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Génération de résumés de revues de sprint à partir de transcriptions avec OpenAI et Google Sheets

Intermédiaire

Ceci est unProject Management, AI Summarizationworkflow d'automatisation du domainecontenant 13 nœuds.Utilise principalement des nœuds comme Code, Form, FormTrigger, GoogleSheets, Agent. Utiliser OpenAI et Google Sheets pour générer des résumés de revues de sprint à partir de transcriptions

Prérequis
  • •Informations d'identification Google Sheets API
  • •Clé API OpenAI

Nœuds utilisés (13)

Code
Form
StickyNote
FormTrigger
GoogleSheets
Agent
LmChatOpenAi

Catégorie

Gestion de projet
Résumé IA
Aperçu du workflow
Visualisation des connexions entre les nœuds, avec support du zoom et du déplacement
React Flow
Exporter le workflow
Copiez la configuration JSON suivante dans n8n pour importer et utiliser ce workflow
{
  "meta": {
    "instanceId": "51c6a64ef13fda2e6aa96576c25d72519ca4bc44cea9da20af60a642b594d835",
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  },
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      "name": "Collecter les entrées de la revue de sprint",
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        -320,
        -64
      ],
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        "options": {
          "buttonLabel": "Create Summary"
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              "fieldType": "file",
              "fieldLabel": "Transcript file",
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            },
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            },
            {
              "fieldType": "dropdown",
              "fieldLabel": "Domain",
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                  {
                    "option": "Team 1"
                  },
                  {
                    "option": "Team 2"
                  },
                  {
                    "option": "Team 3"
                  }
                ]
              }
            }
          ]
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    },
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      "name": "Analyser la transcription",
      "type": "n8n-nodes-base.code",
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        -64
      ],
      "parameters": {
        "jsCode": "const binaryKey = Object.keys(items[0].binary || {})[0];\nif (!binaryKey) {\n  throw new Error('No binary data found. Please upload a transcript file.');\n}\nconst binaryData = items[0].binary[binaryKey];\nconst txtContent = Buffer.from(binaryData.data, 'base64').toString('utf-8');\nconst lines = txtContent.split('\\n');\nlet transcriptWithTimestamps = [];\nif (txtContent.startsWith('WEBVTT')) {\n  let currentTimestamp = null;\n  let currentText = [];\n  for (let i = 0; i < lines.length; i++) {\n    const line = lines[i].trim();\n    const ts = line.match(/^(\\d{2}:\\d{2}:\\d{2}\\.\\d{3}) --> (\\d{2}:\\d{2}:\\d{2}\\.\\d{3})$/);\n    if (ts) {\n      if (currentTimestamp && currentText.length) {\n        transcriptWithTimestamps.push(`[${currentTimestamp}] Unknown: ${currentText.join(' ').trim()}`);\n      }\n      currentTimestamp = ts[1];\n      currentText = [];\n    } else if (line !== '' && !line.startsWith('WEBVTT')) {\n      currentText.push(line);\n    }\n  }\n  if (currentTimestamp && currentText.length) {\n    transcriptWithTimestamps.push(`[${currentTimestamp}] Unknown: ${currentText.join(' ').trim()}`);\n  }\n} else {\n  let currentSpeaker = null;\n  let currentTimestamp = null;\n  let currentText = [];\n  for (let i = 0; i < lines.length; i++) {\n    const m = lines[i].match(/^\\[([^\\]]+)\\]\\s+(\\d{2}:\\d{2}:\\d{2})(.*)$/);\n    if (m) {\n      if (currentSpeaker && currentTimestamp && currentText.length) {\n        transcriptWithTimestamps.push(`[${currentTimestamp}] ${currentSpeaker}: ${currentText.join(' ').trim()}`);\n      }\n      currentSpeaker = m[1];\n      currentTimestamp = m[2];\n      currentText = m[3] ? [m[3].trim()] : [];\n    } else if (lines[i].trim() !== '') {\n      currentText.push(lines[i].trim());\n    }\n  }\n  if (currentSpeaker && currentTimestamp && currentText.length) {\n    transcriptWithTimestamps.push(`[${currentTimestamp}] ${currentSpeaker}: ${currentText.join(' ').trim()}`);\n  }\n}\nitems[0].json.transcriptWithTimestamps = transcriptWithTimestamps.join('\\n');\nreturn items;"
      },
      "typeVersion": 2
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        272,
        -64
      ],
      "parameters": {
        "text": "=You are an expert Agile coach. Summarize the following Sprint Review transcript related to the domain: {{ $json.Domain }} and sprint: {{ $json['Sprint name'] }}.\n\nRequirements:\n- Output strictly in Markdown.\n- add header title\n- Start with concise summary\n- Then a brief executive summary (3–5 bullets).\n- Then a **Presentation recap** table with columns: Timestamp | Presenter | Topics.\n- Finish with **Action items** as a checklist with owners if recognizable.\n- keep format clean with headers for each sections\n\nTranscript:\n{{ $json.transcriptWithTimestamps }}\n\n\n\n",
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      },
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    },
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          "customCss": ".card {\n\tposition: relative;\n\tmax-width: 500px;\n\tmargin: 20px auto;\n\tpadding: 20px;\n\tbackground: #fefefe !important;\n\tborder-radius: 12px;\n\tbox-shadow: 0 10px 30px rgba(0, 0, 0, 0.1);\n\tfont-family: 'Courier New', monospace;\n\tcolor: #1f2937;\n\tfont-size: 16px;\n\tline-height: 1.6;\n\twhite-space: pre-wrap;\n}\n\n.header p { text-align: left; }\n\n@media (max-width: 768px) {\n\t.card { margin: 10px !important; padding: 15px !important; font-size: 14px; }\n}\n"
        },
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      },
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      "name": "OpenAI LLM",
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    },
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      },
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    },
    {
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      "name": "Post-it : Analyseur1",
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        -336
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        "content": "## Transcript Parser\nNormalizes to `[HH:MM:SS] Speaker: text`.\nSupports VTT and simple speaker/timestamp lines."
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    },
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      "name": "Post-it : Résumé IA1",
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        256,
        -320
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      },
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    },
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      "name": "Post-it : Aperçu1",
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      ],
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        "height": 256,
        "content": "## Preview\nShows the generated Markdown with custom CSS."
      },
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      "name": "Post-it : Sheets1",
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      "position": [
        784,
        224
      ],
      "parameters": {
        "content": "## Archive to Sheets\nSaves summary + transcript + metadata (date/domain/sprint/file)."
      },
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    {
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      "name": "Post-it : LLM1",
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      "position": [
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        288
      ],
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        "content": "## LLM Backend\nOpenAI Chat Model used by AI Agent."
      },
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        [
          {
            "node": "86aa481e-f7aa-40f1-8f45-1d2ffea43d5a",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "86aa481e-f7aa-40f1-8f45-1d2ffea43d5a": {
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        [
          {
            "node": "1fb90118-9077-4488-9ab1-efbfffc23736",
            "type": "main",
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          {
            "node": "adb94eee-700f-48af-b4c5-3298e87bfeb4",
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      ]
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        [
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            "type": "main",
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          }
        ]
      ]
    },
    "155c6cd6-3c71-4399-9f1a-3f6c52c3a384": {
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        [
          {
            "node": "7f8b7ce6-d1d9-4961-93b6-22edb0e3c31a",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}
Foire aux questions

Comment utiliser ce workflow ?

Copiez le code de configuration JSON ci-dessus, créez un nouveau workflow dans votre instance n8n et sélectionnez "Importer depuis le JSON", collez la configuration et modifiez les paramètres d'authentification selon vos besoins.

Dans quelles scénarios ce workflow est-il adapté ?

Intermédiaire - Gestion de projet, Résumé IA

Est-ce payant ?

Ce workflow est entièrement gratuit et peut être utilisé directement. Veuillez noter que les services tiers utilisés dans le workflow (comme l'API OpenAI) peuvent nécessiter un paiement de votre part.

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50 NœudsRomuald Członkowski
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Informations sur le workflow
Niveau de difficulté
Intermédiaire
Nombre de nœuds13
Catégorie2
Types de nœuds7
Description de la difficulté

Adapté aux utilisateurs expérimentés, avec des workflows de complexité moyenne contenant 6-15 nœuds

Auteur
Arkadiusz

Arkadiusz

@akadiusz
Liens externes
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Catégories

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