自动起草Upwork投标方案并全程留痕

原文要点

原文工作流每两分钟定时读取Slack中被转发的Upwork新职位消息，用n8n静态工作流数据去重；列出Google Drive文件夹中的候选人简历PDF并提取文本生成带Drive链接的档案，再搜索公司介绍Deck取分享链接；将职位、档案、Deck链接合成结构化提示发给Google Gemini，返回提案JSON数组；解析校验后用Gmail发出提案包、在Slack发摘要、为每份提案建ClickUp任务，无产出时转Slack人工复核。需配置Slack、Drive、Gemini、Gmail、ClickUp五套凭据及频道ID、文件夹ID等参数。

这次做成什么

在n8n里搭一条“Slack收职位→Gemini写提案→邮件发送并留痕”的投标流水线。以下为按原文公开描述独立设计的可复现搭建方案，不是原工作流文件本身，节点参数需在n8n界面中自行核对。

准备什么

• 一个n8n实例（云端或自托管均可，需能开启定时触发）
• Slack工作区及OAuth2凭据，知道职位接收频道和提案通知频道ID
• Google Drive OAuth2凭据，含简历PDF文件夹ID和公司Deck文件
• Google Gemini API密钥，可调用Generative Language API
• Gmail OAuth2凭据与收件人列表、ClickUp凭据与目标List ID

具体怎么做

1. 定时读取并去重Slack职位消息

   新建工作流，加Schedule Trigger设为每2分钟。接Slack节点（OAuth2），操作选读取频道历史，填入职位接收频道ID，只取最近两分钟的消息。接一个Function/Code节点，用n8n静态工作流数据（getWorkflowStaticData）保存已处理消息ID集合，新消息ID不在集合中才放行，并写入集合；再用IF节点过滤包含“Upwork”或链接特征的“职位样”文本。

2. 从Google Drive构建候选人档案

   加Google Drive节点，操作List Files，填入简历文件夹ID，筛选PDF；对每个文件接Download操作，再接Extract From File（PDF转文本）节点拿到简历正文。用Set节点把候选人姓名、简历文本摘要、文件分享链接合成档案对象，聚合为一个数组备用。

3. 搜索公司Deck并取分享链接

   再加一个Google Drive节点，操作Search，查询条件设为Deck文件名关键词（如公司名+deck），取第一条结果的webViewLink作为分享链接存入字段deckLink；查不到时把deckLink置空字符串并在后续提示中说明。

4. 合成提示调用Gemini生成提案JSON

   加HTTP Request节点，POST到Google Generative Language API的generateContent端点，Header带API密钥。Body中放结构化提示：职位列表、候选人档案数组、deckLink，要求只返回JSON数组，每项含jobId、candidateName、proposalText、skipped及skipReason字段。可粘贴下方材料中的提示词模板。

5. 校验结果并分流输出

   接Code节点用JSON.parse解析Gemini返回文本，校验每项是否含必填字段；解析失败或无提案时走IF分支，用Slack节点向通知频道发“本批需人工复核”消息并附原文。成功分支：Gmail节点把提案包发给收件人列表；Slack节点发摘要；对每个提案循环调用ClickUp节点，在目标List ID下建任务，任务名含职位标题与候选人名。

可直接复制的材料

你是一家小型IT外包工作室的投标写手。下面给你三类输入：
1）新职位列表（JSON数组，每项含jobId、title、description、budget）；
2）候选人档案（JSON数组，每项含name、skills、resumeText摘要、driveLink）；
3）公司介绍Deck分享链接deckLink。
请为每个职位挑选最匹配的一名候选人，起草一段150至200字的英文Upwork投标提案，要求：开头一句话点出客户痛点，中间两句引用候选人最相关的两段经历，结尾给出下一步建议并附上Deck链接。若某职位与所有候选人技能都不匹配，则跳过该职位。
只输出一个JSON数组，不要输出任何其他文字。数组元素格式：{"jobId":"字符串","candidateName":"字符串","proposalText":"字符串","skipped":false,"skipReason":""}；跳过的职位输出{"jobId":"字符串","skipped":true,"skipReason":"不匹配原因"}。
输入数据：
职位={{ $json.jobs }}
候选人={{ $json.candidates }}
deckLink={{ $json.deckLink }}

// n8n Code节点：解析并校验Gemini输出
const raw = $input.first().json.candidates?.[0]?.content?.parts?.[0]?.text ?? "";
let items;
try {
  items = JSON.parse(raw.replace(/^```json|```$/gm, "").trim());
} catch (e) {
  return [{ json: { valid: false, reason: "JSON解析失败", raw } }];
}
if (!Array.isArray(items) || items.length === 0) {
  return [{ json: { valid: false, reason: "空结果", raw } }];
}
const proposals = items.filter(i => i.skipped !== true);
for (const p of proposals) {
  if (!p.jobId || !p.candidateName || !p.proposalText) {
    return [{ json: { valid: false, reason: "字段缺失: " + (p.jobId || "未知") } }];
  }
}
return [{ json: { valid: true, proposals, skipped: items.filter(i => i.skipped === true) } }];

输入与输出示例

本站虚构演示，非Gemini实际调用结果；链接为占位域名。

输入

职位jobs=[{"jobId":"up-101","title":"Shopify店铺速度优化","description":"移动端首屏5秒，需压缩与懒加载","budget":"$300"}]；候选人candidates=[{"name":"李萌","skills":"Shopify,Liquid,性能优化","resumeText":"三年Shopify优化经验，曾把某服饰店首屏从6秒降到1.8秒","driveLink":"https://drive.example.com/f/abc"}]；deckLink="https://drive.example.com/f/deck"

对应输出

[{"jobId":"up-101","candidateName":"李萌","proposalText":"Your mobile storefront taking five seconds to load is costing you conversions. Our specialist Meng Li has three years of Shopify performance work, including cutting a fashion store's first paint from six seconds to 1.8 seconds using image compression and lazy loading. We would start with a free speed audit this week. See our studio deck: https://drive.example.com/f/deck","skipped":false,"skipReason":""}]

做完检查这些

• 连续两次触发同一批Slack消息时，第二次不产生新提案，说明静态数据去重生效
• Drive文件夹中放入两份PDF后，候选人档案数组长度与PDF数量一致且每个元素含driveLink
• Gemini返回合法JSON数组时，Gmail发出邮件且ClickUp任务数等于未跳过提案数
• 把Gemini提示临时改成返回空数组后，流程走人工复核分支并在Slack发出复核提醒

容易卡住的地方

• 静态工作流数据只在同一工作流激活状态下保留，停用重开可能重复处理旧消息，测试前先清空集合
• 两分钟轮询叠加多条职位会拉长Gemini提示，可能触发token上限，建议每批限制职位数
• Drive搜索Deck若同名文件多会取错链接，建议给Deck固定命名并核对查询条件
• Gemini返回常带```json包裹，校验前必须先剥离，否则解析必失败进复核分支