用Gemini给GoHighLevel线索打分并分级路由

原文要点

这是一条免费的n8n模板（作者Wayan Phantom Megaditha）：用webhook接收GoHighLevel在联系人创建或管道阶段变更时POST来的载荷并立即回OK，读取配置（Slack频道ID、Monday.com看板与状态值、公司名）后规范化姓名、来源、预算、时间线、意向、留言等字段；交Google Gemini返回严格JSON，含1到10分、理由和建议动作；分数钳制在1到10后分级：热（Hot）发Slack紧急提醒、在GHL打hot/priority标签并在Monday.com建跟进项，温（Warm）发培育通知并打warm/nurture标签，冷（Cold）只打cold/low-priority标签。原文提醒webhook字段名取决于GHL实际载荷，需跑一次测试后调整规范化代码。

这次做成什么

做出一条可演示的线索打分路由练习：先用本站虚构的webhook载荷在n8n里调通接收与字段规范化，用下方完整提示词让Gemini输出严格JSON评分，再按分数阈值分三级路由（Slack提醒、GHL标签、Monday.com建项）。本站的三级阈值与提示词为独立设计，模板内原提示词、阈值默认值与节点参数以实际模板为准。

准备什么

• n8n实例，能提供公网可访问的production webhook地址
• GoHighLevel账号且开通API访问权限，可创建automation
• Google AI Studio的Gemini API密钥（留意免费额度与计费规则）
• Slack工作区及OAuth2凭据，准备两个频道分别收热线索和温线索通知
• Monday.com账号与API token，以及目标看板的board ID和状态列ID
• GHL与Monday.com的HTTP Header Auth凭据（Authorization头）

具体怎么做

1. 建webhook并摸清真实字段

   在n8n建Webhook节点，方法POST，先用测试URL。按原文Additional info的建议：在GHL建一个automation，触发器选Contact Created和Pipeline Stage Changed，动作选向该URL发POST。先在GHL手动造一条测试联系人触发一次，打开Webhook节点的输出面板，逐条记下真实字段名（GHL载荷字段命名与你想的可能不同），这是后面规范化代码的唯一依据。

2. 写字段规范化Code节点

   加一个Code节点，把上一步看到的原始字段映射成统一结构：full_name、source、budget、timeline、interest、message。映射表示例见下方材料二，左侧是统一字段，右侧按你实测的GHL字段名填写。对缺失字段给空字符串而不是报错，并把budget里的货币符号和逗号去掉转成数字。再接一个Set节点放配置：Slack热/温频道ID、Monday.com board ID与状态列ID和标签、公司名。

3. 配置Gemini评分与解析

   接Gemini chat模型节点（选Google Gemini PaLM凭据），粘贴材料一的完整提示词，把规范化后的六个字段作为变量传入，要求只输出JSON。后接Code节点解析：JSON.parse结果，把score钳制在1到10（小于1取1，大于10取10，非数字置为1），然后按本站练习阈值分级：8到10为Hot，5到7为Warm，1到4为Cold。原文说阈值在Parse AI Score节点可调，具体默认值以模板为准。

4. 接三条路由并逐级测试

   用Switch节点按tier分流：Hot分支接Slack发紧急消息（含姓名、预算、分数、建议动作），接GHL的HTTP请求加hot与priority标签，接Monday.com的HTTP请求在指定board建item并设状态列；Warm分支只发Slack培育通知并加warm、nurture标签；Cold分支只加cold、low-priority标签。分别用下方示例的高预算、低预算两条虚构载荷各测一次，确认三路都走通后再切production URL并回GHL更新webhook地址。

可直接复制的材料

你是{company_name}的销售线索评分助手。根据以下线索信息给出1到10分的购买意向评分（10为最高）。

线索信息：
- 姓名：{full_name}
- 来源渠道：{source}
- 预算：{budget}
- 期望成交时间：{timeline}
- 感兴趣的服务：{interest}
- 留言：{message}

评分维度：预算与我们的服务定价是否匹配（权重40%）、成交时间紧迫度（30%）、需求与服务的契合度（20%）、留言中体现的决策意愿（10%）。预算缺失或明显过低应显著降分；只问价格不留具体需求的按低分处理。

只输出一个JSON对象，不要输出任何其他文字、解释或markdown代码块：
{"score":整数1到10,"reasoning":"不超过80字的中文评分理由","next_step":"建议的下一步动作，不超过40字"}

full_name  <- contact.name 或 contact.first_name + contact.last_name
source     <- contact.source
timeline   <- contact.timeline 或自定义字段
interest   <- contact.interest 或管道名
message    <- contact.message 或表单提交内容
budget     <- contact.budget（去掉¥和逗号转数字）

{"contact":{"name":"陈测试","source":"官网表单","budget":"¥80,000","timeline":"一个月内","interest":"全屋定制营销自动化","message":"我们有三家门店，想尽快上线线索自动分配，请尽快联系我。","phone":"+8613700000000","email":"test@example.com"}}

输入与输出示例

本站虚构演示，未实际调用Gemini；真实输出措辞会不同，但JSON结构应一致。

输入

向webhook POST上方材料的虚构载荷：陈测试，预算¥80,000，一个月内成交，三家门店要做线索自动分配并主动要求尽快联系。

对应输出

Gemini应返回类似{"score":9,"reasoning":"预算充足且明确，一个月内成交，需求与服务高度契合，主动要求联系，决策意愿强","next_step":"一小时内电话回访并预约演示"}。解析后score=9落在8到10区间，tier=Hot：Slack热频道收到紧急提醒（陈测试/预算80000/9分/建议电话回访），GHL联系人加上hot与priority标签，Monday.com看板新建一条跟进item。

做完检查这些

• webhook收到POST后立即返回OK，不等待后续节点执行完，避免GHL端超时重发
• Gemini输出能被JSON.parse直接解析，score被钳制在1到10之间，异常值不会导致流程崩溃
• 8到10分的测试线索触发全部三个动作：Slack紧急提醒、GHL双标签、Monday.com建项；1到4分的只加cold和low-priority标签
• Monday.com建项时状态列ID和标签与看板实际配置一致，原文明确提醒这一点
• 规范化节点在budget或message缺失时不报错，流程仍能完成评分

容易卡住的地方

• 原文明确说webhook字段名取决于GHL实际载荷，直接抄本站的字段名大概率对不上，必须先跑一次测试看Webhook输出
• Monday.com的状态列ID与标签必须和看板完全一致，写错会导致建项失败或状态空白
• Gemini偶尔会输出带markdown代码块包裹的JSON，解析节点要先剥离```再parse，否则路由拿不到分数
• 模板内三级阈值的默认值与Gemini具体模型版本需以实际节点为准，本站的8/5分界是练习设定，可按原文说明在Parse AI Score节点调整
• Gemini及GHL、Monday.com的API都有调用配额，是否产生费用以各平台计费规则为准，测试阶段控制触发次数
• webhook要用production URL接入GHL正式自动化，测试URL只在编辑器监听时有效