اگر با ابزارهایی مثل Jira، Trello یا ClickUp کار میکنید، احتمالاً همیشه یک لیست بلندبالا از تسکها، باگها و فیچرها دارید که مرتب کردن و اولویتبندی آنها خودش یک کار تماموقت است. هر تسک توضیح طولانی دارد، Contextهای مختلف از سمت تیم محصول، پشتیبانی یا مشتری و در نهایت کسی باید تصمیم بگیرد «الان دقیقاً روی چه چیزی کار کنیم؟».
با استفاده از n8n و هوش مصنوعی (LLM) میتوانید یک ورکفلو بسازید که به صورت خودکار تسکها را خلاصه کند، اهمیت و فوریت آنها را برآورد کند و در نهایت صف کار را اولویتبندی کند؛ بهطوری که تیم همیشه بداند قدم بعدی چیست.
این ورکفلو دقیقاً چه کاری انجام میدهد؟
سناریوی «اولویتبندی و خلاصهسازی هوش مصنوعی تسکها در Jira و Trello با n8n» به طور خلاصه کارهای زیر را انجام میدهد:
- تسکهای جدید یا بهروزشده را از Jira، Trello یا ابزار مشابه دریافت میکند،
- توضیحات، تگها، Reporter و کامنتها را جمع میکند،
- با کمک LLM یک خلاصه کوتاه و شفاف از هر تسک میسازد،
- براساس معیارهایی مثل Impact، Urgency و Effort یک امتیاز اولویت پیشنهاد میدهد،
- و در نهایت ستون/فیلد Priority را در ابزار مدیریت تسک شما بهروزرسانی میکند یا تسکها را در لیست مرتب میکند.
میتوانید این مکانیزم را برای Backlog Grooming، مدیریت باگها و حتی برنامهریزی Sprintها استفاده کنید.
سناریوهای کاربردی این ورکفلو
- تیمهای محصول و توسعه: مرتبسازی خودکار Backlog براساس ارزش، Impact روی کاربر و فوریت.
- پشتیبانی و باگها: بالا آوردن باگهایی که روی تعداد زیادی کاربر یا پرداخت تاثیر دارند.
- استارتاپهای کوچک: کمک به تصمیمگیری سریع وقتی منابع محدود است و تسکها زیادند.
- آژانسها: مدیریت تسکهای چندین مشتری در یک صف اولویتبندیشده و شفاف.
جریان کلی این ورکفلو در n8n
این سناریو از نگاه فنی در n8n معمولاً به چند بخش تقسیم میشود:
-
۱. تریگر روی تسکهای جدید یا آپدیتشده:
با نودهای Jira Trigger، Trello Trigger یا اجرای زمانبندیشده (Cron)،
n8n تسکهایی را که:
- تازه ایجاد شدهاند،
- یا وضعیت/توضیح/لیبل آنها عوض شده است،
-
۲. جمعآوری Context:
برای هر تسک، اطلاعات زیر جمعآوری میشود:
- عنوان و توضیح اصلی (Description)،
- Reporter، Assignee و Component/Labels،
- کامنتهای اخیر،
- در صورت نیاز، لینک به تیکتهای مرتبط یا فیدبک مشتری.
-
۳. ساخت خلاصه کوتاه از تسک:
این متن به OpenAI یا مدل LLM دیگر ارسال میشود با یک Prompt مثل:
«این تسک را در ۲–۳ جمله خلاصه کن، طوری که یک دولوپر جدید سریع بفهمد مشکل چیست و هدف تسک چیست.»
خروجی به صورت یک Summary ذخیره میشود. -
۴. برآورد اولویت با هوش مصنوعی:
در یک درخواست دیگر (یا همان پاسخ)، از مدل میخواهید:
- Impact (کم، متوسط، زیاد) را تخمین بزند،
- Urgency (Low, Medium, High) را مشخص کند،
- Effort تقریبی (Small, Medium, Large) را پیشنهاد بدهد،
- و در نهایت یک عدد Priority بین مثلاً ۱ تا ۱۰۰ تولید کند.
-
۵. تبدیل به Priority نهایی:
براساس قواعد تیمی (مثلاً Impact بیشتر از Effort اهمیت داشته باشد)،
با نودهای Function یک Priority نهایی حساب میکنید؛ مثلاً:
priority_score = (impact_weight * impact) + (urgency_weight * urgency) - (effort_weight * effort) -
۶. آپدیت تسک در Jira/Trello:
با نود Jira → Update Issue یا Trello → Update Card:
- Summary هوش مصنوعی را در یک فیلد توضیح کوتاه یا Comment ذخیره میکنید،
- فیلد Priority یا Label را براساس امتیاز بهروزرسانی میکنید،
- در صورت نیاز، تسک را به لیست/ستون مناسب (مثلاً High Priority) منتقل میکنید.
-
۷. ساخت دید کلی برای تیم:
میتوانید به صورت دورهای (مثلاً روزانه):
- لیست تسکهای با اولویت بالا را جمع کنید،
- به کمک LLM یک خلاصه کوتاه از «مهمترین کارهای امروز/این هفته» بسازید،
- و آن را به Slack/ایمیل تیم ارسال کنید.
پیشنیازهای راهاندازی این سناریو
- اکانت Jira / Trello / ClickUp: با دسترسی API برای خواندن و ویرایش تسکها.
- OpenAI API Key: یا مدل LLM سازگار برای تحلیل و خلاصهسازی تسکها.
- n8n در حال اجرا: روی سرور شخصی، VPS، Docker یا n8n Cloud.
- (اختیاری) Slack / ایمیل: برای ارسال گزارشهای روزانه و لیست کارهای مهم.
مراحل کلی پیادهسازی در n8n
- در Jira/Trello یک API Token بسازید و Credential آن را در n8n تنظیم کنید.
- یک ورکفلو جدید بسازید و تریگر را روی تسکهای جدید/بهروزرسانیشده تنظیم کنید (یا با Cron دورهای تسکها را بخوانید).
- برای هر تسک، عنوان، توضیح، لیبلها و کامنتها را جمعآوری و در یک متن ساختارمند ذخیره کنید.
- نود OpenAI را اضافه کنید و Prompt خلاصهسازی + تخمین Impact/Severity/Effort را طراحی کنید.
- خروجی JSON را پارس کنید و بر اساس آن یک امتیاز Priority عددی بسازید.
- با نود Jira/Trello تسک را آپدیت کنید؛ خلاصه هوش مصنوعی و Priority جدید را در فیلدهای مربوطه قرار دهید.
- یک ورکفلو جدا برای گزارش روزانه/هفتگی بسازید که تسکهای با اولویت بالا را لیست و خلاصه کند و به Slack/ایمیل بفرستد.
- ورکفلو را روی چند پروژه تست کنید، وزنها و Promptها را تنظیم کنید تا با سبک تیم شما هماهنگ شود، سپس آن را فعال کنید.
چطور این ورکفلو را حرفهایتر کنیم؟
- در نظر گرفتن دادههای واقعی: تعداد کاربر تحت تأثیر، حجم فیدبک، تعداد تکرار باگ و… را هم در محاسبه Priority وارد کنید.
- هماهنگی با Roadmap: برای Featureهایی که در Roadmap فصل جاری هستند، وزن بیشتری در Priority بدهید.
- چند برد/پروژه: برای هر تیم یا برد، پروفایل وزندهی جدا (مثلاً Frontend، Backend، Growth) تعریف کنید.
- Feedback Loop: وقتی دولوپر Priority را دستی تغییر میدهد، آن را لاگ کنید تا بعداً Prompt و منطق بهبود داده شود.
- سازگاری با Sprint Planning: خروجی اولویتبندی را در قالب لیست پیشنهادی برای Sprint بعدی تولید کنید.
نکات مهم و خطاهای رایج
- هوش مصنوعی باید دستیار اولویتبندی باشد، نه تصمیمگیر نهایی؛ همیشه امکان Override دستی را باز بگذارید.
- اگر خلاصهها خیلی کلی هستند، مثالهای واقعی از تسکهای خوب خلاصهشده را در Prompt اضافه کنید.
- در تسکهای حساس (امنیت، زیرساخت) بهتر است از برچسبهای دستی و نظرات تیم SRE/امنیت هم استفاده کنید.
- برای جلوگیری از «پرش زیاد» در اولویتها، میتوانید تغییر Priority را فقط در بازههای زمانی مشخص (مثلاً روزی یکبار) مجاز کنید.
جمعبندی
با ورکفلو اولویتبندی و خلاصهسازی هوش مصنوعی تسکها در Jira و Trello با n8n میتوانید از یک Backlog شلوغ و مبهم به یک صف کار شفاف و هوشمند برسید. هر تسک یک خلاصه واضح، امتیاز اولویت و جایگاه مشخص در برنامهی کاری خواهد داشت.
اگر میخواهید تیم محصول و توسعهتان تمرکز بیشتری روی مهمترین کارها داشته باشد و زمان کمتری برای مرتب کردن تسکها صرف کند، این سناریو یکی از کاربردیترین استفادهها از n8n و LLM در مدیریت پروژه است.
