Saturn Studio – Recetas Frecuentes
Flujos listos, patrones de diseño y combinaciones de conectores
Nota: Este documento contiene 12 recetas de flujos listos para adaptar, 7 patrones de diseño reutilizables y una guía de combinaciones de conectores frecuentes. Cada receta incluye pasos, variantes y notas de implementación.
Parte 1 — Flujos listos para adaptar
Cada receta describe un flujo completo listo para replicar en Saturn Studio. Adapta los conectores y credenciales a tu entorno.
Inteligencia Artificial + Comunicación
| ID | Nombre de la Receta | Conectores | Dificultad | Tiempo | Pasos del Flujo | Variantes | Notas de Implementación |
| #1 | Clasificador de correos con IA y respuesta automática | Gmail + OpenAI + Gmail | Media | 1-2 hs | 1. Webhook/Cron activa agente. 2. Gmail: Read Emails (no leídos). 3. OpenAI: Text Completion (clasifica). 4. If/Else por categoría. 5. Gmail: Send Email (respuesta). 6. Log de acción. |
Usar Outlook en lugar de Gmail.
Registrar cada correo en una Base de Datos. |
El prompt de OpenAI debe incluir las categorías posibles y el formato de respuesta exacta (ej: una sola palabra). |
| #2 | Resumen diario de documentos PDF por correo | Gmail + PDF Reader + OpenAI + Gmail | Media | 2-3 hs | 1. Trigger programado (8:00 AM). 2. Gmail: Read Emails (adjuntos del día anterior). 3. PDF Reader: Extract Text. 4. OpenAI: Text Completion (resumen). 5. Gmail: Send Email (consolidado). |
Enviar resumen por Teams o Discord.
Almacenar los resúmenes en Notion. |
Limitar el tamaño del texto enviado a OpenAI si los documentos son muy extensos (control de tokens). |
| #3 | Asistente de atención al cliente por WhatsApp con IA | WhatsApp (Evolution API) + OpenAI + MySQL | Alta | 4-6 hs | 1. Webhook: Receive Webhook (mensaje). 2. MySQL: Select (historial previo). 3. OpenAI: Text Completion (historial + mensaje). 4. MySQL: Insert (guarda historial). 5. WhatsApp: Send Message. |
Usar Facebook Messenger.
Escalar a agente humano si la confianza de la IA es baja. |
El historial de conversación debe enviarse como contexto en el prompt para mantener la coherencia de los turnos. |
Datos y Reportes
| ID | Nombre de la Receta | Conectores | Dificultad | Tiempo | Pasos del Flujo | Variantes | Notas de Implementación |
| #4 | Conciliación de pagos con alerta por Teams | MySQL + PostgreSQL + MS Teams + OpenAI | Media-Alta | 3-4 hs | 1. Trigger programado (cierre de día). 2. MySQL: Select (ventas). 3. PostgreSQL: Select (ERP contable). 4. Lógica de comparación. 5. If/Else (¿discrepancias?). 6. OpenAI: Text Completion (redacta detalle). 7. Teams: Send Message. |
Enviar reporte por Gmail.
Registrar discrepancias en tabla de auditoría en la BD. |
Definir un umbral de tolerancia: diferencias menores a un monto X no generan alerta para evitar ruido innecesario. |
| #5 | Sincronización de tareas entre formulario y Asana | Xperience + Asana + Gmail | Media | 2 hs | 1. Xperience: Get Queue Records (solicitudes). 2. Asana: Create Task. 3. Asana: Assign Task (según tipo). 4. Gmail: Send Email (notifica al solicitante). 5. Xperience: Update Record Status (procesado). |
Usar Notion en lugar de Asana.
Crear subtareas automáticas según la solicitud. |
El Form ID de Xperience debe obtenerse desde el panel del Orquestador antes de configurar el agente. |
| #6 | Reporte semanal de ventas en Notion | MySQL + OpenAI + Notion | Media | 2-3 hs | 1. Trigger programado (Lunes 7:00 AM). 2. MySQL: Select (ventas de la semana por categoría). 3. OpenAI: Text Completion (análisis de desempeño). 4. Notion: Create Page. 5. Notion: Update Page (inserta análisis). |
Publicar el reporte en Teams o Slack.
Agregar gráficos exportados como imágenes. |
Para que Notion funcione, cada página o base de datos debe estar compartida explícitamente con la integración de Saturn Studio. |
E-commerce y Pagos
| ID | Nombre de la Receta | Conectores | Dificultad | Tiempo | Pasos del Flujo | Variantes | Notas de Implementación |
| #7 | Respuesta automática a preguntas en Mercado Libre | Webhook + Mercado Libre + OpenAI + Mercado Libre | Media-Alta | 3-5 hs | 1. Webhook: Receive Webhook (nueva pregunta). 2. Request HTTP (detalle de publicación). 3. OpenAI: Text Completion (genera respuesta según título/descripción). 4. Mercado Libre: Reply Message. 5. Log de auditoría. |
Aplicar el mismo patrón en Facebook Messenger o WhatsApp. | Revisar que el Redirect URI configurado en Mercado Libre Developers apunte exactamente a [https://studio.rocketbot.com](https://studio.rocketbot.com). |
| #8 | Emisión automática de factura electrónica | Webhook + Mercado Pago + Nubox + Gmail | Alta | 6-8 hs | 1. Webhook: Receive Webhook (pago exitoso). 2. Mercado Pago: Check Transaction Status. 3. If/Else (solo si está aprobado). 4. Nubox: Create Invoice (datos comprador). 5. Gmail: Send Email. 6. MySQL: Insert (registro interno). |
Reemplazar Nubox por otro proveedor de facturación según el país. | Siempre probar en ambiente UAT de Nubox antes de pasar a producción. Las facturas emitidas no se anulan fácilmente. |
DevOps y Equipos Técnicos
| ID | Nombre de la Receta | Conectores | Dificultad | Tiempo | Pasos del Flujo | Variantes | Notas de Implementación |
| #9 | Notificación de nuevo Pull Request en Discord | GitHub (Webhook) + OpenAI + Discord | Baja-Media | 1 h | 1. GitHub Webhook: Escucha pull_request.2. GitHub: Get Pull Request (título, autor, cambios). 3. OpenAI: Text Completion (resumen de cambios). 4. Discord: Send Embed (canal #code-review). |
Usar Teams o Slack.
Asignar reviewer automáticamente según el área modificada. |
Configurar el webhook en GitHub Settings > Webhooks. El Content-Type debe ser estrictamente application/json. |
| #10 | Monitoreo de menciones de marca en Reddit | Reddit + OpenAI + Teams | Baja | 1 h | 1. Trigger programado (cada 6 horas). 2. Reddit: Search Subreddit (busca marca). 3. OpenAI: Text Completion (análisis de sentimiento). 4. If/Else (alerta si es negativo). 5. Teams: Send Message. |
Extender monitoreo a LinkedIn o Twitter/X. | Definir una lista de subreddits objetivo (ej: r/Chile, r/startups) para acotar búsquedas y reducir ruido. |
| #11 | Pipeline de ingesta de documentos a base vectorial (RAG) | Gmail + PDF Reader + OpenAI + Pinecone | Alta | 4-6 hs | 1. Gmail: Read Emails (PDFs en carpeta específica). 2. PDF Reader: Extract Text. 3. OpenAI: Embedding (genera vector). 4. Pinecone: Upsert Vectors (+ metadata). 5. Log de ID procesado. |
Usar AWS S3 como fuente de documentos.
Combinar con un agente de consulta mediante |
Dividir documentos largos en chunks de 500-1000 palabras antes de vectorizar para mayor precisión. |
| #12 | Agendamiento automático de reunión al confirmar lead | Webhook + MySQL + Zoom + Gmail | Media | 2-3 hs | 1. Webhook: Recibe nuevo lead (CRM/web). 2. MySQL: Select (verifica existencia). 3. If/Else (si es nuevo continúa, si no actualiza). 4. Zoom: Create Meeting (próximos 2 días hábiles). 5. MySQL: Insert. 6. Gmail: Send Email (enlace Zoom). |
Usar MS Teams Meeting.
Notificar automáticamente al vendedor asignado. |
Usar Variables Globales para configurar la duración de la reunión y el anfitrión sin editar el flujo base. |
Parte 2 — Patrones de diseño reutilizables
Los patrones son estructuras lógicas que aparecen en casi todos los flujos. Dominarlos permite construir agentes robustos y mantenibles.
| Código | Patrón de Diseño | Cuándo usarlo | Estructura Lógica | Ejemplo Real |
| P1 | Manejo de errores con reintento | Siempre que un comando pueda fallar por condiciones externas (BD, APIs, correos). Base para producción. | Acción A $\rightarrow$ If/Else (¿OK?) $\rightarrow$ Si Error: esperar N segundos $\rightarrow$ reintentar hasta X veces $\rightarrow$ si persiste: error controlado e informes. | Llamada a API de Mercado Libre que falla por límite de tasa; reintenta 3 veces esperando 5s entre intentos. |
| P2 | Procesamiento de lista (loop sobre items) | Cuando el agente debe procesar un conjunto de registros uno por uno (facturas, correos, tareas). | Obtener lista $\rightarrow$ Contador = 0 $\rightarrow$ While (contador < total) $\rightarrow$ Procesar item[contador] $\rightarrow$ contador++ $\rightarrow$ Salida: consolidar. | Leer 50 facturas pendientes de MySQL y emitir cada una por Nubox mediante iteración. |
| P3 | Enriquecimiento de datos con IA | Al recibir datos crudos descofigurados (correos, comentarios) que requieren convertirse en datos estructurados. | Recibir dato crudo $\rightarrow$ OpenAI: Text Completion (Prompt: extraer X, Y, Z en JSON) $\rightarrow$ Parsear JSON $\rightarrow$ Usar campos en pasos siguientes. | Recibir correo de proveedor en formato libre y extraer automáticamente: monto, vencimiento y número de factura. |
| P4 | Human-in-the-loop (aprobación humana) | Cuando el agente va a ejecutar acciones irreversibles (emitir facturas, borrar registros, publicar contenido). | Pasos previos $\rightarrow$ Generar resumen $\rightarrow$ Enviar solicitud aprobación (Email/Teams/Xperience) $\rightarrow$ Esperar $\rightarrow$ If aprobado: ejecuta, Else: cancela. | El agente genera la factura y, antes de emitirla, envía un correo al contador esperando su aprobación vía formulario Xperience. |
| P5 | Caché de credenciales con Variable Global | Cuando múltiples agentes consumen el mismo servicio externo (misma cuenta Gmail, API Key, Base de Datos). | Crear credencial en Saturn Studio $\rightarrow$ Crear Variable Global que la referencia $\rightarrow$ Usar variable en agentes $\rightarrow$ Actualización centralizada. | 10 agentes distintos usan la misma API Key de OpenAI mediante la variable openai_key. Si expira, se cambia en un solo lugar. |
| P6 | Deduplicación de registros | Cuando el agente puede recibir el mismo evento repetido (reintentos de webhooks, correos duplicados) para evitar doble proceso. | Recibir evento $\rightarrow$ Extraer ID único $\rightarrow$ MySQL/MongoDB: Select (¿Existe?) $\rightarrow$ If ya existe: Termina; If nuevo: procesa y guarda ID. | Un webhook de Mercado Pago envía el mismo pago varias veces. El agente busca el payment_id antes de refacturar. |
| P7 | Fan-out: un evento dispara múltiples acciones paralelo | Cuando la ocurrencia de un único evento gatilla tareas totalmente independientes en diferentes sistemas. | Recibir evento $\rightarrow$ Bifurcar en ramas paralelas directas (sin If/Else) $\rightarrow$ Rama 1: Gmail, Rama 2: Teams, Rama 3: MySQL $\rightarrow$ Consolidar. | Al confirmar nuevo cliente: Rama 1 envía bienvenida, Rama 2 crea tarea en Asana, Rama 3 registra en MySQL y Rama 4 alerta en Discord. |
Parte 3 — Combinaciones de conectores frecuentes
Esta tabla resume de manera directa las combinaciones más utilizadas en la práctica con sus complejidades asociadas:
| Combinación de Conectores | Caso de Uso Típico | Complejidad de Implementación |
| GitHub + OpenAI + Discord | Resumen de Pull Requests notificado a Discord | Baja |
| Reddit + OpenAI + Teams | Monitoreo de marca con análisis de sentimiento | Baja |
| OpenAI + Gmail | Clasificar, resumir o responder correos con IA | Media |
| MySQL + OpenAI + Teams | Reportes ejecutivos generados con IA enviados a Teams | Media |
| PDF Reader + OpenAI + Notion | Ingesta y resumen de documentos almacenados en Notion | Media |
| Xperience + Asana + Gmail | Formulario de solicitudes que crea tareas y notifica | Media |
| MySQL + Zoom + Gmail | Agendamiento automático de reuniones con confirmación | Media |
| Mercado Libre + OpenAI | Respuesta automática a preguntas de compradores | Media |
| Webhook + OpenAI + WhatsApp | Chatbot de atención al cliente en WhatsApp | Alta |
| Webhook + Mercado Pago + Nubox | Facturación electrónica automática al confirmar pago | Alta |
| Pinecone + OpenAI | Base de conocimiento vectorial (RAG) para respuestas contextuales | Alta |
| S3 + OpenAI + Pinecone | Pipeline de procesamiento y vectorización de documentos | Alta |
Consejo de oro: Explora el Market de Templates de Saturn Studio para encontrar implementaciones base de estas recetas listas para importar directamente a tu workspace.
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