Revisar permissões da ferramenta

Automação de CRM

OpenClawClaudeCodexHermes Agent

Qualificação de leads de Telegram

Revise conversas de entrada de Telegram e organize leads promissores com tags de CRM, empresas e próximos passos.

Exemplo de solicitação

Cenário ilustrativo, não uma execução realizada.

Revise estes cinco chats de entrada. Explique quais parecem leads qualificados e sugira tags e próximos passos antes de aplicá-los.

Resultado esperado

Uma revisão lead por lead com evidências da conversa e atualizações sugeridas de CRM; detalhes incertos permanecem como perguntas.

Antes de começar

Conecte Telegram e selecione o contexto pessoal ou da equipe que pretende usar.
Conecte seu cliente de IA com OAuth no navegador, ou siga a configuração local abaixo.
Revise as ferramentas do fluxo de trabalho e as conversas-alvo. Leituras de chat e registros importados de CRM são separados; sincronize um chat antes de solicitar alterações em metadados ausentes de CRM.

Uma habilidade não se agenda sozinha nem concede permissões. Descreva se você quer sugestões, uma execução simulada ou uma ação. Os controles do cliente e as proteções de cada ferramenta regem a execução.

Resumo do fluxo

Analisado a partir do SKILL.md empacotado.

telegram-lead-qualification

Use esta skill para transformar o contexto de conversas do Telegram em um registro qualificado de lead no CRM.

Regras

Leia contexto recente suficiente antes de fazer uma qualificação.
Prefira sugestões de IA para tags, empresa e tarefas antes de persistir.
Use tags explícitas de etapa de lead como Lead, Qualified, Partner, Customer ou Investor.
Mantenha o motivo da qualificação conciso e vinculado às evidências da conversa.
Não envie mensagens do Telegram.

Fluxo

Use dialogs_list para encontrar chats candidatos quando nenhum interlocutor for especificado.
Use chat_read para inspecionar o contexto recente.
Use tags_suggest, company_suggest e tasks_suggest.
Use summary_refresh quando faltar contexto atual no chat.
Aplique tags, vínculos com empresas e tarefas apenas quando solicitado ou quando a política permitir gravações automáticas no CRM.
Retorne qualificação, evidências, próxima ação e quaisquer alterações persistidas.

Configuração inicial

Se Telegram ainda não estiver conectado, comece com a skill raiz Chiho Telegram:

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

Use essa skill raiz para escolher o Chiho.ai Cloud ou o tgchats auto-hospedado e, depois, volte para esta skill de fluxo de trabalho.

Referências

Permissões de ferramenta necessárias

telegram.read
crm.write

Use Chiho.ai com uma equipe profissional de CRM

Escolha Chiho.ai quando você quiser:

Uma interface de tabela CRM hospedada para chats, contatos, tags, tarefas e acompanhamentos.
Conexões OAuth no navegador que você pode revisar e revogar.
Contexto compartilhado da equipe e proteções de ação específicas da ferramenta.
Sem worker local de Telegram, banco de dados ou runtime de MCP para operar.

Espaço de trabalho de CRM para Telegram da Chiho.ai

Conectar com OAuth do navegador

Execute SKILLs no seu CLI local pessoal

Escolha a configuração local quando você quiser:

Fluxos de trabalho de código aberto que você pode inspecionar, alterar e executar por conta própria.
Uma sessão local de Telegram com o CLI tgchats e acesso tgchats-mcp.
Controle sobre seu banco de dados, worker, backups e caminho de exportação e importação.
Um runtime amigável para desenvolvedores para Skills personalizadas e automação auto-hospedada.

Fluxo de trabalho em linha de comando local do tgchats

README de configuração

Cloud MCP

Escopos necessários:

telegram.read
crm.write

Ferramentas úteis:

dialogs_list
chat_read
tags_suggest
company_suggest
tasks_suggest
tags_set
company_link
tasks_add
summary_refresh

As leituras do Telegram na nuvem e os metadados do CRM são separados. Se dialogs_list ou chat_read conseguem ver um interlocutor, mas ferramentas do CRM informam que os metadados do chat estão indisponíveis, ele provavelmente ainda não foi sincronizado ou importado para o armazenamento do CRM. Use leituras do Telegram para contexto e peça sincronização ou importação antes de persistir tags de leads, vínculos com empresas, tarefas ou resumos.

tgchats local

Se auth ou qualquer comando do Telegram imprimir um código QR de login, mostre ao usuário o bloco completo do código QR e a expiração para que ele possa escaneá-lo; mantenha o processo em execução até o login ser concluído, ser necessária a 2FA ou o usuário pedir para parar.

Use o tgchats-mcp local quando disponível. Faça fallback para:

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
adicione --apply apenas quando o usuário aprovar gravações no CRM.

Modelos

Pré-visualização formatada do asset JSON empacotado.

Tags de etapas de leads

Etiquetas

Lead

Qualificado

Parceiro

Cliente

Investidor

notes

Use a etapa mais restrita sustentada pela conversa.

Exemplos

Pré-visualização formatada do asset JSON empacotado.

Exemplos 1

Solicitação

Qualifique meus leads recentes recebidos pelo Telegram e mostre os principais acompanhamentos.

Ferramentas

dialogs_list

chat_read

tags_suggest

company_suggest

tasks_suggest

Exemplos 2

Solicitação

Qualifique @alice como lead e aplique as atualizações do CRM se as evidências forem fortes.

Ferramentas

chat_read

tags_suggest

company_suggest

tasks_suggest

tags_set

company_link

tasks_add

Continue construindo seu fluxo de trabalho

Leia o guia relacionado de fluxo de trabalho de Telegram

Para tarefas sem supervisão, revise configuração avançada do token de serviço separadamente.