Анализ звонков (автоматизация) через сервис Make (no-code)

Нужно автоматизировать процесс анализа телефонных разговоров. Получить записи из облачной АТС, транскрибировать их, отправить полученный текст в ChatGPT для аналитики и сохранить результаты в удобном формате (например, Google Sheets/TG bot). Интеграции желательно выполнить в no-code платформе Make.

Основные этапы:

1) Извлечение записей звонков из облачной АТС.
Подключиться к API АТС с использованием предоставленных ключей.
Получить список звонков за определённый период или с определённым статусом.
Загрузить MP3-файлы для каждого звонка.
Транскрибация аудио:

2) Подключиться к сервису транскрибации (например, Whisper API от OpenAI).
Передать полученные MP3-файлы в транскрибацию и получить текстовый транскрипт.
Убедиться, что транскрипт привязан к метаданным звонка (ID, дата, участники).

3) Анализ транскрипта с помощью ChatGPT.
Подключиться к ChatGPT API.
Сформировать prompt с указанием (это делаем вместе).
Выделяем ключевые темы разговора
Определяем жалобы, предложения, инсайты
Отправить транскрипт на анализ и получить структурированный ответ (JSON или списком).

4) Сохранение результатов.
Записать результаты в таблицу (Google Sheets/TG bot) со следующими полями:

ID звонка
Дата, время
Текст транскрипта (ключевые фрагменты)
Результат анализа (краткое резюме, выявленные проблемы, рекомендации)
Предусмотреть регулярный (ежедневный/еженедельный) экспорт и возможность фильтрации по дате.

5) Что должно быть на выходе:
Готовый сценарий в Make, который по расписанию:
Получает новые записи звонков
Транскрибирует их
Анализирует с помощью ChatGPT
Сохраняет результаты в таблицу
Документация по использованию и настройке (описание требуемых API-ключей, переменных, регламент запуска).

6) Критерии приемки:

Обработка хотя бы пяти тестовых звонков и корректное получение результатов.
Наличие понятной инструкции по развёртыванию и настройке.
Возможность легко изменить период сбора данных или целевой лист для сохранения.