No necesita comprender prompt engineering, JSON schemas ni orquestación de workflows para obtener valor de JieGou. A continuación le mostramos cómo pasar de cero a una Recipe de IA funcional en aproximadamente cinco minutos.
Paso 1: Elija su departamento
Cuando inicie sesión por primera vez, JieGou le preguntará en qué departamento trabaja. Esto no es solo una etiqueta — determina qué recipes, workflows e integraciones verá primero. Elija el que corresponda a su rol. Siempre puede cambiarlo después.
Paso 2: Instale su paquete de inicio
Después de seleccionar un departamento, verá un paquete de inicio recomendado. El paquete de Ventas incluye 10 recipes y 5 workflows. Marketing recibe lo mismo. Soporte, Recursos Humanos, Finanzas, Operaciones, Legal, Ingeniería y Ejecutivos tienen sus propios conjuntos seleccionados.
Haga clic en Install Pack y todo se agregará a su cuenta. Son copias completamente editables, no plantillas de solo lectura.
Paso 3: Ejecute una recipe existente
La forma más rápida de ver qué hace una recipe es ejecutar una. Supongamos que instaló el paquete de Ventas y desea probar Prospect Research.
Abra la recipe y verá un formulario con campos de entrada — nombre de la empresa, URL del sitio web, cualquier pregunta específica que desee responder. Complete los campos y haga clic en Run.
Detrás de escena, JieGou envía sus datos de entrada al modelo de IA (Claude, GPT o Gemini — el que haya configurado), estructurados por la plantilla de prompt y el esquema de salida de la recipe. El resultado regresa como datos estructurados: resumen de la empresa, contactos clave, noticias recientes, panorama competitivo.
Eso es todo. Acaba de ejecutar su primera recipe.
Paso 4: Cree su propia recipe
Ahora intente construir una desde cero. Haga clic en New Recipe y verá tres secciones para completar:
Input schema — ¿Qué datos necesita la recipe? Defina campos como customer_name (texto), issue_description (texto) o priority (selección: alto/medio/bajo). Cada campo tiene un tipo y una descripción opcional.
Prompt template — Las instrucciones para la IA, con marcadores de posición para sus campos de entrada. Algo como:
Analice el siguiente problema del cliente y redacte una respuesta profesional.
Cliente: {{customer_name}} Problema: {{issue_description}} Prioridad: {{priority}}
Output schema — ¿Qué estructura debe tener el resultado? Defina campos como root_cause (texto), suggested_response (texto), follow_up_needed (booleano).
Guarde la recipe, complete los datos de entrada y ejecútela. La IA devuelve una salida estructurada que coincide con su esquema — no un bloque de texto sin formato.
Qué probar a continuación
Una vez que se sienta cómodo con las recipes, los siguientes pasos naturales son:
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Encadenar recipes en un workflow — Conecte múltiples recipes para que la salida de una alimente la siguiente. El Workflow Builder le permite agregar ramas condicionales, bucles, ejecución paralela y puertas de aprobación.
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Programar ejecuciones recurrentes — Configure un cronograma cron para ejecutar una recipe o workflow automáticamente. Obtenga datos de entrada desde Google Sheets, un webhook o valores estáticos.
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Probar la IA conversacional — Abra la página de Chat para un asistente de IA con conocimiento del departamento que puede sugerir y ejecutar recipes durante la conversación.
No necesita empezar desde cero
Los paquetes de inicio existen para que no tenga que construir todo usted mismo. Primero ejecute las recipes preconstruidas, vea cómo funcionan y luego personalice los prompts y schemas para que coincidan con las necesidades específicas de su equipo. La mayoría de los equipos son productivos desde el primer día.