Bonsai-27B-GGUF
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面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
一个从 Google 表格里读取公司名称的 n8n 工作流。一个 OpenAI 智能体搜索 Google 并阅读每个网站,再把域名、LinkedIn 地址、套餐、市场、案例和集成写回这一行。
把结果填进 Google 表格的公司研究智能体 是一款 n8n 工作流,属于商务类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,或复制它的 JSON,再导入 n8n 画布。在 n8n 里启用之前,它不会运行。
定时或手动运行
每 2 小时运行一次,或在你点 Test workflow 时运行,读取 Google 表格里 enrichment_status 为空的行。每一行需要:
研究出的信息写进 Google 表格里该公司的那一行,enrichment_status 设为 done
开始之前要准备好这些。
名单和结果
提供要研究的行,并把结果写回同一行。
需要Google Sheets OAuth2 凭据和一个表格 ID
语言模型
运行 gpt-4o,作为决定搜索什么、阅读什么的智能体。
需要OpenAI API 密钥
Google 搜索
为每家公司向智能体提供 Google 搜索结果。
需要SerpApi API 密钥
由 Mindket 于 2026年11月13日检查
这个 n8n 工作流根据一份名单研究公司。你在 Google 表格里填一个公司名称或域名。每两小时一次,或者你点一下按钮,它就接手还没有状态的行。一个运行 gpt-4o 的 OpenAI 智能体在 Google 上搜索并阅读公司网站,把研究结果写回同一行。写回的内容是域名、LinkedIn 地址、最低套餐、是否有免费试用或企业套餐、市场、一个案例链接,以及最多五个集成。十四个节点完成全部工作,旁边有八张便签。
手里有一份目标公司名单、想在联系任何人之前先把基本信息填好的销售和市场人员。如果你需要不用核对就能直接引用的数字,就别选它,因为回答来自语言模型和一次搜索。只有浏览器才能画出来的页面也别选它,因为这个工作流读取的是页面的纯文字。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 软件销售 | 销售开发团队 | 贴上一份目标公司名单,在发第一封邮件之前拿到套餐和市场信息 | 一位销售贴上四十个公司名称,查出哪些公司面向企业销售并有企业套餐。 |
| 代理机构 | 营销代理机构 | 在提案之前查看潜在客户的市场、工具和最新案例 | 一位代理机构负责人看到某个潜在客户列出了三个集成,还有上个月的一个案例。 |
| 合作伙伴 | 合作伙伴经理 | 找出哪些公司已经和某个工具集成 | 一位合作伙伴经理对一份潜在伙伴名单查看集成那一列。 |
| 研究 | 分析师 | 为竞争对手的定价信号建一个小表格 | 一位分析师一次性填好十几个竞争对手的最低付费套餐。 |
你需要会一点 n8n,再有三个账号:一个表头正确的 Google 表格、一个 OpenAI 密钥和一个 SerpApi 密钥。
任何能访问 Google Sheets、OpenAI 和 SerpApi 的 n8n 都能运行它。发布之后才有两小时一次的定时。
点“下载”会把一个压缩包存到你的下载文件夹,里面有 workflow.json 和 Mindket 写的设置说明。导入文件之前先把表格建好。
| 需要 | 说明 |
|---|---|
| n8n | n8n Cloud 或你自己的服务器 |
| OpenAI | 一个能用 gpt-4o 的 API 密钥 |
| SerpApi | 一个账号和它的 API 密钥 |
| Google Sheets | 第 1 行有十个表头的表格,以及一个 OAuth2 凭据 |
workflow.json。input、domain、linkedinUrl、has_free_trial、cheapest_plan、has_entreprise_plan、last_case_study_link、market、integrations 和 enrichment_status。Get rows to enrich 和 Google Sheets Update Row with data 里选中它。YOUR_SHEET_ID 换成你表格的 ID,也就是它地址里 /d/ 和 /edit 之间的那一段。OpenAI Chat Model 里选中它。SerpAPI Search Google 里选中它。input 列里填两个公司名称,点 Test workflow。在 input 列里填一个公司名称或域名,其他单元格留空。下一次运行会填好这一行,并在 enrichment_status 里写 done。想让某一行重新研究,就清空那个单元格。新增一行不需要别的操作。
| 要改的 | 在哪里改 |
|---|---|
| 智能体要找什么 | AI company researcher 里的提示词和 Structured Output Parser 里的字段 |
| 列 | Google Sheets Update Row with data |
| 定时 | Schedule Trigger |
| 模型 | OpenAI Chat Model 里的 gpt-4o |
| 搜索 | 连上 Search Google with ScrapingBee,并去掉 SerpAPI Search Google |
一位销售在新的一行的 input 列里填了一家公司的域名。
下一次运行时,智能体在 Google 上搜索这家公司,打开它的定价页和客户页,再按固定字段回答。这一行得到 LinkedIn 地址、B2B 或 B2C 的市场、最低付费套餐和一个案例链接。先把最初几行对着网站核对一遍,再相信其余的。
新手:n8n 把工作流画成用线连起来的方框,每个方框是一个节点,只做一件事。这里负责思考的方框是智能体。它能用两个工具,一个是 Google 搜索,一个是读页面。一个循环一次给它一行。先试两行。
专家:批大小为一的 Loop Over Items 给一个带结构化输出解析器的智能体喂数据,一个按位置合并的 Merge 把行号带到更新那一步。
| 节点 | 做什么 | 要知道的 |
|---|---|---|
Get rows to enrich | 读取 enrichment_status 为空的行 | 过滤条件写了列名,没有设置值,这样会匹配空单元格 |
AI company researcher | 最多走 10 步,研究一家公司 | 它没有系统消息,只有提示词 |
Get website content | 抓取一个页面并返回它的文字 | 只是普通请求,所以页面上的脚本不会运行 |
Merge data | 把行号和智能体的回答按位置合在一起 | 两边每次循环都只带一项 |
Google Sheets Update Row with data | 更新按 row_number 匹配到的行 | 它不会写入 has_API |
模型需要留意,有一个字段读了却不保存,而且每次运行在两个服务上都要花钱。
gpt-4o 版本列为 2027 年 1 月 14 日关停,替代是 gpt-6-luna。页面没有列出不带日期的 gpt-4o,Mindket 的副本保留的就是这个名字B2B 或 B2B,所以永远报不出 B2C 公司。Mindket 的副本要求回答 B2B 或 B2Chas_API,但更新节点没有写入它。想保留它,就加一列并把它映射进去has_entreprise_plan,智能体的字段是 has_enterprise_plan。列名请保持原样Search Google with ScrapingBee 没有连接,连上之前它什么也不做gpt-4o 调用计费,每家公司最多 10 步,SerpApi 对每次搜索计费一个替你研究公司的 n8n 工作流。你在 Google 表格里填一个公司名称或域名。一个 OpenAI 智能体在 Google 上搜索并阅读公司网站。它把研究结果写回同一行,包括域名、LinkedIn 地址、最低套餐、是否有免费试用、是否有企业套餐、市场、一个案例链接,以及最多五个集成。
workflow.json:n8n 导出的工作流,14 个节点和八张便签。里面没有任何凭据。README.md:这份设置说明,压缩包里的是英文版。"B2B" 或 "B2B",所以永远出不来 B2C。现在它写的是 "B2B" 或 "B2C"。YOUR_SHEET_ID 和第一个标签页,保存下来的表格名称和链接也去掉了。SerpAPI - Search Google 现在叫 SerpAPI Search Google,Google Sheets - Update Row with data 现在叫 Google Sheets Update Row with data。Get website content 和 Search Google with ScrapingBee 里的两个小工作流清理过。它们的实例 ID、凭据引用和示例数据都没有了,示例地址是 example.com。gpt-4o 的 OpenAI API 密钥。第 1 行放这些表头,拼写要完全一致:
| 列 | 谁来填 | 里面放什么 |
|---|---|---|
| input | 你 | 一个公司名称或域名 |
| domain | 智能体 | 域名,格式是 name.tld |
| linkedinUrl | 智能体 | 公司的 LinkedIn 地址 |
| has_free_trial | 智能体 | true 或 false,没找到有力证据时是 false |
| cheapest_plan | 智能体 | 最低付费套餐,是一个数字,不确定时为空 |
| has_entreprise_plan | 智能体 | 是否有企业套餐 |
| last_case_study_link | 智能体 | 它找到的第一个案例链接 |
| market | 智能体 | B2B 或 B2C |
| integrations | 智能体 | 这家公司集成的最多五个工具 |
| enrichment_status | 工作流 | 留空。工作流会写入 done |
你不用建 row_number 列。n8n 读取行的时候会加上它。给每家公司填好 input,其他单元格留空。
workflow.json。Get rows to enrich 和 Google Sheets Update Row with data 里选中它。YOUR_SHEET_ID 换成你表格的 ID,也就是它网址里 /d/ 和 /edit 之间的那一长段。两个节点读取的都是第一个标签页。想用别的标签页,就在两个节点里都改 Sheet 字段。OpenAI Chat Model 里选中它。SerpAPI Search Google 里选中它。When clicking "Test workflow" 和 Schedule Trigger 启动的是同一条线。定时每 2 小时触发一次。Get rows to enrich 读取 enrichment_status 单元格为空的每一行。Input 从每一行里留下两样东西:取自 input 的 company_input,以及 row_number。Loop Over Items 一次交出一行。AI company researcher 拿到公司和一份要查的清单。它最多可以走 10 步。OpenAI Chat Model 以 0.3 的温度运行 gpt-4o。智能体可以调用 SerpAPI Search Google 和 Get website content,后者抓取一个页面,返回去掉页面头部的文字。Structured Output Parser 让它按固定字段回答。AI Researcher Output Data 从回答里取出这些字段。Merge data 按位置把它们和这一行的 row_number 合在一起。Google Sheets Update Row with data 按 row_number 找到那一行,写入各列,并把 enrichment_status 设为 done。然后循环取下一行。没有行剩下时,这次运行结束。AI company researcher 里的提示词,然后是 Structured Output Parser 里的字段、AI Researcher Output Data 里的映射,以及 Google Sheets Update Row with data 里的列。这几处要一起改。Get rows to enrich 里的过滤条件。清空某一行的 enrichment_status,它就会被重新研究。Schedule Trigger 里的间隔。OpenAI Chat Model 里的 gpt-4o。AI company researcher 里的最大迭代次数。Search Google with ScrapingBee 作为工具连到智能体上,添加一个 Query Auth 凭据,把你的 ScrapingBee 密钥放在名称 api_key 下,再去掉 SerpAPI Search Google。gpt-4o 版本列为 2027 年 1 月 14 日关停,替代是 gpt-6-luna。页面没有列出不带日期的 gpt-4o,这份副本保留的就是这个名字。has_API,但 Google Sheets Update Row with data 没有写入它。想保留它,就加一个 has_API 列,并在那个节点里映射这个字段。has_entreprise_plan,而智能体的字段是 has_enterprise_plan。请保持列名不变,或者在两处都改。Get rows to enrich 设置了一个查找列 enrichment_status,没有设置查找值。没有值的时候,Google Sheets 节点匹配的是那个单元格为空的行。Get website content 发的是普通网页请求。需要浏览器才能显示,或者会拦截机器人的页面,只能返回很少的文字。Search Google with ScrapingBee 没有连接任何东西,连上之前它什么也不做。gpt-4o 调用计费,每家公司最多 10 步,SerpApi 对每次搜索计费。NOTICE.md 580 B README.md 7 KB workflow.json 25 KB
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
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以每权重 2.9 位的 EXL3 量化运行 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,这是一份 196 GiB 的副本,适合在自己硬件上部署大模型的人。困惑度与原模型相差不大。
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