Ответы на отзывы в магазине приложений — с проверкой и учётом

Сценарий собирает отзывы, показывает их в Mattermost, готовит ответы через ИИ, хранит черновики в Microsoft OneDrive и после одобрения публикует их, ведя учёт в dataTable.

  • Новые отзывы собираются автоматически
  • ИИ готовит вежливые персональные ответы
  • Публикация только после вашего одобрения
  • Учёт результатов ведётся в dataTable
JWT
Поставить себеScriptera

Как это работает

Интеграция Mattermost и Microsoft OneDrive собирается из готового сценария — вот как он устроен по шагам.

  1. Запуск: Запустить публикацию ответов
  2. Затем: Найти ответы для публикации
  3. Затем: Скачать файл
  4. Затем: Извлечь из файла
  5. Затем: JWT1
  6. Затем: HTTP Request - Ответить на отзывы App Store
  7. Затем: Создать лог успеха для проверки
  8. Затем: Создать лог ошибки отзыва
  9. Затем: Переместить таблицу в архив
  10. Затем: JWT
  11. Затем: HTTP Request - Отзывы из App Store
  12. Затем: Split Out получил отзывы
  13. Проверка: Получить Вчерашние Отзывы
  14. Проверка: Были ли Вчера Отзывы?
  15. Если да — Получить поля для LLM
  16. Затем: Aggregate проверки для LLM
  17. Затем: Сгенерировать ответ LLM
  18. Затем: Разделить ответы
  19. Проверка: Цикл по Приложениям
  20. Проверка: Удалить пустые элементы
  21. Затем: Сортировка
  22. Затем: Конвертировать в файл
  23. Затем: Загрузить файл
  24. Затем: Отправить в Slack
  25. Затем: Получить ID и имя приложения
  26. Затем: Получить Список Приложений
  27. Затем: Чат-модель Anthropic
  28. Затем: Парсер структурированного вывода
  29. Запуск: Запустить скачивание

Такой сценарий можно запустить в Scriptera: задача описывается обычными словами, сборка и запуск — на стороне сервиса.

Похожие сценарии