Бизнес завален неструктурированными сообщениями. Превращать их в порядок — самая монетизируемая работа ИИ в n8n.

Приём 1: классификация

Промпт-классификатор строго ограничивает ответ:

Определи тип сообщения. Ответь ОДНИМ словом из списка:
lead | complaint | question | spam
Сообщение: {{ $json.text }}

Дальше узел Switch (IF на несколько веток) раскидывает: lead → менеджеру в Telegram, complaint → срочный тикет, spam → в архив. Ключ приёма: жёсткий список допустимых ответов — иначе модель ответит «Полагаю, это похоже на заявку…» и сломает развилку.

Приём 2: извлечение в JSON

Извлеки из письма данные. Верни строго JSON без пояснений:
{"name": string|null, "service": string|null,
 "budget": number|null, "phone": string|null}
Нет данных — ставь null. Письмо: {{ $json.text }}

На выходе — структура, которую следующие узлы раскладывают по колонкам таблицы. Правила из курса промптинга работают и здесь: схема целиком, типы, «без пояснений», null для отсутствующего.

Сборка урока: сортировщик почты

[Gmail Trigger: новое письмо]
  → [AI: классифицируй]
  → [Switch по типу]
      lead → [AI: извлеки JSON] → [Sheets: строка] → [Telegram: менеджеру]
      complaint → [Telegram: срочно!]
      spam → [ничего]

Проверка на реальных данных

Прогони 10 старых писем через сортировщик и сверь с тем, как разложил бы их ты. 9–10 из 10 — запускай; меньше — уточняй промпт примерами сложных случаев (few-shot из курса промптинга).

Разбор входящих: классификация и извлечение данных