Примеры работ и кейсы по направлению «n8n»

Самостоятельный демонстрационный кейс для онлайн-школ, экспертов и сервисных компаний, которые получают входящие заявки с сайта, формы или рекламы. Проблема: менеджеры вручную читают обращения, переносят данные в таблицу, не всегда замечают дубли и могут поздно ответить на горячий лид. Что сделано: — защищённый Webhook принимает заявку; — система проверяет и нормализует контактные данные; — обнаруживает повторные обращения; — AI определяет категорию, приоритет hot / warm / cold / unknown и краткое содержание заявки; — обычная логика рассчитывает lead score и срок ответа; — результат сохраняется в Google Sheets; — менеджеру отправляется готовая карточка в Telegram; — для ошибок API и неверного ответа AI предусмотрены fallback, retry и отдельный Error Workflow. AI используется только для анализа свободного текста. Проверка контактов, поиск дублей, статусы, score, SLA, сохранение и маршрутизация выполняются по заданным правилам. Результат: менеджер получает структурированную заявку с приоритетом и сроком реакции, а данные и история обработки сохраняются в единой таблице. Стек: n8n, Mistral AI, Webhook, JavaScript Code Node, Google Sheets, Telegram Bot, Postman. Проект создан мной для портфолио и не выдаётся за клиентское внедрение. Код, тестовые данные и схема workflow доступны по ссылке.

Задача: Подготовить надежную и безопасную серверную инфраструктуру для бесперебойной работы веб-приложений и систем автоматизации (n8n, баз данных). Требовалось настроить автоматический деплой, корректную маршрутизацию трафика и обеспечить защиту данных. ​Стек технологий: Dokploy, Linux (Ubuntu), DNS-маршрутизация, Let's Encrypt, Docker. ​Что было реализовано: ​Развертывание инфраструктуры: Успешная установка и базовая настройка панели управления Dokploy на чистом сервере. Создана изолированная среда для безопасного запуска контейнеров. ​Настройка сети и доменов: Проведена полная настройка DNS-записей для корректной привязки доменных имен к серверу. ​Безопасность (SSL): Настроен автоматический выпуск и обновление криптографических сертификатов Let's Encrypt для обеспечения защищенного HTTPS-соединения. ​Устранение сетевых ошибок: Проведена глубокая диагностика и успешное устранение сложных инфраструктурных багов (включая ошибки CORS и проблемы с заголовками, такие как «Invalid Origin»), что обеспечило корректную работу вебхуков и API. ​Результат для бизнеса: Заказчик получил полностью готовую к продакшену серверную среду. Приложения работают стабильно, обновления выкатываются без простоев системы (Zero-downtime deployment), а все данные надежно защищены современными сертификатами шифрования.

**Задача:** Разработать интеллектуального чат-бота (ИИ-ассистента), способного мгновенно и точно отвечать на вопросы клиентов или сотрудников. Главное требование — бот должен давать ответы **строго на основе внутренней документации** компании (инструкции, регламенты, прайс-листы). **Стек технологий:** n8n, Supabase (pgvector), OpenRouter (API языковых моделей), Telegram Bot API. **Что было реализовано:** * **Векторизация базы знаний:** Настроен процесс загрузки и обработки корпоративных документов. Текст разбивается на смысловые фрагменты (чанки) и преобразуется в векторные представления (embeddings), которые безопасно хранятся в базе данных Supabase с использованием расширения pgvector. * **Семантический поиск (Retrieval):** В n8n разработан сценарий обработки входящих сообщений из Telegram. Алгоритм преобразует вопрос пользователя в вектор и выполняет поиск по Supabase, находя наиболее релевантные фрагменты из базы знаний. * **Генерация ответов (Generation):** Найденный контекст вместе с вопросом пользователя передается через OpenRouter в передовую языковую модель (например, Claude или GPT-4) с жестким системным промптом: «Отвечай только на основе предоставленного контекста». **Результат для бизнеса:** Создана масштабируемая архитектура ИИ-поддержки. Нагрузка на операторов/отдел кадров снижена до 80%. Пользователи получают точные ответы за секунды в режиме 24/7. Базу знаний можно легко обновлять и дополнять без необходимости переобучать саму нейросеть.

Задача: Организовать полностью автоматизированный и безопасный процесс приема платежей. Требовалось исключить ручную проверку поступления средств, настроить генерацию платежных ссылок и обеспечить мгновенное информирование администратора и клиента об успешной транзакции в Telegram. ​Стек технологий: n8n, API Robokassa, Telegram API, Webhooks. ​Что было реализовано: ​Генерация ссылок: Разработан сценарий в n8n, который автоматически формирует индивидуальную ссылку на оплату для клиента. ​Безопасность и криптография: Настроено формирование цифровых подписей с использованием MD5-хеширования в строгом соответствии с документацией Robokassa. Это полностью исключает подделку данных о платеже. ​Обработка вебхуков: Настроен прием уведомлений от сервера Robokassa (ResultURL). n8n мгновенно перехватывает вебхук со статусом платежа и проводит повторную валидацию подписи (SignatureValue). ​Система уведомлений: После успешной проверки транзакции настроена автоматическая отправка сервисных сообщений в Telegram (уведомление менеджеру о поступлении средств и подтверждение оплаты клиенту). ​Результат для бизнеса: Внедрена надежная система приема платежей, работающая 24/7 без участия человека. Гарантирована 100% безопасность транзакций благодаря корректной работе с хешами и подписями API. Ускорен процесс обслуживания клиентов.

Небольшая команда продаж использует внутреннюю базу знаний: инструкции поCRM, скрипты, FAQ. Информация разбросана по Google Docs, Notion, PDF и почте.При онбординге нового менеджера обучение занимает до 2 недель , а на поиск нужного фрагмента в рабочем режиме уходит 30–40 минут в день. Бизнес-задача: собрать «второй мозг» для команды, который отвечает на вопросы менеджеров на языке компании и ссылается на реальный источник в базе.

Заявки с сайта, Авито и соцсетей висели без ответа часами — менеджер не успевал, клиенты уходили к конкурентам. Разработала ботов, обученных на базе знаний компании: отвечают мгновенно в любом канале, менеджер подключается только к горячим. Время первого ответа — менее 30 секунд вместо 2–4 часов.

Данные по продажам не собирались системно — цифры были разбросаны по кабинету WB, аналитики не было вообще. Настроила автовыгрузку данных и собрала сводный дашборд в Google Sheets: продажи, остатки, динамика — в одном месте, обновляется автоматически.

Раз в неделю сотрудник тратил 3–4 часа на ручной сбор скринов из рекламных кабинетов и сборку отчёта. Создала агента, который делает это автоматически по расписанию — собирает данные, формирует отчёт, доставляет готовый файл. Экономия: 12+ часов ручной работы в месяц.

В директ ежедневно приходило 10–30 сообщений, мастер отвечал вручную между сеансами — часть клиентов терялась. Настроила агента на n8n: он мгновенно отвечает на входящие, квалифицирует клиента по стилю, зоне и бюджету, и передаёт мастеру только готовых к записи. Результат: 30+ лидов в день обрабатываются без участия мастера, 24/7.

Бот представляет собой инструмент для поднятия продаж с помощью взаимодействия с аудиторией посредством рассылки, пасхалки и игр. Также дает возможность узнать ответы на часто задаваемые вопросы и отследить свой заказ внутри бота