datacrazy

N8N community node for DataCrazy

Package Information

Downloads: 592 weekly / 2,086 monthly
Latest Version: 1.0.59
Author: DataCrazy

Documentation

DataCrazy Community Node N8N

npm version
License: MIT

Este é um nó da comunidade N8N para integração completa com a plataforma DataCrazy, oferecendo acesso a todas as funcionalidades de CRM, messaging e gerenciamento de dados.

📋 Índice

🚀 Instalação

Via n8n Community Nodes

  1. Acesse as configurações do n8n
  2. Vá para "Community Nodes"
  3. Instale o pacote: n8n-nodes-datacrazy

Via npm

npm install n8n-nodes-datacrazy

⚙️ Configuração

  1. Crie uma nova credencial do tipo "DataCrazy Credentials"
  2. Configure os seguintes campos:
    • API Key: Sua chave de API do DataCrazy

📦 Módulos Disponíveis

🎯 Leads

Gerenciamento completo de leads no sistema DataCrazy.

Operações Disponíveis:

  • Buscar Leads: Lista todos os leads com filtros avançados
  • Criar Lead: Cria um novo lead no sistema
  • Buscar por ID: Recupera um lead específico
  • Atualizar Lead: Modifica dados de um lead existente
  • Excluir Lead: Remove um lead do sistema
  • Buscar Atividades: Lista atividades relacionadas ao lead
  • Buscar Histórico: Recupera histórico de alterações
  • Buscar Negócios do Lead: Lista negócios associados

Recursos:

  • Filtros por pipeline, estágio, atendente
  • Paginação com skip/take
  • Busca por texto
  • Campos personalizáveis

💼 Negócios (Deals)

Gestão completa do pipeline de vendas e negócios.

Operações Disponíveis:

  • Buscar Negócios: Lista todos os negócios
  • Criar Negócio: Cria um novo negócio
  • Buscar por ID: Recupera um negócio específico
  • Atualizar Negócio: Modifica dados de um negócio
  • Excluir Negócio: Remove um negócio

Recursos:

  • Associação com leads
  • Definição de valor e pipeline
  • Campos adicionais personalizáveis
  • Filtros avançados por estágio

🎬 Ações de Negócios (Deal Actions)

Operações em lote para gerenciamento eficiente de negócios.

Operações Disponíveis:

  • Mover: Move negócios para outro estágio/pipeline
  • Ganhar: Marca negócios como ganhos
  • Perder: Marca negócios como perdidos com motivo
  • Restaurar: Restaura negócios para estado ativo

Recursos:

  • Processamento em lote
  • Seleção dinâmica de pipelines e estágios
  • Motivos de perda configuráveis
  • Justificativas opcionais

💬 Conversas

Sistema completo de messaging e atendimento ao cliente.

Operações Disponíveis:

  • Buscar Conversas: Lista todas as conversas
  • Buscar Conversa por ID: Recupera conversa específica com mensagens
  • Enviar Mensagem: Envia mensagem para uma conversa
  • Finalizar Conversa: Finaliza atendimento ao cliente

Recursos:

  • Suporte a anexos e arquivos
  • Mensagens agendadas
  • Mensagens internas
  • Resposta a mensagens específicas
  • Base URL específica para messaging

📎 Anexos

Gerenciamento de arquivos e documentos associados aos leads.

Operações Disponíveis:

  • Listar Anexos: Lista todos os anexos de um lead
  • Anexar Arquivo: Adiciona arquivo ao lead
  • Apagar Anexo: Remove anexo do lead

Recursos:

  • Upload de múltiplos tipos de arquivo
  • Associação automática com leads
  • Controle de permissões

📝 Anotações

Sistema de comentários e observações para leads.

Operações Disponíveis:

  • Buscar Comentários: Lista comentários de um lead
  • Adicionar Comentário: Cria novo comentário
  • Atualizar Comentário: Modifica comentário existente
  • Excluir Comentário: Remove comentário

Recursos:

  • Comentários com timestamp
  • Associação com usuários
  • Histórico completo de alterações

🏷️ Tags

Sistema de etiquetas para categorização e organização.

Operações Disponíveis:

  • Buscar Todas: Lista todas as tags disponíveis
  • Criar: Cria nova tag
  • Buscar por ID: Recupera tag específica
  • Atualizar: Modifica tag existente
  • Excluir: Remove tag do sistema

Recursos:

  • Cores personalizáveis
  • Categorização flexível
  • Associação com múltiplos recursos

🔧 Pipelines

Gerenciamento de pipelines de vendas e seus estágios.

Operações Disponíveis:

  • Listar Todos: Lista todos os pipelines
  • Listar Estágios: Lista estágios de um pipeline específico

Recursos:

  • Estrutura hierárquica
  • Configuração de estágios
  • Filtros e paginação

➕ Campos Adicionais

Sistema flexível de campos personalizados para leads e negócios.

Operações Disponíveis:

  • Buscar Campos Adicionais: Lista campos disponíveis
  • Definir Campo Adicional: Define valor para campo personalizado

Recursos:

  • Escopo por tipo (Lead/Deal)
  • Tipos de dados variados
  • Validação automática
  • Carregamento dinâmico de opções

🛠️ Desenvolvimento

Pré-requisitos

  • Node.js >= 18.10
  • pnpm >= 9.1

Configuração do Ambiente

# Clone o repositório
git clone https://github.com/joaoartur/n8n-nodes-datacrazy.git

# Instale as dependências
pnpm install

# Execute em modo de desenvolvimento
pnpm dev

# Build para produção
pnpm build

# Execute linting
pnpm lint

Estrutura do Projeto

nodes/DataCrazy/
├── DataCrazy.node.ts          # Nó principal
├── GenericFunctions.ts        # Funções utilitárias
└── properties/                # Módulos organizados
    ├── leads/                 # Módulo de leads
    ├── deals/                 # Módulo de negócios
    ├── conversations/         # Módulo de conversas
    ├── annotations/           # Módulo de anotações
    ├── attachments/           # Módulo de anexos
    ├── tags/                  # Módulo de tags
    ├── pipelines/             # Módulo de pipelines
    ├── deal-actions/          # Módulo de ações de negócios
    └── additional-fields/     # Módulo de campos adicionais

Cada módulo segue a estrutura:

  • *.operations.ts - Definição das operações disponíveis
  • *.fields.ts - Campos de entrada do usuário
  • *.functions.ts - Lógica de integração com API
  • *.types.ts - Interfaces TypeScript
  • index.ts - Exportações centralizadas

🐛 Reportar Issues

Encontrou um bug ou tem uma sugestão? Ajude-nos a melhorar!

Como Reportar

  1. Verifique Issues Existentes: Antes de criar uma nova issue, verifique se o problema já foi reportado em Issues.

  2. Crie uma Nova Issue: Se não encontrar uma issue similar, crie uma nova.

Informações Necessárias

Para nos ajudar a resolver o problema rapidamente, inclua:

Para Bugs:

  • Descrição: Descreva o problema claramente
  • Passos para Reproduzir: Liste os passos exatos para reproduzir o bug
  • Comportamento Esperado: O que deveria acontecer
  • Comportamento Atual: O que está acontecendo
  • Ambiente:
    • Versão do n8n
    • Versão do node DataCrazy
    • Sistema operacional
  • Logs de Erro: Inclua mensagens de erro completas
  • Screenshots: Se aplicável, adicione capturas de tela

Para Solicitações de Recursos:

  • Descrição: Descreva o recurso desejado
  • Justificativa: Por que este recurso seria útil
  • Casos de Uso: Exemplos de como seria usado
  • Alternativas: Soluções alternativas consideradas

Template de Issue

## Tipo
- [ ] Bug
- [ ] Solicitação de Recurso
- [ ] Melhoria
- [ ] Documentação

## Descrição
[Descreva o problema ou recurso]

## Ambiente (para bugs)
- Versão do n8n:
- Versão do n8n-nodes-datacrazy:
- Sistema Operacional:
- Node.js:

## Passos para Reproduzir (para bugs)
1.
2.
3.

## Comportamento Esperado
[O que deveria acontecer]

## Comportamento Atual
[O que está acontecendo]

## Logs de Erro

[Cole os logs aqui]


## Informações Adicionais
[Qualquer informação adicional relevante]

Prioridade de Issues

  • 🔴 Crítica: Falhas que impedem o uso básico
  • 🟡 Alta: Bugs importantes ou recursos muito solicitados
  • 🟢 Média: Melhorias e bugs menores
  • 🔵 Baixa: Documentação e otimizações

🤝 Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Por favor, leia nosso guia de contribuição antes de submeter pull requests.

Processo de Contribuição

  1. Fork o projeto
  2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. Push para a branch (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. Abra um Pull Request

📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.

📞 Suporte


Desenvolvido com ❤️ pela equipe DataCrazy

Discussion