昨天的 Day22，我們完成了最後一塊拼圖：
✅ AI 幫忙判斷 → 新增公司資料 → 寫入 Odoo → LINE 回覆完成
到這裡，我們已經能確保每一位新客戶被「正確建檔」，不會漏接。
既然基礎建檔已經搞定，那麼接下來就是：
👉 如何真正「提供服務」給客戶？
在 Day12～Day14，我們已經做過訂單查詢的自動化。
那今天要來實作另一個場景：讓客戶透過 LINE 詢價，並把詢價的資料自動寫進 Odoo CRM 商機 (Opportunity)。
這樣一來，客戶只要透過對話輸入需求，我們就能：
這才是真正的 「對話 → 商機 → 銷售流程」
以下是一個很常見的狀況：
一位客戶透過 LINE 聯繫一間刀具公司想要 「詢價」。
於是他傳 LINE 告訴我們他想要了解我們的產品或是想要詢價，例如：
你好，我想要了解貴公司的產品，我該提供什麼呢?
或是
你好，我想要詢價，這是我的需求
工件材質：鋁合金
加工需求：需要鏡面光澤，並且能降低毛邊
尺寸：30×40×20 mm
在傳統流程裡，客服或業務必須：
1️⃣ 手動記錄這些需求
2️⃣ 到 Odoo CRM 建立一筆新的商機
3️⃣ 再把詢價內容填入備註，確認資料完整
4️⃣ 通知業務有新增商機
通常這樣一套流程下來，已經過了 1 天了，這樣的做法耗時又容易漏填。
但在我們的自動化流程中：
👉 系統會自動判斷這屬於「詢價需求」 → AI 萃取材質、加工需求、尺寸 → Odoo 自動建立 CRM 商機 → LINE 即時回覆客戶。
全程不用人工介入，客戶的詢價就能馬上被系統接住，並轉換成業務可跟進的商機。
首先，我們要使用 AI 來判斷 客戶訊息是否屬於「詢價」。
只有在判斷為詢價時，流程才會繼續往下執行。
在設計判斷邏輯之前，要先思考我們會遇到的幾種情境（這裡假設聯絡人已經新增完成）：
所以要根據這四種情境來設計 Prompt
以下是我的Prompt設計
請依據以下規則判斷輸入文字的類別，並只輸出類別名稱（不得輸出任何解釋或額外文字）。
文字:{{20.events[].message.text}}
可選類別：
第一次、購買、銷售明細、其他
分類規則：
1.第一次：單純打招呼，未說明來意
2.購買：表示有購買產品的需求或意願，或是闡述購買的需求，例如說明工件材質、加工需求、工件尺寸(單位:材積)
3.銷售明細：詢問已購買商品的明細、單據或出貨狀況
4.其他：詢問付款條件、退貨方式、出貨流程等其他非上述類別的事項
範例：
輸入：你好，我想購買你們的產品
輸出：購買
輸入：請問我上次買的單據明細可以提供嗎？
輸出：銷售明細
輸入：請問退貨流程是怎麼處理的？
輸出：其他
輸入：你好
輸出：第一次
輸入：請問退貨流程是怎麼處理的？
輸出：其他
在流程中新增一個分流（Router），將訊息分別導向以下四條路徑：
圖片示範的是「第一次」路徑的篩選，其他路徑則是依樣畫葫蘆。
今天主要要說明的是「如何將詢價加入商機」，所以只會著重在「購買」這條路徑。
當 AI 判斷客戶的需求為詢價時，還要進一步判斷：
那當這種需要判斷的時候，就一樣請出我們的AI來幫忙
所以在「購買路徑」裡，會分成兩種情況：
所以我們新增一個Gemini，我的Prompt是
請依據以下規則判斷輸入文字的類別，並只輸出類別名稱（不得輸出任何解釋或額外文字）。
文字：{{3.events[].message.text}}
類別：
1.購買：明確表示想要購買刀具產品或是想了解產品。
2.統整：可以統整工件材質、加工需求、工件尺寸等資料
工件材質、加工需求、工件尺寸的說明：
1.工件材質：說明被加工物體的材質，例如鋁、不鏽鋼、鑄鐵等。
2.加工需求：說明希望刀具能達成的加工效果，例如去毛邊、內孔加工、倒角等。
3.工件尺寸：說明被加工物體的尺寸或體積，例如「材積大概5」、「長寬高約10公分」。
請勿輸出任何說明或格式說明，只需輸出結果。
範例 1：
輸入：
我想購買刀具
我要用來切鋁的
我要倒角跟去毛邊
材積約為10
輸出：
統整
範例 2：
輸入：
我想購買刀具
輸出：
購買
範例 3：
輸入：
嗨，我是佳佳精密的
我們有在找可以加工不鏽鋼的刀具
主要是希望可以用在內孔加工跟倒角這兩種用途
目前的工件大約是 12x12x20 的尺寸
輸出：
統整
範例 4：
輸入：
哈囉~我想要了解貴公司的產品
輸出：
購買
這個 Router 用來區分「購買」與「統整」兩條路線。
如果判斷結果為「購買」，代表客戶還沒有提供完整需求。
此時系統會回覆一則訊息，請客戶補充需求資訊。
所以新增一個Line的Send a Reply Message
並請客戶提供資訊
您好～
請提供需求的相關資訊
1.工件材質
2.加工需求
3.工件尺寸
若客戶一開始的訊息就包含需求相關資訊，系統則會直接請 AI 幫忙整理，並將資訊轉換為統一格式，方便後續加入商機。
所以新增一個Gemini，請他整理資料
請根據以下文字，依照規則統整資訊，並輸出對應結果。
文字：
規則：
1.請統整為指定格式為
"1.工件材質：XXX\n 2.加工需求：XXX \n 3.工件尺寸：XXX"
2.若無相關資訊則填寫"無"
工件材質、加工需求、工件尺寸的說明
1.工件材質：說明被加工物體的材質，例如鋁、不鏽鋼、鑄鐵等。
2.加工需求：說明希望刀具能達成的加工效果，例如去毛邊、內孔加工、倒角等。
3.工件尺寸：說明被加工物體的尺寸或體積，例如「材積大概5」、「長寬高約10公分」。
請勿輸出任何說明或格式說明，只需輸出結果。
範例 1：
輸入：
我想購買刀具
我要用來切鋁的
我要倒角跟去毛邊
材積約為10
輸出：
1.工件材質:鋁\n 2.加工需求:倒角、去毛邊\n 3.工件尺寸:10\n
範例 2：
輸入：
我想購買刀具
我要用來切鑄鐵的
輸出：
1.工件材質:鑄鐵\n 2.加工需求:無\n 3.工件尺寸:無\n
範例 3：
輸入：
嗨，我是佳佳精密的
我們有在找可以加工不鏽鋼的刀具
主要是希望可以用在內孔加工跟倒角這兩種用途
目前的工件大約是 12x12x20 的尺寸
輸出：
1.工件材質:不鏽鋼\n 2.加工需求:內孔加工、倒角\n 3.工件尺寸:12x12x20\n
範例 4：
輸入：
哈囉～我們最近在挑刀具，想問一下你們家的規格
我想要加工鋁材，會用在倒角跟去毛邊上
之前用別家的效果沒有很好
這次想試試看你們家的
目前就先給這些資訊，方便報個價嗎？
輸出：
1.工件材質:鋁\n 2.加工需求:倒角、去毛邊\n 3.工件尺寸:無\n
AI 整理完資訊後，在加入 Odoo CRM 商機之前，必須先確認客戶身份。
因此需要透過 Google Sheets 的資料來比對 Odoo，確認客戶所屬的公司。
（可以複製 Day21 的「步驟 2」模組進行修改。）
在新增商機時，name 欄位為必填。
我的做法是：以「時間＋公司名稱」作為商機名稱，並在「備註」欄位放上整理好的客戶需求。
這樣就能確保每一筆商機都有清楚的識別。
最後，當 CRM 成功新增商機後，就可以回覆客戶：
您好，已為您新增相關單據，我們會請業務聯絡貴公司。
這樣一整個流程就完成了～
後續大家也可以繼續往後延伸流程，例如：在新增商機後立即通知對應的業務，提醒他到 Odoo 查看並跟進，讓流程更加完善。
你好，我想購買刀具
您好～
請提供需求的相關資訊
1.工件材質
2.加工需求
3.工件尺寸
嗨，我們想找適合加工鋁合金的刀具
需求是內孔加工和倒角
工件大約 20x20x30 mm
工件材質：鋁合金
加工需求：內孔加工、倒角
工件尺寸：20x20x30 mm
到今天，我們已經能做到：
✅ 客戶透過 LINE 詢價
✅ AI 協助判斷與整理資料
✅ Odoo CRM 自動新增商機
這樣的流程，的確實現了 「從對話到商機」 的自動化。
不過，你有沒有發現一個問題？
👉 客戶其實是被要求按照格式回覆，就像填表單一樣。
這樣的互動雖然有效率，但卻顯得很「機器化」，少了真正人與人之間的交流感。
我真正想要打造的，是一個能讓客戶「覺得自己在和真人對談」的智慧客服。
但要做到這件事，就不能只靠「一次性的訊息判斷」。
因為在 Make 中，每次呼叫 AI 模組時，其實都是一個「新對話視窗」，完全沒有上下文的概念。
所以現在的 AI，只能針對單一訊息做判斷，卻無法理解前後脈絡。
那該怎麼辦呢？
👉 明天我會帶大家「化腐朽為神奇」，示範如何讓 AI 擁有上下文記憶。
這樣一來，客戶不需要填表單式的格式，也能透過自然的對話，把需求逐步表達出來，而 AI 也能「聽懂前後文」來正確判斷。
📌 明天 Day24 預告：
讓 AI 有上下文，打造真正的「對話式客服」！ 🚀
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