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TRILHA DE CONHECIMENTO · BETA

Build reusable AI workflows

Separate process, configuration and data to build reusable AI workflows. Learn to organize inputs, check results and handle repetition and failures through triage and integration examples.

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Abra o que quer entender. Marque o que já sabe. Aprofunde quando precisar.

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  • Automate a repeating processI can define an input, an outcome and the decisions that remain human.

    A reusable automation accepts new data and applies an established process. Each run changes the request, without requiring a redesigned sequence. For example: receive a message, extract its subject, check the information and prepare a handoff to a person.

    Our case is request triage. A reported charge goes to billing review; “it did not work” needs more detail; a response outside the contract is held. AI may propose a classification and summary, but it does not verify the charge or authorize an account change. The included lab uses fictional responses to make these behaviors reproducible without calling an AI service.

    Start with one sentence: “When an identified request arrives, prepare a reviewable record that preserves the original text and identifies missing information.” This already provides a way to assess usefulness. If inputs are rare, the process changes constantly or a spreadsheet does the job with less effort, automation may not pay off. Reuse requires a stable rule and someone responsible for exceptions.

    Confira se ficou claro

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    Conferência opcional, só enquanto este conteúdo estiver aberto.
    Como este conhecimento ajuda no objetivo

    I can define an input, an outcome and the decisions that remain human.

    Materiais complementares

    • ArquivoCompleted workflow design and contract

      Markdown material with a completed case, decisions and adaptable examples.

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    Referências

    FundamentalNão marcado
  • Separate process, configuration and run data

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  • Define an input and output contract

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  • Identify the event before generating a response

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  • Choose fixed rules, AI or an agent

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  • Write examples that define the expected outcome

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  • Run the lab and read its output

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  • Map fields without losing the dataset

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  • Open the n8n example and recognize its three nodes

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  • Switch context through configuration

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  • Turn a stable step into a subworkflow

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  • Choose a platform without tying the process to it

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  • Prevent a repeated input from producing another effect

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  • Hold contradictory data instead of guessing

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  • Separate technical failure from missing information

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  • Retry with limits and investigate uncertain outcomes

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  • Plan state, records and recovery

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  • Request a scoped AI proposal

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  • Check meaning beyond valid JSON

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  • Treat received text as data

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  • Bind review to the correct action and version

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  • Evaluate cases that change a decision

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  • Separate credentials and use appropriate test data

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  • Estimate consumption per run and exception

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  • Version the contract, configuration and instruction

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  • Deliver a workflow someone else can maintain

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  • Scope the process and its reusable contract

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  • Run, compare and adapt without rebuilding

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  • Check repetition, meaning and authorization

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  • Document the version and observe useful outcomes

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