今天讲一讲多维表格的另一种用法。
之前，我们讲的更多的是如何用多维表格做一个业务小应用，除了做应用，还有其他什么玩法呢？
多维表格也可以进行数据的自动收集，然后利用AI字段对收集的内容进行总结和改写，最后也可以生成仪表盘展示。
举个例子：
比如producthunt上每天都有很多产品上榜，想知道每天前十名的都是什么类型的产品吗？用户对他的评价和需求都是怎样的？
可能有的朋友不知道producthunt是什么，我先简单介绍下：
Product Hunt是什么？它是一个供用户分享和发现产品的网站，每周都会有上千个新产品新项目在ProductHunt上发布
它提供了平台供创业者、开发者和用户分享他们发现的新产品，并进行投票、评论和互动。
所以对于产品经理来说，经常上去了解产品动态，是一件很有意义的事情。
我们可以直接把producthunt数据自动添加到表格中，然后进行加工展示。
我们接着说，如果要实现这个需求，应该怎么做
思路是这样，首先，我们要定期抓取producthunt上的热门产品数据，然后把产品数据同步到多维表格，最后，在利用多维表格的功能，做AI加工。
1、定期抓取producthunt产品数据，把产品数据同步到多维表格
飞书的开放性做的还不错，多维表格也提供了开放的接口，我们可以对接接口来将数据写入多维表格。
这里我们可以用一个自动化流程工具：n8n ，来实现。
n8n是一个开源的低代码流程工具，简单来说就是可以把不同的应用串联起来，然后让流程自动运行，来实现自己的需求，类似的产品还有make，以及飞书的集成平台。
我们可以用n8n来配一个流程，每天定时自动触发，从producthunt接口获取当天点赞前十的产品数据，并对数据进行提取和加工，然后再逐条自动写入到多维表格中。
这条流程的具体配置方法和步骤，在这里就不详细说了，后面可以单独写一写。
OK，那么自动化流程每天就会开始自动运行，然后定时把当天的数据新增在多维表格里
多维表格就会类似下面这样
一行是一个产品，每个产品有产品名称、描述、点赞数、链接和用户评论。 当然，你还需要什么其他数据，可以从producthunt的接口自行获取。
这个表格中的数据就会自动的源源不断的新增。
2、多维表格的数据处理
有了这些数据，我们可以利用多维表格自身的功能，对数据进行一些简单的处理。
比如
（1）翻译
同步过来的都是英文数据，能否转换成中文？
我们添加一个字段，选择翻译字段类型，然后设置要翻译的内容和目标语言即可
比如我们想把产品描述的内容翻译成中文，在字段这里，选择产品描述的英文字段，然后目标语言选择中文
AI就会一键帮你翻译好
同样的方法，我们可以把其他所需的字段也翻译成中文展示
只需利用多维表格的翻译字段一键翻译即可
（2）AI总结
类似产品评论这种多且原始的数据，有没有办法对其进行总结，总结后再输出给我
多维表格也内置了总结字段，用法和翻译字段类似
我们添加一个总结类型的字段，选择要总结的字段，然后输入prompt
product_comments是用户对产品的评论内容，请对评论进行分析，分析内容包括：
1.大家对该产品的整体评价是好还是坏。
2.用户提到了哪些问题。
3.用户提到了哪些需求或改进建议。
4.请为每个产品给出一个总结性的结论。
请用中文输出，并保持结构清晰。点击确定，AI就可以给你一键总结
这样，对于用户的评论，你就可以很清晰的看到用户对每个产品是否有提出需求和建议，整体的评价如何等。
（3）AI分类
随着数据越来越多，想知道受欢迎的产品都是什么类型？
可以试试用AI对产品进行分类
多维表格内置的智能标签，可以帮你给产品打标
是工作效率类，还是开发技术类，还是内容营销类，让AI帮你打标
你只需要做的就是调优prompt，让AI更好的理解你的需求和意图
（4）仪表盘
最后还是得提一下仪表盘，大量的数据用仪表盘一键生成可视化看板，能直观的对数据进行展示
比如，我们看看受欢迎的产品都是什么类型的？ 在产品的描述和评论中，出现最多的词是什么
简单来看，工作效率类的产品好像在producthunt中更受欢迎，从词云中来看，AI的单词果然还是出现的最多的。
当然，你还可以更进一步对数据进行分析，比如用户在评论中，都有什么需求？共性的需求是什么….这样，对产品经理来说，似乎也是一个发掘需求和做用户调研的方法。
最后
这是另一个多维表格应用的案例，我们可以从不同的地方去抓取数据，然后同步到多维表格中，在多维表格进行数据的加工、展示和协作，也是一种非常灵活的做法。
那么，你还知道多维表格有哪些用法吗？欢迎评论区分享。
