过期 Jira 工单，由 AI 分类、回答或关闭

过期 Jira 工单，由 AI 分类、回答或关闭

一个每天运行一次的 n8n 工作流，它找出在 Jira 里搁置一周还没解决的工单。对每张工单，它读取评论，请模型判断工单处在三种状态里的哪一种。已解决的工单先做情绪判断，再发关闭评论或 Slack 提醒。在等客户回复的工单会收到提醒。没人回答的工单交给一个 AI 助手，它搜索相似工单和 Notion，把找到的内容发出去，然后关闭工单。

包里有什么

• workflow.json：n8n 导出的工作流，29 个节点和七张便签。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。

我们相对原来的副本改了什么

• 两个 Slack 节点原来选的是作者自己的频道。这个频道已清空，请选你自己的。
• 每个 Jira、Slack、Notion 和 OpenAI 节点原来都关联着作者 n8n 里的一个凭据。这个关联已删掉，请选你自己的。
• 别的都没改。文件里没有 Code 节点，表达式也不用修。

开始之前

• 一个 n8n 实例，n8n Cloud 或自己的服务器都行。
• 一个 Jira Software Cloud 站点，以及用于 Jira 凭据的 API 令牌。
• 一个能用 gpt-4o-mini 的 OpenAI API 密钥。
• 一个 Notion 集成，并共享给助手可以搜索的页面。
• 一个 Slack 工作区、一个能发消息的应用，以及一个收提醒的频道。

设置

1. 在 n8n 里新建一个工作流，打开它的菜单，选 Import from File，选中 workflow.json。
2. 添加一个 Jira 凭据，在全部九个 Jira 节点里选中它：Get List of Unresolved Long Lived Issues、Get Issue Comments、Send Reminder、Add Autoclose Message、Ask For Feedback Message、Reply to Issue、Close Issue、Close Issue2，以及工具 Find Simlar Issues。
3. 添加一个 OpenAI 凭据，在 OpenAI Chat Model、OpenAI Chat Model1、OpenAI Chat Model3 和 OpenAI Chat Model4 里选中它。
4. 添加一个 Notion 凭据，在 Query KnowledgeBase 里选中它。
5. 添加一个 Slack 凭据，在 Notify Slack Channel 和 Report Unhappy Resolution 里选中它，两处都选你的频道。
6. 打开 Close Issue 和 Close Issue2。它们把工单移到状态转换 id 31，在作者的项目里叫 Done。在每个里面选你自己的 Done 状态。
7. 在 Ask For Feedback Message 里，把 link/to/review_site 换成你的评价页面地址。
8. 试用期间，在 Get List of Unresolved Long Lived Issues 里把 JQL 缩小到一个测试项目。保存工作流，它是按 id 调用自己的，然后在画布上运行。
9. 前几张工单的结果看着没问题后，在 Schedule Trigger 里设好你要的时间表，然后发布。

一次运行的过程

1. Schedule Trigger 触发。文件里它的时间间隔没有设置，所以用节点的默认值：每天午夜一次。
2. Get List of Unresolved Long Lived Issues 向 Jira 要处于 To Do 或 In Progress、至少创建了七天的工单，最多十张。
3. Execute Workflow 对每张工单把这同一个工作流启动一次，从 Execute Workflow Trigger 开始。
4. Get Issue Metadata 留下编号、标题、链接、日期、报告人和描述。Get Issue Comments 取回评论，Join Comments 把它们合到一起，Simplify Thread For AI 再把它们整理成一段简短的对话和一个主题。
5. Classify Current Issue State（Text Classifier）把工单分成 resolved、pending more information 或 still waiting。模型没法归类的工单会被丢弃，这是节点默认的兜底方式。
6. 已解决：Customer Satisfaction Agent（Sentiment Analysis）读这段对话。正面的走 Ask For Feedback Message 和 Close Issue。中性的走 Add Autoclose Message 和 Close Issue。负面的走 Report Unhappy Resolution，即一条 Slack 提醒，工单保持打开。
7. 等待信息：Last Message is Not Bot 只在最后一条评论不含那句自动说明时才放行。Issue Reminder Agent 写一条简短的提醒，Send Reminder 把它发出去。
8. 仍在等回复：KnowledgeBase Agent 用 Find Simlar Issues 搜相似工单，用 Query KnowledgeBase 搜页面，并按固定的格式回答：solution_found、short_summary_of_issue 和 response。找到解决办法时，Reply to Issue 把它发出，Close Issue2 关闭工单。没找到时，Notify Slack Channel 先向频道发一条提醒，然后同样由这两个节点发出助手的回答并关闭工单。

改变风格

• 取哪些工单：Get List of Unresolved Long Lived Issues 里的 JQL 和上限。
• 什么时候运行：Schedule Trigger。
• 分成哪几种状态：Classify Current Issue State 里的类别和它们的描述。
• 每条评论的措辞：Jira 评论节点里的文字。每条结尾都有一句说明它是自动发的。
• 助手的规则：KnowledgeBase Agent 里的系统消息。
• 它去哪里找：Find Simlar Issues 里的 JQL 和 Query KnowledgeBase 里的搜索。
• 模型：四个 OpenAI Chat Model 节点。

注意事项

• 它改的是真实的工单。评论会被发出，工单会在没人先读的情况下被关闭，所以先在测试项目上试，每条评论都读过再放宽 JQL。
• OpenAI 的弃用页面（2026 年 11 月 12 日查阅）写明 gpt-4o-mini-2024-07-18 于 2027 年 1 月 14 日关停，替代模型是 gpt-6-luna。四个模型节点仍然调用 gpt-4o-mini，请在那之前改掉。
• 状态转换 id 31 是作者那边的。Done 的 id 不同的项目，要在两个 Close 节点里各选自己的。
• 没有评论的工单就是 still waiting 的情形，但评论列表为空时，下一个节点没有东西可运行，n8n 就会结束那条分支。先用一张真实的工单试这种情况，再依赖它。
• Execute Workflow 按工作流自己的 id 调用它，所以工作流的副本要保存之后才能用。
• 每张情绪为正面的工单都会收到评价请求，它的链接一开始是占位符。
• 每张工单要花一次分类调用，再加一次情绪判断、提醒或助手的步骤。助手可能调用好几次，也会调用搜索工具。
• 工单文字会发给 OpenAI，工单摘要会发给 Slack，助手的搜索会到你的 Jira 和 Notion 里。