Optimize classroom schedules and resolve conflicts with GPT-4o and Google Calendar — n8n ワークフロー

高 複雑度⏰ スケジュール27個のノード🏷️ Project Management作成者：Cheng Siong Chin

概要

How It Works This workflow automates competitive intelligence gathering and market analysis for businesses needing real-time insights on competitors, industry trends, and market positioning. Designed for marketing teams, strategy analysts, and business development professionals, it solves the time-intensive challenge of manually monitoring competitor activities across multiple channels. The system schedules regular data collection, fetches competitor information from various sources, employs mul

使用ノード

Send EmailSlackCodeAI AgentOpenAI Chat ModelStructured Output ParserCode ToolAI Agent Tool

ワークフロープレビュー

Setup Steps
1. Connect Schedule Trigger (set monitoring frequency:
2. Configure Fetch Data node with competitor website UR
3. Add OpenAI API keys to all AI agent no
Prerequisites
OpenAI API account (GPT-4 recommended), competitor data
Use Cases
SaaS competitor feature tracking, retail pricing intell
Customization
Modify AI prompts for
How It Works
This workflow automates competitive intelligence gather
Report Generation & Distribution
Why: Delivers actionable intelligence to decision-maker
Multi-Agent AI Analysis
Why: Delivers expert-level analysis across multiple dim
Automated Data Collection
Why: Schedule trigger initiates competitor data fetchin
Intelligent Routing & Validation
Why: Ensures data quality and prioritizes critical insi
toolparserparsermodeltoolmodelparsertoolparsermodelmodel
⚡
S
Schedule Trigger
W
Workflow Configuration
P
Prepare Scheduling Data
OpenAI Model - Resource …
Resource Analysis Output…
Resource Analysis Agent
OpenAI Model - Operation…
Operations Output Parser
Operations Agent
R
Route by Severity
Notify Critical Conflicts
Email Scheduling Recomme…
Log Results
OpenAI Model - Optimizat…
Optimization Output Parser
Schedule Optimization Ag…
Conflict Score Calculato…
G
Google Calendar Tool
Calculate Historical Pat…
M
Merge Analysis Results
C
Check Auto-Resolution Po…
A
Apply Auto-Resolution
Generate Conflict Report
M
Merge Resolution Paths
Master Orchestrator Agent
OpenAI Model - Master Or…
Master Orchestrator Outp…
27 nodes31 edges

仕組み

  1. 1

    トリガー

    このワークフローは スケジュール トリガーで開始します、定義されたスケジュールで実行。

  2. 2

    処理

    データは 27 個のノードを流れます, connecting agent, agenttool, code。

  3. 3

    出力

    ワークフローは自動化を完了し、設定された宛先に結果を配信します。

ノード詳細 (27)

SE

Send Email

emailSend

#1
SL

Slack

slack

#2
CO

Code

code

#3
AI

AI Agent

n8n-nodes-langchain.agent

#4
OP

OpenAI Chat Model

n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi

#5
ST

Structured Output Parser

n8n-nodes-langchain.outputParserStructured

#6
CO

Code Tool

n8n-nodes-langchain.toolCode

#7
AI

AI Agent Tool

n8n-nodes-langchain.agentTool

#8

このワークフローのインポート方法

  1. 1右側の JSONをダウンロード ボタンをクリックしてワークフローファイルを保存します。
  2. 2n8nインスタンスを開き、ワークフロー → 新規 → ファイルからインポート に進みます。
  3. 3ダウンロードした optimize-classroom-schedules-and-resolve-conflicts-with-gpt-4o-and-google-calendar ファイルを選択し、インポートをクリックします。
  4. 4各サービスノードの 認証情報（APIキー、OAuthなど）を設定します。
  5. 5ワークフローをテスト をクリックして動作確認し、有効化します。

またはn8nの JSONからインポート に直接貼り付け：

{ "name": "Optimize classroom schedules and resolve conflicts with GPT-4o and Google Calendar", "nodes": [...], ...}

インテグレーション

agentagenttoolcodeemailsendgooglecalendartooliflmchatopenaimergeoutputparserstructuredscheduletriggersetslackswitchtoolcode

このワークフローを取得

ワンクリックでダウンロード＆インポート

JSONをダウンロードn8n.ioで見る
ノード27
複雑度high
トリガーscheduled
カテゴリProject Management

作成者

Cheng Siong Chin

Cheng Siong Chin

@cschin

タグ

agentagenttoolcodeemailsendgooglecalendartooliflmchatopenaimergeoutputparserstructuredscheduletrigger
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