Кейс показывает проектирование автоматизации бизнес-процессов в Make и n8n с использованием AI-workflows, условий, ветвлений, интеграций, логов выполнения и контроля ошибок. Задача проекта — заменить ручные повторяющиеся действия управляемыми сценариями: получать входящие данные, проверять условия, классифицировать запросы через AI, запускать нужные действия и фиксировать результат выполнения. В рамках работы были подготовлены: — схема workflow и бизнес-логики; — сценарии в Make / n8n; — условия, фильтры, ветвления и маршрутизация; — AI-классификация, summary, priority и routing; — интеграции через API, webhooks, таблицы и внешние сервисы; — execution logs и контроль ошибок; — правила retry, approval, handoff и fallback. Особое внимание уделялось надёжности сценариев. Если AI-уверенность низкая, данных недостаточно, внешний сервис недоступен или действие требует проверки — workflow не выполняет рискованное действие автоматически, а переводит шаг на approval / handoff. В результате клиент получает не набор разрозненных интеграций, а понятную workflow-систему: меньше ручной работы, прозрачная история действий, контроль ошибок и база для масштабирования автоматизации. Стек: Make, n8n, OpenAI API / LLM, Webhooks, REST API, Google Sheets / Excel, Python, FastAPI, PostgreSQL / SQLite.