Workflow n8n : résumé quotidien des avis clients
Workflow n8n : récupère les avis Shopify du jour, les classe par sentiment avec un LLM, résume les négatifs et envoie le tout sur Slack chaque matin.
Accesos Medio
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- Enviar datos por Internet
- Ejecutar comandos en la máquina : No
| Entrada | Avis clients Shopify des dernières 24 h |
|---|---|
| Salida | Message Slack chaque matin à 8 h |
Pasos
- Déclenchement chaque matin à 8 h
- Récupérer les avis des dernières 24 h (API Shopify)
- Classer chaque avis (positif, neutre, négatif) et résumer les négatifs avec un LLM
- Envoyer le résumé dans le canal Slack du service client
Definición exportada
{
"name": "Résumé quotidien des avis clients",
"nodes": [
{
"parameters": {
"rule": {
"interval": [
{
"field": "cronExpression",
"expression": "0 8 * * *"
}
]
}
},
"name": "Chaque matin à 8 h",
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"typeVersion": 1.2,
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0,
0
]
},
{
"parameters": {
"url": "https://VOTRE-BOUTIQUE.myshopify.com/admin/api/2024-10/reviews.json",
"authentication": "predefinedCredentialType",
"nodeCredentialType": "shopifyAccessTokenApi"
},
"name": "Avis des dernières 24 h",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"typeVersion": 4.2,
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220,
0
]
},
{
"parameters": {
"method": "POST",
"url": "https://api.anthropic.com/v1/messages",
"authentication": "predefinedCredentialType",
"nodeCredentialType": "anthropicApi",
"sendBody": true,
"specifyBody": "json",
"jsonBody": "={\"model\": \"claude-haiku-4-5\", \"max_tokens\": 800, \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Classe ces avis en positif, neutre ou négatif, puis résume les négatifs en 5 points maximum, avec le nombre d'avis par point.\\n\\n{{ JSON.stringify($json) }}\"}]}"
},
"name": "Classer et résumer (LLM)",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"typeVersion": 4.2,
"position": [
440,
0
]
},
{
"parameters": {
"channel": "#service-client",
"text": "=Avis d'hier :\n{{ $json.content[0].text }}"
},
"name": "Envoyer sur Slack",
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660,
0
]
}
],
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"Chaque matin à 8 h": {
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[
{
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"type": "main",
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}
]
]
},
"Avis des dernières 24 h": {
"main": [
[
{
"node": "Classer et résumer (LLM)",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Classer et résumer (LLM)": {
"main": [
[
{
"node": "Envoyer sur Slack",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}Coste estimado
Tokens de entrada por llamada : ≈ 992
| Modelo | Por llamada | Por 1.000 llamadas |
|---|---|---|
| Mistral Large · Mistral AI | 0,00044 € | 0,44 € |
| DeepSeek Flash · DeepSeek | 0,00026 € | 0,26 € |
| DeepSeek V4 Pro · DeepSeek | 0,00115 € | 1,15 € |
| GPT-6 Luna · OpenAI | 0,00009 € | 0,09 € |
| GPT-6 Sol · OpenAI | 0,00175 € | 1,75 € |
| Claude Sonnet 5.5 · Anthropic | 0,00175 € | 1,75 € |
| Claude Opus 5.5 · Anthropic | 0,00349 € | 3,49 € |
| Modelo de código abierto autoalojado (Ollama, vLLM) | 0 € de API (solo el coste del servidor) | |
Solo coste de entrada, sin la respuesta del modelo. Precios públicos estándar de los proveedores (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic) convertidos de USD a euros al tipo del BCE del 29 de septiembre de 2026. Estimación: 1 token ≈ 3,6 caracteres.
Common to all 3 regions
Created by the author, no outside source.
Commercial use allowed · credit the author · changes allowed.
Declared access : read files, send data online.
Hosted in France (Scaleway, Paris). No transfer outside the EU.
European Union · 4/5
Real data.
Legal basis not given.
No training data: no summary required.
United States · 4/5
Real data.
Legal basis not given.
No training data: no documentation to publish.
China · 4/5
Real data.
Legal basis not given.
No training data; AI-generated content published in China must be labelled (2025).
Indicative summary as of 30/09/2026, not a legal certification. Method and sources →
Estadísticas
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- Identificador
- contextetech--resume-avis-clients-n8n
- Tipo
- Workflows
- Archivo
- resume-avis-clients-n8n.workflow.json
- Formato
- JSON (application/json)
- Tamaño
- 2521 bytes (2,5 KB)
- Codificación
- UTF-8
- Tokens estimados
- ≈ 697
- Idioma
- Francés
- Licencia
- MIT
- Uso comercial
- Permitido
- Datos personales
- Reales
- Versión
- 1.0
- Publicado el
- 1 de octubre de 2026 a las 18:21
- Actualizado el
- 1 de octubre de 2026 a las 18:21
- Almacenamiento
- en base de datos
- Usos
- 0
- Me gusta
- 0
resume-avis-clients-n8n.workflow.json
{
"name": "Résumé quotidien des avis clients",
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{
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"name": "Avis des dernières 24 h",
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]
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},
"name": "Classer et résumer (LLM)",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"typeVersion": 4.2,
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440,
0
]
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{
"parameters": {
"channel": "#service-client",
"text": "=Avis d'hier :\n{{ $json.content[0].text }}"
},
"name": "Envoyer sur Slack",
"type": "n8n-nodes-base.slack",
"typeVersion": 2.2,
"position": [
660,
0
]
}
],
"connections": {
"Chaque matin à 8 h": {
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[
{
"node": "Avis des dernières 24 h",
"type": "main",
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}
]
]
},
"Avis des dernières 24 h": {
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[
{
"node": "Classer et résumer (LLM)",
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}
]
]
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"Classer et résumer (LLM)": {
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[
{
"node": "Envoyer sur Slack",
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}
]
]
}
}
}
Importar
# n8n : Workflows › Import from file › resume-avis-clients-n8n.workflow.json
Pasos
1. Déclenchement chaque matin à 8 h 2. Récupérer les avis des dernières 24 h (API Shopify) 3. Classer chaque avis (positif, neutre, négatif) et résumer les négatifs avec un LLM 4. Envoyer le résumé dans le canal Slack du service client
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