cerebro-vip INEMA.CLUB
início › INEMA.N8N

Análise e documentação do projeto vencedor de um hackathon de voice…

INEMA.N8N · 2025-09-18 · ~15 min · ver no Telegram ↗

INEMA

Podem usar o Claude Code para migrar este projeto

Comando para o Relatorio

npx ccusage@lastest

usando para testes com o claude desktop

Hacks de Desenvolvimento⌗

  • Reutilizar workflows: coloque toda a lógica de chamada em um subworkflow único (Call Master) e invoque via Webhook interno; isso evita duplicar fluxos para on-demand, manhã, noite, domingo.
  • Templates no Bolt.new: crie um template padrão de tela (login, onboarding, dashboard) e apenas duplique e personalize, reduzindo tempo de design.
  • Autocompletar preferências: quando o usuário não preencher, atribua defaults (ex.: voz masculina, horário padrão) para evitar falhas.

Hacks de Automação⌗

  • Polling com guardrails: use Wait de 30s entre checagens no n8n em vez de loops, para não travar execução.
  • Gerar resumos curtos automáticos: depois da transcrição, sempre resuma em no máximo 5 frases e armazene; isso mantém memória limpa e leve.
  • Liberar número automaticamente: se a chamada cair ou travar, defina timeout (ex.: 5 min) e force liberação do número no Sheets.

Hacks de Personalização⌗

  • Prompts dinâmicos: personalize o prompt do agente incluindo nome, preferências e último resumo. Isso faz o usuário sentir que o agente “lembra”.
  • Gatilhos emocionais: configure frases padrão (ex.: “vamos respirar juntos”) para reforçar suporte sem inventar diagnóstico.
  • Multi-voz: ofereça opção de trocar entre vozes diferentes (ex.: neutra, jovem, mais calma). Isso aumenta adesão.

Hacks de Escalabilidade⌗

  • Usar Supabase no lugar do Firebase/Sheets: melhora a performance e facilita buscas complexas (embeddings, histórico).
  • Logging em separado: mande logs técnicos (erros, tempos de resposta, falhas de API) para uma aba exclusiva no Sheets ou para um banco.
  • Cache de preferências: mantenha preferências em memória curta no n8n (Redis ou até no próprio contexto da execução) para evitar múltiplas consultas ao Sheets.

Hacks de Segurança⌗

  • Rota de emergência real: configure no n8n um caminho que envia SMS ou e-mail automático para suporte se detectar palavras-chave de crise.
  • Anonimização de dados: use apenas IDs internos no fluxo e nunca envie e-mail/telefone no prompt do agente.
  • Aviso ético no onboarding: deixe claro que não substitui um terapeuta humano — isso protege legalmente o projeto.

sumo a partir do log de turnos

12) Perguntas rápidas com respostas⌗

  • Onde personalizar a voz? No payload do assistant no Vapi: campo voice = male/female/…
  • Como guardar a memória curta e longa? Curta: última conversa em memories.lastSummary; Longa: adicionar linha em calls e manter histórico.
  • Como evitar erros do agente? Fluxos lineares, poucas ferramentas por agente, validações explícitas e checagens condicionais.
  • Posso trocar Firebase por Supabase? Sim: autenticação e tabelas ficam ainda mais simples para queries; adapte os nós HTTP/DB.

mbers (marcar isAvailable=false) 7. Iniciar chamada outbound no Vapi via HTTP Request 8. Loop de polling a cada 30s até status ended 9. Buscar transcrição e resumo do Vapi (ou gerar resumo via LLM no n8n) 10. Salvar resumo em memories, atualizar users.lastCallAt e calls 11. Liberar número (isAvailable=true) 12. Notificar o app (ex.: webhook de “call-ended” do seu front-end)

Exemplo de prompt do agente (resumo)

Você é um companheiro de apoio emocional para adultos. Estilo: empático, respeitoso, pausas naturais. Nunca faz diagnósticos. Sugere respirações e roteiros breves. Se detectar crise (risco de dano), encerre com orientação: procurar ajuda local e linhas de apoio. Personalize usando: {nome}, {timezone}, {topics}, histórico: {lastSummary}.

Exemplos de chamadas HTTP ao Vapi (ajuste aos endpoints reais)

  • Criar/atualizar assistant

P```OST api.vapi.ai/assistants ↗ Authorization: Bearer {{$env.VAPI_API_KEY}} Content-Type: application/json

{ "name": "Therapist-{{userId}}", "voice": "{{voiceGender}}", "prompt": "…prompt acima…", "language": "pt-BR" }

* Iniciar chamada

PO```ST https://api.vapi.ai/calls
Authorization: Bearer {{$env.VAPI_API_KEY}}
Content-Type: application/json

{
  "assistantName": "Therapist-{{userId}}",
  "to": "{{phone}}",
  "from": "{{reservedNumber}}"
}

```* Buscar status/transcrição

GET``` https://api.vapi.ai/calls/{{callId}}
Authorization: Bearer {{$env.VAPI_API_KEY}}

E```xemplo de resumo pós-chamada (LLM node)

Resu```ma a conversa em 5 linhas:
1) estado emocional
2) gatilhos principais
3) exercícios praticados
4) progresso vs. última sessão
5) próxima micro-ação
Saída breve em pt-BR.

## ```7) Workflows 4–6: Chamadas agendadas

Objetivo

* Disparar rotinas por preferência: manhã, noite, domingo.

Nós

* Schedule Trigger (cron) por preferência
* Ler preferences filtrando quem marcou a opção
* Para cada userId, chamar um Subworkflow reutilizando o fluxo de “call-on-demand” (ou mover a lógica para um Workflow Reusable e invocar via Webhook interno)

Dica

* Padronize a lógica de chamada em um único fluxo e só mude o gatilho (on-demand vs cron).

## 8) Workflow 7: Relatório semanal

Objetivo

* Sextas, entre 08–18h, coletar usuários, puxar últimos resumos e enviar e-mail.

Nós

* Cron
* Google Sheets (listar users)
* Para cada user: ler memories e preferences
* Code/LLM para compor e-mail
* SMTP ou Gmail node (em produção, use provedor transacional)

Exemplo de assunto e corpo

Assun```to: Seu progresso semanal

Corpo: Olá, {{nome}}. Principais avanços desta semana: …
Próxima micro-ação sugerida: …
Se quiser ajustar horários, acesse: {{link_dashboard}}

## 9```) Segurança e conformidade

* Mensagens claras: o agente não substitui terapia; em emergência, procurar serviços locais e linhas 188 (CVV) no Brasil.
* Guardrails no fluxo: se “crise” → rota de emergência (notificação/e-mail + instruções ao usuário).
* Para lançar publicamente em saúde: avaliar requisitos legais (ex.: LGPD; se for EUA, HIPAA).

Exemplo de bloco de emergência (texto curto para o agente)

Se o u```suário mencionar risco iminente de dano a si ou a terceiros:
1) ser empático
2) encorajar contato imediato com serviço de emergência local
3) encerrar a sessão com instruções claras

## 10```) Checklist de testes

* Criar conta, concluir onboarding, verificar gravação correta no Sheets
* Fazer chamada on-demand; confirmar ligação, encerramento, transcrição, resumo e atualização das planilhas
* Alternar preferências e disparar chamada agendada
* Simular frase de crise e validar rota de emergência
* Testar indisponibilidade de números e liberação ao final

## 11) Erros comuns e correções

* Webhook 401/403: URL incorreta no front-end ou n8n sem URL pública
* Google Sheets não atualiza: credencial/escopo inválido ou cabeçalho da planilha diferente do esperado
* Chamada não inicia: número não reservado, payload do Vapi fora do padrão, ou quota
* Polling infinito: não faça while sem Wait; use repetir a cada 30s com condição de saída
* Transcrição vazia: confirme endpoint de transcript do Vapi ou gere re

nu

Aqui vai um passo a passo direto para você replicar o projeto do vídeo (Vapi + n8n + Bolt.new + Firebase + Google Sheets), com exemplos práticos.

## 1) Preparar contas e chaves

* Criar projeto no n8n 1.104.x (ou superior) e habilitar nós HTTP Request, Code, Google Sheets, E-mail/SMTP ou Gmail, LLM da sua preferência.
* Criar conta no Vapi e gerar API Key.
* Criar projeto no Firebase (Authentication com e-mail/senha).
* Criar uma planilha no Google Sheets e uma credencial de Service Account com acesso de edição.
* Definir variáveis de ambiente no n8n:

  * VAPI\_API\_KEY
  * FIREBASE\_WEB\_API\_KEY
  * GOOGLE\_SHEETS\_CREDENTIALS\_JSON
  * SHEET\_ID
  * APP\_WEBHOOK\_BASE (URL pública do seu n8n)

Exemplo de .env local para referência

```VAPI_API_KEY=sk_vapi_xxx
FIREBASE_WEB_API_KEY=AIzaSyXXXX
GOOGLE_SHEETS_CREDENTIALS_JSON={"type":"service_account","project_id":"..."}
SHEET_ID=1AbCdEfGhIjKlMnOpQr
APP_WEBHOOK_BASE=https://seu-n8n.com```

## 2) Modelar dados

Planilhas sugeridas no Google Sheets:

* users: userId, fullName, email, phone, timezone, createdAt, lastCallAt, status
* preferences: userId, morning (bool), evening (bool), sunday (bool), voiceGender, topics
* numbers: phoneNumber, isAvailable (bool), lastUsedAt
* calls: callId, userId, startedAt, endedAt, durationSec, status
* memories: userId, lastSummary, lastEmotions, historyPointer

Exemplo de linha em preferences

u```serId: abc123
morning: TRUE
evening: FALSE
sunday: TRUE
voiceGender: male
topics: stress, work-life

3) Construir o front-end no Bolt.new⌗

Páginas mínimas

  • Sign up / login com Firebase Auth (e-mail e senha)
  • Onboarding com 5 perguntas e coleta de timezone, telefone, gênero de voz e preferências
  • Dashboard com botões: Iniciar sessão, Ver progresso, Ajustar preferências

Ações do front-end

  • Ao concluir onboarding: POST para APP_WEBHOOK_BASE/onboarding
  • Ao clicar Iniciar sessão: POST para APP_WEBHOOK_BASE/call-on-demand
  • Ao alterar preferências: POST para APP_WEBHOOK_BASE/prefs-changed

Exemplo de POST do onboarding (no front-end)

aw``ait fetch(${APP_WEBHOOK_BASE}/onboarding`, { method: 'POST', headers: {'Content-Type':'application/json'}, body: JSON.stringify({ userId, fullName, email, phone, timezone, q1, q2, q3, q4, q5, preferences: { morning:true, evening:false, sunday:true, voiceGender:'male', topics:['stress','work'] } }) });

```# 4) Workflow 1: Onboarding (n8n)

Objetivo

  • Receber dados do formulário, normalizar, gravar no Sheets e responder 200 OK.

Nós

  • Webhook POST /onboarding
  • Code (normalização e validação)
  • Google Sheets (Append/Upsert em users e preferences)
  • Response (200)

Exemplo de Code node para extrair campos

co```nst b = $json; return [ { userId: b.userId, fullName: b.fullName?.trim(), email: b.email?.toLowerCase(), phone: b.phone?.replace(/\D/g,''), timezone: b.timezone, q: [b.q1,b.q2,b.q3,b.q4,b.q5].filter(Boolean), preferences: b.preferences || {} } ];

```# 5) Workflow 2: Atualização de preferências

Objetivo

  • Receber mudanças do usuário e sincronizar no Sheets.

Nós

  • Webhook POST /prefs-changed
  • Code (validar userId e campos)
  • Google Sheets (Update em preferences por userId)
  • Response (200)

Exemplo de payload esperado

{ ``` "userId": "abc123", "preferences": { "morning": false, "evening": true, "sunday": false, "voiceGender": "female", "topics": ["anxiety","focus"] } }

```# 6) Workflow 3: Chamada sob demanda

Objetivo

  • Checar segurança, personalizar agente, iniciar chamada no Vapi, acompanhar status, obter transcrição, resumir e atualizar perfil.

Etapas

  1. Webhook POST /call-on-demand com userId
  2. Buscar usuário e preferências no Sheets
  3. Checagem de segurança
  • Usar nó de LLM moderando um texto curto como: “há risco imediato de autoagressão/suicídio?” com resposta binária.
  • Se risco: acionar caminho de emergência (notificar equipe e encerrar). 4. Preparar prompt do agente de voz 5. Criar/atualizar Assistant no Vapi via HTTP Request 6. Reservar um número disponível na sheet

Contexto do Hackathon⌗

  • Primeiro hackathon da comunidade AI Automation Society Plus.
  • Prêmio principal: US\$ 5.000.
  • Vencedor: Azim K, estudante de ensino médio com apenas 6 meses de experiência em IA e automação.

O Projeto Vencedor⌗

  • Aplicativo web de saúde mental.
  • Front-end: Bolt.new (web app customizado).
  • Back-end: 9 workflows no n8n.
  • Agente de voz: Vapi.
  • Autenticação e dados: Google Firebase + Google Sheets.

Funcionamento do App⌗

  • Cadastro inicial com nome, e-mail, senha e preferências.
  • Onboarding com perguntas personalizadas para ajustar o perfil.
  • Usuário recebe ligações do agente de voz (terapeuta virtual).
  • Conversas são transcritas e resumidas, alimentando o perfil do usuário.
  • O agente se torna mais personalizado a cada interação.

Estrutura dos Workflows (n8n)⌗

  1. Onboarding
  • Captura dados via webhook.
  • Atualiza perfis no Google Sheets.
  1. Chamadas
  • Workflow linear que dispara ligações via Vapi.
  • Controle de disponibilidade de números.
  • Verificação de segurança (emergências redirecionadas).
  1. Preferências do usuário
  • Atualização de perfis e agendamentos (ex.: manhã, noite, domingos).
  1. Relatórios semanais
  • Coleta informações dos perfis.
  • Gera resumo e envia por e-mail.

Diferenciais Técnicos⌗

  • Workflows lineares e controlados (menos erros e mais previsibilidade).
  • Personalização contínua do agente de voz para cada usuário.
  • Verificações de segurança integradas (emergências redirecionadas).
  • Estrutura pronta para escalar, mas ainda precisaria de compliance em saúde (ex.: HIPAA).

Planos de Azim⌗

  • Projeto nasceu como prova de conceito no hackathon.
  • Possibilidade de buscar financiamento para lançar publicamente.
  • Já possui agência de criação de voice agents para clientes.
  • Compartilha templates e tutoriais em seu YouTube e comunidade própria.

Resumo do vídeo: This Vapi + n8n Voice Agent Won \$5,000 in Just 21 Days

  1. Contexto do hackathon
  • O vídeo apresenta o projeto vencedor do primeiro hackathon da comunidade AI Automation Society Plus, com prêmio de US\$ 5.000.
  • O ganhador foi Azim K, estudante de ensino médio, com apenas 6 meses de experiência em IA e automação.
  1. O projeto vencedor
  • Aplicativo web de saúde mental.
  • Front-end: Bolt.new (app web personalizado).
  • Back-end: 9 workflows no n8n.
  • Agente de voz: Vapi.
  • Autenticação e armazenamento: Google Firebase + Google Sheets.
  1. Funcionamento do app
  • Usuário faz cadastro e responde a perguntas de onboarding para personalizar a experiência.
  • O agente de voz entra em contato por ligação, conduzindo conversas terapêuticas com tom natural.
  • As conversas são transcritas e resumidas; os dados alimentam o perfil do usuário, tornando o agente cada vez mais personalizado.
  1. Estrutura dos workflows no n8n
  • Onboarding: captura dados via webhook e atualiza perfis no Google Sheets.
  • Chamadas: workflows lineares que disparam ligações via Vapi, controlam disponibilidade de números e fazem verificações de segurança (ex.: redirecionamento em caso de emergência).
  • Atualização de preferências: permite que o usuário personalize perfis e horários de ligação.
  • Relatórios semanais: extrai dados dos perfis e envia resumos por e-mail.
  1. Diferenciais técnicos
  • Design linear e controlado, com checagens de segurança e falhas.
  • Personalização contínua do agente de voz para cada usuário.
  • Estrutura escalável, embora precise de compliance (ex.: HIPAA) para uso real em saúde mental.
  1. Planos de Azim
  • O app foi criado como prova de conceito.
  • Considera buscar financiamento para levar a ideia ao público.
  • Já atua em agência criando agentes de voz para clientes e compartilha templates e tutoriais no YouTube e comunidade própria.

Este Vapi + n8n Voice Agent ganhou US\$ 5.000 em apenas 21 dias

Neste vídeo, vamos explorar a submissão vencedora do nosso primeiro hackathon da comunidade, onde o prêmio principal foi de US\$ 5.000. Entre centenas de participantes, o vencedor foi @Azim K, um estudante do ensino médio que vinha experimentando com IA e ferramentas de automação por apenas cerca de seis meses.

Na entrevista, Azim nos mostra o aplicativo web de saúde mental que ele desenvolveu, utilizando o Vapi para o agente de voz, o n8n para os fluxos de trabalho de back-end e o Bolt.new para o aplicativo web no front-end. Ele explica como abordou o desafio, as decisões por trás da construção e o que planeja fazer em seguida.

Essa conversa é ao mesmo tempo inspiradora e prática, mostrando o que é possível quando se combina criatividade com o poder da automação de IA.

Agosto - Azim K

O tema do Hackathon de agosto foi agentes de voz. Azeem conquistou o primeiro lugar e ganhou o prêmio em dinheiro de US\$ 5.000 ao criar um aplicativo web completo com agente de voz e back-end em n8n para ajudar pessoas com saúde mental e terapia assistida por IA.

Bolt.new Project⌗

  • Vídeo Tutorial
  • Download: "Bolt Project Zip"

Vapi Inbound Assistant⌗

  • Vídeo Tutorial
  • Download: "n8n Inbound Assistant"

Configuração das Ferramentas do Vapi Inbound Assistant⌗

São 4 ferramentas:

  1. bookCalendar
  • Descrição: Agenda uma consulta com um terapeuta licenciado após verificar disponibilidade e confirmar com o usuário.

  • Parâmetros:

    • notes: Observações ou tópicos que o usuário deseja discutir
    • requestedTime: Data/hora solicitada (formato YYYY-MM-DDTHH\:mm)
    • therapistGender: Gênero preferido do terapeuta (masculino, feminino, sem preferência)
    • Server URL: Webhook do n8n
  1. checkAvailability
  • Descrição: Verifica disponibilidade no calendário para marcar uma consulta.

  • Parâmetros:

    • preferredTime: Data/hora preferida (formato YYYY-MM-DDTHH\:mm)
    • Server URL: Webhook do n8n
  1. suggestActivities
  • Descrição: Sugere atividades relevantes e personalizadas com base nos interesses e localização do usuário.

  • Parâmetros:

    • sending: Se deve enviar atividades e como (SMS ou e-mail)
    • location: Cidade/país do usuário
    • interests: Interesses, hobbies ou atividades mencionadas pelo usuário
    • emailAddress: Endereço de e-mail para receber sugestões
    • Server URL: Webhook do n8n
  1. answerFaq
  • Descrição: Responde perguntas do usuário e fornece recursos/conselhos simples não clínicos.

  • Parâmetros:

    • query: Pergunta ou necessidade do usuário
    • Server URL: Webhook do n8n

9 Workflows no n8n⌗

  • Vídeo Tutorial
  • Download: "n8n Workflows Zip"

Parabéns @Azim K!!

Recursos⌗

  • Bolt Project Zip
  • n8n Inbound Assistant
  • n8n Workflows Zip

Aqui está o resumo estruturado do vídeo “I Built a Voice AI Web App In 2 Weeks (Nate Herk's Hackathon)”:

Contexto⌗

  • Criador desenvolveu o app Salassium em menos de 2 semanas para um hackathon.
  • Objetivo: oferecer apoio em saúde mental acessível através de agentes de voz personalizados.

Funcionalidades principais do Salassium⌗

  • Companheiro de IA personalizado, que aprende e adapta-se ao longo das conversas.
  • Quatro modos de suporte:
  1. Chamadas sob demanda
  2. Check-ins matinais
  3. Reflexões noturnas
  4. Ligações aos domingos * Usuário pode escolher:
  • Gênero da voz do agente
  • Preferências de suporte (ex.: motivação matinal, reflexão noturna)
  • Áreas de foco (ansiedade, estresse, humor etc.)

Demonstração ao vivo⌗

  • Usuário cria conta, confirma e-mail e responde 5 perguntas de onboarding.

  • Teste de ligação sob demanda:

  • Agente de voz conversa sobre sono, estresse e meditação.

  • Faz exercícios simples de respiração e meditação guiada.
  • Demonstra tom humano, empático e natural.

Estrutura técnica⌗

  • Bolt.new para front-end customizado.

  • 9 workflows no n8n integrando:

  • Webhooks

  • Checagem de segurança (crises/emergências)
  • Gestão de perfil no Google Sheets
  • Criação/atualização de agentes no Vapi
  • Controle de números de telefone disponíveis
  • Registro de chamadas, transcrição e resumos
  • Google Sheets usado para armazenar perfis, histórico e IDs de agentes.

Funcionalidades extras⌗

  • Agente de voz inbound: qualquer pessoa pode ligar para um número e:

  • Receber sugestões de atividades (via Perplexity + envio por SMS/e-mail)

  • Marcar consultas com terapeutas licenciados (integrado ao Google Calendar)
  • Tirar dúvidas (FAQ + RAG com recursos e conselhos simples)

Impacto e visão⌗

  • Mostra que IA pode democratizar o acesso à saúde mental.
  • Salassium poderia funcionar como projeto sem fins lucrativos, oferecendo suporte gratuito.
  • Todos os 9 workflows, o projeto Bolt e os recursos estão disponíveis para consulta.

youtube.com/watch ↗

This Vapi + n8n Voice Agent Won $5,000 in J ust 21 Days

ap62 - Vapi Inbound Assistent - Mental Assistente

chatgpt.com ↗

1

Recursos

↑ voltar ao topo · ver no Telegram ↗