एक स्टूडियो मालिक देखना चाहते थे कि कौन से सदस्य दूर होते जा रहे हैं। उन्होंने अपने AI क्लाइंट से Mindbody रिपोर्ट माँगीं, और अगली दोपहर तक उनकी सात रिपोर्ट काम कर रही थीं।

सफ़र

1. दिन 1, शाम

   एक घंटे के भीतर कनेक्ट

   उन्होंने साइन अप किया, Mindbody को उसकी API key से कनेक्ट किया, फिर अपने AI क्लाइंट को APIANT से कनेक्ट किया, सब कुछ लगभग बीस मिनट में। उसके बाद उन्होंने ब्राउज़र में कुछ नहीं बनाया: हर ऑटोमेशन उनके टर्मिनल से माँगा गया, बनाया गया और चलाया गया।

2. दिन 2, सुबह

   मेंबर ट्रैफ़िक लाइट, सोलह मिनट में चार वर्शन

   माँग, उनके अपने स्टेप नोट में: सदस्यों को उनकी आख़िरी साइन-इन वाली विज़िट के बाद से बीते दिनों के आधार पर हरे, एम्बर और लाल में बाँटो, सिर्फ़ असली विज़िट गिनो और क्लास-पास और इंट्रो-ऑफ़र वालों को अलग रखो।

   1. वर्शन 1 ने पिछले 60 दिनों की विज़िट निकालीं और सदस्यों को बाँटा। यह एक सेकंड से कम में चला।काम करता है
   2. वर्शन 2 ने हर सदस्य का स्टेटस जोड़ा, ताकि सिर्फ़ सक्रिय सदस्यों का स्कोर बने।काम करता है
   3. वर्शन 3 और 4 सदस्यों को एक-एक करके देखने लगे, और वर्शन 4 ने इसे सिर्फ़ उन सदस्यों तक सीमित किया जो फिसल सकते थे, एम्बर और लाल, और हरे वालों को छोड़ दिया। यह 20 सेकंड में चला।काम करता है, 20 s
3. दिन 2, लंच के समय

   साप्ताहिक इंट्रो-ऑफ़र रिपोर्ट

   विज़िट और बिक्री, ताकि नए इंट्रो-ऑफ़र क्लाइंट ढूँढे जा सकें और हर एक को देखा जा सके। इसने 34 सेकंड में बिक्री के तीन पेज निकाले।

   काम करता है, 34 s

4. दिन 2, लंच के समय

   मुफ़्त से अपग्रेड किया

   उन्होंने मुफ़्त से अपग्रेड किया और सीधे फिर से बनाने में लग गए।

   मुफ़्त से अपग्रेड किया

5. दिन 2, दोपहर की शुरुआत

   सात मिनट में पाँच और रिपोर्ट

   • हर क्लाइंट की अब तक की सभी क्लास, महीने-दर-महीने।
   • मौजूदा सदस्यों की सूची।
   • बैच में मेंबर हिस्ट्री।
   • हर सदस्य के लिए विज़िट के अतिरिक्त पेज।
   • हर क्लास एक बार गिनी गई।

   हर रन सफल रहा।