Портфолио и кейсы фрилансеров по автоматизации на n8n

Собственный инструмент для фрилансера: автоматически находит свежие заказы по моему профилю и сразу готовит черновик отклика. Задача: первые отклики на бирже получают больше внимания заказчика, а вручную мониторить биржи и Telegram-каналы весь день невозможно. Как работает: - каждые 20 минут с 8:00 до 23:40 собирает новые публикации из RSS FL.ru и 10 публичных Telegram-каналов с заказами - отбирает их по ключевым словам (боты, n8n, ИИ, интеграции, CRM и др.) с защитой от ложных совпадений - нейросеть оценивает каждый заказ от 1 до 10, отсеивает резюме, рекламу и неподходящие задачи - подходящие заказы приходят в Telegram: суть задачи, бюджет, ссылка и черновик отклика под конкретный заказ - копируется одним нажатием - уже просмотренные публикации запоминаются, повторы не приходят Особенности: - источники, ключевые слова и порог оценки меняются в одном блоке настроек без программирования - тот же подход можно настроить под любую нишу: дизайн, маркетинг, разработку, тендеры Стек: n8n (Schedule, Code, HTTP), Claude Haiku, RSS, Telegram Bot API. Результат первого запуска: из 205 публикаций по ключевым словам отобрано 15, после ИИ-оценки пришло 2 действительно подходящих заказа с готовыми откликами.

Собственный рабочий проект - ИИ-менеджер студии Lumi, который принимает заказы на разработку ботов от клиник и салонов красоты. Задача: не тратить время на однотипную переписку с потенциальными клиентами и получать заявку уже в виде готового техзадания. Как работает: - клиент пишет боту в Telegram, ИИ-менеджер отвечает на вопросы о пакетах, ценах и сроках - проводит по брифу из 10 пунктов: бизнес и город, каналы, задачи бота, система записи, нагрузка, материалы, сроки и бюджет - задаёт по 1–2 вопроса за раз, как живой менеджер, в конце пересказывает собранное и просит подтвердить - после подтверждения владелец получает в Telegram ТЗ из 12 разделов: с рекомендованным пакетом, ориентиром цены и вопросами для созвона - если клиент просит живого человека, владельцу сразу приходит уведомление Надёжность: - индикатор «печатает…», повтор запроса при ошибке и запасная модель - если нейросеть недоступна, клиент получает вежливый ответ, а владелец - алерт о сбое - длинное ТЗ автоматически делится на несколько сообщений, спецсимволы экранируются Стек: n8n, ИИ-агент на Claude Sonnet + Claude Haiku (запасная), память диалога, Telegram Bot API. Результат: бот проводит клиента от первого сообщения до готового ТЗ без участия человека.

Бот собирает данные клиента, проверяет его в базе ФССП и отправляет менеджеру только подходящие заявки. Работает 24/7 без участия человека. ━━━━━━━━━━━━━ ⚙️ Что умеет: ▪️ Принимает согласие по 152-ФЗ ▪️ Собирает ФИО, дату рождения, телефон, мессенджер ▪️ Проверяет клиента в ФССП ▪️ Считает долги и фильтрует по порогу 50 000 ₽ ▪️ Отправляет менеджеру уведомление ━━━━━━━━━━━━━ 🛠 Стек: n8n · Telegram Bot API · api-assist · Static Data ━━━━━━━━━━━━━ 💡 Как работает 1️⃣ /start — согласие и кнопка «Продолжить» 2️⃣ Опрос: ФИО → дата → телефон → мессенджер 3️⃣ Проверка в api-assist по базе ФССП 4️⃣ Подсчёт открытых/закрытых ИП и суммы долга 5️⃣ Автоматическое уведомление менеджера ━━━━━━━━━━━━━ 🔌 Встраивается в любой мессенджер — Telegram, WhatsApp, Viber, Max, Авито. ━━━━━━━━━━━━━ 🎯 Результат: → 0 ручной работы → Проверка за 10 секунд вместо 10 минут → Данные не хранятся (152-ФЗ) ━━━━━━━━━━━━━

Демонстрационный проект автоматизации бизнес-процесса на базе n8n. Система объединяет Telegram, внешние API, таблицы/базы данных и AI-инструменты в единый workflow. Входящие данные автоматически обрабатываются, фильтруются и передаются нужному сервису, после чего результат отправляется пользователю или менеджеру в Telegram и сохраняется для дальнейшей работы. Возможные сценарии: обработка заявок, уведомления, мониторинг данных, автоматические отчёты, работа с API, маршрутизация информации и подключение AI к существующим процессам. Стек: n8n, Telegram Bot API, REST API, webhooks, AI/LLM, Google Sheets/базы данных. Проект создан как демонстрация типовой бизнес-автоматизации и показывает подход к построению подобных решений под конкретную задачу заказчика.

ИИ-помощник для салона красоты: ответ клиенту за 5 секунд, 0 выдуманных фактов. Проблема: Администраторы тратят 2-3 часа в день на ответы клиентам. Большинство вопросов повторяются: цены, услуги, запись, акции, правила отмены. При 30 обращениях в день и 5 минутах на ответ это даёт 2,5-3 часа чистой рутины. Клиенты ждут ответа по 30–40 минут, часть уходит к конкурентам, так и не дождавшись ответа. Решение: Для салона собран ИИ-помощник, который отвечает клиентам на основе базы знаний салона: услуг, цен, правил записи и акций. База знаний хранится на Яндек.Диске. Достаточно обновить документы в базе знаний или загрузить новые, чтобы помощник начал отвечать по новым данным. Когда клиент задаёт вопрос, ИИ-помощник находит нужную информацию и формирует понятный ответ. Если в базе знаний ответа нет, он честно об этом сообщает и не выдумывает факты, которые могут ввести клиента в заблуждение. Как это работает: Клиент пишет в Telegram-бот салона. Бот мгновенно ищет ответ в базе знаний. Если ответ есть, то клиент получает его за 5 секунд. Если ответа нет, то бот честно говорит, что не знает и ничего не выдумывает. База знаний обновляется автоматически: добавили файл на Яндекс.Диске и бот уже отвечает по-новому. Инфраструктура (что сделано под ключ): Развёрнут n8n на отдельном сервере (VPS). Привязан домен, настроено защищённое соединение (HTTPS). Подключён Telegram-бот, настроен вебхук для приёма сообщений 24/7. Настроено автоматическое обновление базы знаний.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🤖 Telegram-бот для продажи подписок ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Что делает: Полностью автоматизирует продажу подписок на закрытый Telegram-канал — от оплаты до выдачи доступа и продления. Возможности: ✅ Оплата через ЮКассу ✅ Автовыдача ссылки в канал ✅ Продление в 1 клик ✅ Авто-выкидывание по истечении срока ✅ Все подписки учтены в базе Стек: n8n • NocoDB • ЮКасса • Telegram Bot API Результат: работает 24/7 без участия владельца. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Задача Туристическому агрегатору требовалось повысить точность автоматической проверки туров и сократить объём ручной работы. Система должна была сопоставлять данные внутренней базы с информацией на сайтах туроператоров: стоимость, даты и состав предложения. Решение Провёл анализ существующего процесса проверки и сравнительное тестирование нескольких вариантов запросов и моделей Gemini. Для каждого варианта оценивал качество проверки на реальных сценариях и определял причины ошибок. По результатам тестирования подобрал более точную модель и логику запроса для сопоставления данных. Результат - доля ошибок снижена примерно с 17% до 1%; - существенно повышена точность автоматической проверки предложений; - сокращена необходимость ручной перепроверки; - экономия ручной работы — около 22 часов в месяц. Моя роль Анализ процесса проверки → разработка и тестирование вариантов запросов → сравнительная оценка моделей Gemini → анализ ошибок → выбор оптимального варианта → рекомендации по внедрению.

Разработал ИИ-ассистента для маркетологов и контент-менеджеров, который объединяет подготовку контента, SEO/GEO-оптимизацию, структуру материала, Schema-разметку и элементы технического SEO в единый автоматизированный процесс. Вместо нескольких отдельных ручных этапов пользователь получает стандартизированный процесс подготовки и оптимизации материала. Решение помогает сократить количество повторяющихся операций, унифицировать требования к результату и ускорить подготовку технических элементов. Моя роль: проектирование логики продукта, архитектуры процесса, разработка запросов, настройка логики SEO/GEO, стандартизация результата и тестирование.

Система ИИ-агентов и автоматизированных сценариев для сокращения повторяющейся работы в маркетинговых проектах. Автоматизировал процессы подготовки контента, исследований, отчётности, сегментации аудитории, разработки маркетинговых материалов и клиентских коммуникаций. Создано и внедрено 50+ ИИ-агентов и автоматизированных сценариев. Результаты: - до 3× быстрее подготовка контента; - 50+ часов ручной работы в неделю устранено или сокращено; - время ответа клиентам снижено на 42%; - расходы на выполнение работ снижены примерно на $3 500 в месяц. Моя роль: поиск возможностей для автоматизации, проектирование автоматизированных сценариев, разработка логики и запросов, внедрение, контроль качества и дальнейшая оптимизация процессов.

Клиент: Медико-психологический центр «Люмос». Задача — автоматизировать первичную обработку обращений: понять запрос клиента, собрать необходимые данные, подобрать подходящих специалистов и передать нестандартный случай администратору. Разработал архитектуру AI-ассистента в Telegram с RAG-базой знаний и автоматической маршрутизацией диалога. Как работает: обращение → анализ запроса → поиск информации в базе знаний → уточнение данных → рекомендация 2 специалистов → заявка / передача администратору. Технологии: n8n, OpenAI API, Supabase Vector DB, RAG, Telegram, Email, Structured Output. Результат: 98% успешных завершений по тест-кейсам; архитектура рассчитана на 500–600 обращений в месяц; ориентировочная стоимость AI-инфраструктуры — 5–7 ₽ за диалог. Моя роль: анализ процесса, архитектура, база знаний, workflow, routing logic, интеграции и тестирование.