两种选择都不可取。

建立自动化

我用来自动化一切的完整提示可以在我写的原始博客帖子中找到: 如何使用人工智能和自动化来运行Glitter AI

我使用Make.com，OpenAI和Notion。Make.com允许您连接API以自动化任务。我意识到，现在有了大型语言模型，我至少可以总结和分类传入的请求。

1. 首先，我设置了一个Intercom触发器。大多数客户互动通过Intercom进行，我会收到错误报告、功能请求和反馈。我在Make.com中创建了一个自动化流程，以整理噪音并找到可操作的项目。它会为每条消息触发Make.com中的webhook。
2. 接下来，我使用OpenAI进行分类。在Make.com中，我获取对话ID，使用Intercom API获取完整对话，并将其发送到OpenAI的ChatGPT进行解析和分类。
3. 然后，我将其与Notion（我的“第二大脑”）集成。在ChatGPT对信息进行分类后，Make.com会将其发送到Notion中，所有内容都会被组织起来——功能请求、错误和反馈。

分类和计数

在Notion中，我确保一切都被分类并链接回原始对话。 我可以通过统计功能被请求的频率来轻松跟踪和优先处理。 我使用RICE框架的一个变种来进行优先处理。

重新感觉控制

在实施自动化之前，请求看起来很混乱。现在，事情被分类、追踪和关联，让我能够回答重要问题并有效地设置优先级。我又可以轻松一口气了。

如果您正在经营一家创业公司或管理一个副业项目，请看看像Make.com或Zapier这样的工具。我希望它们可以像帮助我一样帮助您。

对于不能自动化的事项 请注意：在翻译的过程中需要考虑到中文的语法和结构，以保持HTML标记的结构不变。

最后，作为一个不要脸的自荐，我想说的是：并不是所有的事情都可以自动化。有时候，你需要教会别人如何做某件事。当这种情况发生时，请考虑使用Glitter AI：它是一个创建逐步指南的绝妙工具，你可以与任何人分享。

要记录一个指南，你只需要按照正常流程进行操作，点击并大声解释你正在做的事情。

之后，您会收到一个自动生成的可共享指南，您可以发送给任何人，包括屏幕截图和文字解释该怎样做。

你可以在www.glitter.io上尝试一下：）