26c - 工作流蓝图集

[Schedule Trigger] → [RSS Feed Read ×N] → [Merge] → [Filter: 去重/时间过滤]
    → [Loop Over Items] → [LLM Chain: 摘要生成]
    → [LLM Chain: 翻译（可选）] → [Switch: 发布渠道]
        ├→ [Slack: 发送摘要]
        ├→ [Telegram: 发送消息]
        └→ [Notion: 创建页面]
    → [Google Sheets: 归档记录]

// Code 节点：过滤最近 24 小时的文章并去重
const cutoff = new Date(Date.now() - 24 * 60 * 60 * 1000);
const seen = new Set();
const results = [];
 
for (const item of $input.all()) {
  const pubDate = new Date(item.json.pubDate || item.json.isoDate);
  const link = item.json.link;
 
  if (pubDate >= cutoff && !seen.has(link)) {
    seen.add(link);
    results.push(item);
  }
}
 
return results;

你是一位专业的技术内容编辑。请将以下英文文章摘要为中文，要求：

1. 标题：翻译为中文，保留关键技术术语的英文原文
2. 核心要点：3-5 个要点，每个 1-2 句话
3. 一句话总结：不超过 50 字
4. 相关标签：2-4 个标签

文章标题：{{ $json.title }}
文章链接：{{ $json.link }}
文章内容：{{ $json.contentSnippet || $json.content || '无内容，请基于标题生成摘要' }}

请用以下 JSON 格式输出：
{
  "title_cn": "中文标题",
  "key_points": ["要点1", "要点2", "要点3"],
  "summary": "一句话总结",
  "tags": ["标签1", "标签2"],
  "original_link": "原文链接"
}

将以下中文摘要翻译为 [目标语言]，保持技术术语准确：

{{ $json.summary }}

📰 *{{ $json.title_cn }}*

{{ $json.key_points.join('\n• ') }}

💡 {{ $json.summary }}
🔗 {{ $json.original_link }}
🏷️ {{ $json.tags.join(' | ') }}

{
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "url": "https://hnrss.org/newest?points=100",
        "options": {}
      },
      "name": "RSS Feed Read",
      "type": "n8n-nodes-base.rssFeedRead",
      "position": [250, 300]
    },
    {
      "parameters": {
        "promptType": "define",
        "text": "=你是一位专业的技术内容编辑。请将以下英文文章摘要为中文...\n\n文章标题：{{ $json.title }}\n文章链接：{{ $json.link }}\n文章内容：{{ $json.contentSnippet }}"
      },
      "name": "AI Summarizer",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
      "position": [650, 300]
    }
  ]
}

[Webhook / Form Trigger / CRM Trigger]
    → [HTTP Request: 数据增强（可选）]
    → [AI Agent: 线索评分与分析]
    → [Code: 解析评分结果]
    → [Switch: 按等级路由]
        ├→ HOT (A-B, 80-100) → [Slack 通知] + [CRM 更新: 高优先级]
        ├→ WARM (C, 50-79) → [Email 序列: 培育] + [CRM 更新: 跟进]
        └→ COLD (D-F, 0-49) → [Google Sheets: 归档] + [CRM 更新: 低优先级]
    → [Google Sheets: 全量日志]

URL: https://api.apollo.io/v1/people/match
Method: POST
Body:
{
  "email": "{{ $json.email }}",
  "reveal_personal_emails": false
}

你是一位经验丰富的 B2B 销售分析师。请根据以下线索信息进行评分和分析。

## 评分维度（总分 100）
- 公司匹配度（0-30 分）：公司规模、行业、地区是否匹配 ICP
- 角色匹配度（0-25 分）：职位是否为决策者或影响者
- 行为信号（0-25 分）：访问页面、下载资料、参加活动等
- 预算信号（0-20 分）：公司融资阶段、营收规模、明确预算表达

## 我们的 ICP（理想客户画像）
- 行业：[SaaS/电商/金融科技]
- 公司规模：[50-500 人]
- 地区：[中国大陆/东南亚]
- 目标角色：[CTO/VP Engineering/技术总监]

## 线索信息
姓名：{{ $json.name }}
邮箱：{{ $json.email }}
公司：{{ $json.company }}
职位：{{ $json.title }}
公司规模：{{ $json.company_size || '未知' }}
行业：{{ $json.industry || '未知' }}
来源：{{ $json.source || '未知' }}
备注：{{ $json.message || '无' }}

## 输出格式（严格 JSON）
{
  "score": 85,
  "grade": "A",
  "tier": "HOT",
  "reasoning": "评分理由，2-3 句话",
  "dimensions": {
    "company_fit": 25,
    "role_fit": 22,
    "behavior_signal": 20,
    "budget_signal": 18
  },
  "recommended_action": "建议的下一步行动",
  "personalized_message": "个性化跟进邮件草稿（3-5 句话）"
}

// 解析 AI Agent 的评分结果
const response = $json.output || $json.text || '';
let parsed;
 
try {
  // 尝试从响应中提取 JSON
  const jsonMatch = response.match(/\{[\s\S]*\}/);
  parsed = JSON.parse(jsonMatch[0]);
} catch (e) {
  // 解析失败时的降级处理
  parsed = {
    score: 50,
    grade: 'C',
    tier: 'WARM',
    reasoning: '自动评分解析失败，默认中等优先级',
    recommended_action: '人工审查'
  };
}
 
// 确保 tier 分类正确
if (parsed.score >= 80) parsed.tier = 'HOT';
else if (parsed.score >= 50) parsed.tier = 'WARM';
else parsed.tier = 'COLD';
 
return [{ json: { ...parsed, lead_email: $('Webhook').item.json.email } }];

🔥 *高质量线索！评分 {{ $json.score }}/100 ({{ $json.grade }})*

👤 {{ $('Webhook').item.json.name }} — {{ $('Webhook').item.json.title }}
🏢 {{ $('Webhook').item.json.company }}
📧 {{ $('Webhook').item.json.email }}

📊 *评分详情*
• 公司匹配：{{ $json.dimensions.company_fit }}/30
• 角色匹配：{{ $json.dimensions.role_fit }}/25
• 行为信号：{{ $json.dimensions.behavior_signal }}/25
• 预算信号：{{ $json.dimensions.budget_signal }}/20

💡 *建议行动*：{{ $json.recommended_action }}

✉️ *建议跟进话术*：
{{ $json.personalized_message }}

[Form Trigger: HR 填写新员工信息]
    → [Code: 数据标准化]
    → [并行分支]
        ├→ [Google Workspace: 创建账号]
        ├→ [Jira/Linear: 创建入职任务]
        ├→ [Slack: 邀请加入频道 + 发送欢迎消息]
        └→ [LLM Chain: 生成个性化入职指南]
    → [Merge: 汇总结果]
    → [LLM Chain: 生成欢迎邮件]
    → [Gmail: 发送欢迎邮件]
    → [Notion: 创建员工档案页]
    → [Google Sheets: 记录入职日志]

const data = $json;
const startDate = new Date(data.start_date);
const username = data.email.split('@')[0];
 
// 根据部门确定 Slack 频道和权限组
const deptConfig = {
  '工程': {
    slack_channels: ['#engineering', '#dev-general', '#code-review'],
    jira_project: 'ENG',
    tools: ['GitHub', 'AWS Console', 'Datadog']
  },
  '产品': {
    slack_channels: ['#product', '#roadmap', '#user-research'],
    jira_project: 'PROD',
    tools: ['Figma (查看)', 'Amplitude', 'Notion']
  },
  '设计': {
    slack_channels: ['#design', '#design-system', '#product'],
    jira_project: 'DES',
    tools: ['Figma', 'Framer', 'Notion']
  },
  '运营': {
    slack_channels: ['#operations', '#metrics', '#support'],
    jira_project: 'OPS',
    tools: ['Google Analytics', 'Intercom', 'Notion']
  },
  '销售': {
    slack_channels: ['#sales', '#deals', '#customer-success'],
    jira_project: 'SALES',
    tools: ['HubSpot', 'Gong', 'Notion']
  }
};
 
const config = deptConfig[data.department] || deptConfig['运营'];
 
return [{
  json: {
    ...data,
    username,
    corporate_email: `${username}@yourcompany.com`,
    slack_channels: config.slack_channels,
    jira_project: config.jira_project,
    required_tools: config.tools,
    start_date_formatted: startDate.toLocaleDateString('zh-CN'),
    first_week_end: new Date(startDate.getTime() + 5 * 24 * 60 * 60 * 1000)
      .toLocaleDateString('zh-CN')
  }
}];

你是一位友好的 HR 助手。请为新员工生成一份个性化的入职指南。

## 新员工信息
- 姓名：{{ $json.employee_name }}
- 部门：{{ $json.department }}
- 职位：{{ $json.role }}
- 入职日期：{{ $json.start_date_formatted }}
- 直属上级：{{ $json.manager_name }}
- 需要使用的工具：{{ $json.required_tools.join('、') }}

## 要求
1. 第一天清单（5-7 项，包括 IT 设置、团队介绍、环境熟悉）
2. 第一周目标（3-5 项，包括阅读文档、参加会议、完成培训）
3. 第一个月里程碑（2-3 项，包括独立完成小任务、理解业务流程）
4. 推荐阅读的内部文档列表（基于部门）
5. 常见问题 FAQ（3-5 个新员工常问的问题和回答）

语气要友好、鼓励，让新员工感到被欢迎。

请基于以下信息生成一封专业且温暖的欢迎邮件（HTML 格式）：

收件人：{{ $json.employee_name }}（{{ $json.email }}）
企业邮箱：{{ $json.corporate_email }}
部门：{{ $json.department }}
直属上级：{{ $json.manager_name }}
入职日期：{{ $json.start_date_formatted }}
Slack 频道：{{ $json.slack_channels.join('、') }}

入职指南摘要：
{{ $json.onboarding_guide }}

邮件需包含：
1. 热情的欢迎语
2. 企业邮箱和初始密码信息
3. 第一天需要做的 3 件事
4. 直属上级和 HR 联系方式
5. 相关 Slack 频道列表

输出纯 HTML，使用简洁专业的样式。

[Schedule Trigger: 每日/每小时]
    → [并行数据拉取]
        ├→ [HTTP Request: CRM API（HubSpot/Salesforce）]
        ├→ [HTTP Request: 电商平台 API（Shopify）]
        └→ [Postgres: 客服工单数据]
    → [Merge: 合并数据流]
    → [Code: 数据标准化 + 去重]
    → [Loop Over Items]
        → [LLM Chain: AI 数据增强]
    → [Code: 数据验证]
    → [Switch: 路由]
        ├→ 有效数据 → [Postgres/Supabase: 写入主库]
        └→ 异常数据 → [Google Sheets: 人工审查队列]
    → [Slack: 同步报告通知]

SELECT customer_email, ticket_count, avg_satisfaction,
       last_ticket_date, common_issues
FROM customer_support_summary
WHERE updated_at >= NOW() - INTERVAL '1 day'

const allRecords = $input.all().map(item => item.json);
 
// 统一字段名
const normalized = allRecords.map(record => ({
  email: (record.email || record.customer_email || '').toLowerCase().trim(),
  name: record.firstname
    ? `${record.firstname} ${record.lastname}`
    : record.name || '',
  company: record.company || record.company_name || '',
  title: record.jobtitle || record.job_title || '',
  industry: record.industry || '',
  source: record._source || 'unknown',
  ticket_count: record.ticket_count || 0,
  satisfaction: record.avg_satisfaction || null,
  order_count: record.orders_count || 0,
  total_spent: record.total_spent || 0
}));
 
// 按 email 去重，合并多源数据
const merged = {};
for (const record of normalized) {
  if (!record.email) continue;
  if (!merged[record.email]) {
    merged[record.email] = { ...record, sources: [record.source] };
  } else {
    // 合并非空字段
    const existing = merged[record.email];
    for (const [key, value] of Object.entries(record)) {
      if (value && !existing[key]) existing[key] = value;
    }
    existing.sources.push(record.source);
  }
}
 
return Object.values(merged).map(r => ({ json: r }));

你是一位数据分析专家。请根据以下客户记录，推断和补充缺失信息。

## 客户记录
- 邮箱：{{ $json.email }}
- 姓名：{{ $json.name }}
- 公司：{{ $json.company }}
- 职位：{{ $json.title }}
- 行业：{{ $json.industry }}
- 工单数：{{ $json.ticket_count }}
- 满意度：{{ $json.satisfaction || '未知' }}
- 订单数：{{ $json.order_count }}
- 消费总额：{{ $json.total_spent }}

## 任务
1. 如果行业为空，根据公司名和邮箱域名推断行业
2. 根据所有数据，给出客户分类标签（从以下选项中选择 1-3 个）：
   VIP客户、活跃用户、沉睡用户、高风险流失、新客户、大客户、技术用户、决策者
3. 计算客户健康度评分（0-100）：
   - 满意度权重 40%
   - 活跃度（工单+订单频率）权重 30%
   - 消费金额权重 30%
4. 如果健康度 < 50，给出流失风险预警和建议行动

## 输出格式（严格 JSON）
{
  "inferred_industry": "推断的行业（如已有则保持原值）",
  "tags": ["标签1", "标签2"],
  "health_score": 75,
  "churn_risk": "low/medium/high",
  "recommended_action": "建议行动（仅当 churn_risk 为 medium/high 时）"
}

const original = $json;
const aiResult = JSON.parse($json.ai_output);
 
const enriched = {
  ...original,
  industry: aiResult.inferred_industry || original.industry,
  tags: aiResult.tags,
  health_score: aiResult.health_score,
  churn_risk: aiResult.churn_risk,
  recommended_action: aiResult.recommended_action || null,
  enriched_at: new Date().toISOString(),
  is_valid: true
};
 
// 基本验证
if (!enriched.email || !enriched.email.includes('@')) {
  enriched.is_valid = false;
  enriched.validation_error = '无效邮箱';
}
 
if (enriched.health_score < 0 || enriched.health_score > 100) {
  enriched.health_score = Math.max(0, Math.min(100, enriched.health_score));
}
 
return [{ json: enriched }];

📊 *数据同步报告 — {{ $now.format('yyyy-MM-dd HH:mm') }}*

✅ 同步成功：{{ $json.success_count }} 条
⚠️ 需人工审查：{{ $json.review_count }} 条
🔴 高流失风险：{{ $json.high_churn_count }} 条

📈 健康度分布：
• 优秀 (80-100)：{{ $json.health_excellent }} 条
• 良好 (60-79)：{{ $json.health_good }} 条
• 关注 (40-59)：{{ $json.health_attention }} 条
• 预警 (<40)：{{ $json.health_warning }} 条

[Schedule Trigger: 每周一 09:00 / 每月 1 日]
    → [并行数据采集]
        ├→ [Postgres: 业务指标查询]
        ├→ [Google Sheets: 手动录入数据]
        ├→ [HTTP Request: 第三方 API（Google Analytics / Stripe）]
        └→ [HTTP Request: 上期报告数据（用于环比）]
    → [Merge: 汇总所有数据]
    → [Code: 数据预处理 + 计算指标]
    → [LLM Chain: 生成分析报告]
    → [Code: 组装 HTML 报告]
    → [Switch: 分发渠道]
        ├→ [Gmail: 发送给管理层]
        ├→ [Slack: 发送摘要到频道]
        └→ [Google Drive: 存档 PDF（可选）]
    → [Google Sheets: 记录报告历史]

-- 本期核心指标
SELECT
  COUNT(DISTINCT user_id) AS active_users,
  COUNT(*) FILTER (WHERE created_at >= date_trunc('week', NOW()) - INTERVAL '1 week') AS new_signups,
  SUM(amount) FILTER (WHERE status = 'paid') AS revenue,
  AVG(satisfaction_score) AS avg_satisfaction,
  COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'churned') AS churned_users
FROM business_metrics
WHERE created_at >= date_trunc('week', NOW()) - INTERVAL '1 week'
  AND created_at < date_trunc('week', NOW());

-- 上期指标（用于环比计算）
SELECT
  COUNT(DISTINCT user_id) AS prev_active_users,
  SUM(amount) FILTER (WHERE status = 'paid') AS prev_revenue
FROM business_metrics
WHERE created_at >= date_trunc('week', NOW()) - INTERVAL '2 weeks'
  AND created_at < date_trunc('week', NOW()) - INTERVAL '1 week';

URL: https://api.stripe.com/v1/charges
Method: GET
Query: created[gte]={{ $now.minus(7, 'days').toSeconds() }}&limit=100
Auth: Bearer sk_live_xxx

const current = $('Postgres Current').item.json;
const previous = $('Postgres Previous').item.json;
const stripe = $('Stripe').item.json;
 
// 计算环比变化
const calcChange = (curr, prev) => {
  if (!prev || prev === 0) return { value: curr, change: 'N/A', trend: '➡️' };
  const pct = ((curr - prev) / prev * 100).toFixed(1);
  const trend = pct > 5 ? '📈' : pct < -5 ? '📉' : '➡️';
  return { value: curr, change: `${pct}%`, trend };
};
 
return [{
  json: {
    period: `${$now.minus(7, 'days').format('MM-dd')} ~ ${$now.minus(1, 'day').format('MM-dd')}`,
    metrics: {
      active_users: calcChange(current.active_users, previous.prev_active_users),
      revenue: calcChange(current.revenue, previous.prev_revenue),
      new_signups: { value: current.new_signups, change: 'N/A', trend: '➡️' },
      satisfaction: { value: current.avg_satisfaction?.toFixed(1), change: 'N/A', trend: '➡️' },
      churn: { value: current.churned_users, change: 'N/A', trend: '➡️' }
    },
    raw_data: { current, previous, stripe }
  }
}];

你是一位资深业务分析师。请根据以下数据生成一份专业的周度业务报告。

## 报告周期
{{ $json.period }}

## 核心指标
- 活跃用户：{{ $json.metrics.active_users.value }}（环比 {{ $json.metrics.active_users.change }}）
- 营收：¥{{ $json.metrics.revenue.value }}（环比 {{ $json.metrics.revenue.change }}）
- 新注册：{{ $json.metrics.new_signups.value }}
- 用户满意度：{{ $json.metrics.satisfaction.value }}/5.0
- 流失用户：{{ $json.metrics.churn.value }}

## 要求
请生成以下内容：

### 1. 执行摘要（3-5 句话）
概括本周整体表现，突出最重要的变化。

### 2. 关键发现（3-5 条）
每条发现包含：数据事实 + 可能原因 + 影响评估。

### 3. 风险预警
如果有指标出现显著下降或异常，列出风险点和建议的应对措施。

### 4. 下周建议行动（2-3 条）
基于数据趋势，给出具体可执行的建议。

### 5. 趋势判断
用一句话总结整体趋势方向（上升/平稳/下降）。

语气要专业、数据驱动，避免模糊表述。每个观点都要有数据支撑。

const metrics = $('Data Processing').item.json.metrics;
const analysis = $json.text; // LLM 输出
const period = $('Data Processing').item.json.period;
 
const html = `
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <style>
    body { font-family: -apple-system, sans-serif; max-width: 700px; margin: 0 auto; padding: 20px; color: #333; }
    .header { background: #1a1a2e; color: white; padding: 24px; border-radius: 8px; margin-bottom: 24px; }
    .metric-grid { display: grid; grid-template-columns: repeat(3, 1fr); gap: 16px; margin: 24px 0; }
    .metric-card { background: #f8f9fa; padding: 16px; border-radius: 8px; text-align: center; }
    .metric-value { font-size: 28px; font-weight: bold; color: #1a1a2e; }
    .metric-label { font-size: 13px; color: #666; margin-top: 4px; }
    .metric-change { font-size: 13px; margin-top: 4px; }
    .analysis { line-height: 1.8; }
    .footer { margin-top: 32px; padding-top: 16px; border-top: 1px solid #eee; font-size: 12px; color: #999; }
  </style>
</head>
<body>
  <div class="header">
    <h1 style="margin:0;">📊 周度业务报告</h1>
    <p style="margin:8px 0 0;opacity:0.8;">${period}</p>
  </div>
 
  <div class="metric-grid">
    <div class="metric-card">
      <div class="metric-value">${metrics.active_users.value}</div>
      <div class="metric-label">活跃用户</div>
      <div class="metric-change">${metrics.active_users.trend} ${metrics.active_users.change}</div>
    </div>
    <div class="metric-card">
      <div class="metric-value">¥${Number(metrics.revenue.value).toLocaleString()}</div>
      <div class="metric-label">营收</div>
      <div class="metric-change">${metrics.revenue.trend} ${metrics.revenue.change}</div>
    </div>
    <div class="metric-card">
      <div class="metric-value">${metrics.new_signups.value}</div>
      <div class="metric-label">新注册</div>
      <div class="metric-change">${metrics.new_signups.trend}</div>
    </div>
  </div>
 
  <div class="analysis">
    ${analysis.replace(/\n/g, '<br>')}
  </div>
 
  <div class="footer">
    此报告由 AI 自动生成 | 生成时间：${new Date().toLocaleString('zh-CN')} | 数据来源：内部数据库 + Stripe + GA4
  </div>
</body>
</html>`;
 
return [{ json: { html, subject: `📊 周度业务报告 | ${period}`, analysis } }];

📊 *周度业务报告已生成* | {{ $json.period }}

{{ $json.analysis.substring(0, 500) }}...

📧 完整报告已发送至管理层邮箱

{
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "rule": {
          "interval": [{ "field": "weeks", "weekday": 1, "hour": 9 }]
        }
      },
      "name": "Weekly Schedule",
      "type": "n8n-nodes-base.scheduleTrigger",
      "position": [250, 300]
    },
    {
      "parameters": {
        "operation": "executeQuery",
        "query": "SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS active_users, SUM(amount) AS revenue FROM business_metrics WHERE created_at >= date_trunc('week', NOW()) - INTERVAL '1 week'"
      },
      "name": "Postgres Metrics",
      "type": "n8n-nodes-base.postgres",
      "position": [450, 300]
    },
    {
      "parameters": {
        "promptType": "define",
        "text": "=你是一位资深业务分析师...\n\n核心指标：\n{{ $json.metrics }}"
      },
      "name": "AI Report Generator",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
      "position": [850, 300]
    }
  ]
}