Classificação de texto no Airtable: rotule registros automaticamente com uma automação Run a script e o Jev

Bases do Airtable costumam acumular texto livre que alguém separa à mão: envios de formulário, pedidos de clientes, feedback, inscrições num programa, ideias de conteúdo. Classificar significa ler o texto de um campo de texto longo e preencher uma categoria de uma lista curta e fixa, para que visões, filtros e a próxima automação funcionem sem uma pessoa ler cada linha antes. Uma tabela prática precisa de quatro campos: o texto de origem (Long text), Category (seleção única com opções idênticas aos IDs dos rótulos, por exemplo billing, bug, feature_request, other), Confidence (número com duas casas decimais) e Needs review (caixa de seleção). Mantenha a lista curta e excludente e inclua sempre other, para o modelo ter um destino honesto para texto que não se encaixa. Se a urgência também importa, pergunte à parte como sim/não em vez de colocar urgent na lista; misturar as duas piora ambas as respostas. Este guia cobre uma categoria por registro. Se um registro pode pertencer a várias ao mesmo tempo, use um campo de seleção múltipla e leia antes o guia multi-label.

Cinco passos. 1) Crie os quatro campos acima e adicione cada ID de rótulo como opção de seleção única antes da primeira execução; o script grava a opção pelo nome, então os nomes precisam bater. 2) Em Automations, crie uma automação com o gatilho “When a record matches conditions” e duas condições: o campo de texto não está vazio e Category está vazio. Ela dispara quando um registro entra nesse estado, por exemplo quando chega um envio de formulário, e gravar Category tira o registro da condição, então a automação não entra em loop com a própria atualização. 3) Adicione a ação “Run a script”. Na barra lateral de variáveis de entrada, adicione recordId mapeado para o ID de registro do Airtable vindo do gatilho e text mapeado para o campo de texto. 4) Crie uma chave de API do JevModel em Console → API keys com uma conta de e-mail verificado e adicione na aba Secrets do editor como JEVMODEL_API_KEY; o script lê com input.secret("JEVMODEL_API_KEY"). O Airtable restringe a edição de scripts com secrets a quem tem acesso a eles e oculta os secrets na saída do console. 5) Teste a ação com um registro de exemplo, confira o histórico e o log de execução e só então ative a automação. Se a chamada ao Jev falhar, deixe Category vazio e marque Needs review, para um erro temporário nunca rotular errado um registro.

No lado do Airtable, a central de ajuda lista os limites da ação Run a script: timeout de script documentado em 30 segundos (ampliado temporariamente para 120 segundos no momento em que este texto foi escrito), 30 segundos por fetch, 12 segundos para chamadas à API de scripting, 512 MB de memória, 50 requisições fetch e 30 consultas selectRecords por execução, e até 15 mutações por segundo, cada uma alterando até 50 registros. A ação existe em todos os planos com limitações diferentes, mas não durante o teste do plano Team. Um registro por execução, como no exemplo, fica bem abaixo disso. No lado do JevModel, a requisição inteira (state mais questions) precisa caber em 8.000 caracteres, então corte texto longo antes de enviar; o exemplo mantém os primeiros 6.000. Uma requisição faz de 1 a 8 perguntas; um Choice tem de 2 a 12 opções cujos IDs começam com letra minúscula e usam só minúsculas, dígitos e sublinhados, e um Score tem de 2 a 10 níveis ordenados. Não há campo model nem chave de idempotência: rodar a automação de novo num registro é uma requisição nova, cobrada de novo. Execuções com falha são reembolsadas. Cada registro rotulado é uma requisição comum à API cobrada em tokens do seu saldo; contas verificadas começam com 100.000 tokens grátis, e os pacotes pagos estão na página de preços.

Os três enviam a mesma pergunta Jev; muda onde a lógica fica e como os resultados voltam para a base. A tabela compara a forma do fluxo, não a precisão, e nenhuma linha é benchmark.

Cole o script na ação Run a script e troque tabela, campos e definições de rótulos pelos da sua base. A requisição segue o contrato documentado do JevModel: POST /api/v1/systemone com uma chave Bearer de conta verificada, um state e perguntas nomeadas, aqui um Choice chamado category; uma resposta bem-sucedida tem code 0 e data.answers. Não há campo model porque o site sempre chama typesafe/jev-1.13 via OpenRouter; o JevModel é independente da TypeSafe AI, que desenvolve o Jev. O script envia só o texto, não nomes, e-mails nem outras colunas. Um valor de seleção única é gravado como objeto com name, e essa opção já precisa existir no campo. Registros abaixo do limiar de exemplo, rotulados como other e chamadas com falha recebem Needs review, então uma visão filtrada por essa caixa vira a fila humana. 0,7 é um marcador; escolha seu limiar com uma amostra rotulada.

// Illustrative only. Airtable automation → "Run a script" action.
// Input variables: recordId (Airtable record ID from the trigger), text (the long-text field).
// Secret: JEVMODEL_API_KEY (Secrets tab in the script editor).
// Fields: Category (single select), Confidence (number), Needs review (checkbox).
const { recordId, text } = input.config();
const table = base.getTable("Requests");

const res = await fetch("https://jevmodel.app/api/v1/systemone", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer " + input.secret("JEVMODEL_API_KEY"),
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    // The whole request must stay within 8,000 characters.
    state: { text: String(text || "").slice(0, 6000) },
    questions: {
      category: {
        type: "choice",
        instructions: "Which team should handle this request submitted through our form?",
        criteria: {
          billing: "Invoices, payments, refunds, or plan changes.",
          bug: "Something is broken, shows an error, or behaves unexpectedly.",
          feature_request: "Asks for something the product does not do yet.",
          other: "Anything that fits none of the labels above.",
        },
      },
    },
  }),
});
const out = await res.json();

if (out.code !== 0) {
  // Leave Category empty and hand the record to a person.
  await table.updateRecordAsync(recordId, { "Needs review": true });
  console.log("Jev call failed: " + out.message);
} else {
  const { choice, probabilities } = out.data.answers.category;
  const p = probabilities ? probabilities[choice] : 0;
  await table.updateRecordAsync(recordId, {
    Category: { name: choice }, // the option must already exist in the field
    Confidence: p,
    "Needs review": p < 0.7 || choice === "other", // 0.7 is a placeholder
  });
}

Comece por registros cuja categoria uma pessoa já conhece. Exporte algumas centenas em CSV com o texto e o rótulo humano, envie o texto ao JevModel Console → Batch com a mesma pergunta Choice e exporte as respostas por linha. Depois compare as duas colunas por rótulo numa planilha; o Batch não calcula a precisão por você. Veja quais pares se confundem e como a concordância muda ao subir o limiar de probabilidade, reescreva definições vagas e rode a mesma amostra de novo antes de ativar a automação. Esse mesmo caminho por CSV é o jeito mais simples de rotular o acumulado: a automação só dispara para registros que passam a atender às condições, e um script que percorre muitos registros numa execução logo bate no limite de 50 fetch. Depois do lançamento, mantenha uma visão filtrada por Needs review e ordenada por Confidence, e confira toda semana a fatia de other; se ela cresce, a lista de categorias já não reflete o que as pessoas enviam. Não deixe um rótulo apagar, ocultar ou enviar e-mail antes de medir com que frequência ele erra, e mantenha o campo editável para correções.

Escolha a ação Run a script quando o trabalho acontece na base, você consegue editar um script curto e seu plano inclui a ação. Escolha uma ferramenta no-code se ela já roda suas outras automações ou se o mesmo texto também precisa ir para Slack, e-mail ou um CRM; os guias de Zapier, Make, n8n, Power Automate e Pipedream mostram a mesma requisição Jev em cada uma. Escolha CSV e Console → Batch para um acumulado pontual ou para testar definições antes de existir qualquer automação. Se seus dados estão no Google Sheets e não no Airtable, o guia de Google Sheets cobre o mesmo padrão com Apps Script. Checklist para qualquer caminho: 1) defina rótulos com um other explícito; 2) mantenha a urgência numa pergunta sim/não separada; 3) envie só o texto, cortado abaixo do limite de 8.000 caracteres por requisição; 4) deixe a categoria vazia e marque o registro quando a chamada falhar; 5) comece com rótulos e uma visão de revisão, e adicione ações seguintes só depois de medir a concordância numa amostra rotulada. O JevModel é só texto e não é open source; anexos, imagens e áudio no Airtable não são classificados nessa configuração.