通过 Webhook 追踪营养与健身，集成 OpenAI、Google Sheets 和 Slack 告警

Webhook 接收用户输入 → AI 分析食物/运动 → Google Sheets 更新数据 → Slack 超限/风险告警 → 每日定时重置

给谁

健身应用开发者、健康平台运营者、私人教练、营养师、需要自动化饮食活动追踪的自动化工程师

你会得到

用户发送食物或运动描述后，系统自动估算卡路里和蛋白质，更新 Google Sheets 中的每日汇总，并在超标或检测到健康风险时向 Slack 发送告警，每日自动重置统计

你需要

n8n · google-sheets · slack

步骤

1. 配置 Webhook 接收用户输入

   在 n8n 中添加 Webhook 节点（Receive User Input），设置路径如 /diet-input，响应模式设为 responseNode。此端点将接收包含 phone 和 message 的 POST 请求。

2. 连接 Google Sheets 并映射用户数据

   添加 Google Sheets 节点（Fetch User Data），选择 Search 操作，按 Phone 列匹配传入的 body.phone。填入你的文档 ID 和工作表名称，确保列名与模板一致。

3. 验证用户是否存在

   添加 If 节点（Validate User Exists），检查上一步输出对象是否存在（$json exists）。仅当用户存在于表格中时才继续流程，避免对未注册用户进行 AI 处理。

4. 配置 AI 营养分析器

   添加 AI Agent 节点（AI Nutrition Analyzer），promptType 设为 define，将以下提示词粘贴到 Text 字段。该节点需连接 OpenAI Chat Model 子节点。

   运行提示词 · 来源原文。AI Nutrition Analyzer 节点的 Text 字段（promptType=define）

   复制提示词

   =You are an advanced nutrition and fitness AI.
   
   User Goal: {{ $json.Goal }}
   Daily Calorie Target: {{ $json.Daily_Calorie_Target }}
   
   User Input:
   "{{ $('Receive User Input').item.json.body.message }}"
   
   Tasks:
   1. Detect type:
      - FOOD
      - ACTIVITY
      - UNKNOWN
   
   2. If FOOD:
      - Estimate calories
      - Estimate protein
      - Detect meal type (breakfast/lunch/dinner/snack)
   
   3. If ACTIVITY:
      - Estimate calories burned
   
   4. Detect risk:
      - OVER_EATING
      - LOW_PROTEIN
      - UNHEALTHY
      - NONE
   
   Return STRICT JSON:
   
   {
     "type": "FOOD | ACTIVITY | UNKNOWN",
     "calories": number,
     "protein": number,
     "calories_burned": number,
     "meal_type": "breakfast | lunch | dinner | snack",
     "risk": "NONE | OVER_EATING | LOW_PROTEIN | UNHEALTHY",
     "suggestion": "short advice",
     "reply": "friendly message"
   }

5. 配置 AI 模型与凭证

   添加 OpenAI Chat Model 子节点（AI Model (GPT)），选择 gpt-4.1-mini（或 gpt-4.1 / gpt-4），连接 OpenAI API 凭证。确保凭证可用且有余额。

6. 处理营养数据

   添加 Code 节点（Process Nutrition Data），运行以下 JavaScript 代码，将 AI 返回的 JSON 与用户现有数据合并，计算累计卡路里、蛋白质和风险计数。

   运行提示词 · 来源原文。Process Nutrition Data 节点的 JS Code 字段

   复制提示词

   const raw = $input.first().json.output;
   
   let parsed;
   
   try {
     parsed = JSON.parse(raw);
   } catch (e) {
     parsed = {
       type: "UNKNOWN",
       calories: 0,
       protein: 0,
       calories_burned: 0,
       risk: "NONE",
       suggestion: "AI parsing failed",
       reply: "Sorry, I couldn't understand. Try again."
     };
   }
   
   // Get user data
   let user = $('Fetch User Data').first().json;
   
   let totalCalories = parseInt(user.Consumed_Calories || 0);
   let protein = parseInt(user.Protein || 0);
   let riskCount = parseInt(user.Risk_Count || 0);
   
   // FOOD
   if (parsed.type === "FOOD") {
     totalCalories += parsed.calories;
     protein += parsed.protein;
   }
   
   // ACTIVITY
   if (parsed.type === "ACTIVITY") {
     totalCalories -= parsed.calories_burned;
   }
   
   // Risk tracking
   if (parsed.risk !== "NONE") {
     riskCount += 1;
   }
   
   return [{
     json: {
       ...user,
       ...parsed,
       Consumed_Calories: totalCalories,
       Protein: protein,
       Risk_Count: riskCount,
       message: $('Receive User Input').first().json.body.message
     }
   }];

7. 检查卡路里阈值并告警

   添加 If 节点（Check Calorie Threshold），判断 Consumed_Calories > Daily_Calorie_Target。若超限，触发 Slack 节点（Alert: Calorie Limit Exceeded）发送告警。

   运行提示词 · 来源原文。Alert: Calorie Limit Exceeded 节点的 Text 字段

   复制提示词

   =You have exceeded your daily calorie limit.  Consumed: {{ $('Process Nutrition Data').item.json.Consumed_Calories }} Target: {{ $('Process Nutrition Data').item.json.Daily_Calorie_Target }}
   {{ $('Process Nutrition Data').item.json.suggestion }}
   
   
   
   Calorie Limit Exceeded
   
   User: {{$json.Name}}
   Consumed: {{$json.Consumed_Calories}}
   Target: {{$json.Daily_Calorie_Target}}
   
   {{$json.suggestion}}

8. 检测健康风险并升级告警

   继续添加 If 节点（Check Health Risk）判断 risk != 'NONE'，触发 Slack 节点（Alert: Health Risk）发送风险告警。再添加 If 节点（Check Critical Risk）判断 Risk_Count >= 3，触发 Slack 节点（Alert: Critical Health Issue）发送严重告警。

   运行提示词 · 来源原文。Alert: Health Risk 节点的 Text 字段

   复制提示词

   =Health Risk Detected  User: {{ $('Process Nutrition Data').item.json.Name }} Risk: {{ $('Process Nutrition Data').item.json.risk }}  
   {{ $('Process Nutrition Data').item.json.suggestion }}

   运行提示词 · 来源原文。Alert: Critical Health Issue 节点的 Text 字段

   复制提示词

   =CRITICAL ALERT  User: {{ $('Process Nutrition Data').item.json.Name }} Multiple unhealthy patterns detected.  Immediate attention required.

9. 返回 API 响应并更新用户数据

   添加 Respond to Webhook 节点（Send API Response），返回 JSON 包含 AI 回复、本次卡路里和今日累计。再添加 Google Sheets 节点（Update User Data），选择 Update 操作，以 Phone 为匹配列，回写 Consumed_Calories、Protein、Risk_Count、Status、Last_Meal。

10. 配置每日定时重置

    添加 Schedule Trigger 节点（Daily Reset Trigger），设置每日执行时间。连接 Google Sheets 节点（Fetch All Users）读取全部用户，再连接 Google Sheets 节点（Reset Daily Stats）选择 Update 操作，以 Phone 匹配，将 Consumed_Calories、Protein、Risk_Count 重置为 0，Status 设为 NEW_DAY。

你正在搭建一个 n8n AI 营养追踪工作流。请先确认你已准备好：1）n8n 实例；2）列名正确的 Google Sheets；3）OpenAI API 凭证；4）Slack API 凭证。然后按步骤导入 workflow JSON 或手动创建节点，替换所有文档 ID、Sheet ID、channel ID 和凭证引用。