聚合Linear与Notion问题数据

ChatGPT

workflow

# 2138从概念内容创建线性票

此工作流自动从Notion块创建线性问题,并能够自定义问题标题、受让人和描述。

示例:产品经理使用此工作流简化了从其团队的Notion设计审查页面创建线性问题的过程。工作流获取相关的Notion内容,提取必要的信息,并创建具有适当细节的相应线性问题。

## 你能做什么

– A 自动解析Notion块内容以提取问题标题、受让人和描述

– S 如果问题标题超过指定长度,则将其缩短

– M 将Notion受让人名称与线性用户ID匹配

– C 创建线性问题并将链接添加回原始Notion块

– H 处理未找到指定线性团队的情况

## 快速入门

1. 将此工作流导入n8n

2. 配置您的设置

3. 开始自动化!

⚠️ 警告:停止为花生构建基本自动化。 🚫

这是大多数人不会告诉你的痛苦真相。..

而90%的建筑商仍在销售价值500亿美元的工作流(而且工作太辛苦了)。..

我一直在通过做一件不同的事情来完成6000-13000美元的交易:

我将简单的自动化与不到一周的构建时间的自定义AI相结合。

最近的客户获胜:

*将一个基本的发票难题变成了一个6000美元的项目,为我的客户每周节省了20个小时

*为律师事务所建造了一台潜在客户开发机器——他们愉快地支付了1.3万美元(而且它全天候运行)

*创建了人工智能驱动的SEO自动化,击败了受资助的公司(使用0美元的人工智能成本)

是时候构建每个解决方案了吗?不到2小时。

但这就是疯狂之处。..

大多数自动化建设者认为人工智能“太复杂”或“太昂贵”,无法添加到他们的堆栈中。

(与此同时,对于需要相同时间构建的解决方案,我将收取10倍的额外费用)

想看看我到底是怎么做到的吗?

在我们的社区里,我向您展示:

*一夜之间将价格提高3倍的确切人工智能组件

*我的“1.5万美元解决方案栈”(n8n+人工智能框架)

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*客户为何愿意支付更多费用背后的心理学

在此处获取免费试用版(即将关闭):

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此工作流以资源包形式提供,下载后请按照说明在相应平台导入使用。

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