GustavoandClaude Sonnet 5
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Snapshot of the pre-existing, working V1 automation (n8n workflow + SQL query + docker-compose + README) exactly as found on disk, before any V2 changes. .env is intentionally not tracked (gitignored, contains local secrets). Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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# Coordenador GLPI - Chamados Abertos
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Projeto n8n para atuar como coordenador diario de Suporte de TI, analisando chamados abertos no GLPI e enviando no Slack os 10 chamados que precisam de acao imediata.
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## Objetivo
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Todos os dias uteis, o workflow consulta o banco do GLPI, calcula um score operacional para cada chamado aberto e envia uma lista priorizada no Slack.
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O foco nao e apenas listar chamados antigos. O ranking considera:
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- SLA vencido ou proximo de vencer
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- tempo sem interacao humana
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- prioridade, urgencia e impacto
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- idade do chamado
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- chamado sem tecnico atribuido
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- chamados em categorias e entidades reais do GLPI
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## Arquivos
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- `Coordenador GLPI - Chamados Abertos Slack.n8n.json`: workflow importavel no n8n
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- `sql/top_10_chamados_abertos_glpi.sql`: query base usada pelo workflow
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- `.env.example`: variaveis para subir n8n localmente
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- `docker-compose.yml`: n8n local via Docker
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## Como configurar
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1. Suba o n8n local, se necessario:
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```powershell
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docker compose up -d
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```
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2. Acesse:
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```text
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http://localhost:5678
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```
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3. Importe o workflow:
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```text
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Coordenador GLPI - Chamados Abertos Slack.n8n.json
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```
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4. Configure a credencial MySQL no node:
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```text
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MySQL - Top 10 chamados abertos
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```
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5. Abra o node `Config - Coordenador GLPI` e preencha:
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- `slack_webhook_url`: webhook do canal Slack
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- `dias_sem_interacao_alerta`: padrao `2`
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- `horas_sla_risco`: padrao `8`
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6. Execute pelo `Manual Trigger` para validar.
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7. Ative o workflow para rodar pelo `Schedule Trigger - Dias uteis 08h`.
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## Metodologia de priorizacao
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Cada chamado aberto recebe um `score_criticidade`, mas a lista final nao e mais apenas o top 10 geral. O workflow monta a lista por blocos para evitar que chamados muito antigos monopolizem todos os dias.
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Blocos do top 10:
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- 3 chamados com SLA vencido mais criticos
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- 3 chamados com maior tempo sem interacao
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- 2 chamados sem tecnico atribuido
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- 2 chamados de prioridade alta mais recentes
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Se algum bloco nao tiver chamados suficientes, o complemento vem do ranking geral.
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O mesmo chamado nao entra duas vezes. Se ele ja apareceu em um bloco anterior, e removido dos blocos seguintes.
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### Score
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Pesos principais:
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- SLA vencido: `+100`
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- SLA vencendo nas proximas horas configuradas: `+45`
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- chamado sem interacao ha 7 dias ou mais: `+35`
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- chamado sem interacao ha 3 a 6 dias: `+25`
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- chamado sem interacao ha 1 a 2 dias: `+10`
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- prioridade GLPI: `priority * 8`
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- urgencia GLPI: `urgency * 5`
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- impacto GLPI: `impact * 5`
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- idade do chamado: ate `+30`
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- sem tecnico atribuido: `+25`
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O resultado e ordenado por:
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1. `score_criticidade` desc
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2. chamados com SLA vencido primeiro
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3. maior tempo sem interacao
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4. chamados mais antigos
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## Reincidencia
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O workflow controla reincidencia usando `staticData` global do n8n, sem gravar nada no banco do GLPI.
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Regra:
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- apareceu 1 vez: normal
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- apareceu 2 dias seguidos: marcado como reincidente
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- apareceu 3 dias seguidos ou mais: escalar para coordenacao
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Campos salvos no `staticData`:
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- `ultima_data_disparo`
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- `ultimos_chamados_enviados`
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- `reincidencia_chamados`
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Se o workflow for duplicado, recriado ou importado como novo workflow, esse historico pode ser perdido porque pertence ao workflow no n8n.
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## Tempo sem interacao
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O campo `dias_sem_interacao` considera a maior data encontrada entre:
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- followups publicos do chamado: `date`, `date_mod`, `date_creation`
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- tarefas do chamado: `date`, `date_mod`, `date_creation`
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- modificacao do chamado: `glpi_tickets.date_mod`
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- abertura do chamado: `glpi_tickets.date`
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Isso evita marcar um chamado como parado quando alguem acabou de adicionar ou alterar uma tarefa no GLPI, mesmo que a tarefa esteja planejada para outro dia.
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Se a maior data encontrada estiver no futuro por causa de uma tarefa planejada, o contador fica em `0` dias sem interacao, evitando valores negativos no relatorio.
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## Regra de chamados abertos
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O SQL considera abertos todos os chamados com:
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```sql
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is_deleted = false
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AND status NOT IN (5, 6)
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```
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Este gatilho principal ignora chamados das categorias:
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- `ADMINISTRATIVO`
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- `DESENVOLVIMENTO`
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- `INFRA`
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O filtro usa o nome completo da categoria (`completename`) ou o nome simples (`name`) iniciando com esses termos, entao tambem remove subcategorias dessas filas.
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No GLPI, normalmente:
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- `5`: solucionado
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- `6`: fechado
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## Campos usados
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A query usa tabelas comuns do GLPI:
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- `glpi_tickets`
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- `glpi_itilcategories`
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- `glpi_entities`
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- `glpi_itilfollowups`
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- `glpi_tickettasks`
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- `glpi_tickets_users`
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- `glpi_users`
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Se sua versao do GLPI tiver customizacoes, valide primeiro a query `sql/top_10_chamados_abertos_glpi.sql` diretamente no banco.
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## Saida no Slack
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O Slack recebe uma mensagem curta com:
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- top 10 chamados para atacar hoje
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- tecnico atribuido, quando existir
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- SLA
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- dias sem interacao
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- dias aberto
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- reincidencia
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- link do chamado, se `glpi_base_url` estiver configurado no workflow
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Campos removidos da mensagem para reduzir ruido:
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- motivo
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- acao
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- prazo
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Se o agente de IA falhar, o workflow envia a mensagem curta gerada por codigo, sem depender da IA.
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## Agente de IA do n8n com Z IA
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O workflow usa o node:
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```text
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AI Agent - Revisar mensagem
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```
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Por padrao, ele esta conectado ao node:
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```text
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Z IA Chat Model
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```
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Esse node usa o chat model compativel com OpenAI do n8n, mas a credencial deve ser configurada para a Z IA.
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A IA nao monta mais a mensagem do zero. O node `Code - Reincidencia e mensagem curta` monta a mensagem final de forma deterministica, e a IA apenas revisa clareza e reduz texto.
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Regras do prompt:
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- nao adicionar fatos
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- nao criar motivo
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- nao criar acao
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- nao criar prazo
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- nao alterar IDs, tecnicos, datas, SLA, dias, reincidencia ou links
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- nao usar tom agressivo
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No n8n, abra o node:
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```text
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Z IA Chat Model
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```
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Configure:
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- credencial `Z IA`
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- endpoint/base URL da Z IA, se a credencial permitir
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- modelo correto disponibilizado pela Z IA, por exemplo `glm-4.5-flash`
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No arquivo importavel deixei o modelo como `glm-4.5-flash`. Se sua conta Z IA usar outro nome de modelo, troque pelo nome exato exibido na plataforma.
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Se aparecer `The resource you are requesting could not be found`, revise principalmente:
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- Base URL da credencial: normalmente `https://api.z.ai/api/paas/v4`
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- Modelo: precisa existir na sua conta, por exemplo `glm-4.5-flash`
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- Chave API: precisa ser da Z IA, nao da OpenAI
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- Node usado: mantenha `Z IA Chat Model` conectado ao `AI Agent - Revisar mensagem`
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Se a Z IA aparecer no seu n8n como node proprio, mantenha o `AI Agent - Revisar mensagem` e substitua somente o subnode `Z IA Chat Model` pelo modelo oficial da Z IA.
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## Recomendacao direta
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Nao trate isso como relatorio bonito. Trate como fila diaria de comando.
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Minha sugestao operacional:
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- rodar as 08h no canal da lideranca de suporte
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- exigir responsavel e prazo para cada um dos 10 chamados ate 10h
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- repetir apenas os chamados que continuarem parados no dia seguinte
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- se um chamado aparecer 3 dias seguidos, escalar para coordenacao/gestao
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- separar um segundo workflow para chamados sem tecnico atribuido, porque isso e falha de triagem, nao backlog comum
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- criar outro alerta intradiario para SLA vencendo nas proximas 2 horas
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Se quiser resultado real, nao basta notificar. Tem que transformar a mensagem do Slack em ritual diario de cobranca.
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