Steg 2: Anslut Google Sheets

Konfigurera kalkylbladets källa och mål för recensionsposterna och analysresultaten.

1. Öppna Retrieve Review Records och ställ in Document till ert ark (för närvarande Your Google Sheet).
2. Ställ in Sheet Name till Sheet1 (värde gid=0).
3. Öppna Write Back to Sheet och bekräfta att Operation är update.
4. I Write Back to Sheet verifierar ni att mappningen för Columns använder uttryck som {{ $json.ReviewID }} och {{ $json.TranslatedText }}.

Steg 3: Filtrera och förbered recensionsdata

Bearbeta endast recensioner som inte har hanterats ännu och förbered sedan payloaden för AI-analys.

1. Öppna Select Pending Reviews och bekräfta att villkoret kontrollerar att {{ $json.ProcessStatus }} är lika med en tom sträng.
2. Öppna Map Review Payload för att mappa fälten som används av AI-steget (behåll standardinställningarna om ni bara skickar vidare).

Steg 4: Konfigurera AI-analys av recensioner

Konfigurera AI-agenten för att översätta och analysera japanska recensioner i ett strikt JSON-format.

1. Öppna AI Review Analyst och behåll prompttexten som den är, inklusive recensionsreferensen {{ $('Retrieve Review Records').item.json['Keyword'] }}.
2. Bekräfta att Agent är inställd på conversationalAgent och att Prompt Type är define.
3. Öppna OpenAI Chat Engine och ställ in Temperature till 0.3 för att hålla utdata konsekvent.

Steg 5: Avkoda AI-utdata och uppdatera arket

Tolka AI-svaret till strukturerade fält och uppdatera originalarket med analysresultaten.

1. Öppna Decode AI Output och behåll JavaScript Code som extraherar JSON och slår ihop det med Map Review Payload.
2. I Write Back to Sheet säkerställer ni att mappningen inkluderar {{ $json.ProcessStatus }} och {{ $json.ProcessedAt }} så att rader markeras som klara.

Steg 6: Rutta efter prioritet och skicka Telegram-aviseringar

Prioritera brådskande recensioner och avisera teamet via Telegram.

1. Öppna Assess Priority & Mood och verifiera villkoren: {{ $json.Importance }} är lika med High eller {{ $json.SentimentScore }} är mindre än -0.5.
2. Bekräfta att Assess Priority & Mood skickar utdata till både Telegram Urgent Notice och Telegram Standard Notice parallellt.
3. I Telegram Urgent Notice behåller ni meddelandetexten med uttryck som {{ $json.OriginalText }} och {{ $json.TranslatedText }}.
4. I Telegram Standard Notice behåller ni sammanfattningsmeddelandet med {{ $json.ReviewID }}, {{ $json.Sentiment }}, {{ $json.Importance }} och {{ $json.Category }}.

Steg 7: Testa och aktivera ert arbetsflöde

Validera end-to-end-bearbetningen innan ni aktiverar schemalagd körning.

1. Klicka på Execute Workflow och verifiera att Retrieve Review Records hämtar rader och att Select Pending Reviews filtrerar väntande objekt.
2. Bekräfta att AI Review Analyst returnerar JSON och att Decode AI Output genererar fält som TranslatedText och SentimentScore.
3. Kontrollera arket för att säkerställa att Write Back to Sheet uppdaterar den matchande raden för ReviewID med ProcessStatus inställt på Completed.
4. Verifiera Telegram-notiser: brådskande recensioner visas i Telegram Urgent Notice och övriga i Telegram Standard Notice.
5. Växla Active för att aktivera schemalagda körningar i produktion.