■概要
日々大量に届くメールの確認に時間を取られていませんか?重要な情報を見逃さないよう、すべてのメールに目を通すのは大変な作業です。このワークフローを活用すれば、受信したメールの内容をOpenAIが自動で要約し、要点をSlackに通知することができます。これにより、情報収集の効率を向上させることができます。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■フローボットの流れ
※「トリガー」:フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」:トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
■注意事項

テキストを生成(非推奨)
テキストから画像を生成する
ファイルをアップロード
アシスタントを作成(アシスタントAPI v2)
スレッドを作成(アシスタントAPI v2)
スレッドにメッセージを追加(アシスタントAPI v2)
アシスタントを実行(アシスタントAPI v2)
スレッドの最新の会話を取得(アシスタントAPI v2)
ベクターストアを作成(アシスタントAPI v2)
ベクターストアにファイルを追加(アシスタントAPI v2)
ベクターストアを削除(アシスタントAPI v2)
実行ステータスを確認する(アシスタントAPI v2)
テキストの生成(Chat completion)
web検索を実施(レスポンスAPI)
モデルレスポンスを生成(レスポンスAPI)
モデルレスポンスを取得(レスポンスAPI)
モデルレスポンスを削除(レスポンスAPI)
モデルレスポンスのキャンセル(レスポンスAPI)
テキストを生成(非推奨)
テキストから画像を生成する
ファイルをアップロード
アシスタントを作成(アシスタントAPI v2)
スレッドを作成(アシスタントAPI v2)
スレッドにメッセージを追加(アシスタントAPI v2)
アシスタントを実行(アシスタントAPI v2)
スレッドの最新の会話を取得(アシスタントAPI v2)
ベクターストアを作成(アシスタントAPI v2)
ベクターストアにファイルを追加(アシスタントAPI v2)
ベクターストアを削除(アシスタントAPI v2)
実行ステータスを確認する(アシスタントAPI v2)
テキストの生成(Chat completion)
web検索を実施(レスポンスAPI)
モデルレスポンスを生成(レスポンスAPI)
モデルレスポンスを取得(レスポンスAPI)
モデルレスポンスを削除(レスポンスAPI)
モデルレスポンスのキャンセル(レスポンスAPI)
モデルレスポンスの一覧を取得(レスポンスAPI)