Автоматизированная обработка таблицы с помощью make.com

1. Google Sheets: Поиск строк
Функция: ищет в Google Sheets строку (или строки), которые соответствуют заданному критерию.
Типичная задача: найти данные по email, дате или другому уникальному ключу для дальнейшей обработки.
Вход: условие поиска (например, email, дата).
Выход: найденные строки из таблицы для следующего модуля.

2. Perplexity AI: Создать завершение чата
Функция: отправляет полученные данные (например, описание события или текст заявки) в AI-модель для обработки.
Типичная задача: извлечь структурированную информацию из неструктурированного текста, например, e-mail, имя, другие детали.
Вход: текст из найденной строки (description, summary, etc).
Выход: текстовый ответ или полуструктурированный JSON, который содержит извлеченные значения.

3. Text Parser: Соответствие шаблону
Функция: парсит конкретный шаблон (regexp, pattern matching) из текста, который вернул AI.
Типичная задача: извлечь нужные поля из ответа Perplexity AI (например, выделить email, дату, имя).
Вход: текст или массив значений из предыдущего шага.
Выход: найденные подмассивы/значения, которые соответствуют шаблону.

4. JSON: Парсить JSON
Функция: преобразует текст (или структурированный кусок) из предыдущего шага в массив/объект JSON для дальнейшей автоматической работы.
Типичная задача: получить из AI/парсера валидный набор данных для передачи в конечную систему.
Вход: текст из JSON.
Выход: структурированный JSON (в виде ключ-значение), готовый для записи в таблицу.

5. Google Sheets: Обновить строку
Функция: обновляет найденную строку (или несколько строк) в Google Sheets на основе нового контента.
Типичная задача: записать/обновить данные во время enrichment лидов, добавить распарсенные или найденные AI-значения в таблицу (например, новый email, статус, имя, отформатированную дату).
Вход: идентификатор строки для обновления + новые данные.
Выход: таблица с обновленной строкой.

Общая логика сценария:
- Поиск нужной строки в Google Sheets (по email, имени, дате или другой переменной).
- AI-обработка полученного текста/описания для структуризации нужных данных.
- Парсинг результата через шаблон для выделения конкретных значений.
- Преобразование в валидный JSON для автоматической работы.
- Обновление информации (добавляют/корректируют нужные поля) в уже существующей или найденной строке таблицы.

Варианты использования
- Автоматическое enrichment контактов в Google Sheet через AI.
- Извлечение дополнительных данных из поля "Description" или "Summary" и перенос их в отдельные колонки.
- Автоматическая обработка новых записей и сохранение их в стандартизированном формате.