Портфолио и кейсы фрилансеров по автоматизации на n8n

Разработана интеграция для автоматического сбора заявок из разных каналов и передачи их в CRM. Система принимает обращения с сайта, из Telegram, телефонии и email, определяет источник, проверяет клиента на дубли, создаёт контакт и сделку, после чего автоматически назначает ответственного менеджера. Дополнительно реализованы уведомления о новых обращениях и журналирование результатов интеграции. Реализовано: сбор заявок из разных каналов, работа с CRM по API, поиск дублей, создание контактов и сделок, назначение менеджеров, уведомления и логирование. Стек: Python, FastAPI, CRM REST API, n8n, PostgreSQL, Docker.

Разработана интеграция для автоматической передачи заказов из внешней системы в 1С. Сервис принимает данные через API или XML, проверяет обязательные поля, сопоставляет контрагента по ИНН и товары по артикулу, после чего автоматически создаёт документ в 1С. Также реализовано журналирование операций и ошибок обмена, чтобы можно было быстро отслеживать статус каждого заказа. Реализовано: REST/XML-обмен, проверка данных, поиск контрагентов, сопоставление товаров, создание документов в 1С, логирование ошибок. Стек: 1С 8.3, Python, FastAPI, REST API, XML, Docker.

ИИ-бот для автоматизации первого контакта с клиентом. Бот консультирует по базе знаний компании, отвечает на вопросы, уточняет параметры заказа и собирает необходимые данные. После оформления обращения бот автоматически создаёт заявку в таблице и передаёт её живому менеджеру для дальнейшей работы. Реализовано: RAG по базе знаний, интеграция с LLM (YandexGPT + Qdrant), Telegram-бот, сбор данных клиента, автоматическое создание заявки и передача менеджеру. Стек: Python, FastAPI, Telegram Bot API, LLM, PostgreSQL, Docker.

Боль. Заявки с сайта обрабатывались вручную: заявка падала в общую почту без SLA на реакцию, менеджер вручную проверял, нет ли уже такого клиента в amoCRM, звонил для уточнения недостающих данных и вручную заводил или обновлял карточку клиента и сделку. Итог — задержка ответа лиду, риск дублей в базе и человеческий фактор при ручном вводе. Решение. Спроектирована и построена production-система на n8n: приём заявки с сайта через webhook → проверка на дубли в amoCRM → обогащение данных о лиде через AI-агента (DaData — проверка юрлиц по госреестру, Tavily — веб-поиск) → автоматическое создание или обновление клиента и сделки в amoCRM → уведомление ответственного в Telegram при сбое. Дополнительно система самостоятельно восстанавливает зависшие заявки и раз в месяц очищает устаревшие данные — без участия менеджера. Процесс задокументирован по BA-методологии: AS-IS/TO-BE, User Story с Acceptance Criteria, Use Case, BPMN 2.0 и UML Use Case Diagram. Результат. ~ 450 заявок в месяц, 1 месяц в проде без критичных сбоев, ≈120 часов в месяц высвобожденного времени отдела продаж.

Задача Автоматизировать отправку напоминаний клиентам и менеджерам, чтобы сократить количество пропущенных встреч и исключить ручной контроль расписания. Решение Разработаны два workflow: первый принимает данные о встрече через API и сохраняет их в базе, второй по расписанию проверяет ближайшие встречи, автоматически отправляет уведомления клиенту и менеджеру, после чего отмечает запись как обработанную, исключая повторную отправку. В проекте использована NocoDB, но вместо неё может работать Google Sheets, Airtable, SQL или любая другая база данных. Telegram также легко заменяется на WhatsApp, MAX, email или SMS. Результат Менеджеру больше не нужно вручную отслеживать расписание и отправлять напоминания. Система автоматически контролирует ближайшие встречи, снижает вероятность пропусков и освобождает время сотрудников. Стек n8n • NocoDB • Telegram Bot API • REST API • Webhooks • Schedule Trigger

Полный цикл обработки заказа с интеграциями по API: AI + amoCRM + ЮKassa + Trello Задача Разработать ИИ-менеджера, который сопровождает клиента от первого обращения до передачи заказа в работу: консультирует, помогает выбрать товар, рассчитывает стоимость, принимает оплату, обновляет CRM и контролирует дальнейшие действия менеджера. Что умеет система Принимает текстовые и голосовые сообщения, ведёт диалог с учётом истории и получает актуальные цены и характеристики из внешней базы. После подтверждения покупки автоматически создаёт платёж, отправляет одноразовую ссылку и получает уведомление об оплате через webhook. После оплаты обновляет карточку и стадию сделки в CRM. Если менеджер не продолжил работу в заданный срок, система проверяет статус и создаёт задачу ответственному сотруднику. Затем заказ передаётся в работу: создаются этапы, карточки и задачи в системе управления проектами. В проекте использованы Google Sheets, amoCRM, ЮKassa и Trello, но каждый модуль можно заменить: на 1С, ERP, SQL или собственный API; Bitrix24 или другую CRM; CloudPayments, Т-Банк и другие платёжные системы; Kaiten, YouGile, Jira, ClickUp или Битрикс24. Стек: n8n, OpenAI, REST API, webhooks, amoCRM, ЮKassa, Trello, Google Sheets. Результат Единая цепочка: обращение → консультация → расчёт → оплата → CRM → контроль сделки → задачи. Менеджеры тратят меньше времени на рутину, оплаченные заказы не теряются, а решение легко адаптируется под инфраструктуру компании.

Самостоятельный концепт и frontend-разработка сайта видеопродакшен-студии. Задача — показать услуги полного цикла через кинематографичную подачу и при этом оставить понятный путь от первого экрана до заявки. Что сделано: — полноэкранный video hero и модальный шоурил; — адаптивная витрина проектов; — интерактивный список услуг и этапы производства; — мобильное меню и форма брифа; — плавные переходы без тяжёлого искусственного курсора; — адаптация под desktop и mobile, поддержка prefers-reduced-motion. Результат — готовый опубликованный сайт, который можно открыть и проверить на компьютере и телефоне. Личная контактная информация не размещена: связь предусмотрена через форму.

ПРОЕКТ создан с помощью инструмента - Open Code . ДЛЯ ПРОТОТИПИРОВАНИЯ И ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗ * Преимущество данного метода - быстрое создание функционального лендинга для тестирования бизнесс гипотез , быстрое внесение правок , уточнений , изменений дизайна - все операции выполняются практически " на лету " . * В итоге вы получаете гибкий инструмент для взаимодействия с клиентами , который можно легко видоизменять под текущие задачи - тестировать , модернизировать , вносить правки и менять дизайн , добавлять модули и новые блоки , повышая конверсионность проекта . * Выигрыш - экономия времени и средств на разработку , быстрое реагирование на меняющиеся условия и тенденции рынка . Вы с нами ?

Продукт превращает фотографию в анимированный Telegram-стикерпак и автоматически упаковывает материалы в WEBM. В кейсе показаны генеративный пайплайн, обработка медиа, контроль единого персонажа и эксплуатация долгих AI-задач.

Автоматизация новых автомобильных объявлений: фильтрация, карточка лида в Telegram и двухэтапный звонок через UIS. Production-контур разделён на два Docker-сервиса; предусмотрены дедупликация, повторные попытки и безопасные fallback-сценарии. Кейс демонстрирует интеграцию лидов, телефонии и Telegram.