anaksor-ocr
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
一个 n8n 工作流,用 OpenAI 整理你的 lemlist 营销活动收到的每条新回复。它会发出 Slack 提醒,让要求停止的潜在客户退订,并在 lemlist 里标出有兴趣的潜在客户。
用 OpenAI 整理 lemlist 回复,并提醒 Slack 是一款 n8n 工作流,属于营销类,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。
lemlist 的新回复
潜在客户第一次回复你的某个 lemlist 营销活动时,它就开始运行:
每条第一次回复都有一条 Slack 提醒,类别需要时,lemlist 里的潜在客户还会被退订或标成有兴趣
开始之前要准备好这些。
冷邮件营销
把回复转给 n8n,再让潜在客户退订或做标记。
需要一个 lemlist API 密钥
语言模型
用 gpt-6-luna 把每条回复归入五个类别之一。
需要一个 OpenAI API 密钥
团队聊天
为每条回复接收一条提醒。
需要一个 Slack 凭据和一个频道
由 Mindket 于 2026年11月13日检查
这个 n8n 工作流整理你的 lemlist 营销活动收到的每条新回复。OpenAI 模型把回复归入五个类别之一,Slack 提醒里会显示类别、活动和潜在客户。要求停止发信的回复会在 lemlist 里让这个潜在客户退订,表示有兴趣的回复则会把这个潜在客户标成有兴趣。干活的是十个节点,旁边还有八张便签。
在 lemlist 里做冷邮件营销、又不想逐条读回复的销售和拓展团队。如果你想让 AI 写回信,就别选它,因为这个工作流只负责分类和提醒。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 销售 | 对外销售团队 | 在 Slack 里看到每条回复和它的类别 | 一位销售在 Slack 里看到一条 Interested 回复,几分钟内就回复了它。 |
| 代理机构 | 获客代理机构 | 让营销名单保持干净 | 一家机构看到要求停止的潜在客户已被退订,没有人动过手。 |
| 招聘 | 招聘人员 | 发现愿意谈的候选人 | 一位招聘人员看到哪些回复有兴趣,哪些只是外出自动回复。 |
| 创业 | 创业公司创始人 | 不打开 lemlist 也能跟进回复 | 一位创始人在手机的 Slack 里读一次营销活动的回复。 |
你需要懂一点 n8n:导入一个文件,添加三个凭据,并选一个 Slack 频道。
任何能访问 lemlist、OpenAI 和 Slack 的 n8n 都能运行它。回复到达时是 lemlist 来调用 n8n。所以工作流必须是打开的,n8n 也需要一个 lemlist 能访问的地址。
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。lemlist 的 API 密钥在你的 lemlist 设置里的 Integrations 下面。
| 需要 | 说明 |
|---|---|
| n8n | n8n Cloud,或者地址能被 lemlist 访问的服务器 |
| lemlist | 一个 lemlist 账号和一个 API 密钥,用于 lemlist 凭据 |
| OpenAI | 一个 API 密钥,用于 OpenAI 凭据 |
| Slack | 一个 Slack 凭据和一个接收提醒的频道 |
workflow.json。Lemlist Trigger on new reply、Lemlist unsubscribe 和 Mark lead as interested 里选上它。OpenAI Chat Model 里选上它。Send alert to Slack 里选上它,并选好频道。打开之后,每个潜在客户对你营销活动的第一条回复都会出现在 Slack 里。提醒里写明类别、活动、发件人、潜在客户,以及回复开头 100 个字符的预览。退订和有兴趣的回复还会在 lemlist 里改动这个潜在客户。
| 要改的 | 在哪里改 |
|---|---|
| 类别 | Categorize lemlist reply 的提示词里的列表 |
| 哪些类别会触发动作 | Route reply to the right branch 里的规则 |
| Slack 频道和样式 | Send alert to Slack |
| 哪些营销活动 | Lemlist Trigger on new reply 里的 Campaign ID |
| 每条回复都管,而不只是第一条 | Lemlist Trigger on new reply 里的 Is First |
| 模型 | OpenAI Chat Model 里的 Model |
一位潜在客户给营销活动回了一条简短的消息,想下周看一场演示。模型把这条回复归入 Interested。
Slack 里出现一条提醒,带着类别、活动的链接和这位客户的邮箱,lemlist 里则把这位客户标成有兴趣。如果回复是要求别再发邮件,就会改为让这位客户退订。
新手:webhook 是一种在事情发生时让一个服务去调用另一个服务的方式。这里是潜在客户回复时 lemlist 来调用 n8n,剩下的都由 n8n 完成。Switch 节点把一个条目送往一条路线,或者同时送往好几条。
专家:Switch 节点会运行每一条匹配的规则,所以有兴趣的回复既会去 Slack,也会去 lemlist。Merge data 按位置把回复和模型的回答连起来,因为两者来自同一个条目。
| 节点 | 做什么 | 要知道的 |
|---|---|---|
Lemlist Trigger on new reply | lemlist Trigger 1,针对已回复邮件的事件,Is First 开启 | 它会在 lemlist 里注册一个 webhook |
Format text with Markdown | Markdown 1,把 HTML 回复变成文字,放进 textClean | 某条回复转换失败时它会继续往下走 |
Categorize lemlist reply | Basic LLM Chain 1.4,带输出解析器 | 提示词里列了五个类别 |
Structured Output Parser | Structured Output Parser 1.2,手写的结构,只有一个文本字段 | 这个字段叫 category |
Merge data | Merge 2.1,按位置合并 | 它把回复和类别连在一起 |
Route reply to the right branch | Switch 3,三条规则,所有匹配的输出都开启 | 每条有类别的回复都会送到 Slack |
Send alert to Slack | Slack 2.1,向频道发送区块消息 | 区块由 lemlist 的数据拼成 |
Lemlist unsubscribe | lemlist 1,Lead,Unsubscribe | 它用营销活动 id 和潜在客户的邮箱 |
Mark lead as interested | HTTP Request 2,向 lemlist 的 API 发 POST | 它用 lemlist 凭据 |
原来的文件用的模型即将停用,它的提示词也和它的解析器对不上。
gpt-4o 的各个快照将在 2027 年 1 月 14 日停用,替代品是 gpt-6-luna,所以 Mindket 的版本用 gpt-6-lunareplyStatus 的字段,而它的输出解析器和 Switch 读的是 category。Mindket 的版本把提示词里的那一行去掉了,这样就按解析器给出的格式来一个 n8n 工作流,整理你的 lemlist 营销活动收到的每条新回复。OpenAI 模型把回复归入五个类别之一,Slack 提醒里会显示收到了什么。要求停止的回复会让这个潜在客户退订,表示有兴趣的回复会在 lemlist 里被标出来。
workflow.json:n8n 导出的工作流,十个干活的节点和八张便签。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。gpt-4o,这个模型即将停用。Mindket 的版本在 OpenAI Chat Model 里改用 gpt-6-luna。见“需要知道的”。Categorize lemlist reply 里的提示词让模型给出一个叫 replyStatus 的字段,而输出解析器和 Switch 读的是 category。提示词里的那行 JSON 去掉了,这样就按解析器自己的格式来。Lemlist Trigger on new reply、Lemlist unsubscribe 和 Mark lead as interested。workflow.json。Lemlist Trigger on new reply、Lemlist unsubscribe 和 Mark lead as interested 里选上它。OpenAI Chat Model 里选上它。Send alert to Slack 里选上它,并选好频道。Lemlist Trigger on new reply 开始运行。Format text with Markdown 把 HTML 回复变成纯文本。Categorize lemlist reply 请 OpenAI 模型给出五个类别之一,Structured Output Parser 检查它的回答。Merge data 把回复和它的类别连在一起。Route reply to the right branch 把它送往 Slack,类别是 Unsubscribe 或 Interested 时也送往 lemlist。Send alert to Slack 发出类别、活动、发件人、潜在客户和回复的预览。Lemlist unsubscribe 让潜在客户退订,Mark lead as interested 把潜在客户标成有兴趣。Categorize lemlist reply 的提示词里的列表。Route reply to the right branch 里的规则。Send alert to Slack。Lemlist Trigger on new reply 里的 Campaign ID。Lemlist Trigger on new reply 里的 Is First。gpt-4o 的各个快照将在 2027 年 1 月 14 日停用,替代品是 gpt-6-luna。NOTICE.md 675 B README.md 4 KB workflow.json 14 KB
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen2.5-7B-Instruct 的 GGUF 文件,提供八种量化大小,可通过 llama.cpp 在本地聊天。适合想在自己电脑上用 7.6B 强力模型、又不想搭 Python 环境的人。
ACE-Step · 工具包
用 4B 扩散解码器根据文字生成音乐,50 步并带引导控制,音频质量高于基础版。适合拥有 12 GB 或更多显存 GPU 的创作者。
alchaincyf · 技能
把你在 AI 智能体里写的一句话需求,变成一份完成的设计:发布动画、可点击的应用原型、可编辑的幻灯片、信息图,或一组小红书图片。可在多种智能体中使用。
nerijs · 工具包
一个用于 Stable Diffusion XL 的像素画风格附加模型,把文字提示词变成像素风图片,并可搭配 LCM LoRA 加快运行。适合游戏开发者、设计师和爱好者。
LiconStudio · 工具包
给模型最多五张参考图,让生成视频中的人物、服装、物体和背景保持一致。这是用于 ComfyUI 中 LTX-2.5 的 LoRA,还可以为两位说话者添加音频参考。