Портфолио и кейсы фрилансеров по автоматизации на n8n

# Отчёт по проекту автоматизации СТО (5 постов) > **Статус: референсное решение.** Архитектура спроектирована, workflow собраны и > протестированы на тестовых данных. В продакшене у клиента не развёрнуто. > Экономические показатели — расчётные, методика расчёта приведена в > [value-proposition.md](value-proposition.md). Фактическими результатами внедрения не являются. ## Краткое резюме Мы спроектировали и собрали систему управления автосервисом на базе **Битрикс24**, которая заменяет устаревшие Excel-таблицы. Теперь все заявки, ремонты, запчасти и финансы ведутся в единой CRM с автоматическими уведомлениями клиентов и контролем сроков. Решение готово к развёртыванию. ## Что было сделано ### 1. Анализ и расчёт эффективности ### 2. Архитектура CRM ### 3. Настройка Битрикс24 ### 4. Автоматизация (роботы и n8n) ### 5. Тестирование ### 6. Документация - Подготовлены инструкции для администратора, механиков и мастера-приёмщика. - Созданы: описание 5 бизнес-процессов, FAQ, чек-лист запуска, видео-скрипты. ## Заключение Решение готово к развёртыванию. После обучения персонала и переноса данных вы сможете отказаться от Excel и получить прозрачный контроль над всеми процессами СТО.

Сайт клиники работал, но не был готов к продвижению: поисковики не понимали, где клиника, конверсии не измерялись, данные пациентов писались в журналы открытым текстом. Работал по схеме: анализ → список доработок → реализация. АНАЛИЗ. Разобрал код, конфиги Docker и Caddy, API, разметку. Нашёл 7 проблем: title и description под Москву вместо села Завьялово; микроразметки Schema.org нет; robots.txt статический, sitemap.xml отсутствует; /index.html без 301-редиректа; телефон и имя писались в журнал и логи открытым текстом — риск по 152-ФЗ; форма без защиты от ботов; аналитики не было. РЕАЛИЗАЦИЯ: - Title 69 символов и description 153 с гео-ключом, canonical, Open Graph - Schema.org одним графом из базы: клиника — Dentist+MedicalBusiness с лицензией и ОГРН, услуги — MedicalProcedure+Product с ценой, врачи — Person с medicalSpecialty, BreadcrumbList - robots.txt и sitemap.xml генерируются динамически; 301 с /index.html — в трёх слоях - WebP/AVIF, lazy loading без сдвига вёрстки, минификация, кеш статики на год, HTTP/3 - Метрика: 9 целей (звонок, заявка, «Записаться», контакты), поля формы закрыты от Вебвизора, ПДн вырезаются из целей - Безопасность: маскирование ПДн в логах, honeypot и проверка времени в форме, закрыта CSRF-дыра, убрана утечка токена, CSP под Метрику, отсечка сканеров ИТОГ: 6 типов Schema.org, 9 целей аналитики, 10 исправлений безопасности. Плюс документ: что настроено и что донастроить руками.

Мини-сервис для автоматического извлечения данных из счетов, чеков и PDF-документов. Загружается PDF или текст — на выходе структурированные данные: поставщик, номер и дата счёта, сумма, валюта, НДС, категория. Экспорт в CSV/JSON. Реализован на Python с интерфейсом на Gradio и обработкой PDF через pypdf. Открытый код: github.com/kobeluvv/ai-invoice-receipt-parser Подходит для малого бизнеса, бухгалтерии и команд, которые хотят не переносить данные из документов вручную. Формат вывода и набор полей адаптирую под ваши документы.

Telegram-бот-вебхук, который принимает входящие заявки, определяет ключевые параметры для квалификации лида (задача, бюджет, контакты) и сохраняет структурированную запись в CRM. Реализован на Python. Использовал похожий подход для обработки заявок и уведомлений в реальных проектах. Открытый код: github.com/kobeluvv/urleadhelp — можно посмотреть логику вебхука и структуру данных. Готов адаптировать под вашу CRM (amoCRM, Bitrix24, Google Таблицы) и добавить нужные поля и сценарии.

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.

Выпускной учебный проект по автоматизации обработки входящих заявок и подготовке черновиков коммерческих предложений. Сценарий построен в n8n и проводит заявку через весь процесс: — принимает данные из формы; — проверяет и нормализует входные поля; — классифицирует запрос с помощью OpenAI; — подбирает подходящие позиции из каталога NocoDB; — формирует черновик коммерческого предложения; — отправляет готовый результат менеджеру по электронной почте через UniSender. В процессе предусмотрены отдельные ветки для ошибок валидации, классификации, подбора позиций и отправки письма. Результаты и статусы обработки сохраняются в базе, поэтому можно понять, на каком этапе находится каждая заявка и почему она завершилась успешно или с ошибкой. Результат: менеджер получает структурированный черновик предложения с данными клиента, требованиями, подходящей позицией и предварительной стоимостью. Ручная работа сокращается до проверки и согласования готового документа. Использованные инструменты: n8n, NocoDB, OpenAI и UniSender. Технологии: встроенная форма n8n и API-интеграции с внешними сервисами.

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.