Revisar permisos de la herramienta

Automatización de CRM

OpenClawClaudeCodexHermes Agent

Calificación de leads de Telegram

Revisa conversaciones entrantes de Telegram y organiza leads prometedores con etiquetas, empresas y siguientes pasos de CRM.

Solicitud de ejemplo

Escenario ilustrativo, no una ejecución real.

Revisa estos cinco chats entrantes. Explica cuáles parecen leads cualificados y sugiere etiquetas y siguientes pasos antes de aplicarlos.

Resultado esperado

Una revisión lead por lead con evidencia de la conversación y actualizaciones sugeridas de CRM; los detalles inciertos permanecen como preguntas.

Antes de empezar

Conecta Telegram y selecciona el contexto personal o de equipo que deseas usar.
Conecta tu cliente de IA con OAuth del navegador, o sigue la configuración local que aparece abajo.
Revisa las herramientas del flujo de trabajo y las conversaciones objetivo. Las lecturas de chats y los registros importados de CRM son independientes; sincroniza un chat antes de solicitar cambios en metadatos de CRM que falten.

Una habilidad no se programa sola ni concede permisos. Indica si quieres sugerencias, una ejecución de prueba o una acción. Los controles del cliente y las protecciones de cada herramienta rigen la ejecución.

Resumen del flujo

Analizado desde el SKILL.md empaquetado.

telegram-lead-qualification

Utiliza esta habilidad para convertir el contexto de conversaciones de Telegram en un registro evaluado de cliente potencial en el CRM.

Reglas

Lee suficiente contexto reciente antes de realizar una evaluación.
Da preferencia a las sugerencias de IA para etiquetas, empresa y tareas antes de persistirlas.
Utiliza etiquetas explícitas de etapa como Lead, Qualified, Partner, Customer o Investor.
Mantén el motivo de la evaluación conciso y vinculado a la evidencia de la conversación.
No envíes mensajes de Telegram.

Flujo

Utiliza dialogs_list para encontrar chats candidatos cuando no se especifique un interlocutor.
Utiliza chat_read para inspeccionar el contexto reciente.
Utiliza tags_suggest, company_suggest y tasks_suggest.
Utiliza summary_refresh cuando al chat le falte contexto actual.
Aplica etiquetas, vínculos de empresas y tareas solo cuando se solicite o cuando la política permita escrituras automáticas en el CRM.
Devuelve la evaluación, la evidencia, la siguiente acción y cualquier cambio persistido.

Configuración inicial

Si Telegram aún no está conectado, comienza con la habilidad raíz de Chiho Telegram:

https://raw.githubusercontent.com/chihoai/telegram-for-ai-agents/main/SKILL.md

Usa esa habilidad raíz para elegir Chiho.ai Cloud o tgchats autohospedado y luego vuelve a esta habilidad de flujo de trabajo.

Referencias

Permisos de herramienta requeridos

telegram.read
crm.write

Usa Chiho.ai con un equipo profesional CRM

Elige Chiho.ai cuando quieras:

Una interfaz de tabla alojada de CRM para chats, contactos, etiquetas, tareas y seguimientos.
Conexiones OAuth del navegador que puedes revisar y revocar.
Contexto de equipo compartido y protecciones de acción específicas de la herramienta.
Sin trabajador local de Telegram, base de datos ni entorno de ejecución de MCP que operar.

Espacio de trabajo de Chiho.ai Telegram CRM

Conectar mediante OAuth en el navegador

Ejecuta SKILLs en tu CLI local personal

Elige la configuración local cuando quieras:

Flujos de trabajo de código abierto que puedes inspeccionar, modificar y ejecutar tú mismo.
Una sesión local de Telegram con acceso a la CLI de tgchats y tgchats-mcp.
Control sobre tu base de datos, trabajador, copias de seguridad y ruta de exportación e importación.
Un entorno de ejecución pensado para desarrolladores para Skills personalizados y automatización autohospedada.

Flujo de trabajo de línea de comandos de tgchats local

README de configuración

MCP en la nube

Ámbitos requeridos:

telegram.read
crm.write

Herramientas útiles:

dialogs_list
chat_read
tags_suggest
company_suggest
tasks_suggest
tags_set
company_link
tasks_add
summary_refresh

Las lecturas de Telegram en Cloud y los metadatos del CRM son independientes. Si dialogs_list o chat_read pueden ver un interlocutor pero las herramientas del CRM indican que los metadatos del chat no están disponibles, probablemente aún no se haya sincronizado o importado al almacenamiento del CRM. Utiliza las lecturas de Telegram para obtener contexto y solicita sincronización o importación antes de persistir etiquetas de clientes potenciales, vínculos de empresas, tareas o resúmenes.

tgchats local

Si auth o cualquier comando de Telegram imprime un código QR de inicio de sesión, muestra al usuario el bloque completo del código QR y su vencimiento para que puedan escanearlo; mantén el proceso en ejecución hasta que el inicio de sesión se complete, se requiera 2FA o el usuario pida detenerlo.

Usa tgchats-mcp local cuando esté disponible. Como alternativa:

npm run dev -- inbox --limit 50 --json
npm run dev -- chat <peer> --limit 50 --json
npm run dev -- tags suggest <peer> --json
npm run dev -- company suggest <peer> --json
npm run dev -- tasks suggest <peer> --json
Añade --apply solo cuando el usuario apruebe escrituras en el CRM.

Plantillas

Vista previa con formato del recurso JSON empaquetado.

Etiquetas de etapas de clientes potenciales

Etiquetas

Cliente potencial

Calificado

Socio

Cliente

Inversor

notes

Utiliza la etapa más acotada que respalde la conversación.

Ejemplos

Vista previa con formato del recurso JSON empaquetado.

Ejemplos 1

Solicitud

Evalúa mis clientes potenciales entrantes recientes de Telegram y muestra los principales seguimientos.

Herramientas

dialogs_list

chat_read

tags_suggest

company_suggest

tasks_suggest

Ejemplos 2

Solicitud

Evalúa a @alice como cliente potencial y aplica las actualizaciones del CRM si la evidencia es sólida.

Herramientas

chat_read

tags_suggest

company_suggest

tasks_suggest

tags_set

company_link

tasks_add

Sigue construyendo tu flujo de trabajo

Lee la guía relacionada del flujo de trabajo de Telegram

Para tareas sin supervisión, revisa la configuración avanzada del token de servicio por separado.