Steg 2: anslut LINE API-anrop (laddning + svar)

Det här arbetsflödet använder flera LINE HTTP-anrop för att visa laddningsstatus och svara användare. Konfigurera kärnanropet en gång och tillämpa autentisering på alla LINE-relaterade HTTP Request-noder.

1. Öppna LINE Loading Indicator och ställ in URL till https://api.line.me/v2/bot/chat/loading/start med Method POST.
2. Ställ in JSON Body till ={ "chatId": "{{ $json.body.events[0].source.userId }}", "loadingSeconds": 60 }.
3. Inloggning krävs: anslut era httpHeaderAuth-uppgifter i LINE Loading Indicator.
4. Tillämpa samma httpHeaderAuth-uppgifter på alla LINE-svarsnoder: Reply Image Saved, Reply Text Saved, Reply Task Created, Reply Namecard Details, Reply Unsupported Type A och Reply Unsupported Type B.

⚠️ Vanlig fallgrop: Arbetsflödet har 11+ HTTP Request-noder. Säkerställ att varje LINE-relaterad nod som använder https://api.line.me eller https://api-data.line.me har samma httpHeaderAuth-credential kopplad.

Steg 3: konfigurera routning och hantering av text/uppgifter

Routa inkommande meddelande baserat på typ eller prefix, och skicka sedan text till Teams eller skapa uppgifter i Microsoft To Do.

1. I Route by Message Type, behåll regeln för skapande av uppgift med Left Value ={{ $('Inbound LINE Hook').item.json.body.events[0].message.text }} och Right Value T .
2. Säkerställ att regeln för textroutning använder Left Value ={{ $('Inbound LINE Hook').item.json.body.events[0].message.type }} och Right Value text.
3. Öppna Create Task Entry, ställ in Title till ={{ $('Inbound LINE Hook').item.json.body.events[0].message.text.replace('T ','') }}, och ställ in Task List ID till [YOUR_ID].
4. Inloggning krävs: anslut era microsoftToDoOAuth2Api-uppgifter i Create Task Entry.
5. Öppna Post to Teams Notes, ställ in Message till ={{ $('Inbound LINE Hook').item.json.body.events[0].message.text.replace('\\n\\n', '

').replace('\\n', '
') }}, och välj er Team ID och Channel ID.
6. Inloggning krävs: anslut era microsoftTeamsOAuth2Api-uppgifter i Post to Teams Notes.
7. Verifiera exekveringsflödet: Route by Message Type → Create Task Entry → Reply Task Created, samt Route by Message Type → Post to Teams Notes → Reply Text Saved.

⚠️ Vanlig fallgrop: Ersätt alla [YOUR_ID]-platshållare i Create Task Entry och Post to Teams Notes innan ni testar.

Steg 4: konfigurera bildhämtning, lagring och publicering i Teams

Bilder laddas ner från LINE, klassificeras och lagras sedan och publiceras i Teams, eller skickas vidare till extrahering av visitkort.

1. Öppna Fetch Image Content och ställ in URL till =https://api-data.line.me/v2/bot/message/{{ $('Inbound LINE Hook').item.json.body.events[0].message.id }}/content.
2. Inloggning krävs: anslut era httpHeaderAuth-uppgifter i Fetch Image Content.
3. Bekräfta bildflödet: Fetch Image Content → Image Type Classifier → Check Namecard.
4. I Upload to OneDrive, ställ in File Name till testtest.jpg och Parent ID till [YOUR_ID].
5. Inloggning krävs: anslut era microsoftOneDriveOAuth2Api-uppgifter i både Upload to OneDrive och Rename OneDrive File.
6. I Rename OneDrive File, ställ in Item ID till ={{ $json.id }} och New Name till ={{ $('Inbound LINE Hook').item.json.body.events[0].message.id }}.jpg.
7. Öppna Fetch Image Stream och bekräfta att URL är =https://api-data.line.me/v2/bot/message/{{ $('Inbound LINE Hook').item.json.body.events[0].message.id }}/content.
8. I Post Image to Teams, behåll Message-värdet: ={{ $json.output.replace('\\n\\n', '

').replace('\\n', '
') }}

.
9. Inloggning krävs: anslut era microsoftTeamsOAuth2Api-uppgifter i Post Image to Teams.

Steg 5: konfigurera extrahering av visitkort och uppföljningsuppgifter

Visitkort upptäcks, extraheras till strukturerad JSON, sparas som uppföljningsuppgifter och kan vid behov skickas vidare till en extern webhook.

1. I Check Namecard, bekräfta att villkoret använder Left Value ={{ $json.output }} och Right Value 01 för att identifiera visitkort.
2. Konfigurera Fetch Image for Card med URL =https://api-data.line.me/v2/bot/message/{{ $('Inbound LINE Hook').item.json.body.events[0].message.id }}/content.
3. I Namecard Data Extract, behåll JSON-schemaprompten och säkerställ att Has Output Parser är aktiverat.
4. Verifiera att Parse Structured Output är ansluten som output parser för Namecard Data Extract. Lägg till credentials på den överordnade modellnoden (inte på parsern).
5. Ställ in Create Follow-up Task Title till =Follow-up Namecard {{ $json.output.Email }} och Task List ID till [YOUR_ID].
6. Inloggning krävs: anslut era microsoftToDoOAuth2Api-uppgifter i Create Follow-up Task.
7. I Reply Namecard Details, behåll JSON Body med {{ $('Namecard Data Extract').item.json.output }} för att returnera extraherad data till LINE.
8. Öppna Trigger External Hook och verifiera att body-parametrar mappar till MessageID, Content och ReplyToken med de angivna uttrycken.

⚠️ Vanlig fallgrop: Svarsmeddelandet i Reply Namecard Details använder /n/n i stället för radbrytningar. Om ni behöver nya rader, ersätt med \n\n.

Steg 6: konfigurera AI/LLM-noder

OpenRouter driver all AI-klassificering och extrahering. Koppla credentials till OpenRouter-chatmodellnoderna som används av respektive agent.

1. Öppna OpenRouter Chat Core och ställ in Model till openai/gpt-4o.
2. Inloggning krävs: anslut era openRouterApi-uppgifter i OpenRouter Chat Core (används av Image Type Classifier).
3. Öppna OpenRouter Chat Assist och bekräfta att Model är openai/gpt-4o, och anslut sedan era openRouterApi-uppgifter (används av Extract Other Images).
4. Öppna OpenRouter Chat Extract och bekräfta att Model är openai/gpt-4o, och anslut sedan era openRouterApi-uppgifter (används av Namecard Data Extract).
5. Bekräfta att Parse Structured Output är kopplad till Namecard Data Extract som output parser; credentials hanteras på den överordnade OpenRouter-noden.

Steg 7: testa och aktivera ert arbetsflöde

Kör ett end-to-end-test med text-, uppgifts- och bildmeddelanden för att bekräfta att alla grenar fungerar.

1. Klicka på Test Workflow och skicka ett LINE-meddelande för att trigga Inbound LINE Hook.
2. Skicka ett textmeddelande och bekräfta: Route by Message Type → Post to Teams Notes → Reply Text Saved.
3. Skicka ett uppgiftsmeddelande som börjar med T och verifiera: Create Task Entry → Reply Task Created.
4. Skicka en bild och bekräfta klassificeringen: Fetch Image Content → Image Type Classifier → Check Namecard, följt av antingen OneDrive/Teams-flödet eller flödet för extrahering av visitkort.
5. När allt fungerar som förväntat, sätt arbetsflödet till Active för användning i produktion.