Feedback kommer in överallt. En formulärinsändning här, en webhook-händelse där, en kollega som slänger in anteckningar i ett verktyg du knappt minns att du satte upp. Sedan lägger du eftermiddagen på att kopiera, klistra in och skriva om samma “snabba sammanfattning” för Slack.
Marknadsansvariga märker det när kampanjfeedback splittras över kanaler. Produktchefer hamnar i att triagera samma insikt på tre olika sätt. Och drift-/ops-teamet vill bara att automatiseringen för OpenAI Slack-sammanfattningar ska posta en korrekt formaterad uppdatering, konsekvent.
Det här workflowet tar rörig feedback från flera källor, normaliserar den till ett format, kör den genom OpenAI för en pålitlig sammanfattning och postar sedan resultatet i Slack. Du får se hur det fungerar, vad du behöver och vad du ska anpassa för att det ska passa din miljö.
Så fungerar den här automatiseringen
Hela n8n-workflowet, från trigger till slutresultat:
n8n Workflow Template: OpenAI + Slack: felfria feedbacksammanfattningar
flowchart LR
subgraph sg0["On form submission Flow"]
direction LR
n0["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/form.svg' width='40' height='40' /></div><br/>On form submission"]
n1@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "When Executed by Another Wor..", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Prepare data from form", pos: "b", h: 48 }
n3@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Prepare data from sub-workflow", pos: "b", h: 48 }
n4@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Consolidate trigger data", pos: "b", h: 48 }
n5@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "OpenAI Chat Model", pos: "b", h: 48 }
n6@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Summarise feedback", pos: "b", h: 48 }
n7["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/webhook.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Webhook"]
n8@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Prepare data from webhook", pos: "b", h: 48 }
n9["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/slack.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Notify the team on Slack"]
n7 --> n8
n5 -.-> n6
n0 --> n2
n6 --> n9
n2 --> n4
n4 --> n6
n8 --> n4
n3 --> n4
n1 --> n3
end
%% Styling
classDef trigger fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px
classDef ai fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
classDef aiModel fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5,stroke-width:2px
classDef decision fill:#fff8e1,stroke:#f9a825,stroke-width:2px
classDef database fill:#fce4ec,stroke:#c2185b,stroke-width:2px
classDef api fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
classDef code fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
classDef disabled stroke-dasharray: 5 5,opacity: 0.5
class n0,n1 trigger
class n6 ai
class n5 aiModel
class n7 api
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n0,n7,n9 customIcon
Problemet: feedback är utspridd och sammanfattningar är inkonsekventa
Du har egentligen inget “feedbackproblem”. Du har ett routingproblem. Samma typ av meddelande kommer in via tre olika ingångar, och varje ingång ser olika ut, vilket gör att varje automation blir en speciallösning. Så du bygger en Slack-notis för formuläret. Sedan en till för webhooken. Sedan vill någon ha samma sammanfattning när ett sub-workflow triggas, och nu underhåller du tre nästan identiska workflows. Små ändringar (som att justera OpenAI-prompten) blir en tröttsam jakt mellan versioner. Och ärligt talat är det så misstag smyger sig in.
Friktionen växer. Det syns som tidsspill, inkonsekvens och en växande ovilja att förbättra processen eftersom “det kommer att skapa fel någonstans”.
- Du skriver om samma Slack-uppdatering i lite olika format, vilket förvirrar alla som läser kanalen.
- Att underhålla flera nästan-kopior gör att enkla promptändringar tar en timme i stället för fem minuter.
- Olika triggers ger olika fältnamn, så sammanfattningar tappar kontext om du inte manuellt patchar varje flöde.
- När något fallerar tar felsökningen längre tid eftersom det inte finns ett enda “single source of truth”-workflow att kontrollera först.
Lösningen: ett workflow som tar emot feedback varifrån som helst
Den här n8n-mallen använder ett enkelt mönster: normalisera först, konsolidera sedan. I stället för att bygga separata automationer för varje källa kopplar du flera triggers till samma workflow, mappar direkt varje triggers unika data till ett gemensamt schema och kör sedan en enhetlig “kärnlogik”. I det här fallet är kärnlogiken ett OpenAI-steg som skapar sammanfattningen, följt av ett enda Slack-inlägg. Resultatet blir konsekventa uppdateringar i din Slack-kanal, även om feedbacken började som en formulärinsändning, en inkommande webhook eller en sub-workflow-händelse. Du uppdaterar sammanfattningsprompten en gång, och allt blir bättre överallt.
Workflowet startar när feedback kommer in via en av tre ingångar. Varje väg mappar sina inkommande fält till samma struktur och leder sedan in i ett gemensamt steg: “Unify Trigger Payload”. Därifrån skapar OpenAI en korrekt formaterad sammanfattning och n8n postar det slutliga meddelandet till Slack.
Det du får: automation vs. resultat
| Vad workflowet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här ser det ut
Säg att du samlar feedback från 3 källor: ett webbformulär, en webhook för produkthändelser och ett internt sub-workflow. Utan konsolidering är det vanligt att lägga cirka 45 minuter per källa och vecka på att justera prompts, fixa fältmappningar och hålla Slack-formateringen synkad (alltså ungefär 2 timmar totalt). Med det här workflowet justerar du mappningen i varje trigger-väg en gång, och sedan underhåller du bara en OpenAI-sammanfattning och ett Slack-inlägg. Löpande ändringar tar oftast 10 minuter, eftersom det bara finns ett ställe att redigera.
Det här behöver du
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Alternativ för self-hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Slack för att posta sammanfattningar i en kanal
- OpenAI API för att generera konsekventa feedbacksammanfattningar
- OpenAI API-nyckel (hämta den i OpenAI-dashboarden)
Svårighetsgrad: Medel. Du kopplar konton, mappar några fält och justerar en prompt, men du behöver inte skriva kod.
Vill du inte sätta upp detta själv? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
Feedback kommer in via den trigger du föredrar. Du kan starta workflowet från en inkommande webhook, en formulärinsändning eller en sub-workflow-trigger, beroende på var feedbacken finns.
Varje trigger “översätts” till ett gemensamt format. Direkt efter varje ingång mappar ett Set-steg (Edit Fields) unika fält till konsekventa nycklar (till exempel att göra om body.feedback till feedback).
Allt leds in i en enhetlig payload. Ett konsolideringssteg tar emot den standardiserade datan från vilken gren som helst, så resten av workflowet förblir identiskt oavsett hur det startade.
OpenAI sammanfattar, sedan får Slack uppdateringen. Workflowet skickar den enhetliga feedbacktexten till OpenAI, skapar en korrekt formaterad sammanfattning och postar den i din valda Slack-kanal så att teamet ser en tydlig version.
Du kan enkelt justera sammanfattningsformatet så att det matchar din Slack-stil (korta punktlistor, rubrik, taggar) utifrån dina behov. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Konfigurera formulärtriggern
Detta arbetsflöde kan ta emot feedback från ett inbyggt formulär, så börja med att definiera formulärschemat.
- Lägg till noden Form Entry Trigger som en trigger.
- Ställ in Form Title på
Product feedback. - Under Form Fields, lägg till ett obligatoriskt textfält med etiketten
Your feedback. - Lägg till ett obligatoriskt rullgardinsfält med etiketten
Feedback typemed alternativenBug,Feature request,PraiseochOther.
Konfigurera webhook-triggern
Möjliggör för externa system att skicka in feedback via webhook.
- Lägg till noden Inbound Webhook.
- Ställ in HTTP Method på
POST. - Ställ in Path på
516b9b23-c30c-4396-a32e-2f139beb3248.
Konfigurera subworkflow-triggern
Tillåt att andra arbetsflöden anropar denna automatisering som ett subworkflow.
- Lägg till noden Subworkflow Start Trigger.
- Definiera arbetsflödesindata feedback och feedback type i Workflow Inputs.
Mappa och harmonisera inkommande feedbackfält
Standardisera datamodellen så att alla triggerkällor skickar samma payload till AI-sammanfattningen.
- I Map Form Fields, skapa fälttilldelningar: feedback =
{{ $json['Your feedback'] }}och feedback type ={{ $json['Feedback type'] }}. - I Map Webhook Fields, tilldela feedback =
{{ $json.body.feedback }}och feedback type ={{ $json.body['feedback type'] }}. - I Map Subflow Fields, tilldela feedback =
{{ $json.feedback }}och feedback type ={{ $json['feedback type'] }}. - I Unify Trigger Payload, ställ in feedback till
{{ $json.feedback }}och feedback type till{{ $json['feedback type'] }}. - Bekräfta att exekveringsflödet routar Form Entry Trigger → Map Form Fields → Unify Trigger Payload, Inbound Webhook → Map Webhook Fields → Unify Trigger Payload och Subworkflow Start Trigger → Map Subflow Fields → Unify Trigger Payload.
Sätt upp AI-sammanfattning
Använd OpenAI för att skapa en sammanfattning på en rad från den harmoniserade feedback-payloaden.
- Öppna OpenAI Chat Engine och välj modellen
gpt-4.1-mini. - Autentisering krävs: Anslut era
openAiApi-uppgifter i OpenAI Chat Engine. - I Summarize Feedback Text, ställ in Text till
Feedback: {{ $json.feedback }} Feedback type: {{ $json['feedback type'] }}. - Behåll Prompt Type inställt på
defineoch säkerställ att meddelandet instruerar:Return a one-line summary of the feedback provided by the user message. - Anslut OpenAI Chat Engine som språkmodell för Summarize Feedback Text (uppgifterna läggs till i OpenAI Chat Engine, inte i chain-noden).
Konfigurera Slack-utdata
Skicka den sammanfattade feedbacken till en Slack-kanal.
- Lägg till noden Post Slack Update efter Summarize Feedback Text.
- Autentisering krävs: Anslut era
slackApi-uppgifter i Post Slack Update. - Ställ in Channel till ert målkanal-ID (nuvarande värde:
[YOUR_ID]). - Ställ in Text till
We received a new feedback! In summary: {{ $json.text }} Type: {{ $('Unify Trigger Payload').item.json['feedback type'] }}.
Testa och aktivera ert arbetsflöde
Verifiera alla triggervägar och bekräfta att Slack tar emot den sammanfattade utdata.
- Använd Form Entry Trigger för att skicka in ett exempel i formuläret och bekräfta att det passerar genom Map Form Fields, Unify Trigger Payload och Summarize Feedback Text.
- Skicka en test-POST-förfrågan till Inbound Webhook med en JSON-body som innehåller
feedbackochfeedback type, och bekräfta att den når Post Slack Update. - Kör en manuell exekvering från Subworkflow Start Trigger för att validera subworkflow-vägen.
- En lyckad körning ska skapa en sammanfattning på en rad i Slack med korrekt feedbacktyp.
- Aktivera arbetsflödet för att möjliggöra kontinuerlig hantering av feedback i produktion.
Vanliga fallgropar
- Slack-autentisering kan löpa ut eller kräva specifika behörigheter. Om något slutar fungera, kontrollera först Slack-appens installation och dina credential-inställningar i n8n.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om noder längre fram misslyckas på grund av tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in er tonalitet tidigt, annars kommer du att redigera utdata för alltid.
Vanliga frågor
Cirka 30 minuter om dina Slack- och OpenAI-konton är redo.
Nej. Du kopplar främst konton och mappar fält i Set-stegen.
Ja. n8n har ett gratis alternativ för self-hosting och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna in kostnader för OpenAI API, som vanligtvis är några cent per sammanfattning beroende på längd.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterad drift, enklast att komma igång) eller self-hosting på en VPS. För self-hosting är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Self-hosting ger dig obegränsat antal körningar men kräver grundläggande serveradministration.
Ja, men du vill routa baserat på ett fält i den enhetliga payloaden (som “product_area” eller “source”). Du kan behålla samma mappningsmönster och sedan lägga till en If-nod efter “Unify Trigger Payload” för att välja Slack-kanal. Vanliga anpassningar är att posta till olika kanaler per ämne, tagga en ansvarig och växla sammanfattningsstil (kort, detaljerad eller åtgärdsfokuserad).
Oftast beror det på att Slack-behörigheter har löpt ut eller återkallats, särskilt om Slack-appen installerats om eller om arbetsytan ändrat inställningar. Anslut Slack-credential på nytt i n8n och bekräfta att botten kan posta i målkanalen. Om det fortfarande misslyckas, kontrollera att kanalen finns, att botten är inbjuden och att du inte postar för snabbt i en loop (Slacks rate limits kan visa sig som intermittenta fel).
På n8n Cloud Starter kan du köra några tusen workflow-körningar per månad, vilket räcker för de flesta feedbackflöden. Om du kör self-hosted finns ingen gräns för antal körningar; det beror främst på serverns storlek och hur lång tid dina OpenAI-anrop tar. I praktiken hanterar workflowet en post per körning, så skalning handlar främst om volym och samtidighet.
Ofta, ja, eftersom det här mönstret behöver grenar, konsolidering och en gemensam “kärnlogik”-väg. n8n hanterar det snyggt, och self-hosting gör att du inte betalar mer varje gång du lägger till en ny triggerkälla. Du får också tajtare kontroll över hur data normaliseras innan den når OpenAI, vilket är där konsekvensen skapas. Zapier och Make kan absolut göra “formulär till Slack”, men du hamnar ofta i att duplicera logik för varje inflödeskällla. Om du är osäker, prata med en automationsexpert så hjälper vi dig att välja enklaste alternativet.
När du normaliserar feedback direkt vid ingången blir allt längre fram enklare. En OpenAI-prompt, ett Slack-format för uppdateringar och betydligt färre “varför såg det här annorlunda ut?”-meddelanden.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.