KLINGO-CLINICAL-SYSLIFE-GCHAT/docs/superpowers/plans/2026-08-11-config-ia-google-docs.md

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

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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.

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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.

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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": [...]}:

[
  {
    "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).

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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

[
  { "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.

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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:

{
  "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.

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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": "<docId real do Pré-requisito>"}]}]}.

• 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.

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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

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 <noreply@anthropic.com>"

(Os nodes em si vivem no n8n, não em arquivo — não há mais nada pra commitar além da atualização de documentação.)

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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.