slogan3

Ontwikkel een Make (Integromat) scenario voor geautomatiseerde workflows met AI-integraties

description

Met deze prompt kun je geavanceerde automatiseringen maken die AI gebruiken binnen Make (Integromat), waardoor je workflows slimmer en efficiënter worden. Het lost het probleem op van het handmatig verwerken van complexe taken en maakt het mogelijk om AI-functionaliteiten zonder programmeren te integreren. Het is beter dan alternatieven omdat het specifiek gericht is op AI-integratie binnen no-code automatisering, wat nieuwe mogelijkheden opent voor gebruikers.

prompt

try_prompt

Help me een Make (Integromat) scenario te bouwen dat kunstmatige intelligentie integreert om taken te automatiseren. Ik wil AI-services zoals <voer AI-service(s) in> gebruiken om acties uit te voeren zoals <beschrijf de A ... more
generate_helper
disclaimerOnPageApi image_legal_disclaimer...

ai_answers

provider: openai
model: gpt-4.1-nano
Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze handleiding om een Make (Integromat) scenario te bouwen dat Gmail, Google Cloud Natural Language API en Slack integreert voor automatische sentimentanalyse en meldingen: 1. Trigger instellen: Nieuwe Gmail-bericht - Voeg een Gmail-module toe en kies “Nieuwe e-mail ontvangen” als trigger. - Configureer je Gmail-account en stel de juiste mailbox en filters in (bijvoorbeeld: specifieke label of inbox). 2. Actie: Extract e-mailtekst - Voeg een 'Tekst' of 'E-mail' module toe om de inhoud van het ontvangen bericht te halen. 3. AI-service: Sentimentanalyse via Google Cloud Natural Language API - Voeg een HTTP- of API-module toe. - Configureer deze om een POST-verzoek te sturen naar Google Cloud Natural Language API: - Endpoint: `https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeSentiment?key=JOUW_API_SLEUTEL` - Body (JSON): ```json { "document": { "type": "PLAIN_TEXT", "content": "{{tekst van de e-mail}}" }, "encodingType": "UTF8" } ``` - Vervang `{{tekst van de e-mail}}` door de variabele met de e-mailtekst. 4. Verwerking van het antwoord - Voeg een 'Parse JSON' module toe om de sentimentscore en magnitude uit het API-antwoord te halen. 5. Voorwaarde en acties gebaseerd op sentiment - Voeg een 'Router' of 'Filter' toe. - Bijvoorbeeld: - Als sentimentscore < -0.3 (negatief): neem acties zoals flaggen of labelen. - Als sentimentscore > 0.3 (positief): andere acties. 6. Foutafhandeling - Gebruik 'Error handling' of 'Error handler' modules. - Bij fouten (bijvoorbeeld API-fout), stuur een melding naar Slack: - Slack-module instellen met het kanaal #alerts. - Berichtvoorbeeld: "Fout bij sentimentanalyse: {{error message}} voor e-mail met onderwerp {{onderwerp}}." 7. Meldingen via Slack - Voeg een Slack-module toe voor succesvolle of negatieve analyses. - Stel het bericht samen met relevante info, zoals afzender, onderwerp, sentimentscore. 8. Scenario afsluiten - Zorg dat alle modules correct met elkaar verbonden zijn. - Test het scenario grondig met verschillende e-mails. - Activeer het scenario. Optioneel: - Voeg nog extra logica toe voor automatische replies of tagging in Gmail. - Implementeer vertragingen of limieten om API-beperkingen te vermijden. Heeft u verdere hulp nodig bij specifieke modules of configuraties?
provider: deepseek
model: deepseek-chat
Hier is een stapsgewijze handleiding voor het bouwen van een Make-scenario met AI-integratie: ### Basis Structuur 1. **Trigger: Gmail** - Kies "Watch Emails" module - Configureer: - Verbind je Gmail-account - Specificeer map (bijv. Inbox) - Filter optioneel op labels/onderwerpen 2. **Voorwaarde: Email Filter** - Voeg een router toe na de trigger - Stel voorwaarden in (bijv. alleen emails met specifieke afzender of onderwerp) ### AI Verwerking 3. **Google Cloud Natural Language API** - Module: "Google Natural Language - Analyze Sentiment" - Input: - Project ID (van je GCP console) - Text: Gebruik email body van Gmail module - Output: Sentiment score (-1 tot +1) en magnitude 4. **Data Verwerking** - Gebruik "Set variable" module om: - Sentiment score op te slaan - Email metadata te bewaren ### Acties & Beslissingen 5. **Router op Sentiment Score** - Route 1: Negatief sentiment (< -0.5) - Creëer ticket in helpdesk systeem - Route 2: Neutraal (-0.5 tot 0.5) - Archiveer email - Route 3: Positief (> 0.5) - Verstuur bedankmail ### Foutafhandeling 6. **Error Handler Route** - Voeg extra route toe aan router - Configureer om alle errors te vangen - Acties bij errors: - "Slack - Create a Message" - Kanaal: #alerts - Bericht: ``` AI Verwerking Fout: Scenario: {{scenarioName}} Error: {{errorMessage}} Tijd: {{time}} ``` ### Notificaties 7. **Slack Meldingen** - Voor kritieke negatieve feedback - Voor failed verwerkingen - Configureer: - Slack webhook verbinding - Aangepast berichtformaat ### Optimalisatie Tips - Gebruik "Text parser" module om HTML te zuiveren uit emails - Implementeer rate limiting voor API calls - Voeg deduplicatie toe met "Tools - Get multiple items" - Test met verschillende email formaten ### Configuratie Checklist - [ ] Gmail OAuth verbinding - [ ] Google Cloud Service Account - [ ] Slack Incoming Webhook - [ ] Error handling workflow - [ ] Test scenario met sample emails Start met een eenvoudige versie en breid gradually uit op basis van je testresultaten. Het Make-dashboard biedt gedetailleerde logs voor debugging.