Baixa o audio (mesma autenticacao Bearer usada pra imagem/PDF), transcreve
com o node OpenAI (resource audio, operation transcribe, modelo whisper-1)
e trata o texto transcrito exatamente como uma mensagem digitada pelo
cliente. Erro no download ou na transcricao cai na mensagem padrao de
fallback. AI Agent agora le entrada do item atual ($json.entrada) em vez
de referenciar sempre o node original, para funcionar nos tres caminhos
(texto direto, imagem/PDF, audio transcrito).
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Extrai a URL do documento (msg.document.url) do mesmo jeito que a imagem,
baixa com a mesma autenticacao, e habilita passthroughBinaryPdfs no AI
Agent para o modelo ler o PDF diretamente. Prompt atualizado pra mencionar
PDF como formato aceito.
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Adiciona instrucao no prompt: quando o pedido medico vier como formulario
pre-impresso com caixinhas de selecao, orcar apenas os exames com a
caixinha marcada, ignorando os listados mas nao marcados. Se nao houver
duvida clara sobre a marcacao, trata como nao identificado.
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Substitui a tabela de exemplo pela lista real fornecida pelo usuario. Item
'Sorologia para outras doencas' tratado como sob consulta (nao entra no
total automatico, sempre avisa que um atendente confirma o valor).
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O Webhook do Canal dispara pra toda mensagem do numero, entao o bot estava
respondendo (pedindo exames) pra qualquer coisa -- CPF, agendamento,
resultado de exame etc. Filtra por ticket.stepChatFlow, so seguindo quando
o ticket esta parado no passo Menu Orcamento ou Menu Orcamento 2; qualquer
outra coisa e ignorada sem resposta.
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O envio estava saindo pelo canal do bot de agendamento (sub-workflow
enviar_texto, projeto diferente) -- por isso recebia num numero e
respondia por outro. Cria credencial httpHeaderAuth propria ('ZPRO API
Token - Orcamento de Exames') e troca o envio para uma chamada HTTP direta
dentro deste workflow, isolada do projeto de agendamento.
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O 'Webhook do Canal' do Z-PRO (fora do ChatFlow, opcao 'Mensagens
recebidas') manda o payload completo da mensagem, incluindo msg.image.url
para fotos -- resolve a limitacao que bloqueava imagem. Novo endpoint
orcamento-exames-canal-zpro substitui o antigo orcamento-exames-zpro
(removido). Download da imagem autenticado com Bearer usando o bmToken do
proprio payload. Volta ao envio assincrono via sub-workflow enviar_texto,
ja que esse webhook e uma notificacao (nao e capturado/reenviado pelo
Z-PRO como no ChatFlow). Prompt volta a aceitar foto normalmente.
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Descoberta: existe um mecanismo de webhook por canal (fora do ChatFlow),
com opcao 'Mensagens recebidas' que dispara a cada mensagem -- possivel
caminho pra receber midia, ja que o ChatFlow nao oferece isso. Endpoint
separado (orcamento-exames-canal-zpro) so pra inspecionar o payload real
antes de integrar ao fluxo principal.
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Investigacao exaustiva no ChatFlow do Z-PRO (seletor de variaveis, passo
n8n, passo Midia, tipo de variavel na captura) confirma que nao ha, hoje,
nenhum mecanismo pra repassar imagem recebida pro webhook. O agente agora
pede pro cliente digitar os exames em vez de pedir foto -- workflow funciona
100% via texto; imagem fica documentada como limitacao em aberto na spec.
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showticketchatbot nao busca o ticket/mensagem da sessao atual de forma
confiavel -- no teste retornou um ticket fechado de mais de um mes atras,
sobre assunto nao relacionado. Volta ao fluxo direto sem essa consulta.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
O ChatFlow do Z-PRO nao expoe nenhuma variavel de imagem/anexo no seletor
(confirmado pelo usuario) -- so metadados de contato/sessao. Adiciona
chamada a showticketchatbot logo apos extrair os campos do webhook, guardando
a resposta crua em 'ticketApiRaw' para inspecionar o formato real antes de
extrair a URL da midia definitivamente.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
O Z-PRO captura a resposta HTTP do webhook e reenvia direto ao cliente
(variavel n8n1 -> passo Mensagem), entao o envio assincrono via API duplicava
a mensagem. Troca para responseMode: responseNode + Respond to Webhook em
texto puro, remove o node de envio assincrono, e troca a memoria de sessao
de Postgres (reservado para outro fluxo) para o node Simple Memory nativo.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
O fluxo anterior encerrava sem responder quando a mensagem nao tinha imagem,
o que nao reflete um atendimento real (cliente manda texto antes/depois, ou
digita os exames em vez de mandar foto). Agora toda mensagem chega ao AI
Agent (com ou sem imagem), com memoria de conversa via Postgres, seguindo o
mesmo padrao do bot de agendamento ja usado nessa conta.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
EricandClaude Sonnet 5