n8n Daily Email Insight Generator triage en tiempo real y enriquecimiento con Bright Data
Envío para AI Agents Challenge powered by n8n and Bright Data Propietario Matheus Santos versión 0.2 Cronograma 24 ago 2025 a 31 ago 2025 Estado completado prototipo
Resumen He creado un flujo de trabajo en n8n que ingiere correos nuevos de forma automática, los clasifica y prioriza con un modelo de chat Gemini, enriquece resultados con datasets de Bright Data Marketplace y escribe entradas concisas y accionables en Google Sheets. Se ejecuta tres veces al día y genera una hoja de insights de correo que ayuda a los equipos con el triage, el seguimiento y las acciones.
Qué construí Automatización tipo producción que 1 extrae emails por IMAP 2 limpia y normaliza el contenido 3 clasifica tema y prioridad con un LLM 4 enriquece con búsquedas en Bright Data Marketplace 5 fusiona y refina la salida con un último paso del LLM 6 escribe tareas evidencia y acciones en Google Sheets con operaciones de crear actualizar y anexar Requisito clave cumplido uso de nodos de IA chat de n8n y nodos verificados de Bright Data para la fase de enriquecimiento.
Demo y workflow Archivo JSON del workflow en GitHub email priority agent json Para probarlo importa el JSON en tu instancia de n8n configura credenciales de IMAP Bright Data Gemini y Google Sheets y ejecuta un correo de prueba.
Por qué es útil Ahorra tiempo al convertir ruido del buzón en tareas y evidencias Destaca correo crítico de negocio inversión facturación solicitudes de clientes con una política de triage consistente Aporta trazabilidad los matches de Bright Data quedan registrados para verificar remitente y contexto de empresa Es extensible puedes añadir más fuentes de enriquecimiento integraciones de tareas y paneles.
Arquitectura de alto nivel IMAP correo entrante Limpieza de contenido extracción de snippet remitente destinatarios fecha asunto Modelo de chat Gemini para clasificar y validar Preparación de consultas para Bright Data Búsqueda en Bright Data Marketplace y limpieza de resultados Fusión clasificación y enriquecimiento Enriquecimiento final y resumen con Gemini con posibilidad de invocar Bright Data como herramienta Limpieza final Generación de operaciones para Google Sheets Escritura en hojas Tasks DatasetMatches y EmailActions.
Implementación técnica 1 Disparador IMAP vigilancia de nuevos mensajes 2 Función de limpieza y normalización a content from to subject fechas 3 Modelo de chat Gemini para clasificar categoría y prioridad salida en JSON estricto 4 Limpieza de salida eliminando caracteres extra 5 Decisión y preparación de enriquecimiento el LLM sugiere consultas si faltan señales 6 Bright Data Marketplace para listar datasets y recolectar evidencias por dominio y palabras clave 7 Limpieza de enriquecimiento normalización de objetos y campos relevantes 8 Fusión de resultados 9 Resumen final con acciones recomendadas y tareas 10 Mapeo a Google Sheets para crear actualizar y anexar filas en las hojas de trabajo.
Ejemplo de salida que se registra Categoría por ejemplo Inversión Prioridad Alta Media o Baja Confianza numérica Resumen breve del correo Razones y evidencias como dominio del remitente y frases detectadas Enriquecimientos sugeridos por ejemplo consulta de dominio o búsqueda web Acciones como etiquetar crear tarea o seguimiento con urgencia.
Uso de Bright Data Consultas al Marketplace para perfiles de empresa noticias y snapshots que coinciden con dominios o palabras clave inferidos del correo Uso como herramienta dentro del LLM para verificación cuando la confianza es baja o la categoría es de inversión Beneficio Bright Data añade señales web casi en tiempo real para reducir falsos positivos y aumentar la confianza del modelo.
Cómo reproducir o ejecutar localmente 1 Clona el repositorio e importa el workflow JSON 2 Añade credenciales IMAP Gemini Bright Data Google Sheets y Slack opcional 3 Ajusta las reglas de prioridad con tus remitentes y palabras clave críticas 4 Ejecuta manualmente o agenda cada 8 horas y prueba con correos de ejemplo 5 Exporta el JSON del workflow al finalizar.
Retos y aprendizajes El ajuste de prompts es crítico prompts muy grandes o mezclados pueden generar ruido lo solucioné forzando JSON estricto y nodos de limpieza Bright Data requirió exploración para elegir filtros adecuados abordar primero por dominio ayudó Fue mi primera experiencia con n8n y Bright Data y el poder combinado es notable afiné los nodos de chat para pedir lo justo y obtener salidas útiles.
Enlaces y contacto Repositorio n8n email priority agent Contacto Matheus Santos abierto a preguntas y colaboración.
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