Erste Schritte

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Was du erstellen wirst

1. Daten aus einem Formular für Kundenfeedback empfängt
2. KI verwendet, um die Stimmung zu analysieren und das Feedback zu kategorisieren
3. Hochpriorisiertes Feedback weiterleitet, um das Team zu benachrichtigen
4. Einen Datensatz in deinem System für jedes Feedback erstellt

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Voraussetzungen

• Dein Workspace-Administrator hat Workflows in den Workspace-Einstellungen aktiviert
• Grundlegendes Verständnis deines Anwendungsfalls und deiner Ziele

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Schritt 1: Neuen Workflow erstellen

1. Gib deinem Workflow einen aussagekräftigen Namen: “Kundenfeedback-Verarbeitung”
2. Klicke auf Erstellen

1. Klicke auf Form aus den Trigger-Optionen
2. Der Trigger-Node erscheint auf der Arbeitsfläche

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Formular konfigurieren

1. Formu-Titel: “Kundenfeedback-Formular”
2. Formularfelder hinzufügen:
   • Feld 1: name (Text, Erforderlich) - Label: “Dein Name”
   • Feld 2: email (E-Mail, Erforderlich) - Label: “E-Mail-Adresse”
   • Feld 3: feedback (Langer Text, Erforderlich) - Label: “Dein Feedback”
   • Feld 4: product (Dropdown, Erforderlich) - Label: “Produkt”
     • Optionen: “Mobile App”, “Web-Plattform”, “API”, “Andere”
3. Formulareinstellungen:
   • Aktiviere “Public Access”, um externen Zugriff zu ermöglichen
4. Klicke auf Speichern

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Schritt 3: Agent-Node hinzufügen

1. Klicke auf die +-Schaltfläche am Output-Handle des Triggers (rechte Seite)
2. Wähle Agent aus dem Node-Menü
3. Der Agent-Node erscheint, verbunden mit deinem Trigger

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Agent konfigurieren

1. Name: “Feedback analysieren”
2. Agent-Modus: Neuen Agent erstellen
3. Agent-Name: “Feedback-Analysator”
4. Anweisungen:

Du analysierst Kundenfeedback. Für das gegebene Feedback:

1. Bestimme die Stimmung: positiv, neutral oder negativ
2. Identifiziere die Hauptkategorie: bug, feature_request, complaint, praise oder question
3. Weise eine Prioritätsstufe zu: low, medium oder high
4. Extrahiere das Hauptproblem oder Thema in einem Satz

Gib deine Analyse im strukturierten Format aus.

5. Input: Füge die Feedback-Variable zum Prompt hinzu

{{form1.output}}

6. Modell: Wähle dein bevorzugtes Modell (z.B. GPT-4.1 oder Claude Sonnet 4.5)
7. Strukturierte Ausgabe aktivieren:
   • Klicke auf Output-Feld hinzufügen
   • Feld 1: sentiment (String) - “Die Stimmung des Feedbacks”
   • Feld 2: category (String) - “Die Kategorie des Feedbacks”
   • Feld 3: priority (String) - “Prioritätsstufe: low, medium oder high”
   • Feld 4: summary (String) - “Ein-Satz-Zusammenfassung des Problems”
8. Klicke auf Speichern

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Agent testen

1. Klicke auf den Play-Button beim Trigger-Node
2. Füge Testdaten zum erscheinenden Formular hinzu
3. Klicke auf Run
4. Sobald abgeschlossen, klicke auf den Agent-Node
5. Sieh dir den Output-Tab an, um die Analyse zu sehen

{
  "sentiment": "negative",
  "category": "bug",
  "priority": "high",
  "summary": "Mobile App stürzt beim Hochladen von Bildern ab"
}

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Schritt 4: Condition-Node hinzufügen

1. Klicke auf die +-Schaltfläche am Output des Agent-Nodes
2. Wähle Condition
3. Benenne ihn “Priorität prüfen”

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Bedingungen konfigurieren

1. Klicke auf Bedingung hinzufügen
2. Bedingung 1:
   • Name: “Hohe Priorität”
   • Modus: Manuell
   • Ausdruck: {{agent.output.structured.priority === "high"}}
3. Klicke erneut auf Bedingung hinzufügen
4. Bedingung 2:
   • Name: “Normale Priorität”
   • Modus: Manuell
   • Ausdruck: {{agent.output.structured.priority != "high"}} (dies fängt alles andere auf)

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Schritt 5: Benachrichtigung für hohe Priorität hinzufügen

1. Klicke auf die +-Schaltfläche am “Hohe Priorität”-Bedingung-Handle
2. Wähle Benachrichtigung senden

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Benachrichtigung konfigurieren

Ein hochpriorisiertes Kundenfeedback wurde empfangen: Kunde:
{{form1.output.name}}
({{form1.output.email}}) Produkt:
{{form1.output.product}}
Kategorie:
{{agent.output.structured.category}}
Stimmung:
{{agent.output.structured.sentiment}}

Problem:
{{agent.output.structured.summary}}

Vollständiges Feedback:
{{form1.output.feedback}}

Bitte prüfen und zeitnah antworten.

4. Klicke auf Speichern

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Schritt 6: Action-Node hinzufügen

1. Klicke auf + bei beiden Bedingung-Handles (wir möchten jedes Feedback speichern)
2. Wähle Google Sheets

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Google Sheets-Node konfigurieren

1. SpreadsheetId: Füge deine spreadsheetId ein
2. Range: Du kannst dies auf Auto lassen
3. Value Input: Setze auf “Prompt AI” und füge Folgendes ein:

{
  Bitte strukturiert einfügen
  {{form1.output.name}}
  ({{form1.output.email}}) 
  Produkt:
  {{form1.output.product}}
  Kategorie:
  {{agent.output.structured.category}}
  Stimmung:
  {{agent.output.structured.sentiment}}

  Problem:
  {{agent.output.structured.summary}}

  Vollständiges Feedback:
  {{form1.output.feedback}}
}

5. Klicke auf Speichern

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Schritt 7: Vollständigen Workflow testen

1. Klicke auf den Trigger-Node
2. Klicke auf die Full Flow-Schaltfläche in der Symbolleiste
3. Fülle das Testformular mit Beispieldaten aus
4. Klicke auf Workflow ausführen
5. Beobachte, wie jeder Node nacheinander ausgeführt wird
6. Klicke auf Nodes, um ihre Inputs und Outputs anzusehen

• Verschiedenen Prioritätsstufen
• Verschiedenen Feedback-Typen
• Verschiedenen Produkten

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Schritt 8: Workflow bereitstellen

1. Klicke auf den Deploy-Button oben rechts
2. Wähle Versionstyp: Major (neuer Workflow)
3. Füge eine Beschreibung hinzu: “Feedback-Erfassung”
4. Klicke auf deploy

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Schritt 9: Formular teilen

1. Klicke auf den Trigger-Node
2. Klicke auf copy URL in der Node-Symbolleiste
3. Teile diese URL per E-Mail, Website oder Support-Portal

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Schritt 10: Workflow-Ausführungen überwachen

1. Gehe zum Past Runs-Tab am unteren Rand des Bildschirms
2. Sieh dir alle Workflow-Ausführungen an
3. Klicke auf eine beliebige Ausführung, um detaillierte Ausführungsdaten für jeden Node zu sehen
4. Überprüfe den Usage-Bereich, um den KI-Credit-Verbrauch zu überwachen

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Was du gelernt hast

• ✅ Form-Trigger erstellen, um Daten zu erfassen
• ✅ KI-Agenten verwenden, um Inhalte zu analysieren
• ✅ Condition Logik implementieren, um die Ausführung zu steuern
• ✅ Benachrichtigungen senden
• ✅ Mit externen Systemen integrieren
• ✅ Workflows testen und deployen

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Nächste Schritte

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Diesen Workflow erweitern

• Einen Code-Node, um Metriken zu berechnen oder Daten zu transformieren
• Einen Action-Node, um automatisch Support-Tickets zu erstellen
• Zusätzliche Bedingungen für verschiedene Prioritätsstufen

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Erweiterte Funktionen erkunden

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Häufige Fragen

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Hilfe erhalten

• Sieh dir die Kernkonzepte an, um die Workflow-Grundlagen zu verstehen
• Überprüfe Variablenverwendung für erweiterte Datenverarbeitung
• Kontaktiere den Support unter support@langdock.com