n8n 多通道反馈自动归集：AI 分析 → Jira 工单 → 月度报告

将 Telegram、Google 表单与 Gmail 的分散反馈统一标准化，经 AI 分类评分后自动创建 Jira 工单与 Notion 文档，并按月生成数据报告

给谁

产品经理、SaaS 团队、客户支持负责人

你会得到

实现从多渠道反馈收集到结构化工单创建、优先级排序与月度复盘的全自动流转，减少人工分拣

你需要

n8n · jira · notion · google-sheets · gmail · telegram

步骤

1. 配置多通道触发器与凭证

   在 n8n 中导入模板后，依次配置三个触发器：Telegram Trigger（监听 bot 消息）、Google Sheets Trigger（监听表单/表格新增行，轮询频率可设 everyMinute）、Gmail Trigger（按发件人/标签过滤新邮件，轮询频率可设 everyHour）。三种来源的 payload 均流入「data normalizer」代码节点。同时完成所有凭证授权：Google Sheets、Gmail、Notion、Jira Cloud、Telegram Bot、OpenAI。

2. 标准化数据并启动 AI 分析

   「data normalizer」代码节点根据输入结构自动识别来源（telegram / gmail / google_forms），统一输出包含 id、source、timestamp、user、content、metadata 的标准 JSON。随后「instant reply」向 Telegram 用户发送确认消息；「user enrichment」按邮箱映射用户 tier（free/pro/enterprise）并附加 tier_weight。最后进入「Message a model」OpenAI 节点，由 AI 对反馈进行分类、打标、评分与摘要。

   运行提示词 · 来源原文。OpenAI 节点 'Message a model' 的 system message 字段

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   You are a Product Manager analyzing user feedback.
   Your task is to categorize, tag, score and summarize feedback.
   
   Return ONLY valid JSON with this exact structure (no markdown, no backticks):
   {
     "category": "bug|feature_request|improvement|question",
     "tags": ["tag1", "tag2", "tag3"],
     "sentiment": "positive|neutral|negative",
     "pain_level": 1-10,
     "business_impact": 1-10,
     "implementation_effort": 1-10,
     "summary": "One sentence, max 80 chars",
     "description": "2-3 sentences for Jira ticket",
     "acceptance_criteria": ["criterion1", "criterion2", "criterion3"]
   }
   
   Rules:
   - Tags: max 3, specific and lowercase
   - Summary: actionable, clear, <80 chars
   - Scores: realistic based on content
   - Description: detailed enough for dev team
   - ONLY return the JSON, nothing else

   运行提示词 · 来源原文。OpenAI 节点 'Message a model' 的 user message 字段

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   =Analyze this user feedback:
   
   FEEDBACK: "{{$json.content.raw_text}}"
   USER TIER: {{$json.user.tier}}
   SOURCE: {{$json.source}}
   
   USER SELECTED CATEGORY: {{ $json.content.category_hint || 'none' }}
   USER URGENCY ASSESSMENT: {{ $json.content.urgency_hint || 'none' }}
   
   Return the JSON analysis.

3. 计算优先级并创建 Jira 工单与文档

   「parse json」代码节点清理 AI 返回并解析为 ai_analysis JSON；「priority calculator」基于 pain_level、business_impact、implementation_effort、tier_weight 计算 RICE 分数，映射内部优先级 P0-P3 与 Jira 优先级 Highest-Low。随后「Create an issue」在 Jira 创建工单（summary、description、labels、priority 均来自上游节点）。「post processing」拼接 Jira URL 后，若来源为 Telegram 则「send result to user」发送含工单链接与评分的富文本消息；同时「log to analytics」追加 Google Sheets 日志，「end notification」发送邮件确认，「Create a page」在 Notion 生成关联文档。

   运行提示词 · 来源原文。Telegram 节点 'send result to user' 的 text 字段

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   =🎉 *Feedback treated !*
   
   🎫 *Ticket created  :* [{{ $json.jira.key }}]({{ $json.jira.url }})
   
   📊 *Analysis :*
   - Category : {{ $('priority calculator').item.json.ai_analysis.category }}
   - Priority : {{ $('priority calculator').item.json.scoring.priority }}
   - Score RICE :{{ $('priority calculator').item.json.scoring.rice_score }}
   
   🏷️ *Tags :* {{ $('priority calculator').item.json.ai_analysis.tags }}
   
   
   
   Thanks ! 🙏

4. 按月聚合数据并生成智能报告

   「1 month Trigger」每月定时触发；「query google sheet」读取反馈日志；「aggregate monthly stats」代码节点统计当月总量、分类分布、情绪分、平均 RICE、P0/P1 占比、痛点与需求 Top 列表。随后「Message a model1」由 AI 生成结构化月度报告（executive_summary、insights、trends、recommendations、risk_areas）；「parse response」解析 JSON；「monthly report」写入 Notion；「montly report log」追加 Google Sheets；最后「Email reporting」向利益相关者发送 HTML 格式邮件。

   运行提示词 · 来源原文。OpenAI 节点 'Message a model1' 的 system message 字段

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   You are a Senior Product Manager analyzing monthly user feedback data.
   Generate strategic insights, identify trends, and provide actionable recommendations.
   
   Return ONLY valid JSON (no markdown):
   {
     "executive_summary": "2-3 sentence critical takeaway",
     "key_insights": [
       "Insight 1 (data-driven, actionable)",
       "Insight 2",
       "Insight 3",
       "Insight 4",
       "Insight 5"
     ],
     "trends": {
       "positive": ["Positive trend 1", "Positive trend 2"],
       "concerning": ["Concern 1", "Concern 2"]
     },
     "strategic_recommendations": [
       {
         "title": "Recommendation title",
         "rationale": "Why this matters (with data)",
         "priority": "High|Medium|Low",
         "estimated_impact": "Expected business impact"
       }
     ],
     "risk_areas": [
       {
         "area": "Risk description",
         "severity": "High|Medium|Low",
         "mitigation": "Suggested action"
       }
     ]
   }

   运行提示词 · 来源原文。OpenAI 节点 'Message a model1' 的 user message 字段

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   =Analyze this monthly feedback data for {{ $now.toFormat('LLLL yyyy') }}:
   
   OVERVIEW:
   - Total feedbacks: {{ $json.stats.total }}
   - Avg RICE Score: {{ $json.stats.avg_rice_score }}
   - P0/P1 rate: {{ $json.stats.p0_p1_rate }}
   - Sentiment score: {{ $json.stats.sentiment_score }}/10
   
   BY CATEGORY:
   {{ Object.entries($json.stats.by_category).map(([k,v]) => `- ${k}: ${v}`).join('\n') }}
   
   BY USER TIER:
   {{ Object.entries($json.stats.by_tier).map(([k,v]) => `- ${k}: ${v}`).join('\n') }}
   
   TOP PAIN POINTS (by RICE):
   {{ $json.stats.top_pain_points.slice(0, 5).map((p, i) => `${i+1}. ${p.summary} (RICE: ${p.rice}, Pain: ${p.pain})`).join('\n') }}
   
   TOP FEATURE REQUESTS:
   {{ $json.stats.top_feature_requests.slice(0, 5).map((f, i) => `${i+1}. ${f.summary} (RICE: ${f.rice})`).join('\n') }}
   
   Generate strategic insights and recommendations.

本模板为 n8n 官方 workflow，导入后需按以下顺序完成配置：1) 替换所有占位 ID 与 URL；2) 授权全部外部服务凭证；3) 检查 AI 节点模型选择（建议将残留 gpt-5 改为 gpt-4o 或 gpt-4o-mini）；4) 按实际业务调整 tierMapping 与 RICE 阈值；5) 运行测试提交验证各通道连通性。