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「閃開,讓專業的來,嗶」會檢測蔬果成熟的採收機器人

雷雅淇 / y編_96
・2014/07/28 ・1441字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 527 ・七年級

要自動化採摘成熟的水果,是個艱鉅的任務。這時候如果人類偷懶利用機器人勞動的結果,就跟偷懶不避孕一樣,往往會有可怕的後果要承擔。目前還沒有達到產業規模的蔬果採收機器人,尤其是高經濟作物對於成熟度等等的條件有很高的要求,也很容易在處理時受到損壞。雖然有些機器人公司已經在陸陸續續將機器人用在一些特定的作物收割工作,但結果好壞參半,不盡理想,加油好嗎。

圖片來源|CROPS Project
自動採甜椒的機器人。圖片來源|CROPS Project

來自歐洲巨大且資金充足的研究項目如期的實現了用於作物的聰明機器人(Clever Robots for Crops)。 它具有高度可配置、能模組化,且具有智慧化工具的精巧載體平台,可以高效並且可靠的採收蔬果。

作物計劃(CROPS) 從四年前開始,現在已經接近尾聲。這個計劃發展了可高度配置、能模組化和聰明巧妙的載體平台,它裝配著智慧化工具,像是感應器、演算機器、噴霧器、夾子等,這些東西可以很容易地安裝到機器人上,並讓機器人能夠適應新的任務條件。這個技術期望未來可以針對高價值作物像是溫室蔬果,果園水果和製作頂級葡萄酒的葡萄。

但如果機器人只是摘水果那實在不夠看,它還能夠只朝葉面或是針對特定目標噴水,和不是隨隨便便而是具有選擇性的採摘水果。它就像R2-D2的農業版2.0,可以自己檢測水果,判斷他成熟與否,然後朝水果伸出手臂,抓住並輕輕地將它摘下。

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作物計劃的另一個目標是開發可靠的檢測和分類障礙物等物體的技術,讓機器人可以無礙的在果園和森林操作並自主導航,這項技術的主要關鍵是在於感測和學習能力。

摘水果機器人還有其他愉快的夥伴,別的種類的原型平台機器人正在開發,其中包括針對特定作物像是甜椒、葡萄、蘋果的自動收獲機器人,還有可以精準地從地面到樹冠噴灑的機器人。開發名單上也有一些能夠執行一般任務的駐紮兵團人員,像是搭棚架、整枝、撿葉、農作物感測和監測的機器人。

下面這兩支影片展示了使用視覺系統和兩種不同的關節機器手臂自主收獲甜椒的機器人:

這樣採水果感覺很高大上,但它卻像遊戲王的陷阱卡一樣要滿足一些條件才有辦法發動。必須要把環境佈置對機器人友好的樣子,像是蘋果樹就必須經過精心修剪,使它們變成近乎二維非常地平坦,像是2D橫向捲軸那樣才能讓機器人可以很方便的操作。痾,它是馬力歐嗎?(登登登愣登~愣~)

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圖片來源|WP6: Harvesting systems in orchards: grapes and apples
精心修剪成2D橫向捲軸的蘋果樹。圖片來源|WP6: Harvesting systems in orchards: grapes and apples

當它們被部署在這樣結構化、友善的環境之下,表現的效能都相當的不錯。或許讓我們在google辦公室的環境下工作大概效能也會不錯。但這些機器人的動作不快也不便宜,反而不如花時薪115去請一個雖然沒有經驗但可以隨傳隨到的工讀生來還比較有效益。

當然機器人還是有一些優勢,像是具有一致性、可重複性和無菌性。這項技術可能會比較適合用在一些特殊場域的溫室或特定作物,或是勞工可能會要求更高基本工資的地方,像是月球、火星等。就像太空船是R2-D2與它可能之後就不是那麼愉快的夥伴修的而不是絕地武士,當然不全然是因為工資,也是因為這些工作環境對人類來說就不怎麼友善了。

不過所有想要去澳洲打工度假的人們短期內應該還不用太擔心會有機器人來搶飯碗。可喜可賀可喜可賀啊。

原文:Prototype Platform Perceives Pristine Peppers, Precisely Picks a Perfect Peck.  IEEE Spectrum [

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雷雅淇 / y編_96
38 篇文章 ・ 1306 位粉絲
之前是總編輯,代號是(y.),是會在每年4、7、10、1月密切追新番的那種宅。中興生技學程畢業,台師大科教所沒畢業,對科學花心的這個也喜歡那個也愛,彷徨地不知道該追誰,索性決定要不見笑的通吃,因此正在科學傳播裡打怪練功衝裝備。

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LDL-C 正常仍中風?揭開心血管疾病的隱形殺手 L5
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/06/20 ・3659字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文與 美商德州博藝社科技 HEART 合作,泛科學企劃執行。

提到台灣令人焦慮的交通,多數人會想到都市裡的壅塞車潮,但真正致命的「塞車」,其實正悄悄發生在我們體內的動脈之中。

這場無聲的危機,主角是被稱為「壞膽固醇」的低密度脂蛋白( Low-Density Lipoprotein,簡稱 LDL )。它原本是血液中運送膽固醇的貨車角色,但當 LDL 顆粒數量失控,卻會開始在血管壁上「違規堆積」,讓「生命幹道」的血管日益狹窄,進而引發心肌梗塞或腦中風等嚴重後果。

科學家們還發現一個令人困惑的現象:即使 LDL 數值「看起來很漂亮」,心血管疾病卻依然找上門來!這究竟是怎麼一回事?沿用數十年的健康標準是否早已不敷使用?

膽固醇的「好壞」之分:一場體內的攻防戰

膽固醇是否越少越好?答案是否定的。事實上,我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(High-Density Lipoprotein,簡稱 HDL)和低密度脂蛋白( LDL )。

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想像一下您的血管是一條高速公路。HDL 就像是「清潔車隊」,負責將壞膽固醇( LDL )運來的多餘油脂垃圾清走。而 LDL 則像是在血管裡亂丟垃圾的「破壞者」。如果您的 HDL 清潔車隊數量太少,清不過來,垃圾便會堆積如山,最終導致血管堵塞,甚至引發心臟病或中風。

我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(HDL)和低密度脂蛋白(LDL)/ 圖片來源:shutterstock

因此,過去數十年來,醫生建議男性 HDL 數值至少應達到 40 mg/dL,女性則需更高,達到 50 mg/dL( mg/dL 是健檢報告上的標準單位,代表每 100 毫升血液中膽固醇的毫克數)。女性的標準較嚴格,是因為更年期後]pacg心血管保護力會大幅下降,需要更多的「清道夫」來維持血管健康。

相對地,LDL 則建議控制在 130 mg/dL 以下,以減緩垃圾堆積的速度。總膽固醇的理想數值則應控制在 200 mg/dL 以內。這些看似枯燥的數字,實則反映了體內一場血管清潔隊與垃圾山之間的攻防戰。

那麼,為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。我們吃下肚或肝臟製造的脂肪,會透過血液運送到全身,這些在血液中流動的脂肪即為「血脂」,主要成分包含三酸甘油酯和膽固醇。三酸甘油酯是身體儲存能量的重要形式,而膽固醇更是細胞膜、荷爾蒙、維生素D和膽汁不可或缺的原料。

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這些血脂對身體運作至關重要,本身並非有害物質。然而,由於脂質是油溶性的,無法直接在血液裡自由流動。因此,在血管或淋巴管裡,脂質需要跟「載脂蛋白」這種特殊的蛋白質結合,變成可以親近水的「脂蛋白」,才能順利在全身循環運輸。

肝臟是生產這些「運輸用蛋白質」的主要工廠,製造出多種蛋白質來運載脂肪。其中,低密度脂蛋白載運大量膽固醇,將其精準送往各組織器官。這也是為什麼低密度脂蛋白膽固醇的縮寫是 LDL-C (全稱是 Low-Density Lipoprotein Cholesterol )。

當血液中 LDL-C 過高時,部分 LDL 可能會被「氧化」變質。這些變質或過量的 LDL 容易在血管壁上引發一連串發炎反應,最終形成粥狀硬化斑塊,導致血管阻塞。因此,LDL-C 被冠上「壞膽固醇」的稱號,因為它與心腦血管疾病的風險密切相關。

高密度脂蛋白(HDL) 則恰好相反。其組成近半為蛋白質,膽固醇比例較少,因此有許多「空位」可供載運。HDL-C 就像血管裡的「清道夫」,負責清除血管壁上多餘的膽固醇,並將其運回肝臟代謝處理。正因為如此,HDL-C 被視為「好膽固醇」。

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為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。/ 圖片來源:shutterstock

過去數十年來,醫學界主流觀點認為 LDL-C 越低越好。許多降血脂藥物,如史他汀類(Statins)以及近年發展的 PCSK9 抑制劑,其主要目標皆是降低血液中的 LDL-C 濃度。

然而,科學家們在臨床上發現,儘管許多人的 LDL-C 數值控制得很好,甚至很低,卻仍舊發生中風或心肌梗塞!難道我們對膽固醇的認知,一開始就抓錯了重點?

傳統判讀失準?LDL-C 達標仍難逃心血管危機

早在 2009 年,美國心臟協會與加州大學洛杉磯分校(UCLA)進行了一項大型的回溯性研究。研究團隊分析了 2000 年至 2006 年間,全美超過 13 萬名心臟病住院患者的數據,並記錄了他們入院時的血脂數值。

結果發現,在那些沒有心血管疾病或糖尿病史的患者中,竟有高達 72.1% 的人,其入院時的 LDL-C 數值低於當時建議的 130 mg/dL「安全標準」!即使對於已有心臟病史的患者,也有半數人的 LDL-C 數值低於 100 mg/dL。

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這項研究明確指出,依照當時的指引標準,絕大多數首次心臟病發作的患者,其 LDL-C 數值其實都在「可接受範圍」內。這意味著,單純依賴 LDL-C 數值,並無法有效預防心臟病發作。

科學家們為此感到相當棘手。傳統僅檢測 LDL-C 總量的方式,可能就像只計算路上有多少貨車,卻沒有注意到有些貨車的「駕駛行為」其實非常危險一樣,沒辦法完全揪出真正的問題根源!因此,科學家們決定進一步深入檢視這些「駕駛」,找出誰才是真正的麻煩製造者。

LDL 家族的「頭號戰犯」:L5 型低密度脂蛋白

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。他們發現,LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷,如同各式型號的貨車與脾性各異的「駕駛」。

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。發現 LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷。/ 圖片來源:shutterstock

早在 1979 年,已有科學家提出某些帶有較強「負電性」的 LDL 分子可能與動脈粥狀硬化有關。這些帶負電的 LDL 就像特別容易「黏」在血管壁上的頑固污漬。

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台灣留美科學家陳珠璜教授、楊朝諭教授及其團隊在這方面取得突破性的貢獻。他們利用一種叫做「陰離子交換層析法」的精密技術,像是用一個特殊的「電荷篩子」,依照 LDL 粒子所帶負電荷的多寡,成功將 LDL 分離成 L1 到 L5 五個主要的亞群。其中 L1 帶負電荷最少,相對溫和;而 L5 則帶有最多負電荷,電負性最強,最容易在血管中暴衝的「路怒症駕駛」。

2003 年,陳教授團隊首次從心肌梗塞患者血液中,分離並確認了 L5 的存在。他們後續多年的研究進一步證實,在急性心肌梗塞或糖尿病等高風險族群的血液中,L5 的濃度會顯著升高。

L5 的蛋白質結構很不一樣,不僅天生帶有超強負電性,還可能與其他不同的蛋白質結合,或經過「醣基化」修飾,就像在自己外面額外裝上了一些醣類分子。這些特殊的結構和性質,使 L5 成為血管中的「頭號戰犯」。

當 L5 出現時,它並非僅僅路過,而是會直接「搞破壞」:首先,L5 會直接損傷內皮細胞,讓細胞凋亡,甚至讓血管壁的通透性增加,如同在血管壁上鑿洞。接著,L5 會刺激血管壁產生發炎反應。血管壁受傷、發炎後,血液中的免疫細胞便會前來「救災」。

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然而,這些免疫細胞在吞噬過多包括 L5 在內的壞東西後,會堆積在血管壁上,逐漸形成硬化斑塊,使血管日益狹窄,這便是我們常聽到的「動脈粥狀硬化」。若這些不穩定的斑塊破裂,可能引發急性血栓,直接堵死血管!若發生在供應心臟血液的冠狀動脈,就會造成心肌梗塞;若發生在腦部血管,則會導致腦中風。

L5:心血管風險評估新指標

現在,我們已明確指出 L5 才是 LDL 家族中真正的「破壞之王」。因此,是時候調整我們對膽固醇數值的看法了。現在,除了關注 LDL-C 的「總量」,我們更應該留意血液中 L5 佔所有 LDL 的「百分比」,即 L5%。

陳珠璜教授也將這項 L5 檢測觀念,從世界知名的德州心臟中心帶回台灣,並創辦了美商德州博藝社科技(HEART)。HEART 在台灣研發出嶄新科技,並在美國、歐盟、英國、加拿大、台灣取得專利許可,日本也正在申請中,希望能讓更多台灣民眾受惠於這項更精準的檢測服務。

一般來說,如果您的 L5% 數值小於 2%,通常代表心血管風險較低。但若 L5% 大於 5%,您就屬於高風險族群,建議進一步進行影像學檢查。特別是當 L5% 大於 8% 時,務必提高警覺,這可能預示著心血管疾病即將發作,或已在悄悄進展中。

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對於已有心肌梗塞或中風病史的患者,定期監測 L5% 更是評估疾病復發風險的重要指標。此外,糖尿病、高血壓、高血脂、代謝症候群,以及長期吸菸者,L5% 檢測也能提供額外且有價值的風險評估參考。

隨著醫療科技逐步邁向「精準醫療」的時代,無論是癌症還是心血管疾病的防治,都不再只是單純依賴傳統的身高、體重等指標,而是進一步透過更精密的生物標記,例如特定的蛋白質或代謝物,來更準確地捕捉疾病發生前的徵兆。

您是否曾檢測過 L5% 數值,或是對這項新興的健康指標感到好奇呢?

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想不出企劃?讓 AI 幫你整理資料!Notion + Zapier 超詳細教學!
泛科學院_96
・2024/06/03 ・5054字 ・閱讀時間約 10 分鐘

今天來分享我們用 notion 做知識管理的實作過程與心得,不過,我們發現這樣還不夠用,生為 AI 懶人 YOUTUBER,最好有天上掉下來的題目跟素材,所以還串了 zapier 做自動化 AI 新聞收集!

不過在分享實做過程跟心得前,想先跟大家分享我跟 AJ 有在用的筆記工具,這樣你會知道為什麼我們最後選擇用 notion 了。

如果你只想看 notion 自動收集資料,可以直接下滑教學。

Notion

首先是 notion 端,我們先把 papaya 的模板 複製過來。

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調整一下資料表格式,後面主要會用到的是名稱、URL、標籤、狀態。

首先,我們先點選標籤,

新增你想要自動化的youtube頻道名稱。

然後到狀態,把原本 index 改名成 youtube 自動串連。

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這樣就完成 notion 端的設定。

Zapier

接著來到 zapier,登入後點 create。

進到自動化流程的編輯畫面,你會看到上面有一個 AI 協作的對話框。

輸入「特定 youtube channel 發布影片後,會把影片標題跟連結傳送到 notion 的資料庫」

這樣流程 flow 就出來啦!

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如果 AI 給你的長這樣,要把中間的 get report 刪除。

這邊簡單說一下,畫面上看到的這一串,叫「flow」。

「flow」的最上面是「trigger 觸發器」,是啟動 flow 的條件,

其餘的叫「action」,trigger 觸發後會依序執行下面的 action。

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我們先點進第一個 trigger 進行設定,

在這邊確認 event 是 new video in channel。

然後在 account 這邊,串聯你的 youtube 帳號,用哪個沒差,除非你是頻道主要觀察自己的數據。

接下來就到了重頭戲 trigger 啦,這邊要填的是 channel ID。

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提醒,channel ID 不是網址後面這串,

你可以到想要抓的頻道首頁,按 ctrl+U 開啟原始碼,再按 ctrl+F 尋找這串文字,

後面那串亂碼就是 channel ID 了。

貼回去按 refresh,

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如果有成功抓到,下面的 countinue 就會亮起來,

按下去進到測試頁面 test trigger 按下去。

成功的話,你就會看到他把影片資料抓過來嘍,下面是選後面用的測試資料,選哪個都可以,選完點 countiune。

就會進到 notion 設定,確認一下 event 的設定是不是 create database item,

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確認完按下一步,account 這邊設定連接到你的 notion 帳號,連完一樣按下一步。

重頭戲又來啦,action 這邊是設定 youtube 資料要怎麼存進 notion?

我們先點開 database,選擇剛剛整理過的資料庫,

然後就會跑出很收熟悉的選項,沒錯,這就是剛剛在notion設定好的資料表欄位,現在只要告訴他要把資料放入哪個欄位就好。

名稱,放影片的 title。

標籤,放剛剛設定好的頻道名稱標籤。

URL,就選影片連結的 URL。

狀態選 youtube 自動串連。

這樣新影片就會出現在 notion 頁面的左邊自動呈現囉。

這樣就完成啦,又可以點 countinue 了,不過我自己還會在 content 這個欄位選 description,把影片描述也放入 notion。

點完 countine 進入測試環節,

按 test step。

成功的話,就會看到 test step 變成 publish,

這時回去看 notion 的資料庫,你會發現多一筆剛剛測試的數據。

最後按下 publish,這樣就完成啦。

之後就坐等別人發片,再跟風就好!想企劃就是這麼簡單。

結語

最後來分享一下實做心得吧!

這次實做讓我體會到 notion 的美妙之處,之前都單純把他當成昇級版的 evernote,但跟 Zapier 之類的自動化服務串聯後,馬上變成不同檔次的東西,集前台後台於一身,甚至還能做網站!

這自由度真的是只有想不到,沒有做不到,沒程式基礎的人也能輕鬆入門,難怪會紅。

最後,想問大家會想用 notion 跟 zapier 來做什麼呢?

如果看到有趣的留言,我會試著做做看,有其他想要看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言分享喔!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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電子信箱串連 Line 通知?再也不怕漏收重要信件!信件自動化篩選、通知,詳細教學!
泛科學院_96
・2024/05/19 ・4129字 ・閱讀時間約 8 分鐘

上次 notion + zapier 做完後,開會總算沒挨罵了,自動化服務真的讚!

而這次介紹 MAKE 串 LINE 做重要信件通知,也源自於我遇到的問題。

如果你不想聽故事,可以往下看教學。

Line Notify

首先,我們會用到 line notify 的服務,要先到官網登入申請。

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登入後如果完全沒用過,會直接進到登錄服務畫面。

這邊除了 email 以外可以隨便填,email 之後要收確認信用的,請用你常用的 email。 然後提醒一下,網址跟 callback URL 不要用 google 之類常見的網址,會沒辦法通過,請隨便打一串看起來正常的網址。

設定完成後按登錄。

這時回去剛剛填的 email 收通知信,開通剛設定好的 line notify。

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大功告成,這時點右上角的「管理登入服務」,就會看到剛剛設定好的 line notify,這樣 line 的部分就設定好了,可以去 make 做自動化串連。

Make

接著登入 make,如果是第一次使用,他會問你很多廢話。

不用管他隨邊點,直到你看到這個畫面。

點右上角 creat a new senario。

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一進去會看到的這個圓圈,這個圓圈跟之前 Zapier 說的 trigger 是一樣的東西,可以手動自己設定流程 flow。

但我們還是叫 AI 幫我們啦,點右下角的 AI Assistant,對話框選選 creat or edit a senario。

輸入「if my gmail get a new email, then send LINE notification」

然後得到畫面上的 flow,左邊是 Gmail watch email,右邊是 line send a notification。

如果你用中文輸入類似的內容,常會跑出很複雜的 flow,這種 flow 裡面有很多有趣的功能。

但這集用不到,我們還是先回到正確的 flow 上。

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點開 gmail,連上要整理的信箱。

連接完成後進入設定,先點選藍色的 click here to choose folder。

這邊會出現你在 gmail 裡做的標籤分類,由於我完全沒有按照規則整理,就直接選 inbox,對所有郵件進行分析。

filter type 用 simple filter。

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下面的 Criteria 選 all emails 就好了,我們後面會再用 filter 細分。

然後這個,選 no。

選擇 yes 會把偵測過的 email 變成已讀,我不想這樣。

然後這邊是每次執行 flow 時,會抓取多少筆最新的 email 到 line 上發布通知。

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免費的 make 是 15 分鐘執行一次 flow,請自己評估每 15 分鐘會收到多少封有用的信件,設定太多你的 LINE 通知會炸裂。

我自己測試後,設定為 5 就差不多了。

設定好點下 OK,會跳出從哪封 email 開始抓資料,用 from now on 就好,之後的新郵件就會自動讀取了。

按下OK,接下來就可以來設定 filter 啦。

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點連接線旁邊的板手會跳出選單,選第一個 set up a filter。

進入 filter 設定畫面,上面的 label 是幫這個 filter 上標籤,填你喜歡的就好。

然後點 condition 下面的輸入框,選 subject 標題跟 text content 內文。

然後在 text operator 這裡,選擇 contains。

contains 是在特定字串中如果包含某個關鍵字,就可以通過。

這邊說的特定字串,就是上面欄位設定的標題跟內文。

接下來,在下面空格打上關鍵字,就完成啦。

如果有多個關鍵字要篩選,點選 add OR rule 設定其他關鍵字,不能多個關鍵字打在一起。

按下OK,你會看到板手變成一個漏斗,這樣 filter 就設定完成。

接著點開 line,他會要你輸入 notify API。

回到 line notify 的「管理登入服務」頁面,點擊剛剛設定好的服務,進入服務細節的頁面,複製上面的 client ID。

回到 Make 複製貼上按SAVE。

接著會進到這個頁面,這邊是設定你要在哪個聊天室發送通知,你可以設定在工作群組發送,我這邊先設定我自己就好。

然後進入 line 推播訊息的設定頁面。

message 這欄可以打成這樣,這樣就不會丟一個不知道在做什麼訊息,你也可以發揮創意寫一些幹話進去,增添趣味。

下面的設定用不到,我們直接按OK就完成了。

接下來就要測試啦,我先分別寄三封信件到公用信箱中,分別是:

  1. 標題有關鍵字
  2. 內文有關鍵字
  3. 沒有關鍵字

寄完後,按下 run once。

成功的話就會在 line 上收到通知,果然,沒有把不含關鍵字的信件傳到 line 上,測試成功。

現在把下面的 scheduling 打開,就完成所有設定了。

以後再也不用擔心自己漏接公用信箱的重要信件啦!

結論

最後分享一下實做心得:

比起 zapier 跟 ifttt,make 用起來更有寫程式的感覺,對完全沒有程式背景的人,Zapier 跟 ifttt 會比較好上手,但在免費版的情況下,make 能做到比 zapier 更複雜的自動化功能。

像前面有出現過的複雜流程圖,就可以用 router 做出複數條件判斷的流程,例如前面抓gmail的流程,加上 router 後就不只能傳送提醒到line,還能自動回復罐頭訊息給符合條件的郵件,這如果要在zapier做,就要做兩個流程才能達成了。

另外如果你的公司信箱不是使用Gmail,前面的模組可以從Gmail改成Email,Connection type選用Microsoft系列。

理論上只要這邊按 save,就可以選擇你要串連的microsoft帳號。我串完之後還是抓不到信件,但 make 跟 microsoft 帳戶上,都顯示授權成功,如果有人知道這是什麼問題,請一定要留言告訴我⋯⋯

這次的分享就到這邊,如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,可以直接留言 ,或給加入 Discord 跟我們一起討問喔。

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