Кейс из публичной библиотеки n8n.io. Русское саммари сгенерировано автоматически (GPT-4o-mini). Авторские заметки о применении в реальной практике — отдельно в разделе /notes/ (готовится).

Описание

Шаблон запускается вручную и берет одну необработанную идею из n8n Data Table с количеством слайдов. AI Agent на GPT-4.1 Nano превращает идею в массив промптов для изображений и коротких подписей, после чего цикл генерирует изображения через Google Gemini 2.5 Flash Image. Полученные файлы загружаются в UploadToURL, чтобы Instagram мог забрать их по публичным ссылкам. Затем workflow публикует карусель в Instagram через Graph API и обновляет строку в Data Table статусом Published и ID поста. На выходе — опубликованный Instagram carousel и обновленная очередь контента.

Как устроено

Ключевые ноды: Manual Trigger, Data Table, AI Agent, OpenAI Chat Model, Google Gemini, UploadToURL и Instagram/Facebook Graph API. Состояние хранится в двух местах: статус публикации в Data Table и временный список URL в global workflow static data, что может быть рискованно при параллельных запусках. Встроенного human-in-the-loop, проверки бренда, модерации изображений и явной обработки ошибок нет; неудача на генерации, загрузке или публикации может оставить очередь в промежуточном состоянии. Есть искусственная пауза около 15 секунд между итерациями для снижения риска rate limit. Расписание не настроено, хотя ручной триггер можно заменить на Schedule Trigger.

Применение

  • Генерация Instagram-каруселей из очереди контент-идей
  • Автопубликация визуальных постов для контент-планов
  • Тестирование AI-generated creative для социальных сетей
  • Массовая подготовка обучающих или информационных каруселей
  • Прототипирование pipeline от идеи до публикации в Instagram

Стек / ноды

n8n Data Table AI Agent OpenAI Chat Model Google Gemini UploadToURL Instagram Graph API
Источник: https://n8n.io/workflows/15284/ · Оригинальный автор: Jitesh Dugar