商务 AI 技能与智能体

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perplexity-ai · 工具包

根据文字和图片为一个决策挑出最合适的选项，比如哪个团队应该处理一条请求，并给出每个选项的概率，适合构建分流和审核工作流的开发者。

一个对 Pipedrive 新组织做出反应的 n8n 工作流：读取公司网站，让 AI 模型写出简短摘要，保存为 Pipedrive 里的备注，并发到 Slack。

一个监视 Slack 频道里工单表情回应的 n8n 工作流：由 AI 模型写出标题、摘要、建议和优先级，并为每条消息在 Linear 里创建一次工单。

一个 n8n 工作流：在 WhatsApp 商业号码上回复新的潜客，用 OpenAI 模型给他们评分，并给出可预约的时段。投诉会转给 Slack 里的团队，安静下来的聊天每小时会收到一次跟进。

一个 n8n 工作流：用同一套节点回复 WhatsApp、Instagram 和 Facebook Messenger 的消息。Fiwano 触发器接收每条消息，Fiwano 节点负责回复：文字回一句原话，其他的回一句感谢。

一个去掉 CSV 文件里个人信息列的 n8n 工作流。它盯着一个 Google Drive 文件夹，由 OpenAI 模型指出哪些列含有个人信息，再由 Code 节点删掉它们，清理后的文件放进第二个 Drive 文件夹。

一个 n8n 工作流，用 AI 给客户反馈分类。带 feedback 字段的 POST 得到一个分类和一句话备注，备注发到应该处理它的团队的 Discord 频道。

一个 n8n 工作流，接收发给 Telegram 机器人的简历 PDF，让 OpenAI 模型把它整理成几个部分。它再生成一个整洁的 HTML 页面，用 Gotenberg 打印成 PDF，并把 PDF 发回来。

一个 n8n 工作流，把简历 PDF 变成一张图片，再请 Google Gemini 判断候选人是否适合某个职位。模型看到的是图片，所以藏在 PDF 里的文字不应该左右结论。

一个把 Markdown 变成品牌 PDF 的 n8n 工作流。你把 Markdown 和标题发到一个网址，PDFMint 渲染出带封面、编号标题和目录页的文件，并作为回复返回。

一个 n8n 工作流，通过 webhook 接收网站联系表单，把线索记进 Google 表格，在 Telegram 里提醒你，并用意大利语给线索发一封礼貌的回复。

一个 n8n 工作流，从 Google 表格里汇总一份反馈表单的回答，让 OpenAI 写成简短的报告，再通过 Gmail 以 HTML 邮件发出。

一个用于求职申请表单的 n8n 工作流。它读取每位求职者的 PDF 简历，让 Gemini 对照职位评级，往 Google 表格里加一行，把评级发邮件给人事，并给求职者发一封收到确认。

一个给 Google 表格里的新线索评级的 n8n 工作流。每一行新数据连同你对好线索的标准一起发给 OpenAI，得到的答案（合格或不合格）会写进这一行的 Rating 列。

一个 n8n 工作流，取出 Google 表格里列出的公司，在七个欧洲商业登记处里查到每一家，填入它的注册号、状态和地址。

一个 n8n 工作流：带聊天窗口和 AI 智能体，智能体通过一个工具读取一份 Google 文档，只根据它回答问题，并保留一小段对话记忆。文档里没有答案时，它会直说。

一个带 webhook 的 n8n 工作流，接收网站线索：整理每份表单、打分、在 Google 表格里记一行、按优先级给合适的邮箱发邮件、就大线索提醒领导层，并用得分回复表单。

一个 n8n 工作流，用 OpenAI 上的 AI 模型回答 Telegram 消息。它记得每个聊天最近的十次交流，所以追问也能接上，并把每条回复发回同一个聊天。

一个 n8n 工作流，用 OpenAI 回复名单里的 Gmail 发件人，并把每次往来和一个 Yes 或 No 评分存进 Google 表格。

一个 n8n 工作流，用 AI 给每条联系表单留言分类，把它发邮件给对应的部门，并在 Google 表格里加一行。