ChatFlow 实战：搭建 Twitter 账号分析助手
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作者： Steven Lynn。 Dify Technical Writer。
Dify 内置了一些网络爬虫工具例如 Jina ，它可以将网页转换为 LLM 可以读取的 markdown 格式。
然而，X（以前叫 Twitter）自 2023 年 2 月 2 日起停止提供免费 API 访问，并且升级了其反爬虫措施。像 Jina 这样的工具无法直接访问 X 的内容。
Starting February 9, we will no longer support free access to the Twitter API, both v2 and v1.1. A paid basic tier will be available instead 🧵
— Developers (@XDevelopers)
好在 Dify 有 HTTP 工具，我们可以通过发送 HTTP 请求来调用外部爬虫工具。下面让我们开始吧！
ChatFlow 的基础知识
如何在 Dify 中避免明文密钥
HTTP 工具的使用
Crawlbase 是一个为企业和开发者设计的全方位数据爬取和抓取平台，Crawlbase Scraper 可以从 X、Facebook 和 Instagram 等社交平台抓取数据。
Free 版本的 Dify 提供了免费 200 条 OpenAI 的消息额度，如果消息额度不够用，你可以参考下图步骤, 自定义其它模型供应商。
点击右上角头像 - 设置 - 模型供应商
现在，让我们开始创建 ChatFlow。点击创建空白应用 - 工作流编排：
初始化的 Chatflow 应用如下：
在开始节点中，我们可以在聊天开始时添加一些系统变量。在本文中，我们需要一个 Twitter 用户的 ID 作为字符串变量。让我们将其命名为id。
点击开始节点并添加一个新变量：
为了将用户ID转换为完整URL，我们可以使用以下Python代码将前缀https://twitter.com/与用户 ID 整合：
添加一个代码节点并选择 Python ，然后设置输入和输出变量名：
出于安全考虑，最好不要直接将 API Key 作为明文输入。在 Dify 最新版本中，可以在环境变量中设置令牌值。点击 env - 添加变量来设置 API Key，这样就不会以明文出现在节点中。
点击此节点的开始按钮，输入Elon Musk 的 URL 进行测试：
现在，我们可以使用 LLM 来分析 Crawlbase 抓取的结果并执行我们的命令。
变量 context 的值为 HTTP 请求节点的 body。
以下是一个提示词示例。
点击 预览开始测试运行，并在id中输入 Twitter 用户 ID：
例如，我想分析 Elon Musk 的推文，并以他的语气写一条关于全球变暖的推文。
点击右上角的发布，并将其添加到你的网站中。
Crawlbase 应该是目前最便宜的 Twitter 爬虫服务，但有时它可能无法正确抓取用户推文的内容，具体效果请以实际调用为准。
点击注册：
是一个开源的 LLM 应用开发平台。你可以选择（开箱即用）或参考 自建 Dify 平台。我们需要使用 LLM 处理由 Crawlbase 抓取的社交平台数据。
根据所述，变量url（将在下一个节点中使用）为 https://twitter.com/ + user id，例如 Elon Musk 应当是。
根据 ，如果以 HTTP 请求格式抓取 Twitter 用户的个人资料，我们需要按以下格式填写 HTTP 请求节点：
点击获取 Crawlbase API Key。输入 /插入为变量。
Dify 的
