CRM-автоматизация обновления лидов по событиям взаимодействия
Промпт описывает автоматизацию обновления лидов в CRM: критерии и поля обновления, ASCII-workflow, API-вызовы и маппинги, обработку ошибок, логи, одно слабое допущение и сбойный сценарий.
Спроектируй автоматизацию обновления лидов в CRM по входам: - [YOUR_COMPANY_NAME] - [LEAD_INTERACTION_CRITERIA] - [CURRENT_WORKFLOW] - [CRM_API] - [DATA_POINTS] - [WORKFLOW_DESCRIPTION] Если [CRM_API] не задан, используй платформо-независимый REST API с Bearer Token и явно пометь это как реализацию по умолчанию. Вопросов не задавай. Ответ строго по разделам 1-5: 1. Собранные критерии и триггерные поля. 2. Диаграмма рабочего процесса в ASCII + пошаговое описание действий. 3. Детализированный скрипт автоматизации для [CRM_API]. 4. Механизмы обработки ошибок и ведения логов. 5. Одно самое ненадёжное предположение, как его проверить, и один реалистичный сценарий отказа. Что обязательно раскрыть: - для каждого критерия: точное условие, какие поля из [DATA_POINTS] обновляются, типы, целевые значения и минимальные проверки; - в workflow: источник события, обработчик, валидация, mapping, вызов CRM API, подтверждение, логирование, ветки if/else; - в разделе 3: field mapping, endpoint, method, auth headers, пример request/response, idempotency, sync vs async, очереди, timeouts, retries и псевдокод; - в разделе 4: классификацию validation/network/4xx/5xx/conflict ошибок, структуру логов, retention, read-after-write, reconcile job и alerting. Ограничения: - не добавляй разделов вне 1-5; - не придумывай бизнес-правила без явной пометки «предположение»; - давай одно согласованное решение, а не набор альтернатив.
ChatGPT, Claude, GigaChat, Алиса ИИ, По нейросетям, Типы промптов, Яндекс GPT