Stripe-Mahnwesen
Automatisierte Zahlungserinnerungen helfen, fehlgeschlagene Stripe-Zahlungen nachzuholen. Sie berücksichtigen die Kundenhistorie und reichen von freundlichen Erinnerungen bis zu Hinweisen auf eine Leistungspause.
connic init my-project --templates=stripe-dunningÜberblick
Die Vorlage verarbeitet Stripe-Webhook-Events zu fehlgeschlagenen Zahlungen und Änderungen an Abonnements. Der Payment Analyzer ruft die Kundenhistorie aus der Datenbank ab, bestimmt die passende Mahnstufe und startet über trigger_agent den Recovery Composer. Middleware filtert irrelevante Stripe-Events mit StopProcessing und übernimmt Kundenmetadaten in den Context. Das mehrstufige Mahnwesen reicht von freundlichen Erinnerungen bis zu Benachrichtigungen über eine Leistungspause.
Use Cases
Ausstehende Zahlungen einziehen
Bei fehlgeschlagenen Abonnementzahlungen werden automatisch zunehmend dringliche, auf die jeweilige Mahnstufe zugeschnittene E-Mails versendet.
Abonnement-Lebenszyklus
Statusänderungen eines Abonnements wie past_due oder cancelled lösen die passende Kundenkommunikation aus.
Rückgewinnungskampagnen
Kündigungen lösen personalisierte Rückgewinnungs-E-Mails aus, die auf die bisherige Nutzung des Kunden zugeschnitten sind.
Architektur
Wichtige Template-Dateien
Installiere diese Dateien mit connic init my-project --templates=stripe-dunning. Die CLI legt die Agentendefinitionen unter agents/ in einem Ordner mit dem Namen des Templates ab.
stripe-dunning/
agents/
payment-analyzer.yaml
recovery-composer.yaml
dunning-pipeline.yaml
tools/
payment_tools.py
middleware/
payment-analyzer.py
schemas/
payment-analysis.json
recovery-email.json
requirements.txt
README.mdLoslegen
Installiere das Template, erstelle ein Connic-Projekt und starte das Deployment über ein verbundenes Git-Repository oder die CLI.
Voraussetzungen
- Python 3.10+
- Ein Connic-Konto mit einem angelegten Projekt
- Projektguthaben für ein connic/* KI-Modell oder Zugangsdaten für einen BYOK Provider
Installieren und Projekt anlegen
Installiere das SDK und erstelle aus diesem Template ein Projekt.
terminalpip install connic-composer-sdk connic init my-project --templates=stripe-dunningDanach cd my-project
Bereitstellen
Wähle eine Deployment-Methode. Bei einem verbundenen Git-Repository startet jeder Push ein Deployment. Nutze die CLI für Projekte ohne verbundenes Git-Repository.
Git-Integration
Verbinde in Connic unter Projekt Settings → Git & Environments das GitHub-Repository
Ordne auf derselben Seite den Branch (z. B. main) der Produktivumgebung zu
Pushe das erzeugte Projekt in dieses Repository
terminalgit add . git commit -m "Stripe-Mahnwesen Template hinzufügen" git push origin mainCLI Deployment
Erstelle in Connic unter Projekt Settings → API Keys & MCP Auth einen API Key und kopiere die Projekt-ID
Führe im Projektverzeichnis connic login aus
Teste mit connic dev und Hot Reload, führe mit connic test Testsuiten aus oder starte mit connic deploy das Deployment für den Produktivbetrieb
terminalconnic login connic dev # Temporäre Entwicklungsumgebung mit Hot Reload connic test # Deklarative Test Suites ausführen connic deploy # In den Produktivbetrieb deployenVerbinden und konfigurieren
Füge eine Stripe-Verbindung hinzu, kopiere die Webhook-URL in das Stripe Dashboard und trage anschließend das Signing Secret ein. Ergänze für die Mahn-E-Mails eine ausgehende E-Mail-Verbindung. Ein connic/* KI-Modell nutzen oder BYOK-Zugangsdaten unter Projekt Settings → LLM Provider hinterlegen.
Template-Quelle
Das vollständige Template lässt sich einsehen, verbessern oder für einen anderen Einsatz forken.
connic-org/connic-awesome-agents/tree/main/stripe-dunningInformationen
- Publisher
- Von Connic
- Kategorie
- Agent Templates
- Schwierigkeitsgrad
- Fortgeschritten
- Funktioniert mit
- Stripe, E-Mail
- Quelle
- GitHub
Weitere Agent Templates
Marketplace durchsuchenRecherche-Assistent
Der Assistent zerlegt komplexe Recherchefragen in Teilaufgaben und startet spezialisierte Agenten parallel. Er führt Informationen aus dem Web und internen Quellen zu strukturierten Berichten zusammen und bewertet die Verlässlichkeit der Ergebnisse.
Kundensupport
KI-gestützte Ticket-Triage mit Sentimentanalyse und RAG-gestützten Antwortentwürfen. Der Agent ordnet Tickets nach Priorität ein, blockiert Spam und speichert neue Lösungen.
Persönlicher Telegram-Assistent
Der multimodale Telegram-Assistent verarbeitet Text, Bilder, Sprache, Video und Dokumente. Er durchsucht das Web, speichert Notizen und Wissen und plant Erinnerungen mit persistenten Sessions.
Compliance-Auditor
Zeitgesteuerte Compliance-Prüfungen werten regulatorische Neuerungen aus der Websuche, per MCP abrufbare Dokumentation und frühere Prüfergebnisse aus dem Retrieval aus. Daraus entstehen Zusammenfassungen mit einer Bewertung.
Kafka-Betrugserkennung
Transaktionen in Kafka Streams werden in Echtzeit auf Betrugsrisiken bewertet. Die Bewertung berücksichtigt die Häufigkeit von Transaktionen, geografische Anomalien und kundenspezifische Muster.
Browser Automation Demo
Der Browser-Agent fragt E-Mail-Adresse, Passwort und Projekttitel ab, meldet sich bei Connic an und erstellt das Projekt über das Dashboard.