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Ora il core: una funzione logica che carica un modello e un record, riempie i segnaposti, e salva un nuovo documento . Scriveremo la logica aziendale una volta come handler, quindi esponendola attraverso diversi trigger. Questo capitolo ne collega due — uno strumento di intelligenza artificiale e un’azione di workflow **.

L’helper del rendering

Mantenere la logica pura nel proprio file in modo che sia facile da unit-test. Questo appiattisce un record in {{dot.path}} token e li sostituisce.
Poiché questo file non ha effetti collaterali, puoi coprirlo con i test veloci di unità (yarn test:unit). Vedi Testing.

Il gestore

Il gestore utilizza il CoreApiClient generato per leggere e scrivere i dati CRM. Carica il modello, carica il record di destinazione, riempie il corpo e crea un documento.
loadRecordValues esegue una query diversa per una Persona contro una Società e appiattisce il risultato — vedi load-record-values.ts.

Esporre come strumento e come azione del flusso di lavoro

Un singolo defineLogicFunction può portare diversi trigger. Qui, toolTriggerSettings lo rende chiamabile da agenti AI, e workflowActionTriggerSettings lo trasforma in un passaggio nel costruttore di flussi di lavoro visivi. Entrambi descrivono il loro input con uno schema JSON.
Lo schema di input è uno schema JSON semplice che descrive templateId e recordId — vedi generate-document-input.schema.ts.

Concedi l’accesso

Le funzioni Logica vengono eseguite come ruolo dell’app. Ha bisogno di leggere i modelli e registra e creare documenti, in modo da consentire che in src/roles/default-role.ts:
UPLOAD_FILE permette alla funzione di caricare il PDF generato nella prossima sezione. Vedi Roles per i permessi a grana più fine.

Allega un file PDF reale

Un campo di testo renderizzato è utile, ma gli utenti vogliono un documento reale. Generiamo un file PDF e memorizzalo sul record come file scaricabile. Innanzitutto, dai al document object un campo FILES per tenere il PDF. Le app caricano nei loro propri campi di file, quindi questo campo è quello che il caricamento:
Ora renderizza quel PDF. Un’app è un vero progetto Node, quindi puoi aggiungere qualsiasi pacchetto npm che ti serve e importarlo come altrove. Usiamo pdf-lib per disegnare il PDF e marked per analizzare il corpo Markdown — il CLI li installa nel runtime della funzione per te:
L’helper completo è generate-document-pdf.ts. Analizza il Markdown in token con marked. exer, poi li mette fuori con pdf-lib: intestazioni reali, bold/italic runs, proiettile e liste numerate, blockquotes e regole — un rendering A4 lucido e multi-pagina del modello stesso, piuttosto che un muro di testo.
Un PDF generato lucido e commerciabile

Il PDF generato: la tipografia reale e la formattazione Markdown, rendendo il corpo del modello.

pdf-lib’s built-in font utilizzare WinAnsi encoding, così gli accenti occidentali europei rendono fuori dalla scatola; le mappe helper citazioni intelligenti e trattini e lascia i caratteri non possono codificare. Rendering non latino script (Cinese, Arabo, Cirillico) significherebbe incorporare un carattere Unicode.
Quindi caricarlo e memorizzare il riferimento sul record. uploadFile percorre bytes nel campo dei file di proprietà dell’app; il id restituito è quello che salvi:
Il documento generato ora contiene un PDF scaricabile:
Un record di documento con un file PDF generato

Il PDF generato, memorizzato nel campo File del documento.

uploadFile si rivolge solo ai campi di file app-owned (quindi i caricamenti richiedono sempre un’app che possiede il campo, più il flag ruolo UPLOAD_FILE). Ecco perché il PDF atterra sul campo file del record - lo stesso modello utilizzato dall’app call-recorder per le registrazioni.
Dopo questo passaggio: ogni documento generato ha un PDF reale e scaricabile. Ma niente può chiamare il generatore dall’interfaccia utente ancora — per questo abbiamo bisogno di un percorso HTTP.

Il prossimo: percorsi HTTP →

Servire la funzione su HTTP e rendere i documenti come pagine web.