Все кейсы — страница 9
Заметки о применении AI-агентов и n8n, инженерной практике и менеджменте команд.
Разведка рекламы Facebook с AI-анализом и ремиксом видео
Шаблон запускается вручную и собирает объявления из Facebook Ad Library по заданным ключевым словам через Apify/HTTP-запросы. Затем он фильтрует объявления по популярности страницы и разделяет креативы на видео, изображения и текст. Видео и изображения отправляются на мультимодальный анализ в AI-сервисы, текстовые объявления переписываются через OpenAI. На основе анализа формируется промпт для генерации короткого вертикального ролика, после чего добавляются субтитры и выполняется рендеринг. Итоговые видео сохраняются в Google Cloud Storage, а метаданные, промпты, анализ и ссылки записываются в
Сравнительные отчеты по кандидатам из Google Sheets в Telegram
Шаблон запускается командой в Telegram и использует параметры сообщения для выбора данных кандидатов. Данные подтягиваются из Google Sheets, затем подготавливаются пользовательской логикой перед отправкой в OpenAI. Модель генерирует сравнительный отчет по кандидатам, после чего результат возвращается в Telegram. На выходе получается текстовый HR-отчет в чате, а не полноценная система отбора с валидацией решений. Практическая ценность зависит от качества структуры таблицы и явно заданных критериев сравнения.
AI-скрининг резюме с решением в Sheets и записью через Calendly
Шаблон состоит из трех связанных workflow: новый ответ Google Forms в Google Sheets запускает обработку заявки и загруженного CV из Google Drive. Резюме извлекается из PDF, сопоставляется с профилем выбранной вакансии и оценивается через OpenRouter с возвратом структурированных полей: балл, уровень, рекомендация, совпавшие и недостающие навыки, риски и краткое резюме. Результаты записываются обратно в строку кандидата в Google Sheets, а дубликаты блокируются через n8n Data Table по email. Второй workflow ожидает ручное решение в колонке HR_Decision и отправляет через Gmail приглашение с Calend
Скоринг PLG-лидов и синхронизация CRM, рассылок и чатов
Шаблон запускается от вебхуков Segment и Intercom, а также по ежедневному расписанию для пересчета лидов. События использования продукта, изменения сделок и сообщения из поддержки обрабатываются через ветвления, HTTP-запросы и AI-классификацию в Anthropic Claude и OpenAI. Данные синхронизируются между Attio, ActiveCampaign, Lemlist, Segment и Intercom. На выходе появляются обновленные профили и сделки в Attio, назначение лидов в outreach-кампании Lemlist, обновление списков ActiveCampaign и сигналы риска оттока. Шаблон полезен только при уже собранной PLG-аналитике и дисциплинированной CRM-схе
Чат-управление email-кампаниями MailerLite с Claude и Sheets
Шаблон запускается из n8n-чата и принимает текстовую команду по одному из трех сценариев: отправка кампании, отчет по кампаниям или реактивация холодных подписчиков. AI Agent на модели через OpenRouter классифицирует намерение, генерирует тему, preheader и текст письма, затем направляет выполнение по веткам. MailerLite подключен через HTTP Request для работы с email-кампаниями, Google Sheets используется для учета задач, статусов, идентификаторов и заметок. На выходе получается черновик или действие по email-кампании, отчетные данные и журнал операций в таблице. Шаблон завязан на один бренд и
Ежедневные уведомления о ведических хорах в Telegram
Шаблон запускается по расписанию три раза в день в часовом поясе IST. Он делает HTTP-запрос к drikpanchang.com, забирает HTML-страницу с расписанием Hora Muhurta и парсит 24 планетарных часа через JavaScript-код. Затем из общего расписания выбираются окна Sun/Surya Hora, хотя код потенциально позволяет переключиться на другие планеты. На выходе формируется текстовое сообщение с временными интервалами и отправляется в Telegram-чат через бота. Для бизнеса это скорее нишевая персональная напоминалка, а не универсальный операционный процесс.
AI-черновики комментариев к YouTube-видео в Google Sheets
Шаблон запускается через n8n Form Trigger: пользователь вводит URL или ID YouTube-видео и лимит комментариев для обработки. Далее workflow нормализует ссылку, получает через YouTube Data API статистику видео и список комментариев, затем выбирает часть комментариев по новизне и вовлеченности. Два AI-агента на OpenAI генерируют черновики: ответы на выбранные комментарии и один отдельный комментарий верхнего уровня по содержанию видео. Результат приводится к структурированному JSON и сохраняется построчно в Google Sheets. На выходе получается таблица с метаданными видео, исходными комментариями,
Рассылка писем по часовым поясам через Gmail и Google Sheets
Шаблон запускается по трем расписаниям в будние дни, чтобы отправлять письма в рабочее время для EU/UK, Северной Америки и Австралии. Контакты читаются из Google Sheets, затем фильтруются по стране, признаку уже отправленного письма и дневному лимиту для региона. Для выбранных строк формируется персонализированное письмо и отправляется через Gmail. После отправки workflow записывает результат обратно в Google Sheets: статус, дату, группу отправки и текст ошибки при сбое. На выходе получается простая управляемая drip-рассылка без долгих Wait-исполнений, но с зависимостью от качества данных в та
Персонализация CV и сопроводительных писем по ссылке вакансии
Шаблон запускается вебхуком из Google Sheets, когда в таблицу добавляют ссылку на вакансию. n8n получает URL вакансии, забирает описание через HTTP Request и сопоставляет его с текущими документами CV и cover letter в Google Docs. AI Agent с моделью OpenRouter генерирует адаптированные версии резюме и сопроводительного письма под конкретную вакансию. Результат записывается обратно в Google Sheets в колонки CV и CoverLetter либо связывается с обновленными Google Docs. Сервисы: Google Sheets, Google Docs, OpenRouter, HTTP-загрузка страницы вакансии и локальная обработка файлов.
Черновики ответов в Gmail с GPT-4o и RAG по PostgreSQL
Шаблон запускается от новых непрочитанных писем в Gmail с заданной меткой поддержки. Письмо фильтруется от авторассылок и служебных уведомлений, затем классифицируется через OpenAI и обогащается контекстом из PostgreSQL/pgvector: база знаний, похожие исправления, сценарии обработки и транзакции клиента. Далее логика сценариев определяет статус заказа или платежа и передает это как ограничение в генерацию ответа GPT-4o. На выходе создается черновик ответа в том же треде Gmail, а результат и статус обработки пишутся в таблицы ai_drafts и email_logs. Это не автосенд, а workflow с обязательной чел
Обработка неуспешных платежей с email, Slack и журналом
Шаблон запускается по Webhook при получении события о неуспешном платеже от платежного шлюза, но прямых готовых интеграций со Stripe, Shopify, PayPal или WooCommerce в составе нет. Данные приводятся к единому формату, затем логика классифицирует отказ как временный, постоянный или подозрительный. Для временных отказов отправляется письмо через Gmail со ссылкой на повторную оплату, дополнительно уходит уведомление в Slack и применяется задержка между попытками. Для постоянных и fraud-случаев retry-поток не запускается, вместо этого отправляется отдельное Slack-уведомление. Все случаи записывают
Семантический поиск по n8n-воркфлоу через RAG
Шаблон запускается по расписанию раз в 24 часа и забирает список workflow из n8n через API. Затем он разбивает каждый workflow на текстовые фрагменты по узлам, создает embeddings через OpenAI и сохраняет их в Supabase с pgvector. Отдельный Webhook принимает текстовый вопрос, ищет релевантные фрагменты в Supabase Vector Store и передает их AI Agent. На выходе пользователь получает ответ о найденных workflow и, при настройке хоста, ссылки на соответствующие workflow в n8n. Основные сервисы: n8n API, OpenAI и Supabase.