# Configuração da IA via Google Docs Implementation Plan > **For agentic workers:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task (não subagent-driven-development — as tasks são chamadas de API do n8n, não commits de código; não há diff de git pra revisar por task). Steps use checkbox (`- [ ]`) syntax for tracking. **Goal:** Externalizar a parte de negócio do `systemMessage` do AI Agent do workflow Z-PRO em produção para um Google Doc por clínica, editável diretamente pelo gestor, sem depender de ninguém mexer no n8n depois da instalação inicial. **Architecture:** Um node `HTTP Request` novo busca o conteúdo em texto puro do Google Doc (URL de exportação pública, sem credencial) logo antes do AI Agent; o `systemMessage` passa a concatenar as regras fixas de negócio já existentes com o conteúdo do Doc. Falha na busca cai num fallback seguro (regras fixas sem a parte da clínica), nunca quebra o atendimento. **Tech Stack:** n8n (`devn8n.gtigrupo.com.br`), `n8n-nodes-base.httpRequest`, `n8n-nodes-base.set`, workflow `Agendamento - GChat - Z-PRO (clínica exemplo)` (`yG2mi6ECBpPv4Hmn`, ativo em produção). ## Global Constraints - **Nenhuma regra fixa de negócio muda de conteúdo** (confirmar nome completo, nunca duplicar agendamento, offset `-03:00`, data de hoje via `$now`) — só a estrutura do `systemMessage` muda (concatenação), o texto das regras existentes permanece idêntico. - As regras fixas continuam vindo **primeiro** no `systemMessage` final, antes do conteúdo do Doc. - O workflow está **ativo em produção** — qualquer alteração precisa ser validada (`n8n_validate_workflow`) antes de considerar a task concluída, e testada com cuidado (ver Task 8) antes de encerrar. - Falha na busca do Doc nunca pode quebrar o atendimento — sempre cair no fallback (regras fixas sem a seção da clínica), nunca erro visível pro cliente. Spec de referência: `docs/superpowers/specs/2026-08-11-config-ia-google-docs-design.md` --- ## Pré-requisito (ação manual do usuário) Criar um Google Doc de teste com algum conteúdo de exemplo (ex.: uma saudação diferente, uma regra fictícia tipo "não atendemos às segundas-feiras"). Compartilhar: - **Visualização**: "Qualquer pessoa com o link" pode visualizar. - **Edição**: liberada só pra sua própria conta (ou a conta do gestor de teste), não pública. Anotar o **ID do documento** — é o trecho da URL entre `/d/` e `/edit`, por exemplo em `https://docs.google.com/document/d/1AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUvWxYz/edit` o `docId` é `1AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUvWxYz`. --- ### Task 1: Verificar a estrutura atual das conexões antes de modificar **Interfaces:** - Consumes: workflow `yG2mi6ECBpPv4Hmn` (produção, ativo). - [ ] **Step 1: Ler a estrutura atual** `n8n_get_workflow` com `{"id": "yG2mi6ECBpPv4Hmn", "mode": "structure"}`. Confirmar visualmente qual `sourceOutput`/índice da conexão de `"É step=process?"` (node `if-early-reply`) aponta pra `"AI Agent"` — no snapshot mais recente é o índice **1** do output `main` (índice 0 é o branch `earlyReply === true`, sem conexão; índice 1 é o branch `earlyReply === false`, que hoje vai direto pro AI Agent). Se a estrutura tiver mudado desde este plano ter sido escrito, ajustar os índices dos steps seguintes de acordo com o que for encontrado aqui — não assumir cegamente. --- ### Task 2: Adicionar os 4 nodes novos (sem conectar ainda) **Interfaces:** - Produces: 4 nodes novos no workflow `yG2mi6ECBpPv4Hmn`: `Config Clínica`, `Buscar config da clínica`, `Doc OK`, `Doc falhou`. - [ ] **Step 1: Adicionar os nodes** `n8n_update_partial_workflow` com `{"id": "yG2mi6ECBpPv4Hmn", "operations": [...]}`: ```json [ { "type": "addNode", "node": { "id": "config-clinica", "name": "Config Clínica", "type": "n8n-nodes-base.set", "typeVersion": 3.5, "position": [240, -560], "parameters": { "mode": "manual", "includeOtherFields": true, "assignments": { "assignments": [ { "id": "cfg-docid", "name": "docId", "type": "string", "value": "SUBSTITUIR_PELO_DOC_ID_DA_CLINICA" } ] } } } }, { "type": "addNode", "node": { "id": "buscar-config-clinica", "name": "Buscar config da clínica", "type": "n8n-nodes-base.httpRequest", "typeVersion": 4.4, "position": [400, -560], "onError": "continueErrorOutput", "parameters": { "method": "GET", "url": "=https://docs.google.com/document/d/{{ $json.docId }}/export?format=txt", "authentication": "none", "options": { "response": { "response": { "responseFormat": "text" } }, "timeout": 10000 } } } }, { "type": "addNode", "node": { "id": "doc-ok", "name": "Doc OK", "type": "n8n-nodes-base.set", "typeVersion": 3.5, "position": [560, -640], "parameters": { "mode": "manual", "includeOtherFields": true, "assignments": { "assignments": [ { "id": "docok-content", "name": "docContent", "type": "string", "value": "={{ $json.data }}" } ] } } } }, { "type": "addNode", "node": { "id": "doc-falhou", "name": "Doc falhou", "type": "n8n-nodes-base.set", "typeVersion": 3.5, "position": [560, -480], "parameters": { "mode": "manual", "includeOtherFields": true, "assignments": { "assignments": [ { "id": "docfalhou-content", "name": "docContent", "type": "string", "value": "" } ] } } } } ] ``` - [ ] **Step 2: Validar (nós ainda desconectados, esperado ter avisos de nó órfão, sem erros de configuração)** `n8n_validate_workflow` com `{"id": "yG2mi6ECBpPv4Hmn"}`. Esperado: `errorCount: 0` (avisos de nós desconectados são esperados nesta etapa intermediária, serão resolvidos na Task 3). --- ### Task 3: Rewire das conexões **Interfaces:** - Consumes: os 4 nodes da Task 2, e os índices confirmados na Task 1. - [ ] **Step 1: Desconectar "É step=process?" de "AI Agent" e reconectar a cadeia nova** ```json [ { "type": "rewireConnection", "source": "É step=process?", "sourceOutput": "main", "sourceIndex": 1, "from": "AI Agent", "to": "Config Clínica" }, { "type": "addConnection", "source": "Config Clínica", "target": "Buscar config da clínica", "sourceOutput": "main", "sourceIndex": 0, "targetIndex": 0 }, { "type": "addConnection", "source": "Buscar config da clínica", "target": "Doc OK", "sourceOutput": "main", "sourceIndex": 0, "targetIndex": 0 }, { "type": "addConnection", "source": "Buscar config da clínica", "target": "Doc falhou", "sourceOutput": "main", "sourceIndex": 1, "targetIndex": 0 }, { "type": "addConnection", "source": "Doc OK", "target": "AI Agent", "sourceOutput": "main", "sourceIndex": 0, "targetIndex": 0 }, { "type": "addConnection", "source": "Doc falhou", "target": "AI Agent", "sourceOutput": "main", "sourceIndex": 0, "targetIndex": 0 } ] ``` (O output de erro do `HTTP Request` com `onError: continueErrorOutput` é o índice `main[1]` — se a validação no Step 2 apontar índice diferente, corrigir aqui antes de prosseguir.) - [ ] **Step 2: Validar** `n8n_validate_workflow` com `{"id": "yG2mi6ECBpPv4Hmn"}`. Esperado: `errorCount: 0`, sem nós desconectados. --- ### Task 4: Atualizar o `systemMessage` do AI Agent **Interfaces:** - Modifica: node `AI Agent` do workflow `yG2mi6ECBpPv4Hmn`. - [ ] **Step 1: Adicionar a seção do Doc ao final do `systemMessage`, sem alterar o texto existente** `n8n_update_partial_workflow` com: ```json { "id": "yG2mi6ECBpPv4Hmn", "operations": [ { "type": "patchNodeField", "nodeName": "AI Agent", "fieldPath": "parameters.options.systemMessage", "patches": [ { "find": "ou avise que vai encaminhar para um atendente.", "replace": "ou avise que vai encaminhar para um atendente.\n\nInstruções específicas desta clínica:\n{{ $json.docContent }}" } ] } ] } ``` - [ ] **Step 2: Validar** `n8n_validate_workflow` com `{"id": "yG2mi6ECBpPv4Hmn", "options": {"profile": "ai-friendly"}}`. Esperado: `errorCount: 0`. Ler o node `AI Agent` de volta (`n8n_get_workflow` modo `filtered`, `nodeNames: ["AI Agent"]`) e conferir visualmente que as 7 regras originais continuam intactas e a seção nova foi anexada corretamente ao final. --- ### Task 5: Preencher o `docId` de teste e testar de ponta a ponta **Interfaces:** - Consumes: `docId` do Pré-requisito. - [ ] **Step 1: Preencher o `docId` real no node "Config Clínica"** `n8n_update_partial_workflow` com `{"id": "yG2mi6ECBpPv4Hmn", "operations": [{"type": "patchNodeField", "nodeName": "Config Clínica", "fieldPath": "parameters.assignments.assignments[0].value", "patches": [{"find": "SUBSTITUIR_PELO_DOC_ID_DA_CLINICA", "replace": ""}]}]}`. - [ ] **Step 2: Teste real — conteúdo do Doc aparece na resposta** Enviar ao webhook de produção uma mensagem de teste com um `protocol` novo (mesmo processo já usado nos testes anteriores do Z-PRO — ver `docs/n8n-agendamento-runbook.md`). Conferir que a resposta do agente reflete o conteúdo de exemplo colocado no Doc de teste (ex.: a saudação ou regra fictícia adicionada no Pré-requisito). - [ ] **Step 3: Teste real — regras fixas continuam valendo** Numa segunda mensagem de teste (protocolo diferente), confirmar que as regras fixas continuam ativas: o agente ainda pede confirmação do nome completo, ainda usa offset `-03:00` corretamente, ainda recusa agendar duas vezes na mesma conversa. **Não é necessário completar um agendamento real** pra este teste — só confirmar o comportamento nas primeiras mensagens da conversa já é suficiente; se for necessário completar um agendamento pra validar totalmente, seguir a disciplina de sempre (dado fictício, execução única, conferência visual no Z-PRO). - [ ] **Step 4: Teste do caminho de falha** Trocar temporariamente o `docId` no node "Config Clínica" pra um valor inválido (`patchNodeField` igual ao Step 1, com um ID inexistente), enviar uma mensagem de teste, confirmar que o atendimento **não quebra** — o agente responde normalmente, só sem a personalização da clínica. Depois, reverter o `docId` de volta pro valor real. --- ### Task 6: Atualizar o runbook e commit **Interfaces:** - Consumes: resultado validado da Task 5. - [ ] **Step 1: Adicionar seção ao runbook** Adicionar uma seção nova em `docs/n8n-agendamento-runbook.md` (numerada na sequência, após a seção 14) documentando: o que foi mudado (4 nodes novos + `systemMessage` estendido), o `docId` de produção usado (se já houver um real, não o de teste), e o padrão a replicar quando os workflows de agente de Klingo/SysLife/ClinicAll forem criados (mesmo padrão "Config Clínica" com `docId`, um Google Doc por clínica). - [ ] **Step 2: Commit** ```bash cd "D:\PROJETOS\KLINGO-CLINICAL-SYSLIFE-GCHAT-AGENDAMENTO" git add docs/n8n-agendamento-runbook.md git commit -m "docs: registra configuração da IA via Google Docs (Z-PRO) Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 " ``` (Os nodes em si vivem no n8n, não em arquivo — não há mais nada pra commitar além da atualização de documentação.) --- ## Observação sobre execução Mesmo padrão dos planos anteriores: tasks são chamadas de API ao n8n, não commits de código. **Diferente dos planos de MCP Server anteriores, este mexe num workflow já ativo em produção real** — por isso a Task 1 existe especificamente para verificar a estrutura real antes de qualquer modificação (não assumir índices de conexão de memória), e a Task 5 inclui teste do caminho de falha antes de considerar a task concluída. Se qualquer validação (`n8n_validate_workflow`) apontar erro em qualquer momento, parar e corrigir antes de prosseguir — não deixar o workflow de produção num estado quebrado entre tasks.