Deskzap - Debounce Time Buffer
Node customizado para n8n desenvolvido pela
Deskzap Automações.
Este node permite acumular mensagens de chat (como WhatsApp ou Telegram) e processá-las em lote apenas após um período de silêncio (Debounce). Ele utiliza o Redis para armazenamento temporário.
Funcionalidades
-
Buffer Inteligente (Debounce): Aguarda o usuário parar de digitar por X segundos antes de processar.
-
Armazenamento Rápido: Usa Redis para garantir alta performance e persistência temporária.
-
Limpeza Automática: Remove as mensagens do buffer após o processamento.
-
Saída Estruturada: Retorna JSON com texto unificado e array de mensagens.
📥 Instalação
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1. Abra o n8n
2. Vá em
Settings →
Community Nodes
3. Clique em
Install
4. Digite:
n8n-nodes-deskzap-buffer
5. Instalar
$3
``
bash
cd ~/.n8n
npm install n8n-nodes-deskzap-buffer
`
⚠️ Importante
O webhook DEVE estar em Modo de Produção!
Para que o node funcione corretamente com múltiplas mensagens:
1. Abra o workflow no n8n
2. Ative o workflow (botão "Active" no topo)
3. O webhook automaticamente entrará em modo produção
4. Webhooks em modo de teste só permitem 1 execução por vez
🎯 Como Usar
1. Adicione o node Deskzap - Debounce Time Buffer ao seu workflow.
2. Configure as Credenciais do Redis.
3. Preencha os campos:
- Chave da Sessão: O ID único do chat (ex: {{$json.chatId}}
)
- Mensagem: O texto da mensagem recebida (ex: {{$json.text}}
)
- Tempo de Espera (Segundos): Quanto tempo esperar após a última mensagem (ex: 30
)
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Quando o debounce é acionado, o node retorna:
`
json
{
"status": "aggregated",
"sessionKey": "12345",
"messageCount": 5,
"messages": ["Oi", "tudo bem?", "preciso", "de", "ajuda"],
"text": "Oi tudo bem? preciso de ajuda"
}
`
Use o campo text` para enviar ao LLM (ex: OpenAI, Basic LLM Chain, etc).
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- Quando uma mensagem chega, o node a salva e entra em modo de espera.
- Se novas mensagens chegarem durante a espera, o timer é resetado.
- Apenas a
última mensagem retorna dados após o silêncio completo.
- Mensagens intermediárias não retornam output (comportamento normal do debounce).
🧠 Novo: Deskzap - Smart Debounce Buffer
Além do buffer tradicional, este pacote agora inclui o
Smart Buffer.
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Ele funciona exatamente como o buffer normal (acumula mensagens e aguarda silêncio), mas
antes de entregar o resultado, ele envia as mensagens acumuladas para um
Modelo de IA (LLM) conectado.
Isso permite que você receba o texto já:
- Corrigido gramaticalmente
- Formatado e pontuado
- Resumido ou traduzido (dependendo do seu prompt)
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1. Adicione o node
Deskzap - Smart Debounce Buffer.
2. Conecte um node de Modelo de IA (ex: OpenAI, Ollama, Google Gemini) na entrada
Model.
3. Configure o
System Prompt no node Smart Buffer para instruir a IA (ex: "Corrija a pontuação e gramática...").
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Suporte
Desenvolvido por
Deskzap Automações.
Contato: contato@deskzap.com.br