Конспект двухчасового курса по n8n: 5 сценариев автоматизации, которые можно внедрить за вечер
Привет, это Михаил Буров на связи. Все мы любим автоматизацию, но ненавидим копаться в многостраничной документации. Недавно наткнулся на свежий двухчасовой краш-курс по n8n от топового зарубежного автора и решил сделать то, что умею лучше всего — сэкономить ваше время.
Я посмотрел его за вас, выписал всю суть, отжал воду и перевел на человеческий язык. Ниже — не просто пересказ, а концентрат из 5 готовых сценариев, которые можно взять и внедрить в свой бизнес или пет-проект уже сегодня. Поехали.
Сценарий 1: Конвейер лидов, который повышает конверсию на 391%
Это база, но 90% компаний делают ее криво. Автор курса приводит убойную статистику: если позвонить лиду в течение 60 секунд после заявки, конверсия в продажу вырастает на 391%. Вручную это невозможно, с n8n — элементарно.
Как устроен воркфлоу:
- Триггер: Человек заполняет форму на сайте (в курсе используется встроенная форма n8n, но это легко делается через вебхук с Tally, Typeform или вашего самописного сайта).
- Шаг 1: Данные тут же падают в Google-таблицу.
- Шаг 2 (Ветвление): n8n проверяет бюджет лида. Если бюджет >$1000, клиенту уходит письмо с Calendly. Если меньше — вежливое письмо в стиле «мы с вами свяжемся».
- Шаг 3: Вне зависимости от бюджета, вашему продажнику в Telegram или Slack падает уведомление: «НОВЫЙ ЛИД! Имя, телефон. Звони немедленно!»
Итог: Вы перестаете терять горячих клиентов и превращаете отдел продаж в машину.
Сценарий 2: Персональный AI-ассистент, который управляет вашим днем
Это уже интереснее. Строим своего JARVIS, который живет в чате n8n.
Что он умеет:
- Управлять календарем: Понимает запросы в свободной форме вроде «Создай встречу "Кофе с партнером" завтра в 2 часа дня на час». Сам парсит дату, время, длительность и создает событие в Google Calendar.
- Вести таски: По запросу «Добавь задачу "Подготовить отчет" на завтра, приоритет высокий» создает новую строчку в вашей таск-трекере (в примере — Google Sheets, но можно прикрутить и Trello, и ClickUp).
- Отчитываться: Утром вы пишете ему «Какие у меня планы на сегодня?», и он выдает сводку по встречам и задачам.
Ключевая фишка: Автор показывает, как важно прописать в системном промпте AI-агента текущую дату ("Сегодняшняя дата: {{$now}}"), иначе он будет создавать события в 2023 году. Дьявол в деталях.
Сценарий 3: AI-субагент, который пинает продажников
Продолжение сценария 1. Если продажник не позвонил лиду, деньги утекли. Этот воркфлоу не дает им утечь.
Как работает:
- Триггер: Раз в день по расписанию (например, в 19:00).
- Шаг 1: n8n идет в ту самую Google-таблицу с лидами.
- Шаг 2: Фильтрует всех, кто пришел за сегодня, у кого бюджет не "мусорный" и у кого в столбце "Позвонили" не стоит галочка.
- Шаг 3: Превращает полученный список в красивый текстовый отчет.
- Шаг 4: Отправляет этот отчет руководителю отдела продаж в Telegram с текстом: «Босс, вот список клиентов, которых сегодня продинамили. Срочно разберись».
Итог: Вы автоматизируете контроль и затыкаете дыры, через которые утекает прибыль.
Сценарий 4: Вебхуки и HTTP-запросы — ваш швейцарский нож
Автор объясняет на пальцах то, что многие боятся.
- Вебхук: Это как почтовый ящик. Вы даете его адрес (URL) любому сервису (CRM, платежная система, что угодно), и когда там что-то происходит, сервис кидает в этот ящик письмо с данными. Так n8n понимает, что пора запускать воркфлоу.
- HTTP-запрос: Это вы отправляете письмо. Нужно создать контакт в CRM, у которой нет готовой интеграции с n8n? Не проблема. Берете ее API, вставляете в модуль HTTP Request, указываете данные, которые нужно отправить, и жмете «Play».
Это суперсила, которая позволяет соединить абсолютно любой сервис с любым другим.
Сценарий 5: RAG-система, или как научить ИИ отвечать по вашим документам
Это вишенка на торте. Строим чат-бота, который отвечает на вопросы не из головы, а на основе загруженного в него документа (например, 50-страничного договора или базы знаний).
Как это работает (упрощенно):
- Загрузка: n8n скачивает PDF из вашего Google Drive.
- Нарезка: Разбивает текст на маленькие осмысленные кусочки (чанки).
- Индексация: Превращает каждый кусочек в набор цифр (вектор) и складывает в специальную базу данных (Vector Store). Это нужно, чтобы ИИ мог быстро находить похожие по смыслу куски текста.
- Ответ: Когда вы задаете вопрос, AI-агент сначала ищет в этой базе самые релевантные куски, а потом на их основе генерирует ответ.
Пример из курса: Автор загружает договор на оказание DJ-услуг и спрашивает: «Какие услуги предоставляются?». Бот четко отвечает: «DJ-услуги, фото-услуги, видео-услуги», — потому что нашел эту информацию в документе.
Итог: Можно создать умного ассистента для саппорта, который знает все ваши инструкции, или для юристов, который помнит все пункты всех ваших договоров.
Это был спринт по двухчасовому марафону. Больше таких разборов, инсайдов и готовых шаблонов автоматизации я публикую у себя в телеграм-канале «Кнопка*»