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Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
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。
客户反馈表单,在表格里打情绪分 是一款 n8n 工作流,属于商务类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,或复制它的 JSON,再导入 n8n 画布。在 n8n 里启用之前,它不会运行。
反馈表单
有人提交 Customer Feedback 表单时开始运行,表单里有:
每条回答都在你的 Google 表格里有一行,情绪标签就在顾客原话的旁边
开始之前要准备好这些。
语言模型
通过 Basic LLM Chain 运行 gpt-5.6-terra,把每条回答标成 Positive、Negative 或 Neutral。
需要OpenAI API 密钥
反馈记录
每条回答加一行,含时间、主题、反馈、姓名、联系方式和情绪。
需要一个用来登录的 Google 账号,以及一个有八个表头的表格
由 Mindket 于 2026年11月13日检查
这个 n8n 工作流按情绪给客户反馈分类,并存进一张 Google 表格。客户填一份简短的表单:姓名、主题(产品、服务或其他)、反馈内容和联系方式。OpenAI 聊天模型读完反馈,把它标成 Positive、Negative 或 Neutral。Merge 节点把标签和表单答案合到一起,表格新增一行。干活的是五个节点,旁边还有五张便签。
通过一个链接收集反馈、又想把它们放进自己已有表格的小商店、咖啡馆、诊所和软件团队。如果你要打分、要对生气的客户发提醒,或者要回复提交的人,就别选它。按导入时的样子,表单只会确认已提交,Urgent? 这一列也一直是空的。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 餐厅和咖啡馆 | 店主 | 把表单链接印在小票和桌卡上 | 咖啡馆老板周末能看到哪些评论提到了上菜慢。 |
| 软件 | 客服负责人 | 在帮助页面或应用菜单里放表单链接 | 客服负责人把表格筛成 Negative,先读这些行。 |
| 零售 | 门店经理 | 请线上买家评价产品或服务 | 店主每月数一数 Product 和 Service 的评论各有多少条。 |
| 健康和保健 | 诊所经理 | 就诊后收集评论,内容里不含病情 | 一家理疗诊所在周一的员工会上读 Negative 的那几行。 |
你需要会一点 n8n:导入一个文件、添加两个凭据,再做一张有八个表头的表格。
任何能访问 OpenAI 和 Google 表格的 n8n 都能运行它。记录会写进你登录的那个 Google 账号下的表格。
点“下载”会把一个压缩包存到你的下载文件夹,里面有 workflow.json 和 Mindket 写的设置说明。导入文件之前,先把表格做好。
| 需要 | 说明 |
|---|---|
| n8n | n8n Cloud 或你自己的服务器 |
| OpenAI | 一个能用 gpt-5.6-terra 的 API 密钥 |
| 一个账号,用于 Google Sheets OAuth2 凭据 | |
| 一张表格 | 第一个标签页叫 Sheet1,第 1 行有八个表头 |
| 列 | 里面放什么 |
|---|---|
Timestamp | 表单提交的时间 |
Category | 客户选的主题 |
Customer Feedback | 客户的原话 |
Customer Name 和 Customer contact | 客户留下的姓名和联系方式 |
Entered by | 永远是 Form |
Sentiment | 模型给的标签 |
Urgent? | 什么也不放,工作流让它保持为空 |
workflow.json。/d/ 和 /edit 之间那一长串。Add customer feedback to Google Sheets 里选中它,并把这个节点里的 YOUR_SHEET_ID 换成表格 ID。OpenAI Chat Model 里选中它。打开表单地址,填好各栏后提交。表单马上提示回答已记录,几秒后那一行就写进表格。打开表格就能读到。
| 要改的 | 在哪里改 |
|---|---|
| 标签 | Classify feedback with OpenAI 的系统消息,它要求从三个词里选一个 |
| 模型 | OpenAI Chat Model,Mindket 的版本是 gpt-5.6-terra |
| 表单 | Submit form with customer feedback 里的标题、说明和主题选项 |
| 记录去哪里 | Add customer feedback to Google Sheets,或你在它后面加的节点 |
一家自行车店把表单链接放进订单邮件里。一位叫 Mei 的买家选了 Service,写道快递晚到了两天,但电话里的工作人员很友善。
表格新增一行:时间、Service、Mei 的原话、她的姓名和联系方式、Entered by 里的 Form,以及 Sentiment 里的一个标签。像她这样好坏参半的评论,三个词都有可能落上,所以要把标签旁边的原话也读一遍。
新手:n8n 把工作流画成用线连起来的方框,每个方框是一个节点,只做一件事。这个工作流很短。表单同时通向两条路:一条经过模型,一条直接到 Merge 节点。测试过后,打开 Merge sentiment with form content,就能看到两半是怎么合到一起的。
专家:Mindket 的版本把旧的 OpenAI 文本节点换成了 Basic LLM Chain,所以回答依然以 text 输出。
| 节点 | 做什么 | 要知道的 |
|---|---|---|
Submit form with customer feedback | 有四个字段的 Form Trigger 1 | 表单一提交它就回应,所以标签永远不会回到提交的人手里 |
Classify feedback with OpenAI | Basic LLM Chain 1.5,带固定的提示词、一条系统消息和聊天模型 | 回答以 text 输出,表格节点把它读成 Sentiment |
Merge sentiment with form content | Merge 2.1,combine 模式,multiplex | 模型的回答是它的第一个输入,表单是第二个 |
Add customer feedback to Google Sheets | Google Sheets 4.1,追加,每一列都手动设置 | Urgent? 在节点的结构里,但没有给它设任何值 |
原来副本里的模型已经下线,表单发布后也是公开的。
gpt-3.5-turbo-instruct 已被 OpenAI 于 2026 年 9 月 28 日关停。Mindket 的版本改用 Basic LLM Chain 加 gpt-5.6-terra,这是 OpenAI 弃用页面(2026 年 11 月 12 日查阅)写明的替代模型,页面没有给它列关停日期一个带四栏反馈表单的 n8n 工作流。访客填写姓名、主题、反馈内容和联系方式。OpenAI 聊天模型给反馈标上情绪标签,Google 表格新增一行,记下答案和这个标签。
workflow.json:n8n 导出的工作流,十个节点,其中五个是便签。里面没有任何凭据。README.md:这份设置说明,压缩包里的是英文版。Classify feedback with OpenAI 原来是 n8n 较早的 OpenAI 节点,发出的是文本补全请求。它默认的模型 gpt-3.5-turbo-instruct 已被 OpenAI 于 2026 年 9 月 28 日关停,OpenAI 指定的替代模型 gpt-5.6-terra 不接收补全请求。现在这个节点是一个 Basic LLM Chain,配一个设为 gpt-5.6-terra 的 OpenAI Chat Model 节点。它保留原来的名字和提示词,回答依然以 text 输出。YOUR_SHEET_ID,标签页按名字找 Sheet1。orproducts,现在是 or products。gpt-5.6-terra 的 OpenAI API 密钥。Sheet1,第 1 行是这些表头:Timestamp、Category、Customer Feedback、Customer Name、Customer contact、Entered by、Urgent? 和 Sentiment。workflow.json。/d/ 和 /edit 之间那一长串。Add customer feedback to Google Sheets 里选中它,并把这个节点里的 YOUR_SHEET_ID 换成表格 ID。也可以在节点的列表里直接选表格。OpenAI Chat Model 里选中它。表单会马上提示“Your response has been recorded”,运行在后台继续。
Submit form with customer feedback(Form Trigger 1)收四个字段:Name、What is your feedback about?(下拉选项 Product、Service 和 Other)、Your feedback,以及 How do we get in touch with you?(唯一可不填的)。Classify feedback with OpenAI,另一条直接通向 Merge 节点。OpenAI Chat Model,回答以 text 输出。Merge sentiment with form content(Merge 2.1,combine,multiplex)把回答和表单答案合成一条数据。Add customer feedback to Google Sheets(Google Sheets 4.1,追加)写入这一行:Timestamp 取自 submittedAt,再加主题、反馈、姓名、联系方式,Sentiment 取自 text,Entered by 写 Form。Classify feedback with OpenAI 的系统消息。想要打分或自己的分类,就在那里写。OpenAI Chat Model。Submit form with customer feedback 里的标题、说明、下拉选项和字段名。新增一个字段,要在表格里加一个列标题,并在 Add customer feedback to Google Sheets 的列里加一行。Urgent? 是节点里的一列,但没有给它设任何值,所以一直是空的。gpt-5.6-terra 列关停日期。NOTICE.md 604 B README.md 5 KB workflow.json 9 KB
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen2.5-7B-Instruct 的 GGUF 文件,提供八种量化大小,可通过 llama.cpp 在本地聊天。适合想在自己电脑上用 7.6B 强力模型、又不想搭 Python 环境的人。
ACE-Step · 工具包
用 4B 扩散解码器根据文字生成音乐,50 步并带引导控制,音频质量高于基础版。适合拥有 12 GB 或更多显存 GPU 的创作者。
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。
numind · 工具包
以文本或图像读取文档,按你要的字段填写 JSON 模板,或把页面转成 Markdown。这是一个 4B 模型,适合处理扫描件、表单和发票的团队。
nace-ai · 工具包
一次推理就对一份文档的是非题、选择题和打分题给出每个选项的概率。这是 Nace.AI 的 8B 决策模型,你可以自己运行,许可证为非商业。