前言

在前面的日子裡，我們學會了如何抓取資料、呼叫 AI 模型分析、再把結果回寫回 Google Sheet。今天，我們將這些零散的步驟整合成一個完整的自動化工作流，重點是 結合 Gemini AI 分析客戶回饋情緒、問題類型與緊急程度，並即時通知負面或高緊急回饋。

一、工作流概覽

整個流程包含 6 大步驟：

1. 定時觸發
   使用 Schedule Trigger 每 5 分鐘檢查 Google Sheet 新增回饋。

2. 讀取 Google Sheet
   使用 Google Sheets 節點抓取回饋資料。

3. 篩選未處理資料
   用 IF 節點判斷 情緒分類 是否為空，避免重複分析。

4. 呼叫 Gemini AI 模型分析
   利用 Message a model 節點呼叫 Google Gemini AI，分析情緒分類、問題類型、緊急程度，並生成摘要。

5. 解析 AI 回應
   用 Code 節點將 Gemini AI 回傳的 JSON 清洗、中文化、補上缺漏欄位，方便後續使用。

6. 更新 Google Sheet & 發送警報

   • 更新欄位：情緒分類、問題類型、緊急程度、AI摘要
   • 判斷是否需要警報：負面情緒或高緊急度 → 發送 Discord 警報
   • 否則 → NoOp，不做任何動作

二、Gemini AI 的角色

在這個工作流中，Gemini AI 扮演核心角色：

• 自動理解回饋語意
  AI 可以判斷文字中的情緒、回饋類型與緊急程度，替代人工分類。

• 生成摘要
  用一句話概括回饋，方便快速瀏覽。

• 標準化資料
  回傳 JSON，方便直接寫回 Google Sheet，確保資料整齊一致。

三、工作流節點詳細說明

1️⃣ 每 5 分鐘檢查

• 節點類型：Schedule Trigger
• Interval: 5 分鐘
• 用途：自動啟動流程，無需人工干預。

2️⃣ 讀取 Google Sheet

• 節點類型：Google Sheets

• 功能：

  • 抓取最新回饋
  • 指定工作表 gid=0

3️⃣ 篩選未處理資料

• 節點類型：IF
• 條件：情緒分類 為空
• 用途：避免重複分析

4️⃣ 呼叫 Gemini AI 模型分析

• 節點類型：Message a model (Google Gemini)
• 輸入模板：

你是一個專業的客戶回饋分析助手。請分析以下客戶回饋,並以 JSON 格式回覆。

客戶回饋:「{{ $json['回饋內容'] }}」
客戶姓名: "{{ $json['客戶姓名'] }}"
時間戳記: "{{ $json['時間戳記'] }}"
rowNumber: "{{ $json.rowNumber }}"

請提供:
1. sentiment: 情緒分類(positive/neutral/negative)
2. category: 問題類型(產品功能/系統問題/服務品質/功能建議/其他)
3. urgency: 緊急程度(high/medium/low)
4. summary: 一句話摘要(繁體中文,20字內)

請直接回覆 JSON，格式如下，不要包含其他文字:

{
  "sentiment": "...",
  "category": "...",
  "urgency": "...",
  "summary": "...",
  "originalFeedback": "{{ $json['回饋內容'] }}",
  "customerName": "{{ $json['客戶姓名'] }}",
  "timestamp": "{{ $json['時間戳記'] }}",
  "rowNumber": "{{ $json.rowNumber }}"
}

• AI 功能：

  • 精準分類情緒
  • 判斷回饋類型
  • 評估緊急程度
  • 生成簡短摘要

5️⃣ 解析 AI 回應

• 節點類型：Code

• 功能：

  • 移除 Markdown 包裹
  • 解析 JSON
  • 中文化情緒與緊急程度
  • 填補缺漏欄位

return $input.all().map(item => {
    // 取得 AI 回應文字
    const aiResponse = item.json?.content?.parts?.[0]?.text || '{}';

    // 移除 markdown
    const cleanJson = aiResponse.replace(/```json\n?|\n?```/g, '').trim();

    // 解析 JSON
    let analysis;
    try {
        analysis = JSON.parse(cleanJson);
    } catch (error) {
        analysis = {
            sentiment: "neutral",
            category: "其他",
            urgency: "low",
            summary: "解析失敗"
        };
    }

    // 中文轉換
    const sentimentMap = { positive: "正面", neutral: "中立", negative: "負面" };
    const urgencyMap = { high: "高", medium: "中", low: "低" };

    // 回傳完整結果
    return {
        json: {
            sentiment: sentimentMap[analysis.sentiment] || "中立",
            category: analysis.category || "其他",
            urgency: urgencyMap[analysis.urgency] || "低",
            summary: analysis.summary || "",
            originalFeedback: analysis.originalFeedback || "",
            customerName: analysis.customerName || "",
            timestamp: analysis.timestamp || "",
            row_number: analysis.rowNumber ?? analysis.row_number ?? null // 這裡一樣用底線對應 Google Sheet
        }
    };
});

6️⃣ 更新 Google Sheet & 發送警報

• 更新欄位：

  • 情緒分類 → sentiment
  • 問題類型 → category
  • 緊急程度 → urgency
  • AI摘要 → summary
    
    

• 判斷警報：

  • 條件：情緒為負面 OR 緊急程度為高

  • 發送 Discord 警報，內容包含：

    • 客戶姓名
    • 時間戳記
    • 情緒分類
    • 類型
    • 緊急度
    • 摘要
    • 原始回饋

• 否則：

  • 無需警報 (NoOp)
    

四、流程圖（概念）

五、成果展示

1. 每 5 分鐘自動抓取回饋
2. Gemini AI 自動分析情緒、分類、摘要
3. 自動回寫 Sheet，資料即時更新
4. 負面或高緊急回饋即時通知團隊
5. 完全無人值守，提高回饋處理效率

結語

Day 15 的重點是 AI + 自動化整合：Gemini AI 成為「智慧助理」，自動化完成分類與摘要，企業團隊只需專注於處理警報與優先回饋。