Смотреть урок

Урок посвящен созданию воркфлоу для автоматической обработки клиентских отзывов. Процесс включает классификацию отзывов на позитивные и негативные, их запись в Google Sheets и последующую групповую аналитику. Главная особенность метода — агрегация данных: вместо анализа каждого отзыва по отдельности, система объединяет их в единый массив для выявления общих «болей» и преимуществ продукта.

Оглавление с таймкодами

• 00:00–00:31 Подготовка данных — Использование JSON-тела с 10 отзывами и настройка ручного триггера с тестовыми данными.
• 00:32–01:02 Цели автоматизации — Разделение отзывов по сентименту, запись в таблицу и подготовка к суммарному анализу.
• 01:03–01:41 Логика классификации — Использование текстового классификатора для определения эмоциональной окраски (позитив/негатив).
• 01:42–02:08 Процесс агрегации — Объединение 5 отдельных элементов в 1 для пакетного анализа с помощью LLM-цепочек.
• 02:09–03:07 Демонстрация результата — Обзор заполненной таблицы Google Sheets с распределенными отзывами и итоговыми выводами.
• 03:08–03:55 Детали промптов —…