Расчёт стоимости заказа + отправка данных по REST API + email (пример реализации)

⚠ Важно

Этот пример показывает общую логику работы Python-скрипта в Nextbot.

Это не строгий шаблон. Вы можете:

• менять структуру данных

• добавлять или убирать поля в форме

• изменять названия параметров в функции

• дорабатывать логику расчёта

Используйте пример как основу, а не как обязательную инструкцию "сделать один в один".

Задача

Пользователь заполняет форму:

• материал

• размеры

• имя

• телефон

• email

• согласие на обработку персональных данных

Нужно:

1. Посчитать стоимость

2. Отправить данные по REST API

3. Отправить email клиенту с предварительным расчетом заказа

---

1

Шаг 1. Создание функции

Создайте функцию, например, с названием:

process_data

Название может быть любым, главное, чтобы оно описывало действие функции.

Параметры функции

Добавьте параметр:

Имя параметра	Тип параметра	Инструкция для параметра
material	Строка	Название материала

2

Шаг 2. Добавление действия "Форма персональных данных"

Внутри функции нажмите:

• "Добавить действие" → "Форма персональных данных"

Поля формы

Добавьте необходимые поля формы персональных данных:

Название параметра	Название поля	Тип поля	Источник	Дополнительно
material	Материал	Строка	Из функции	Параметр функции: "material"
width	Ширина в метрах	Строка	Текст
length	Длина в метрах	Строка	Текст
client_name	Имя	Строка	Текст
phone	Телефон	Телефон	Текст
email	email	Email	Текст
agreement	-	Чекбокс согласия	Текст	Пример: “Cогласен с <a href="https://app.nextbot.ru/">политикой обработки персональных данных</a>”

3

Шаг 3. Добавление действия после отправки формы -"Python Script"

1. Внизу блока действия "Форма персональных данных" нажмите:

   • Добавить действие → Python Script

2. Замените стандартный шаблон на ваш скрипт.

Пример PYTHON скрипта для комплексной обработки заявки после заполнения формы ПД

# Доступные параметры в словаре args:
# args["form_data"]["material"] - Материал (тип: string)
# args["form_data"]["width"] - Ширина в метрах (тип: string)
# args["form_data"]["length"] - Длина в метрах (тип: string)
# args["form_data"]["client_name"] - Имя (тип: string)
# args["form_data"]["phone"] - Телефон (тип: string)
# args["form_data"]["email"] - email (тип: string)
# args["form_data"]["agreement"]["value"] - значение согласия (тип: bool)
# args["form_data"]["agreement"]["consent_text"] - текст согласия (тип: string)
# args["form_data"]["agreement"]["date_agreement"] - дата согласия (тип: string)

debug("Комплексная обработка заявки")

form_data = args.get("form_data", {})

# --- 1. Получение и валидация данных ---

material = form_data.get("material", "").strip()
phone = form_data.get("phone", "").strip()
receiver_email = form_data.get("email", "").strip()
agreement = form_data.get("agreement", "")

# Безопасное преобразование в float
def to_float(value):
    try:
        return float(str(value).replace(",", "."))
    except:
        return 0

width = to_float(form_data.get("width", 0))
length = to_float(form_data.get("length", 0))

if width <= 0 or length <= 0:
    debug("Некорректные размеры")

    result = {
        "status": "error",
        "message": "Некорректные размеры"
    }
else:

    # --- 2. Расчёт ---
    price_per_m2 = 100 # пример 
    area = width * length
    total = round(area * price_per_m2, 2)

    debug(f"Площадь: {area}")
    debug(f"Стоимость: {total}")

    # --- 3. Подготовка payload ---
    payload = {
        "material": material,
        "width": width,
        "length": length,
        "area": area,
        "total": total,
        "phone": phone,
        "email": receiver_email,
        "agreement": agreement,
        "source": "pd_form"
    }

    # --- 4. Отправка в API ---
    try:
        debug("Отправка по POST запроса...")

        response = requests.post(
            "https://api.company.com/orders", # ваш API-эндпоинт 
            json=payload
        )
        response.raise_for_status()

        debug("POST запрос успешно отправлено")

    except Exception as e:
        debug(f"Ошибка REST API: {str(e)}")

    # --- 5. Email (только если есть email и согласие) ---
    if receiver_email and agreement.get("value", False):

        try:
            debug("Подготовка email")

            smtp_server = "smtp.gmail.com"
            smtp_port = 465

            sender_email = "[email protected]" # ваш email для отправки писем
            sender_password = "xxxx xxxx xxxx xxxx"  # пароль приложения

            subject = "Предварительный расчет стоимости"
           
            body = (
                "Здравствуйте!\n\n"
                f"Материал: {material}\n"
                f"Площадь: {area} м2\n"
                f"Стоимость: {total} руб.\n\n"
                "С вами свяжется менеджер для уточнения деталей."
            )

            MIMEText = email["mime"]["text"]["MIMEText"]
            msg = MIMEText(body, "plain")

            msg.add_header("Subject", subject)
            msg.add_header("From", sender_email)
            msg.add_header("To", receiver_email)

            context = ssl.create_default_context()

            with smtplib.SMTP_SSL(smtp_server, smtp_port, context=context) as server:
                debug("Подключение к SMTP...")
                server.login(sender_email, sender_password)
                server.sendmail(sender_email, receiver_email, msg.as_string())

            debug("Email отправлен")

        except Exception as e:
            debug(f"Ошибка email: {str(e)}")

    else:
        debug("Email не отправлен (нет email или согласия)")

    # --- 6. Результат ---
    result = {
        "status": "success",
        "total": total,
        "area": area
    }

Обязательно проверьте

• указан корректный API endpoint

• email отправителя и пароль приложения корректные (подробно о настройках gmail аккаунта можете почитать здесь)

• логика расчёта соответствует вашей задаче

Вы можете найти больше информации про использование Python скрипта в статье.

Тестирование

1. Включите режим отладки в Python Script (это позволит видеть логи, но увеличит стоимость вызова)

2. Нажмите "Тестировать код".

3. Введите тестовые значения в поля "material", "form_data.length", "form_data.width", например:

   • material: Гипсокартон

   • form_data.width: 2

   • form_data.length: 3

   • form_data.client_name: Катерина

   • form_data.phone: [phone]

   • form_data.email: [email protected]

   • form_data.agreement.value: Да

   • form_data.agreement.conse2nt_text: Cогласен с политикой обработки персональных данных

   • form_data.agreement.date_agreement: 2026-03-23T07:22:01.133Z

     
4. Нажмите "Запустить тест".

Пример результата

{
  "status": "success",
  "total": 600,
  "area": 6
}

4

Шаг 4. Добавить в системный промпт инструкцию по использованию функций.

Добавьте в системный промпт инструкцию для вызова функции process_data.

Например:

Если пользователь хочет оформить заказ — запроси материал и вызови функцию process_data.

Пример простого системного промпта

Ты консультант в магазине стройматериалов. Твоя задача — уточнить, какой строительный материал нужен клиенту, и затем вызвать функцию `process_data`. Не нужно уточнять никаких дополнительных параметров или задавать сопутствующие вопросы.

# Steps

1. Приветствуй клиента и прояви готовность помочь с выбором стройматериалов.
2. Узнай, какой именно материал нужен клиенту.
3. Как только клиент отвечает, вызови функцию `process_data`.
4. Заверши взаимодействие, поблагодарив клиента за его выбор.

# Output Format

Напиши ответ в формате диалога. Разговор должен быть дружелюбным, кратким и ориентированным на клиента.

# Examples

**Пример**  
- Консультант: Добрый день! Чем могу помочь?  
- Клиент: Мне нужен гипсокартон.  
- Консультант: Отлично, сейчас всё посчитаем!  
- process_data()  

# Notes

- Не инициируй диалог, кроме как для приветствия и предложения помощи.
- Не уточняй количества, марки или других характеристик материалов.

5

Шаг 5. Тестирование в диалоге (тестовый чат).

1. Включите режим отладки в Python Script (это позволит видеть логи, но увеличит стоимость вызова).

2. Откройте Тестовый чат.

3. Начните диалог, например:

   Хочу заказать гипсокартон

Что произойдёт дальше

1. Агент вызовет функцию process_data

2. Пользователь получит ссылку на форму

3. После отправки формы автоматически:

• будет рассчитана стоимость

• данные отправятся по API

• клиент получит email с расчётом

Пример результата

В диалоге:

Форма персональных данных успешно заполнена и отправлена пользователем. Функция: process_data.
Результат:
Python Script result:
{
  "status": "success",
  "total": 600,
  "area": 6
}

Логи выполнения Python скрипта:

1. [

2.   "Комплексная обработка заявки",

3.   "Площадь: 6.0",

4.   "Стоимость: 600.0",

5.   "Отправка в CRM...",

6.   "Успешно отправлено в CRM",

7.   "Подготовка email",

8.   "Подключение к SMTP...",

9.   "Email отправлен"

10. ]

Клиент получил еmail:

Тело запроса, отправленное по REST API:

{
  "material": "гипсокартон",
  "width": 2,
  "length": 3,
  "area": 6,
  "total": 600,
  "phone": "79991111234",
  "email": "[email protected]",
  "agreement": {
    "value": true,
    "consent_text": "Cогласен с <a href=\"https://app.nextbot.ru/\">политикой обработки персональных данных</a>",
    "date_agreement": "2026-03-23T07:44:16.924Z"
  },
  "source": "pd_form"
}