Tutorial sobre como construir um app "Self-Serve AI Audit" como lead…

INEMA

em desenvolvimento mas a parte superior ja funciona em portugues, so mudar o nome no email

estou traduzindo para portugues.

ajustando formatação

enchanting-figolla-6b2fa2.netlify.app ↗

🟢 Como foi feita a conversão de Make para n8n (passo a passo)⌗

1️⃣ Exportar o fluxo do Make.com⌗

No Make.com, ele foi em “Export Blueprint” para exportar o fluxo completo como um arquivo JSON.
Esse JSON contém toda a lógica, conexões, módulos, variáveis, etc.

2️⃣ Usar uma IA para ler e entender o JSON⌗

Abriu o Cursor (editor com IA integrada) e colou o JSON exportado do Make.
Pediu para a IA analisar o fluxo e entender o que cada módulo faz.

Prompt usado no Cursor (exemplo): "Este é um fluxo do Make.com exportado como JSON. Quero que você crie um fluxo equivalente para o n8n com os mesmos passos e lógica. Use nós nativos do n8n quando possível e ajuste as chamadas de API conforme necessário."

3️⃣ Fornecer exemplos de nós n8n⌗

Ele adicionou no Cursor um pequeno fluxo de exemplo do n8n com alguns nós (OpenAI, Perplexity, Google Docs) para ajudar a IA a entender como esses módulos se estruturam no n8n.

Assim a IA conseguiu mapear os módulos do Make para os equivalentes no n8n.

4️⃣ Gerar o fluxo n8n⌗

A IA gerou um novo JSON no formato do n8n.
Esse JSON foi importado diretamente no n8n para criar o fluxo equivalente.

5️⃣ Ajustar detalhes⌗

Algumas pequenas diferenças entre Make e n8n precisaram de ajustes manuais:

✔ Estrutura de dados (Make usa payload diferente no webhook)
✔ Nomes e formatos das variáveis
✔ Métodos de autenticação (n8n pode precisar de configurações extras para Google Docs ou Perplexity)
✔ Conexão de módulos (n8n requer “set” e “function” nodes para manipulação de dados)

Ele pediu para a IA no Cursor reescrever prompts e ajustar referências de variáveis automaticamente.

6️⃣ Testar com mock data⌗

Como o n8n permite definir mock data direto no webhook, foi possível testar o fluxo sem o front-end do app.

🚀 Resultado⌗

Em menos de 1 hora:

✅ Fluxo completo do Make convertido para o n8n
✅ Prompts ajustados para o contexto do n8n
✅ Toda a lógica replicada (webhook → pesquisa → geração de relatório → PDF → e-mail)

🔥 Vantagens de usar essa técnica⌗

Não precisa reconstruir tudo manualmente no n8n
Aproveita a inteligência da IA para adaptar chamadas API e variáveis
Poupa horas de trabalho ao migrar fluxos complexos

Aqui vai o passo a passo resumido para você criar o Self-Serve AI Audit App como lead magnet usando make e n8n. Vou dividir em 3 etapas principais: front-end (app), automação (Make/n8n) e entrega do relatório.

🟢 1. Criar o Front-end (App para coleta de dados)⌗

Este é o formulário que o cliente vai usar para enviar os dados.

1.1 Escolha a plataforma

Use Lovable, Replit, Supabase ou outro construtor de apps para web.

1.2 Campos do formulário Inclua:

Nome da empresa
Setor de atuação
Número de funcionários
Metas de negócios
Departamentos e tarefas (com frequência)
Fontes de dados existentes (CRM, ERP etc.)
Estrutura e qualidade dos dados
Orçamento disponível
Requisitos de conformidade (GDPR, LGPD etc.)
E-mail para envio do relatório

1.3 Conecte o front-end ao backend

Configure para enviar os dados via webhook para make ou n8n quando o usuário clicar em “Gerar Relatório”.

🟠 2. Criar Automação no make ou n8n⌗

📦 No make:⌗

2.1 Configurar o Webhook

Crie um cenário com módulo Webhook para receber os dados do app.

2.2 Adicionar Perplexity (Pesquisa)

Configure chamada API para o Perplexity:
Pesquisar sobre a empresa, setor, concorrentes, notícias e desafios.
Use “Sonar Pro” ou “Reasoning Pro” para equilibrar velocidade e profundidade.

2.3 Adicionar OpenAI (Geração do relatório)

Gere um relatório com estrutura:
Sumário Executivo
Análise dos processos e pontos de dor
Oportunidades de automação com IA
Roadmap sugerido com fases e ferramentas

2.4 Criar Google Doc

Converta o texto em um Google Doc formatado.

2.5 Converter Google Doc em PDF

Use CloudConvert (pago) ou código customizado.

2.6 Enviar e-mail

Envie o PDF como anexo para o e-mail do cliente.

📦 No n8n (equivalente):⌗

2.1 Configurar Webhook

Crie um fluxo com o nó Webhook e defina mock data (não precisa do app pronto para testar).

2.2 Adicionar Perplexity

Use o nó nativo do Perplexity (ou HTTP request se não existir).

2.3 Adicionar OpenAI

Utilize GPT-4.1 para geração e Claude para refinamento do texto (melhor copywriting).

2.4 Criar Google Doc

Use o módulo Google Docs no n8n:
Crie e insira o conteúdo no documento.

2.5 Converter para PDF

No n8n, use a opção nativa de conversão de Google Doc para PDF.

2.6 Enviar e-mail

Use o módulo de e-mail para enviar o PDF como anexo.

🔵 3. Entregar o Relatório e Capturar Leads⌗

3.1 Envio automático

O cliente recebe um e-mail com:
Mensagem personalizada (“Seu Relatório de Prontidão de IA está pronto”)
Anexo PDF profissional

3.2 Base de dados para leads

Armazene todas as respostas no Supabase ou Airtable para futuras campanhas.

✅ Resultado Final⌗

App coleta dados → Webhook envia ao make/n8n→ Perplexity pesquisa → OpenAI gera relatório → Google Doc → PDF → e-mail ao cliente
Você ganha uma base de leads qualificados com dados ricos sobre empresas e orçamento.

Resumo:

Um tutorial completo sobre como criar o app Self-Serve AI Audit como isca digital (lead magnet) para consultores e agências. Ele explica cada etapa da construção usando make e como replicar o mesmo fluxo no n8n em menos de uma hora.

Principais pontos:

Objetivo do App: Donos de negócios preenchem informações sobre empresa, departamentos, tarefas, prontidão de dados e orçamento. O sistema gera automaticamente um relatório de prontidão para IA e envia um PDF formatado por e-mail.
Stack usada:
App Lovable (para o front-end)
Webhook →make→ Perplexity (pesquisa sobre a empresa) → OpenAI (gera e refina o relatório) → Google Docs → CloudConvert (PDF) → e-mail ao cliente.
No n8n: os mesmos passos com vantagens como uso de mock data para testes e menos dependência de APIs pagas.
Passos do fluxo:
Captura de dados no app (nome, setor, metas, orçamento etc.)
Envio para Perplexity para pesquisa de mercado e concorrência
OpenAI organiza dados em um relatório com sumário executivo, análise de processos e oportunidades de automação
Geração de PDF e envio automatizado por e-mail
Dicas técnicas:
Uso de dados simulados no n8n para testar o fluxo sem precisar do front-end pronto
Conversão do blueprint JSON do Make para n8n usando prompting no Cursor
Ajustes necessários nos prompts para adaptação entre Make e n8n devido às diferenças de estrutura JSON
Front-end:
Criado no Lovable com possibilidade de uso de outras plataformas como Replit ou Supabase
Multi-páginas com campos dinâmicos (dropdowns, texto aberto, seleção múltipla).
Benefícios estratégicos:
Qualificação automática de leads
Construção de base de dados com informações úteis (orçamentos, ferramentas, compliance)
Geração de oportunidades para ofertas direcionadas com base no perfil do lead.

Exemplos avançados incluídos:

Adicionar etapas extras de pesquisa para manter dados atualizados em um ambiente que muda rápido.
Refinamento do copywriting com Claude para uma linguagem mais envolvente e consultiva.

Conclusão: É uma automação linear e replicável que pode ser usada como lead magnet para atrair clientes, qualificar leads e demonstrar expertise de forma prática. O sistema coleta dados estratégicos para futuras campanhas e pode ser hospedado em websites ou promovido nas redes sociais.

Roube Meu App de Auditoria de IA – MELHOR Isca Digital, Tudo Seu (Bomba de Valor 💣)

Como construir o app “Self-Serve AI Audit”

Passo a passo como construí, mas também te dou o blueprint no Make.com E o equivalente no n8n

Essa ferramenta permite que donos de empresas insiram informações sobre sua companhia, departamentos, tarefas, prontidão de dados e orçamento → gera automaticamente um relatório profissional de prontidão para IA → e envia por e-mail um PDF lindamente formatado.

A stack:

Aplicativo Lovable
→ webhook para automação no Make.com
→ Perplexity faz pesquisas sobre a empresa e o setor
→ OpenAI redige e refina o relatório
→ converte para PDF e envia por e-mail

Como converti todo o fluxo do Make.com para o n8n em menos de uma hora usando o Cursor e alguns truques inteligentes de prompting.

O verdadeiro poder está em colar dados simulados para alimentar seu app vibe-coded – você obtém faixas de orçamento, requisitos de conformidade, ferramentas atuais e pontos de dor de cada lead que preenche seu formulário de uma só vez.

Perfeito para consultores e agências que querem qualificar leads automaticamente ou criar uma isca digital de alto valor que realmente demonstra sua expertise.

m23 - App de Auditoria de IA

chatgpt.com ↗