Персональные письма с разбором сайта — от лида до отправки

Даёшь ссылку в Telegram — сценарий изучает сайт, ИИ пишет персональное письмо и отправляет его через sendPulse, ведя учёт в dataTable.

  • Письмо под каждый сайт
  • Сайт прочитан и осмыслен ИИ
  • Отправка через sendPulse
  • Учёт отправленного в dataTable
Postgres Chat MemoryPostgres ToolEmbeddings OpenAIPostgres PGVector Store

Как это работает

Чтобы заявки из Telegram сами попадали в sendPulse, достаточно готового сценария — без ручного переноса и потерь.

  1. Запуск: Триггер Telegram
  2. Проверка: Если1
  3. Если да — Проверить количество созданных писем по id
  4. Затем: посчитать количество сессий
  5. Проверка: установить максимум писем на id
  6. Если да — сообщение с извинениями
  7. Если нет — Код на JavaScript
  8. Проверка: Если2
  9. Если да — уведомление о создании письма
  10. Затем: Задать поля
  11. Затем: запрос sitemap.xml
  12. Затем: XML
  13. Затем: преобразовать массив ссылок в строку
  14. Затем: ранжирование ссылок
  15. Затем: Разделить
  16. Затем: HTTP-запрос1
  17. Затем: Markdown1
  18. Проверка: Слияние
  19. Затем: обрезать разметку до меньшего числа токенов
  20. Затем: плоский текст
  21. Затем: Суммировать страницу
  22. Затем: Агрегировать
  23. Затем: Создать письмо
  24. Затем: отправитель + подпись
  25. Затем: Отправить письмо
  26. Затем: уведомление о завершении
  27. Затем: вставить запись в лог
  28. Затем: crawl4ai1
  29. Затем: Задать поля3
  30. Затем: уведомление о битых ссылках
  31. Затем: запрос sitemap_index.xml
  32. Затем: HTTP-запрос
  33. Затем: Markdown
  34. Затем: получение ссылки
  35. Затем: crawl4ai
  36. Затем: извлечь ссылку
  37. Если нет — уведомление о пропущенном вводе
  38. Если нет — Задать поля5
  39. Затем: Ассистент с базой знаний
  40. Затем: ответить на запрос
  41. Затем: Удалить строку(и)
  42. Запуск: Запланировать триггер
  43. Затем: Получить строки1
  44. Затем: Модель чата OpenAI
  45. Затем: Память чата Postgres
  46. Затем: Вывести список документов
  47. Затем: Получить содержимое файла
  48. Затем: Запросить строки документа
  49. Затем: Векторные представления OpenAI2
  50. Затем: Векторное хранилище Postgres PGVector

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