Linear工单情绪监控与预警自动化工作流

工作流名称

Linear工单情绪监控与预警自动化工作流

主要功能和亮点

该工作流实现了对Linear平台上活跃工单的持续监控，自动抓取最近更新的工单及其评论内容，利用AI技术对评论进行情绪分析，判定工单当前的整体情绪状态（积极、中立或消极）。分析结果会被保存至Airtable数据库，方便团队进行汇总和历史追踪。更重要的是，当工单的情绪状态由非消极转为消极时，系统会自动通过Slack发送提醒通知，帮助团队及时发现潜在的客户支持风险并优先处理。

解决的核心问题

• 自动化监控大量工单的情绪变化，避免人工逐条检查评论内容的繁琐。
• 通过情绪转变的预警机制，快速识别可能升级的客户问题，降低客户满意度下降风险。
• 统一数据存储与更新，方便数据管理与多维度分析。

应用场景

• 客户支持团队实时掌握工单处理的情绪动态。
• 产品和项目管理团队监控用户反馈情绪，识别潜在问题。
• 任何需要基于评论内容情绪变化自动触发响应的业务场景。

主要流程步骤

1. 定时触发：每30分钟自动启动工作流。
2. 获取数据：通过Linear的GraphQL接口拉取30分钟内更新的活跃工单及其评论。
3. 拆分处理：将工单列表拆分成单个工单逐一处理。
4. 情绪分析：利用OpenAI的语言模型对工单评论内容进行情绪提取，判定整体情绪倾向及总结。
5. 数据合并：将情绪分析结果与工单详情合并。
6. 查询现有数据：在Airtable中查找对应工单历史情绪数据。
7. 更新数据库：将新情绪状态写入Airtable，并保存先前状态作为“前一情绪”，实现情绪状态追踪。
8. 触发监控：Airtable触发器检测情绪字段变更。
9. 情绪转变判断：通过条件判断筛选出“非消极”到“消极”的情绪转变工单。
10. 去重处理：避免重复通知相同工单的同一情绪变化。
11. 发送通知：将情绪转变的工单详情通过Slack消息推送给指定频道，提醒团队关注。

涉及的系统或服务

• Linear：作为工单来源，使用GraphQL API获取工单及评论数据。
• OpenAI：调用语言模型进行评论内容的情绪分析与摘要。
• Airtable：存储和管理工单情绪数据，实现历史追踪与触发监听。
• Slack：接收并展示情绪转变预警通知，推动团队协作响应。
• n8n：作为整合自动化平台，协调各节点完成数据获取、处理和通知。

适用人群或使用价值

• 客户支持团队：实时掌握客户情绪，快速响应潜在负面反馈。
• 产品经理与项目负责人：洞察用户反馈情绪，优化产品体验。
• 数据分析师：积累情绪数据，辅助决策和趋势分析。
• 技术运维人员：通过自动化降低人工监控负担，提高效率。

此工作流为团队提供了一套自动化且智能的情绪监控解决方案，确保问题工单能够被及时发现和处理，从而提升客户满意度和团队协同效率。