Все кейсы — страница 7
Заметки о применении AI-агентов и n8n, инженерной практике и менеджменте команд.
Автоматизация SMS-уведомлений для лидов с AI
Шаблон запускается при отправке формы контакта на сайте через вебхук. Данные о лиде (имя, телефон, email, интерес) записываются в Google Sheets. GPT-4.1 генерирует персонализированное SMS и отправляет его через Twilio. Через 2 часа проверяется, ответил ли лидер, и в зависимости от результата отправляется уведомление через Gmail или повторное SMS.
Автоматизация подготовки предложений на основе RFP
Шаблон автоматизирует процесс обработки документов RFP, загружая их из Google Drive. Он извлекает ключевые требования с помощью Groq AI, генерирует черновик предложения, сохраняет его в Google Docs, создает возможность в Salesforce и уведомляет команду через Slack. На выходе получается стандартизированное предложение, готовое к отправке.
Автоматизация сбора кластеров ключевых слов в Google Sheets
Шаблон автоматически извлекает до 100 ранжируемых ключевых слов для заданных URL на основе данных Google и сохраняет полную историю ранжирования в Google Sheets. При каждом запуске он считывает список URL из Google Sheets и использует API DataForSEO для сбора ключевых слов и связанных SEO-метрик. Результаты сохраняются в отдельной вкладке для каждого URL, создавая историческую таблицу без замены предыдущих данных.
Автоматизация уведомлений о регистрации клиентов через RabbitMQ
Шаблон демонстрирует автоматизацию на основе паттерна publish/subscribe с использованием RabbitMQ и Gmail. Входящие данные о регистрации клиентов обрабатываются через вебхук, валидируются и отправляются в очередь RabbitMQ. Подписчик извлекает сообщения из очереди и отправляет уведомления на Gmail. Выходом являются уведомления о регистрации клиентов.
Автоматизация реагирования на утечки секретов в Git
Шаблон SecretOps отслеживает события пуша в репозитории GitHub/GitLab, выявляет высокорисковые секреты в коммитах и автоматически реагирует на них. Использует интеграции с AWS для отзыва ключей, Jira для создания инцидентов и Slack для оповещений. На выходе — минимизация времени реагирования на утечки секретов.
Автоответчик для вопросов студентов Udemy с AI
Шаблон автоматизирует ответы на часто задаваемые вопросы студентов Udemy. Он использует API Udemy для извлечения непрочитанных сообщений и направляет их к AI для автоматических ответов или эскалации к преподавателю. На выходе — быстрое реагирование на вопросы и сохранение качества общения.
Анализ рисков юридических контрактов с помощью AI
Шаблон принимает PDF-контракт через вебхук и разбивает его на отдельные пункты. Каждый пункт анализируется с использованием гибридного подхода RAG для оценки рисков и предоставления объяснений на простом языке. Результаты сохраняются в Supabase для дальнейшего использования.
Отслеживание заявок на работу через Gmail в Google Sheets
Шаблон отслеживает электронные письма в Gmail, связанные с заявками на работу, и извлекает детали с помощью локальной AI модели. Обработанные данные автоматически добавляются или обновляются в Google Sheets, обеспечивая актуальность трекера заявок. Используется Groq в случае недоступности локальной модели.
Автоматизация генерации отчетов для школ
Шаблон автоматизирует процесс генерации отчетов о успеваемости студентов. Он включает в себя извлечение данных о оценках, обработку и формирование отчетов в формате PDF, а затем отправку их родителям по электронной почте. На выходе получаются профессионально оформленные PDF-документы, которые отправляются с помощью Gmail.
Автоматизация поиска клиентов для локального бизнеса
Шаблон автоматизирует поиск локальных бизнесов с низким интернет-присутствием. Каждую неделю он сканирует бизнес-каталоги, оценивает сайты с помощью Firecrawl, присваивает им баллы по возможностям и отправляет результаты на почту. Входные данные — бизнес-каталоги, выход — список новых лидов с оценкой.
Анализ безопасности npm-пакетов с помощью AI
Шаблон автоматизирует анализ npm-пакетов перед их добавлением в проект. Пользователь вводит название пакета, после чего система использует API GitHub и npm для получения актуальной информации о пакете, а затем применяет AI для оценки рисков и выдачи рекомендации по использованию. На выходе получается отчет с оценкой и рекомендацией: 'Использовать', 'Рассмотреть', 'Избегать'.
Автоматизация создания фильтров для Brave Search
Шаблон автоматизирует создание кастомных фильтров для Brave Search, используя данные из DataForSEO, Firecrawl и OpenAI. Он извлекает высокоценные ключевые слова и строит структуру доменов для точного ответа на запросы. На выходе получаются оптимизированные фильтры для повышения качества поиска.