n8n 工作流：表单线索 AI 打分并即时提醒

原文要点

该模板由 Anton Strelkov 发布在 n8n 官方工作流库（免费模板）。流程为：n8n 表单触发器收集线索的联系方式、预算、业务需求、紧急度和留言；OpenAI 节点输出 0-100 分、HOT/WARM/COLD 分级、理由、建议下一步和回复草稿；解析后与表单原始数据合并成结构化记录；全部线索写入 Google Sheets；Switch 节点按分级路由，仅 HOT 线索立即发送 Telegram 通知；WARM 和 COLD 出口故意留空供自行接跟进流程。分级阈值可在提示词和 Switch 节点中调整。

这次做成什么

在自己的 n8n 实例上复现一条"表单进线索→AI 打分→入库→仅高价值线索即时提醒"的完整链路，并用一条合成测试线索走通全流程。提示词与测试数据为本站独立设计，界面字段名需以你导入模板后的实际节点为准。

准备什么

• 一个启用了 n8n Forms 的 n8n 实例（自建或云版，能发布表单链接）
• 可用的 OpenAI API 密钥（或兼容 OpenAI 接口的凭据），模型调用会产生费用
• 一个 Google 账号，已创建一个用于存线索的电子表格并建好列头
• 一个 Telegram 机器人（通过 BotFather 创建）及目标会话的 Chat ID

具体怎么做

1. 导入模板并连接触发器

   在 n8n 工作流库打开该模板页面，点使用模板导入到自己的实例。打开表单触发节点，确认字段包含：姓名、邮箱、预算、业务需求、紧急程度、留言。记下测试表单 URL（测试模式）和生产 URL（发布后用）。

2. 配置 OpenAI 打分节点

   在 AI 资格评估节点添加 OpenAI 凭据，选择一个兼容的文本模型。把系统提示词替换为下方材料中的评分提示词全文，用户消息中用表达式引用表单各字段（如 {{ $json['预算'] }}）。要求模型只返回 JSON。

3. 解析并合并线索记录

   在解析节点把 AI 返回的 JSON 字符串转成对象，并与表单原始数据合并为一条记录：contact_name、email、budget、need、urgency、score、classification、rationale、next_action、reply_draft。字段名必须与后面 Sheets 的列头一一对应。

4. 配置 Google Sheets 写入

   添加 Google Sheets 凭据，选择你建好的表格和工作表，把上一步十个字段映射到对应列。先用一行手动数据测试，确认每列都写进去且没有错位。

5. 配置 Switch 路由与 Telegram 提醒

   在 Switch 节点按 classification 分三路：HOT、WARM、COLD。在 HOT 出口接 Telegram 节点，填入机器人凭据和目标 Chat ID，消息内容用表达式拼接分数、姓名、预算、需求和回复草稿。WARM/COLD 出口可先不接，留待后续加跟进流程。

6. 端到端测试并发布

   用测试表单提交下方示例输入，检查 Sheets 是否新增一行、Telegram 是否只在该线索为 HOT 时收到通知。全部通过后发布工作流，把生产表单 URL 发给投放或落地页使用。

可直接复制的材料

你是一名 B2B 销售线索资格评估助手。根据用户提供的线索信息（姓名、邮箱、预算、业务需求、紧急程度、留言），完成评估并只输出一个 JSON 对象，不要输出任何其他文字。字段如下：
score：0 到 100 的整数，综合预算匹配度、需求明确度、紧急程度打分。预算达到或高于 5 万元人民币、需求描述具体、紧急程度为"一周内"的线索应得 75 分以上。
classification：字符串，只能是 HOT、WARM、COLD 三者之一。score 大于等于 75 为 HOT，40 到 74 为 WARM，低于 40 为 COLD。
rationale：一段不超过 60 字的中文理由，说明打分依据。
next_action：一条具体的销售下一步建议，例如"24 小时内电话回访并发送报价"。
reply_draft：一段 100 字以内的中文回复草稿，可直接发给该线索，语气专业、针对其需求，不虚构不存在的功能。
线索信息：
姓名：{{ $json['姓名'] }}
邮箱：{{ $json['邮箱'] }}
预算：{{ $json['预算'] }}
业务需求：{{ $json['业务需求'] }}
紧急程度：{{ $json['紧急程度'] }}
留言：{{ $json['留言'] }}

{
  "姓名": "陈思远",
  "邮箱": "chensiyuan@example-test.com",
  "预算": "8万元",
  "业务需求": "需要为 30 人销售团队搭建 CRM 与线索分配系统",
  "紧急程度": "一周内",
  "留言": "目前用表格管理客户，经常漏跟进，希望本月内完成选型"
}

输入与输出示例

本站虚构演示输出，非实际调用 OpenAI 的结果；此例分类为 HOT，应触发 Telegram 通知。

输入

表单提交：陈思远 / 预算 8 万元 / 需求为 30 人销售团队搭建 CRM 与线索分配 / 紧急程度一周内 / 留言称现用表格管理经常漏跟进

对应输出

{"score": 86, "classification": "HOT", "rationale": "预算充足且高于门槛，需求具体，要求一周内启动，属于高意向线索。", "next_action": "24 小时内电话回访，确认团队规模细节后发送报价与实施排期。", "reply_draft": "陈女士您好，了解到您正为 30 人销售团队选型 CRM 与线索分配方案，且希望本月内完成。我们可以提供针对漏跟进场景的自动分配与提醒功能，方便约 20 分钟电话详谈吗？"}

做完检查这些

• 提交测试表单后，Google Sheets 新增一行且十个字段全部落在正确列、无错位
• AI 输出被成功解析为 JSON，score 为 0-100 整数，classification 只出现 HOT/WARM/COLD 之一
• 提交一条低分线索（如预算 5000 元、需求模糊）时不发送任何 Telegram 消息
• 提交高分线索时，Telegram 目标会话收到包含姓名、预算、分数的通知（原文称仅 HOT 线索触发即时提醒）；若未收到，先单独测试 Telegram 节点排查凭据与 Chat ID

容易卡住的地方

• AI 偶尔会在 JSON 外包一层说明文字或代码块标记，需在提示词中强调只输出 JSON，并在解析节点加容错
• 表单字段改名后，提示词和 Sheets 映射里的表达式字段名会同时失效，需三处同步修改
• Telegram 的 Chat ID 填错（群 ID 与个人 ID 混淆）时通知静默失败，先单独测试 Telegram 节点
• 免费额度或密钥欠费会导致 OpenAI 节点报错中断整个流程，发布前确认账户状态