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Make × Python × AI：局限性 × 价值 × 成果 × 变现 - Coggle Diagram

- - - - 只能做 IF / Router 等轻量逻辑
      - 不能做状态机、深度推理、复杂判断
    - - 不适合大数据量（>1000条）
      - 不适合重计算（文本分析、大文件处理）
    - - 深层嵌套 JSON 很容易乱
      - 多层数组难处理
    - - 输出不稳定
      - 不支持强 schema
      - 不能做复杂结构化
    - - 错误链丢失
      - 没有堆栈
      - 难排查复杂流程
    - - 流程有运行时长限制
    - - API 限制 = Make 限制
    - - 企业流程执行次数高 → 成本上升
  - - - 比 Make 快 100 倍以上
      - 能做清洗、聚合、批量计算
      - 能处理大文件、大数组
    - - 多层判断
      - 复杂业务逻辑
      - 状态机
      - 正则匹配
      - 结构化文本处理
    - - try/except
      - 重试机制
      - 日志系统
      - 容错能力
    - - PDF 解析
      - OCR
      - 爬虫
      - 语音识别
      - 视频处理
      - 图片处理
    - - Make → 调 Python → 返回结构化 JSON
      - Python 成为你的“逻辑引擎”
    - - 严格 schema
      - 结构化清洗
      - 输出验证器
    - - Make 负责“流程”
      - Python 负责“计算”
      - AI 负责“理解”
  - - - 自动拉取数据
      - 自动清洗
      - 自动结构化
      - 自动分类
      - 自动生成内容
      - 自动写入数据库
      - 自动提醒用户
    - - Notion（知识库、内容库、业务库）
      - Google Sheets（数据表格、日报）
      - Airtable（结构化数据库）
      - Google Drive / Dropbox（文件）
      - Email / Slack（通知）
      - Python API（逻辑服务）
    - - 自动报告（日报/周报）
      - 自动知识卡片
      - 结构化 JSON 数据
      - 内容生成（摘要、标题、表格）
      - 文件输出（CSV、PDF）