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Document Automation

Esta skill capacita o Claude a projetar, implementar e otimizar soluções de automação de documentos usando IA, APIs e plataformas de low-code/no-code como Make e N8N.

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Keywords

Automação de Documentos, Geração Dinâmica de Documentos, Extração Inteligente de Dados (IDP), OCR, Processamento de Linguagem Natural (PLN), Assinatura Eletrônica, Workflow de Documentos, RPA para Documentos, Gestão de Ciclo de Vida do Contrato (CLM), APIs de Documentos, Make.com, N8N, Prompts para IA, Validação de Documentos.

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Quick Start

1. Configurar um trigger de entrada de documentos: Configure um webhook em Make.com (ou N8N) para receber dados de um formulário web (ex: Typeform, Google Forms) preenchido ou um novo arquivo em uma pasta monitorada (ex: Google Drive, Dropbox, e-mail).
2. Extrair e preparar dados-chave: Utilize módulos de extração (ex: "Text Parser" em Make, "Function" em N8N) ou conectores de banco de dados (ex: Airtable, PostgreSQL) para coletar as informações necessárias que alimentarão o documento ou a extração.
3. Interagir com Claude para conteúdo/validação: Envie os dados preparados para o Claude via API com um prompt detalhado, instruindo-o a gerar o corpo de um documento (ex: proposta, contrato) ou validar/normalizar dados extraídos.
4. Criar ou preencher o documento final: Utilize o texto gerado pelo Claude (ou os dados validados) para preencher um template em um serviço como Google Docs API, DocuSign Gen, PandaDoc ou um gerador de PDF customizado.
5. Distribuir e arquivar de forma automatizada: Envie o documento final para assinatura eletrônica (ex: DocuSign, Adobe Sign) e armazene-o automaticamente em um sistema de gestão documental (ex: SharePoint, Google Drive) ou CRM/ERP.

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Core Workflows

Workflow 1: Automação de Geração de Propostas Comerciais Dinâmicas com Claude e Make.com

Cenário: Uma empresa de serviços de TI precisa gerar propostas comerciais personalizadas e detalhadas rapidamente para cada cliente, com base em dados do CRM e inputs específicos do vendedor.

Passos detalhados:

1. Trigger (Make.com): Um novo "Negócio" no estágio "Proposta Necessária" no HubSpot (ou outro CRM como Pipedrive, Salesforce) aciona um webhook do Make.com. O webhook recebe o ID do Negócio.
2. Coleta de Dados do CRM:
   • Módulo "HubSpot CRM - Get a Deal": Busca detalhes completos do negócio, incluindo nome_cliente, cnpj_cliente, servicos_selecionados (lista de IDs de serviços ou nomes), valor_total_estimado.
   • Módulo "Google Sheets - Search Rows": Consulta uma planilha de "Catálogo de Serviços" para obter descrições detalhadas e preços unitários para cada servico_selecionado.
   • Variáveis resultantes: cliente_nome_fantasia, cliente_razao_social, cliente_cnpj, cliente_endereco, lista_de_servicos_detalhados (com nome, descrição, preço).
3. Geração do Conteúdo da Proposta (Claude API):
   • Módulo "HTTP - Make a request" no Make.com para a API do Claude (ex: https://api.anthropic.com/v1/messages).
   • Método: POST
   • Headers: Content-Type: application/json, x-api-key: SEU_CLAUDE_API_KEY, anthropic-version: 2023-06-01
   • Corpo (JSON):

     {
       "model": "claude-3-opus-20240229",
       "max_tokens": 2000,
       "messages": [
         {
           "role": "user",
           "content": "Você é um redator de propostas comerciais persuasivo e formal para uma empresa de tecnologia focada em soluções de automação. Crie as seções 'Escopo dos Serviços', 'Investimento', 'Prazos de Entrega' e 'Condições Gerais' para uma proposta. Seja claro, conciso e destaque os benefícios para o cliente.\n\n**Dados do Cliente:**\nNome Fantasia: {{1.nome_fantasia}}\nRazão Social: {{1.razao_social}}\nCNPJ: {{1.cnpj}}\nEndereço: {{1.endereco}}\n\n**Serviços Selecionados e Detalhes:**\n{{2.lista_de_servicos_detalhados}} \n\n**Valor Total Estimado:** R$ {{1.valor_total_estimado}}\n\n**Instruções:**\n1. Comece com uma introdução calorosa e profissional, endereçando o cliente.\n2. Para 'Escopo dos Serviços', liste e descreva cada serviço selecionado, focando no valor que entrega.\n3. Para 'Investimento', apresente o valor total estimado e sugira condições de pagamento: 50% adiantado, 50% na conclusão da primeira fase.\n4. Para 'Prazos de Entrega', estime um prazo de 90 dias úteis para a implementação completa, com marcos de entrega para cada serviço.\n5. Para 'Condições Gerais', inclua uma cláusula padrão de confidencialidade e uma de validade da proposta de 30 dias.\n6. Termine com uma chamada para ação para agendamento da reunião de alinhamento."
         }
       ]
     }
     

   • O Make.com capturará a resposta do Claude contendo o texto formatado da proposta.
4. Preenchimento do Template da Proposta (Google Docs API):
   • Módulo "Google Docs - Create a Document from a Template": Usa um template pré-definido no Google Docs com placeholders como {{NOME_CLIENTE}}, {{CONTEUDO_PROPOSTA}}.
   • O texto gerado pelo Claude preenche o placeholder {{CONTEUDO_PROPOSTA}}.
   • O nome do cliente do CRM preenche {{NOME_CLIENTE}}.
5. Conversão para PDF e Assinatura Eletrônica:
   • Módulo "Google Docs - Convert a Document": Converte o documento preenchido para PDF.
   • Módulo "DocuSign - Send an Envelope": Envia o PDF gerado para o e-mail do contato do cliente (extraído do CRM) e para o e-mail do gerente comercial para assinatura eletrônica.
   • Configuração de um webhook de notificação do DocuSign para o Make.com para monitorar o status da assinatura.
6. Arquivamento e Notificação:
   • Módulo "Google Drive - Upload a File": Armazena a proposta final em PDF em uma pasta específica (ex: /Propostas_Finalizadas/{{1.nome_cliente}}/).
   • Módulo "Slack - Create a Message": Notifica a equipe de vendas e o gerente comercial sobre o envio da proposta e seu status (ex: "Proposta para {{1.nome_cliente}} enviada para assinatura!").

Workflow 2: Extração Inteligente de Dados de Notas Fiscais com N8N e Google Cloud Vision AI

Cenário: Uma equipe financeira recebe centenas de notas fiscais (NF-e) por e-mail mensalmente e precisa extrair dados como nome do fornecedor, CNPJ, valor total, data de emissão, data de vencimento e itens da fatura para registro no sistema ERP e conciliação.

Passos detalhados:

1. Trigger (N8N): "Email Read IMAP" node configurado para monitorar uma caixa de entrada específica (faturas@suaempresa.com.br) para novos e-mails com anexos PDF ou XML. Filtra por assunto que contenha "Nota Fiscal" ou "Fatura".
2. Armazenamento Temporário e Extração de Anexos:
   • "Split in Batches" node: Se houver múltiplos anexos, processa um por um.
   • "Read Binary File" node: Lê o anexo PDF/XML.
   • "Google Drive - Upload File" node: Faz upload do anexo para uma pasta temporária no Google Drive (/NFE_Processamento/).
3. Processamento OCR/IDP (Google Cloud Vision AI):
   • "Google Cloud Vision - OCR Document" node: Configurado para processar o PDF do Google Drive.
   • Recursos: TEXT_DETECTION para texto geral e DOCUMENT_TEXT_DETECTION para extração estruturada (se aplicável a layout de NF-e).
   • Saída: JSON com o texto extraído e, em alguns casos, coordenadas de campos. Para NF-e no Brasil, o XML é preferível, mas o OCR é um fallback para PDFs não estruturados ou DANFEs.
4. Pré-processamento e Normalização de Dados (N8N Function Node):
   • Um "Function" node em JavaScript para percorrer o JSON do Google Vision AI (ou o XML, se disponível), extrair campos específicos e aplicar regras de normalização.
   • Exemplo de código (simplificado para JSON de texto plano do OCR):

     const visionOutput = $json.data.fullTextAnnotation.text;
     let extractedData = {
       fornecedor: '',
       cnpj_fornecedor: '',
       valor_total: 0,
       data_emissao: '',
       data_vencimento: ''
     };
     
     // Exemplo de regex para encontrar campos comuns
     const regexFornecedor = /(?:Razão Social|Nome Fornecedor):\s*(.+)/i;
     const regexCNPJ = /(?:\bCNPJ\b|\bCPF\b):\s*(\d{2}\.\d{3}\.\d{3}\/\d{4}-\d{2}|\d{3}\.\d{3}\.\d{3}-\d{2})/i;
     const regexValorTotal = /(?:Valor Total|Total a Pagar):\s*R\$\s*([\d\.,]+)/i;
     const regexDataEmissao = /(?:Data Emissão|Emitido Em):\s*(\d{2}\/\d{2}\/\d{4})/i;
     const regexDataVencimento = /(?:Data Vencimento|Vencimento Em):\s*(\d{2}\/\d{2}\/\d{4})/i;
     
     const lines = visionOutput.split('\n');
     for (const line of lines) {
       let match;
       if (!extractedData.fornecedor && (match = line.match(regexFornecedor))) {
         extractedData.fornecedor = match[1].trim();
       }
       if (!extractedData.cnpj_fornecedor && (match = line.match(regexCNPJ))) {
         extractedData.cnpj_fornecedor = match[1].trim();
       }
       if (!extractedData.valor_total && (match = line.match(regexValorTotal))) {
         extractedData.valor_total = parseFloat(match[1].replace(/\./g, '').replace(',', '.'));
       }
       if (!extractedData.data_emissao && (match = line.match(regexDataEmissao))) {
         extractedData.data_emissao = match[1].trim();
       }
       if (!extractedData.data_vencimento && (match = line.match(regexDataVencimento))) {
         extractedData.data_vencimento = match[1].trim();
       }
     }
     
     // Normalização de datas