销售线索多起来以后，最容易出现的情况不是“没有客户”，而是每条线索都看一遍太慢，真正值得跟进的客户反而被淹没了。比如官网表单、活动报名、公众号留言、销售私信里每天进来几十条线索。有的人只是随便问问价格，有的人已经写清楚预算、使用场景和采购时间。人工当然能判断，但如果销售每天都从零开始读，就会把大量时间花在低意向线索上。这篇不讲“AI 销售助手”的大概念。我们用 n8n + Ollama 做一个最小线索初筛流程：表单进来一条线索，n8n 负责接收和编排，Ollama 本地模型负责初步判断意向等级、客户场景、下一步动作，最后把结果写入表格或发给销售。读完以后，你至少能知道第一版流程怎么搭、每个节点做什么、提示词怎么写、输出字段怎么设计，以及怎样判断这个流程有没有帮销售节省时间。先看一个线索样例假设官网表单收到这样一条线索：姓名：张经理 公司：华北某制造企业 职位：信息化负责人 需求：我们现在售后工单和设备巡检记录比较分散，想了解能不能用本地部署的 AI 做资料问答和工单摘要。 预算：今年有小规模试点预算 时间：希望 1 个月内先看 Demo 联系方式：13800000000这条线索明显比“多少钱”“能不能发资料”更值得优先跟进。我们希望自动流程输出类似这样的结果：