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Reporte programado

Con horario, consulta la base de datos, procesa números con pandas, deja que la IA escriba el análisis, genera un PDF y envíalo por correo.

El clásico "reporte del lunes 8am" — totalmente automatizado, y la prosa se escribe fresca cada vez a partir de los números reales.

Analytics alimentando un reporte

El patrón

Trigger (horario) → Database → Pandas Processor → LLM Agent (escribe el análisis)
                                                  → PDF Generator → Email

Paso a paso

  1. Trigger (Base) — ejecución programada (p.ej. semanal). También sirve un cron externo pegándole a la URL del webhook.
  2. Database (Datos) — la consulta del periodo: pedidos, tickets, registros.
  3. Pandas Processor (Datos) — agrega: totales, crecimiento vs. periodo anterior, top items.
  4. LLM Agent (IA) — objetivo: "Escribe un resumen ejecutivo de estas métricas: qué cambió, por qué importa, qué vigilar. Máximo 300 palabras, sin paja." Prompt: {{pandas_processor_1.result}}.
  5. PDF Generator (Datos) — una plantilla con encabezado de marca, la tabla de métricas y el resumen del agente vía variables.
  6. Email (Aplicaciones) — envía con el PDF adjunto a la lista de interesados.

Variaciones

  • Agrega un nodo Chart y adjunta la gráfica renderizada al PDF.
  • Publica el resumen en Slack por una integración MCP además del correo.
  • Toma los datos de un warehouse externo (Postgres, BigQuery) vía integraciones en lugar del nodo Database.

Prompt de Genius: "Crea un flow de reporte semanal: consulta mi base de datos, agrega con pandas, que la IA escriba el resumen, genera un PDF y envíalo al equipo."

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