上线第一天就收获3000个赞嘎嘎地拿下第一名！！
Wordware和第二名拉开3000票的差距，
由YC投资的它到底什么来头？
结论：
这是我目前看到过最简单好用的工作流平台
尤其对新手特别友好的，用自然语言实现无代码的工作流平台！
整合当前所有热门的大模型（目前免费可用）
多说无益，先看看官方给的工作流，
然后我会以我自己一个的简单例子一步步教大家用。
官方例子
一次性提问所有模型：
这个工作流的思路是什么呢？
- 问题处理：将问题提交给多个AI模型进行处理，
- 最佳答案评估：采用Claude 3 Opus模型来判定哪个AI模型给出的答案最为准确和相关。
- 评估审查：对先评估结果进行复核和调整，以确保评估结果的精确性和分析的可靠性。
比如我提问：什么是墨菲定律
这个工作流就开始把问题输出给10几个模型开始各自给出答案：
GPT-4o的回答：
Claude 3 的回答：
Llama 3 70B 的回答：
让Claude来总结每一个回答的优劣和对他们进行排名：
最后再评审得到最终答案：
可以看到最后排名出现了变化，证明模型有在认真分析和审核上一轮的全部结果并重新给出分析：
此外还有很多的工作流可以直接套用：
简单易上手的平台
平台对新手非常友好，这里我做一个简单的工作流：
「实现图片识别，然后写一首关于图片的诗歌并且朗诵出来」
首先创建一个项目：
工具箱类似扣子的插件，模板有适用的可以直接套用：
创建项目之后可以选择空白的开始【BlankFlow】，也可以套用原来的模板：
讲讲我的基本工作流思路：
- input输入图片
- 大模型识别图片生成文字并作诗
- Elvenlab朗诵
第一，设置输入：
就是我们输入的图片，这里变量的名称随便输入，类型选择图片IMAGE：
第二，把图片给大模型
按【/】能够召唤很多功能，这里我选择大模型：
选择想用的大模型：
在大模型上一行按【@】找到变量，然后写提示词：
运行之后可以看到已经有了图片描述的输出：
使用Elvenlab朗诵诗歌
按【/】调用Elvenlab模型：
调用刚刚模型输出的结果：
得到输出：
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