Малому бизнесу и контент-командам нужны автоматизации, которые экономят часы рутины, но без долгой и дорогой кастомной разработки. На n8n я собираю такие решения под конкретную задачу: Telegram-боты с ИИ, RAG-консультанты по базе знаний, конвейеры производства и нарезки видео для соцсетей, парсеры конкурентов и лидогенерация. Каждый флоу закрывает свою боль — от подсчёта калорий по фото и квалификации входящих лидов до ежедневной публикации контента на десяток площадок без участия человека. В портфолио — около двух десятков рабочих production-флоу.
Под капотом — сквозные паттерны, которые переиспользуются между задачами: AI-агенты с инструментами, мультиагентная оркестрация через под-воркфлоу как набор микросервисов, RAG на векторной базе pgvector, асинхронный поллинг внешних задач, кэширование с TTL, дедупликация и отдельный обработчик ошибок с алертами. Например, флагманский ИИ-продавец автосалона на 109 нод квалифицирует клиента, подбирает авто из векторной базы и доводит до записи в CRM; биржа обмена контактами с MLM-логикой собрана из 200+ нод поверх Supabase; а контент-фабрика генерирует идею и сцены, рендерит и озвучивает видео, склеивает его и публикует сразу на 9+ платформ по расписанию. Нетехнические заказчики при этом управляют контентом и данными через привычные Google-таблицы и Airtable, не трогая сами сценарии.
Заказчик получает работающую автоматизацию, которая снимает повторяющийся ручной труд: подсчёт КБЖУ по фото, квалификацию и скоринг лидов с передачей «горячих» менеджеру, еженедельный аудит конкурентов в Instagram с разбором вирусных хуков, нарезку длинных роликов в готовые Shorts с субтитрами, сбор e-mail-лидов с Google Maps. Решения собраны по принципу надёжности — с обработкой ошибок, мониторингом сбоев и устойчивостью к лимитам внешних API, а модульная структура позволяет переиспользовать готовые блоки под смежные ниши.
Пожаловаться
