Sheets 自動化:表單進來,報表自己長好

建立 Google Cloud 專案並啟用 Sheets API

到 console.cloud.google.com，如果第 3 課已建專案，從頂部選到那個專案即可。若是全新開始:

1. 點「選取專案」→「新增專案」，名稱填 n8n-google-auto
2. 建好後，左側選「APIs 和服務」→「程式庫」
3. 搜尋 Google Sheets API，點進去按「啟用」

接著確認 OAuth 同意畫面已設定（第 3 課做過就不用重做）。如果是第一次，步驟同第 3 課:使用者類型選「外部」，把你自己的 Google 帳號加入測試使用者清單。

建立 OAuth 用戶端，取得 Client ID 和 Client Secret

左側選「憑證」→「+ 建立憑證」→「OAuth 用戶端 ID」:

• 應用程式類型:網頁應用程式
• 名稱:n8n（或任意名稱）
• 按「建立」

跳出的對話框把 Client ID 和 Client Secret 都複製下來，對話框關掉就看不到 Secret 了。

在 n8n 建立憑證，貼回 Redirect URI

打開 n8n，左側選「Credentials」→「Add Credential」，搜尋選「Google Sheets OAuth2 API」:

1. 把剛才的 Client ID 和 Client Secret 貼入
2. n8n 頁面下方顯示的 OAuth Redirect URL 複製起來
3. 回 Google Cloud Console → 憑證，找到剛建的 OAuth 用戶端，點編輯
4. 「已授權的重新導向 URI」加入剛才複製的 Redirect URL，存檔

回到 n8n，點「Sign in with Google」完成授權。看到「Connection tested successfully」就完成了。

新增 Google Sheets Trigger 節點

在 n8n 建立新的工作流，第一個節點選「Google Sheets Trigger」:

• Credential:選剛設定好的 Google Sheets OAuth2
• Event:Row Added（有新列加入時觸發）
• Document:點選你的試算表名稱（會自動列出有權限的所有 Sheets）
• Sheet Name:選「Form Responses 1」（Google Form 自動建立的工作表名稱）
• Poll Times:預設 Every Minute（每分鐘輪詢一次）

存檔後按「Test workflow」，到 Google Form 送一筆測試填答，等最多 1 分鐘，看 Sheets Trigger 有沒有攔截到這筆新列的資料。成功的話，右側輸出欄位會列出所有問題欄位名稱和你剛填的值。

加入 Text Classifier 節點做 AI 分類

接在 Sheets Trigger 後面，加入「Text Classifier」節點（在 n8n 節點搜尋「Text Classifier」，它在 Langchain 分類下）:

• Text:填運算式，對應你 Form 裡的自由填答欄位，例如:

{{ $json["您的回饋意見"] }}

• Categories:加入以下分類（名稱 + 描述）:

• Allow Multiple Classes Per Item:開啟（一筆回應可能同時是「負向」又是「痛點:等待」）

Text Classifier 節點需要連接一個 AI 模型:在節點下方的「Model」連接點，加入「OpenAI Chat Model」（或 Gemini 等你已設定的模型），Text Classifier 會把文字丟給這個模型判斷。

Set 節點:整理分類結果

Text Classifier 輸出的分類結果是一個陣列，例如 ["負向", "痛點:等待"]。加入「Set」節點把它整理成好寫回 Sheets 的格式:

// 在 Set 節點的 JavaScript 欄位使用以下邏輯
// 或用 Code 節點直接處理

const classes = $json.classes; // Text Classifier 輸出的分類陣列

// 情緒類別:取第一個非痛點的分類
const sentiment = classes.find(c => ['正向','負向','中立'].includes(c)) || '中立';

// 痛點標籤:把所有痛點類型合併
const painPoints = classes
  .filter(c => c.startsWith('痛點:'))
  .map(c => c.replace('痛點:', ''))
  .join('、') || '無';

return [{ json: { sentiment, painPoints } }];

Google Sheets 節點:把分類寫回同一列

這一步是把 AI 分析結果寫回原本的那筆 Sheets 資料。先在 Sheets 手動新增兩個欄位標題:AI_情緒 和 AI_痛點（在第一列的最右邊追加）。

加入「Google Sheets」節點:

• Operation:Append or Update Row（不是 Append Row——Append 會新增一列，你要的是更新原本那列）
• Document / Sheet:和 Trigger 同一張
• Matching Columns:選「時間戳記」（Timestamp）欄位作為識別鍵，確保更新的是正確那一列
• Columns to Send:
  • AI_情緒 → {{ $json.sentiment }}
  • AI_痛點 → {{ $json.painPoints }}

Schedule Trigger:每週一早上九點

新建一條工作流，第一個節點選「Schedule Trigger」:

• Mode:Cron
• Cron Expression:0 9 * * 1（每週一早上 09:00）
• Timezone:Asia/Taipei

Google Sheets 節點:讀本週資料

加入「Google Sheets」節點:

• Operation:Get Many Rows
• Document / Sheet:回應試算表
• Filters:這裡可以用時間篩選，但 Sheets 節點不支援直接按日期過濾；先抓全部資料，再在後面的 Code 節點裡用 JavaScript 過濾最近 7 天。

Limit 先填 500（超過 500 筆週回應時，需改用分批彙整，屬進階情境，先不展開）。

Code 節點:過濾本週資料並計算統計

// 取得今天和7天前的時間
const now = new Date();
const sevenDaysAgo = new Date(now.getTime() - 7 * 24 * 60 * 60 * 1000);

// 過濾本週資料（時間戳記欄位名稱依你的 Form 設定調整）
const allRows = $input.all();
const weekRows = allRows.filter(item => {
  const ts = new Date(item.json['時間戳記']);
  return ts >= sevenDaysAgo && ts <= now;
});

// 統計情緒分類
const sentimentCount = { 正向: 0, 中立: 0, 負向: 0 };
const painPointCount = {};

weekRows.forEach(item => {
  const s = item.json['AI_情緒'] || '中立';
  if (sentimentCount[s] !== undefined) sentimentCount[s]++;

  const pp = item.json['AI_痛點'];
  if (pp && pp !== '無') {
    pp.split('、').forEach(p => {
      painPointCount[p] = (painPointCount[p] || 0) + 1;
    });
  }
});

// 痛點排行
const topPainPoints = Object.entries(painPointCount)
  .sort((a, b) => b[1] - a[1])
  .slice(0, 3)
  .map(([k, v]) => `${k}(${v}次)`)
  .join('、') || '本週無明顯痛點';

// 挑出代表原始留言（正面和負面各一句）
const findSample = (sentiment) => {
  const item = weekRows.find(r => r.json['AI_情緒'] === sentiment && r.json['您的回饋意見']);
  return item ? `「${item.json['您的回饋意見'].slice(0, 50)}」` : '（無代表留言）';
};

return [{
  json: {
    total: weekRows.length,
    sentimentCount,
    topPainPoints,
    positiveSample: findSample('正向'),
    negativeSample: findSample('負向'),
    weekLabel: `${sevenDaysAgo.toLocaleDateString('zh-TW')} ~ ${now.toLocaleDateString('zh-TW')}`
  }
}];

Basic LLM Chain:讓 AI 寫摘要和建議

加入「Basic LLM Chain」節點，連接你的 AI 模型（OpenAI 或 Google Gemini）:

System Prompt:

你是一位客戶體驗分析師，請用繁體中文、專業但口語的風格，根據以下數字寫一份簡短的週報摘要，不要加多餘的標題格式，直接寫成自然段落（3-5 句），最後另起一段給出 1-2 條具體改善建議。

User Message:

本週回收回饋筆數: {{ $json.total }}
情緒分布: 正向 {{ $json.sentimentCount.正向 }} 筆、中立 {{ $json.sentimentCount.中立 }} 筆、負向 {{ $json.sentimentCount.負向 }} 筆
主要痛點: {{ $json.topPainPoints }}
正面代表留言: {{ $json.positiveSample }}
負面代表留言: {{ $json.negativeSample }}
統計週期: {{ $json.weekLabel }}

Gmail 節點:寄出週報

確認你已建好 Gmail OAuth2 憑證（第 3 課）。加入「Gmail」節點:

• Resource:Message
• Operation:Send
• To:你的信箱@gmail.com（或團隊信箱）
• Subject:📊 本週回饋摘要 — {{ $('Code').item.json.weekLabel }}
• Message Type:HTML
• Message:

<h2>本週回饋摘要</h2>
<p><strong>統計週期:</strong>{{ $('Code').item.json.weekLabel }}</p>
<p><strong>總填答數:</strong>{{ $('Code').item.json.total }} 筆</p>
<h3>情緒分布</h3>
<ul>
  <li>正向:{{ $('Code').item.json.sentimentCount.正向 }} 筆</li>
  <li>中立:{{ $('Code').item.json.sentimentCount.中立 }} 筆</li>
  <li>負向:{{ $('Code').item.json.sentimentCount.負向 }} 筆</li>
</ul>
<h3>AI 摘要與建議</h3>
<p>{{ $json.text }}</p>
<hr>
<p style="color:gray;font-size:12px">由 n8n Google Sheets 自動化生成 · 如需查看原始資料請至 Sheets</p>