■概要
Telegramに届く大量のメッセージや長文の情報を一つひとつ確認し、手作業でまとめる作業に時間を取られていませんか。
このワークフローを活用することで、Telegramでメッセージを受信した際に、その内容をOpenAIが自動で要約し、指定のGoogle スプレッドシートへ記録する一連の流れを自動化できます。OpenAIとTelegramを連携させることで、情報収集や問い合わせ管理の工数を削減し、重要な情報の見逃しを防ぎます。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■フローボットの流れ
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
■注意事項
ボットがメッセージを受け取ったら
テキストを生成（非推奨）
テキストから画像を生成する
ファイルをアップロード
アシスタントを作成（アシスタントAPI v2）
スレッドを作成（アシスタントAPI v2）
スレッドにメッセージを追加（アシスタントAPI v2）
アシスタントを実行（アシスタントAPI v2）
スレッドの最新の会話を取得（アシスタントAPI v2）
ベクターストアを作成（アシスタントAPI v2）
ベクターストアにファイルを追加（アシスタントAPI v2）
ベクターストアを削除（アシスタントAPI v2）
実行ステータスを確認する（アシスタントAPI v2）
テキストの生成（Chat completion）
web検索を実施（レスポンスAPI）
モデルレスポンスを生成（レスポンスAPI）
モデルレスポンスを取得（レスポンスAPI）
モデルレスポンスを削除（レスポンスAPI）
モデルレスポンスのキャンセル（レスポンスAPI）
テキストを生成（非推奨）
テキストから画像を生成するファイルをアップロードアシスタントを作成（アシスタントAPI v2）スレッドを作成（アシスタントAPI v2）スレッドにメッセージを追加（アシスタントAPI v2）アシスタントを実行（アシスタントAPI v2）スレッドの最新の会話を取得（アシスタントAPI v2）ベクターストアを作成（アシスタントAPI v2）ベクターストアにファイルを追加（アシスタントAPI v2）ベクターストアを削除（アシスタントAPI v2）実行ステータスを確認する（アシスタントAPI v2）テキストの生成（Chat completion）web検索を実施（レスポンスAPI）モデルレスポンスを生成（レスポンスAPI）モデルレスポンスを取得（レスポンスAPI）モデルレスポンスを削除（レスポンスAPI）モデルレスポンスのキャンセル（レスポンスAPI）モデルレスポンスの一覧を取得（レスポンスAPI）
ボットがメッセージを受け取ったら
メッセージを送信
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