需求分析工作流（Demand Analysis Workflow）

基于 n8n 的需求分析自动化工作流搭建文档，支持 Webhook 接收需求、AI 分类与澄清、需求文档生成、性价比评估，并自动写入飞书多维表格。

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功能概述

• Webhook 接收：POST 接收客户需求（requirement、price、deadline 等）
• AI 需求分类：使用 DeepSeek 对需求类型分类（纯软件开发 / 工作流搭建等）
• 需求澄清：生成结构化澄清问题，或直接生成需求文档
• 性价比评估：对需求清晰度、技术匹配度、价格合理性等打分
• 飞书多维表格：将分析结果自动插入飞书表格，支持历史对比与推荐度更新

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文档版本说明

本仓库提供两种实现方式的完整搭建文档：

文档	说明	适用场景
需求分析工作流（workflow版）.md	使用 Basic LLM Chain 等节点，线性 + Switch 分流	结构清晰、节点可控、便于调试
需求分析工作流（Agent版）.md	使用 AI Agent + Tools，Agent 内部调用工具	更灵活、适合复杂决策与多轮工具调用

按文档在 n8n 中按步骤配置即可复现工作流。

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前置条件

• n8n：已部署并可访问（参见 N8N-Docker 从零开始部署教程 等）
• DeepSeek API Key：DeepSeek 开放平台 获取
• 飞书应用：在 飞书开放平台 创建应用，获取 App Token 与多维表格 Table ID

文档内各步骤均包含凭证获取与配置说明。

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项目结构

demandAnalysisWorkflow/
├── README.md                           # 本说明
├── 需求分析工作流（workflow版）.md      # workflow 版搭建文档
└── 需求分析工作流（Agent版）.md         # Agent 版搭建文档

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快速开始

1. 在 n8n 中新建空白工作流
2. 选择对应文档（workflow 版或 Agent 版），按「详细节点配置」从步骤 1 开始配置
3. 配置 Webhook、Set、IF、Basic LLM Chain / AI Agent、飞书等节点
4. 保存并激活工作流，使用文档中的 Webhook URL 与请求体进行测试

输入示例：

{
  "requirement": "做一个支持多学校的智慧校园管理后台，包含考勤、订餐、审批",
  "price": "5万",
  "deadline": "2个月",
  "customer_name": "某某学校",
  "contact": "138xxxx"
}

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许可证

MIT