基于情感分析的反馈管理系统工作流

## 工作流工作原理

**Typeform触发器**
– 捕获每个新的表单提交
– 暴露答案字段，包括姓名和长文本反馈字段

**Google Cloud Natural Language**
– 分析反馈文本的情感
– 返回情感分数：documentSentiment.score

**检查情感分数（IF条件节点）**
– True分支：分数 > 0 → 积极反馈
– False分支：分数 ≤ 0 → 非积极反馈

**添加到Notion（True分支）**
– 在Notion数据库中创建新页面
– 映射相关属性：姓名、反馈内容、情感分数等

**Slack通知（在Notion之后）**
– 将反馈、作者和分数发布到Slack频道
– 提供可见性和即时通知

**创建Trello卡片（False分支）**
– 将非积极反馈记录到Trello列表中
– 便于后续跟进和处理

## 所需账户
– Google Cloud Natural Language API（OAuth2或服务凭证）
– Notion集成，具有创建页面的数据库访问权限
– Slack应用/机器人令牌，具有发布到目标频道的权限
– Typeform账户，包含长文本反馈问题和姓名字段的表单

## Notion数据库列
– 姓名（标题）：人员姓名或响应者标签
– 反馈（富文本）：完整的反馈文本
– 情感分数（数字）：来自GCP的数值分数∈[-1,1]
– 来源（选择/文本）：”Typeform”用于来源追踪
– 提交时间（日期）：触发器的时间戳

## 自定义选项
– 情感阈值：调整IF条件（例如≥0.25）以获得更严格的积极性定义
– Slack路由：更改频道，添加块/附件以获得更丰富的摘要
– Trello路径：指向分类列表并包含优先级标签
– 字段映射：更新反馈问题的表达式以匹配Typeform标签
– 数据库架构：添加标签、产品区域或客户层级以进行报告

## 设置步骤
1. 连接凭证：Typeform、GCP Natural Language、Notion、Slack、Trello
2. 替换工作流JSON中的占位符：
– 表单ID
– 数据库ID
– Slack频道
– Trello列表ID
3. 映射字段：从Typeform触发器输出设置反馈和姓名字段表达式到Notion和Slack
4. 调整IF阈值以适应您的”积极”定义
5. 使用示例响应进行测试并确认：
– Notion页面创建
– Slack通知
– Trello卡片记录