Привет, меня зовут Даниэль, я специализируюсь на n8n-автоматизациях. Недавно мы решали задачу по массовому производству видеоконтента и реализовали пайплайн, который полностью исключает человека из рутины. Речь идет о связке генеративных сценариев и новой модели Sora.
Ниже я разберу архитектуру этого решения. Мы добились того, что себестоимость одного готового к публикации видео составляет около $0.15. Сам файл workflow для n8n, чтобы вы не собирали его с нуля, можно скачать здесь.
Сегодня мы поговорим о n8n. Open-source платформе, которая позволяет кардинально сократить трудозатраты на автоматизацию рабочих процессов, связывая различные приложения, сервисы и базы данных без необходимости писать сложный код.
Благодаря гибкости и возможности расширения, n8n подходит как для простых задач, как, автоматическая отправка уведомлений, так и для сложных сценариев с участием ИИ-агентов, API, внешних баз данных и Telegram-ботов.
В статье я рассмотрю как общие концепции, так и приведу примеры конкретных реализаций и настроек. Начнем с базовых понятий.
Основные компоненты n8n включают:
Привет! Сегодня мы создадим простейшего бота-переводчика для Telegram на Golang с использованием библиотеки telego и нейросети Mistral через платформу n8n.
Цель — показать возможную связку n8n, бота и LLM.
Создаем папку для проекта и открываем ее в терминале
Инициализируем Go-модуль:
go mod init bot-translateУстанавливаем необходимые библиотеки:
go get github.com/mymmrac/telegoСоздаем файл main.go для основного кода бота
n8n мы развернем в Amvera Cloud, так как