商务 AI 技能与智能体

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，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 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 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。

一个回答发到 webhook 的顾客问题的 n8n 工作流。OpenAI 模型根据你填进一个节点里的公司信息作答，每个问题和回答都会记进一张 Google 表格。

一个 n8n 工作流，通过 webhook 收下 PDF 格式的 RFP，把里面的问题挑出来，再让 AI 助手根据你的公司文字回答，写进一份新的 Google Doc。完成后 Gmail 和 Slack 会通知团队。

一个 n8n 工作流，从 Google Drive 下载五张照片，把大图缩小，再让 Gemini 视觉模型按英国护照照片规则逐张检查。每张照片得到一个合格与否的结论和理由。

一个面向 ERPNext 的 n8n 工作流：webhook 把每位新求职者发给 Google Gemini，由它对照职位给简历打分。工作流保存分数，并设好求职者的状态。

一个从 Google 表格里读取公司名称的 n8n 工作流。一个 OpenAI 智能体搜索 Google 并阅读每个网站，再把域名、LinkedIn 地址、套餐、市场、案例和集成写回这一行。

一个把 Google Drive 文件夹载入 Qdrant、并用它回答 ElevenLabs 语音智能体提问的 n8n 工作流。一个 OpenAI 智能体搜索存下的内容，把文字回给智能体去说。

一个带反馈表单的 n8n 工作流。OpenAI 聊天模型把每条回答标成 Positive、Negative 或 Neutral，Google 表格新增一行，记下回答、联系方式和这个标签。

一个带 CV 表单的 n8n 工作流：申请人提交姓名、邮箱和一份 PDF。OpenAI 提取要点、写出摘要，并对照你的人选画像打 1 到 10 分，每个申请人在 Google Sheet 里新增一行。

一个带上传表单的 n8n 工作流：提交一个销售 CSV，最多选十页。GPT-5.2 写出一份高管报告和每一页的图片提示词，WaveSpeedAI 把它们画出来，一份新的 Google Slides 演示文稿每页放一张。