n8n 工作流：一条好评裂变出 7 件内容

原文要点

该免费模板用n8n表单收集客户评价（评价文本、评价人信息、商家信息），由OpenAI提取语气、转变、最佳金句、可信度信号并打内容机会分；7分及以上生成7件成品——LinkedIn长帖、LinkedIn短帖、X帖、网站证言、Newsletter特写、感谢邮件、案例研究邀约，汇总成一封邮件经Gmail发给指定收件人，并把关键字段追加到Google Sheets的Review Content Log表；低于7分只在Sheets记一条未生成记录，并回信简述原因和改进建议。需要OpenAI API凭证、Google Sheets与Gmail的OAuth2凭证，自建同名表头的工作表并填入表格ID。

这次做成什么

在n8n里按模板说明搭好这条评价裂变链路：表单收评价→OpenAI打结构化分→按7分阈值分流→高分生成7件内容打包发Gmail并记Sheets→低分只记录并回信，用虚构评价走通两个分支。

准备什么

• n8n实例，可启用Form Trigger并对外分享表单URL
• OpenAI API密钥，接两个chat模型节点（分析与生成各一）
• Google账号：Sheets与Gmail的OAuth2凭证
• 一个已建好的电子表格，内含名为Review Content Log的标签页
• 虚构练习评价若干条（勿用真实客户个人信息）

具体怎么做

1. 建表单触发器

   加n8n Form Trigger，字段含：评价正文（长文本）、评价人姓名与职位、公司名称、你的商家名称与产品描述。激活后拿到表单URL供团队提交。

2. OpenAI分析打分

   接OpenAI chat节点，粘贴材料一的分析提示词，让模型返回JSON：tone、transformation、bestQuote、credibilitySignals、opportunityScore（0-10）。输出必须是合法JSON，供后续节点直接取字段。

3. 按7分阈值分流

   加IF节点，条件为opportunityScore>=7。true进入内容生成，false进入低分支。无论哪支都先把关键字段追加到Sheets的Review Content Log（低分标记not generated）。

4. 生成7件内容

   true分支再接OpenAI chat节点，粘贴材料二的生成提示词，基于上一步JSON一次性产出7件成品并返回JSON。随后用Gmail节点把7件内容排版成一封邮件发给配置值里的收件人，并把分数、金句、生成标记追加到Sheets。

5. 低分支回信

   false分支用Gmail节点给提交人（或内部收件箱）发一封简短说明：评价暂未达内容化标准，附2条具体改进建议（如补充量化结果、说明使用前后对比）。

可直接复制的材料

你是内容营销分析师。阅读下面的客户评价，只返回JSON，不要输出其他文字。字段：tone（语气，一个词）、transformation（客户使用前后的转变，一句话）、bestQuote（最适合引用的原文金句，逐字摘自评价）、credibilitySignals（数组，列出增强可信度的具体细节，如数字、职位、行业）、opportunityScore（0到10的整数，衡量这条评价做成营销内容的潜力，量化结果与具体转变得高分）。

评价正文：{{ $json.reviewText }}
评价人：{{ $json.reviewerName }}，{{ $json.reviewerTitle }}，{{ $json.reviewerCompany }}

基于下面的评价分析JSON，为我们的商家生成7件可直接发布的中文内容，只返回JSON，字段分别是：linkedinLong（LinkedIn长帖，约300字）、linkedinShort（LinkedIn短帖，约80字）、xPost（X帖，不超过140字）、websiteTestimonial（网站证言卡片，含金句与署名）、newsletterFeature（Newsletter特写段落，约150字）、thankYouEmail（给评价人的感谢邮件正文）、caseStudyInvite（邀请对方做案例研究的邮件正文）。所有内容引用bestQuote时不得改写原句，署名用评价人姓名与职位，商家名用{{ $json.businessName }}。

分析JSON：{{ $json.analysis }}

submittedAt,reviewerName,reviewerTitle,reviewerCompany,tone,opportunityScore,bestQuote,contentGenerated,emailSentTo
2026-09-24T10:00:00Z,林晓,运营总监,虚构科技有限公司,热情,9,"上线第二周报表时间就砍掉了六成",yes,marketing@example.internal

输入与输出示例

本站虚构演示，非模板作者结果，未实际运行。

输入

表单提交：评价正文「用了三个月，团队每周报表时间从5小时降到2小时，上手当天就跑通了」，评价人林晓/运营总监/虚构科技有限公司，商家为示例SaaS产品。

对应输出

分析节点判定opportunityScore达到7分阈值，并提取bestQuote「团队每周报表时间从5小时降到2小时」；生成分支产出7件内容，Gmail发出标题为「新评价内容包：林晓」的邮件；Sheets追加一行contentGenerated=yes。

做完检查这些

• OpenAI分析节点输出是合法JSON且五个字段齐全，IF节点能直接读opportunityScore
• 7分及以上评价走生成分支，Gmail邮件中7件内容齐全，Sheets记录为已生成
• 6分及以下评价不触发生成节点，Sheets记录not generated且回信含改进建议
• bestQuote在所有产出中与评价原文逐字一致，未被改写
• 表单URL对外可访问，提交一次后能在Sheets的Review Content Log看到对应新行

容易卡住的地方

• 本页步骤是按模板说明整理的复刻方案，字段映射以你实际表单与节点为准。
• 分析节点若返回非JSON文本会导致下游解析失败，提示词中务必强调只返回JSON
• 模板说明未指定OpenAI具体模型，可按账户权限与成本选择能稳定输出JSON的聊天模型。
• Sheets标签页名称必须是Review Content Log且表头先建好，否则追加会报错
• 练习全程用虚构评价人与公司，别把真实客户信息送进练习工作流