user7493795

Для того чтобы автоматизировать процесс расчета технических заданий ТЗ клиентов на создание сайтов, приложений и программ, необходимо разработать систему, которая будет собирать и обрабатывать всю необходимую информацию. В этом процессе мы будем использовать Telegram бот, n8n, и GPT, а также интегрировать Google Sheets для хранения и обработки данных.

Шаг 1: Создание шаблона технического задания

Первым шагом будет создание структуры для технического задания. Это важно, чтобы убедиться, что все необходимые моменты будут проработаны.

Структура ТЗ может быть такой:

1. Название проекта

2. Описание проекта

3. Функциональные требования

4. Нефункциональные требования

5. Сроки выполнения

6. Бюджет проекта

7. Контактная информация клиента

Шаг 2: Создание Telegram бота

Telegram бот будет собирать и обрабатывать входящие заявки от клиентов. Он сможет получать данные о проектах и формировать ТЗ, которое будет использоваться в дальнейшей работе.

Шаг 3: Интеграция n8n

n8n это платформа для создания автоматических потоков данных. Мы создадим схемы для автоматизации получения ТЗ через Telegram, обрабатывая их и сохраняя в Google Sheets.

Шаг 4: Использование GPT Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro может использоваться для автоматизации составления текстовых частей технического задания. Например:

• Описание проекта

• Функциональные и нефункциональные требования

• Прочие заметки

• Расчет стоимости

Шаг 5: Использование Google Sheets

Google Sheets поможет нам хранить и обрабатывать данные. Здесь можно хранить ТЗ и использовать формулы для обработки данных в целях прогнозирования и анализа.

Алгоритм для создания ТЗ с помощью бота на Telegram и n8n:

1. Создаем форму обратной связи с основными полями для сбора данных.

2. Настройка Telegram бота для приема этих данных.

3. При получении запроса, Telegram бот использует n8n для обработки полученных данных.

4. n8n отправляет данные в Google Sheets и NocoDB, где они будут храниться и обрабатываться.

5. LLM может использоваться для динамического генерирования текста в полях, требующих большей детализации.

6. При необходимости можно добавить функции автоматического отправления уведомлений, например, календарь с важными датами, автоматическая отправка писем.

Таким образом, мы можем автоматизировать процесс расчета технических заданий, что позволит нам значительно сэкономить время и повысить точность обработки заказов на создание сайтов, приложений и программ.

Если у вас есть вопросы или вы хотите создать подобный проект, обязательно помогу и отвечу.

OpenWebUI с подключением к OpenRouter предлагает мощное решение искусственного интеллекта без необходимости приобретения дорогих услуг. Вот несколько причин, почему это может быть отличным выбором:

1. Бесплатность и гибкость
Открытый проект OpenWebUI и OpenRouter доступен бесплатно всем желающим. Это позволяет использовать передовые технологии искусственного интеллекта без финансовых затрат на лицензии.

2. Гибкость и контроль
Возможность установки на своем сервере обеспечивает большую степень конфиденциальности и контроля над данными. Не требуется полагаться на сторонние сервисы, что делает эту систему универсальной и настраиваемой под ваши нужды.

3. Свобода от ограничений
Отсутствие ограничений по использованию позволяет применять AI в различных сферах, будь то профессиональные задачи или личные нужды. Вы можете использовать эти инструменты как вам будет угодно.

4. Обновление и развитие
Проект регулярно обновляется и совершенствуется, что привносит новые возможности и способствует улучшению текущих функций. Это гарантирует актуальность и производительность системы на долгое время.

5. Установка приложения

Для установки OpenWebUI на свой облачный сервер, мы воспользуемся на beget.com, сервер нам обойдется всего 20 руб в день!

Выбираем установку: 2 ядра, 4 гб оперативной памяти и 15 гб ssd, Ubuntu 24.04

Подключаемся к серверу по SSH и вводим следующие команды:

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

sudo apt-get install docker.io

docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main

docker run -d -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Ваш собственный OpenWebUI теперь доступен по адресу: http://youip:3000
Осталось подключить Openrouter в разделе: Панель администратора - Настройки - Подключения.

Заключение

OpenWebUI с подключением к OpenRouter предоставляет мощную и гибкую платформу для работы с искусственным интеллектом. С такими возможностями вы можете наслаждаться всеми преимуществами AI без необходимости платить за дорогостоящие подписки. Если вы ищете локальное и бесплатное решение, OpenWebUI с OpenRouter — это лучший выбор.

1. Введение: NocoDB как open-source альтернатива Google Sheets

Google Sheets – это привычный и удобный инструмент для работы с таблицами. Однако, когда дело доходит до более сложных проектов, которые требуют обработки больших объемов данных, интеграции с API и контроля над хранением, Google Sheets может оказаться недостаточно мощным. Здесь на сцену выходит NocoDB – open-source nocode-платформа, которая сочетает в себе функции баз данных и удобный табличный интерфейс.

NocoDB позволяет вам преобразовать ваши базы данных MySQL, PostgreSQL, SQLite и другие в удобные таблицы с расширенными функциональными возможностями. Платформа создана с учетом потребностей новичков в программировании: никаких сложных знаний SQL не требуется, а API, интеграции и автоматизация делают ее еще более привлекательной.

2. Что такое NocoDB?

NocoDB – это мощный инструмент, который позволяет взаимодействовать с базами данных через интерфейс, напоминающий электронные таблицы. В отличие от Google Sheets, NocoDB предлагает множество преимуществ:

1. Подключение к различным СУБД: Поддержка популярных систем управления базами данных, таких как MySQL, PostgreSQL, SQLite и Microsoft SQL Server, позволяет использовать уже существующие базы данных без необходимости отказываться от привычных инструментов.

2. Создание сложных связей между таблицами: NocoDB позволяет устанавливать связи между таблицами, как один-ко-многим и многие-ко-многим, что открывает новые возможности для моделирования сложных структур данных.

3. Разработка веб-приложений на основе данных: NocoDB дает возможность создавать формы, галереи, канбан-доски и другие интерфейсы на основе ваших данными, не требуя от вас написания ни строчки кода.

Преимущества NocoDB перед Google Sheets:

1. Работа с большими данными: Когда Google Sheets начинает тормозить, NocoDB уверенно справляется с крупными объемами информации, благодаря своей оптимизации под реляционные базы данных.

2. API и интеграции: С помощью мощного API и интеграций с такими сервисами, как Zapier и Slack, вы сможете автоматизировать задачи и интегрировать NocoDB с другими приложениями.

3. Локальное развертывание: Данные хранится на вашем сервере, что дает вам полный контроль и обеспечивает безопасность и конфиденциальность.

4. Расширенные функции: С возможностями для создания галерей, кастомных форм и канбан-досок, NocoDB предлагает более функциональные решения для управления данными.

5. Контроль версий: Важная функция, позволяющая отслеживать изменения и возвращаться к предыдущим версиям данных, что особенно полезно в больших командах и сложных проектах.

6. Разграничение прав доступа: Обеспечивает безопасность и конфиденциальность, а также позволяет управлять доступом к данным.

Недостатки NocoDB:

1. Требует усилий на начальной стадии: Для развертывания NocoDB на своем сервере (например, через Docker) могут потребоваться определенные технические навыки.

2. Менее удобен для простых задач: Если вам нужно всего лишь создать списки или выполнить простые расчеты, Google Sheets может стать более удобным и быстрым решением.

3. Как работает NocoDB?

NocoDB состоит из нескольких ключевых компонентов:

1. Установка: Платформу можно развернуть на собственном сервере через Docker или использовать облачную версию NocoDB Cloud. Выбор удобен, так как позволяет контролировать место хранения данных.

2. Подключение к базе данных: После установки нужно подключиться к вашей существующей базе данных (MySQL, PostgreSQL и др.). NocoDB поддерживает большую часть популярных СУБД.

3. Интерфейс: Интерфейс NocoDB напоминает Google Sheets, дополненный вкладками для API, форм и галерей. Это интуитивно понятно и позволяет быстро разобраться, даже если вы новичок.

4. Автоматизация: NocoDB поддерживает вебхуки и интеграции с Zapier, Slack и другими сервисами, что облегчает автоматизацию задач.

4. Стоимость

NocoDB предлагает различные варианты использования:

1. Бесплатная версия (Open-source): Вы можете развернуть NocoDB на своем сервере и использовать его бесплатно. Это идеальный выбор для небольших проектов и тех, кто любит полный контроль над данными.

2. Платные тарифы (NocoDB Cloud): Облачная версия NocoDB предоставляет дополнительные функции, такие как командная работа и поддержка, что делает ее отличным выбором для команд и организаций, которым нужно больше возможностей.

5. Как использовать NocoDB?

1. Разверните NocoDB на сервере с помощью Docker или воспользуйтесь облачной версией.

Например на beget.com достаточно установить VPS Ubuntu и выполнить эту команду:

bash <(curl -sSL http://install.nocodb.com/noco.sh) <(mktemp)

2. Подключитесь к вашей существующей базе данных (MySQL, PostgreSQL и др.).

3. Создайте таблицы, настройте связи и формы по своему усмотрению.

4. Используйте API или вебхуки для интеграции NocoDB с другими приложениями.

6. Основные выводы

- Для программистов: NocoDB является мощным инструментом для работы с базами данных, не требуя глубокого понимания SQL. Он позволяет быстро разрабатывать веб-приложения и автоматизировать рутинные процессы.

- Для бизнеса: Если вам нужны API, автоматизация и контроль над данными, NocoDB - ваш лучший выбор. Он дает возможность создавать кастомные решения для управления данными и автоматизации бизнес-процессов.

- Бесплатный и открытый: Вы можете использовать NocoDB без лицензий, что делает его отличным решением для стартапов и малых компаний.

- Контроль над данными: С помощью NocoDB вы получаете полный контроль над тем, где хранятся ваши данные. Это особенно важно для организаций, работающих с конфиденциальной информацией.

7. Заключение

NocoDB – это отличный выбор для тех, кто ищет альтернативу Google Sheets с расширенными функциями, API и возможностями работы с базами данных. Если вы только начинаете свой путь в программировании или хотите упростить обработку данных, NocoDB вам точно поможет открыть новые горизонты. Этот мощный инструмент сочетает простоту использования и гибкость.

Сейчас я расскажу о том, как можно сделать email автоответчик с помощью некоторых крутых инструментов. Это может быть полезно, особенно если вы участвуете в госзакупках.

Что может делать такой автоответчик?

1. Воркфлоу n8n:

- n8n (Бесплатная установка)— это такая штука, которая помогает создавать автоматические цепочки действий. Например, можно настроить, чтобы письма сами обрабатывались, файлы транскрибировались, а ответы отправлялись без вашего участия. Это как волшебство, только на основе кода.

2. Транскрибация файлов PDF для анализа AI агентом.

- Иногда приходят PDF-файлы, и чтобы их прочитать, нужно время. Автоответчик может сам "перевести" текст из PDF в удобный формат, а потом отправить его на анализ AI агенту. Это как помощник, который читает за вас и выделяет самое важное.

3. Автоматическое распределение по категориям входящих файлов:

- Если писем много, их можно автоматически сортировать . Например, предложения от поставщиков можно разделить по типам входящих. Это как сортировка писем в почте, только для типов входящих сообщений.

4. Добавление клиента в Google Sheets:

- Когда приходит новое письмо от клиента или поставщика, автоответчик может автоматически добавить его данные в таблицу Google Sheets. Это удобно, чтобы всё было в одном месте и можно было быстро посмотреть, кто и что предлагал.

5. Автоматический ответ клиенту на входящее сообщение:

- Если кто-то написал вам, например, поставщик товара, автоответчик может сразу отправить ответ. Например, что его предложение требует дополнительных данных. Это как автоответчик в мессенджерах, только для email.

Какие инструменты можно использовать?

- n8n: Это платформа для создания автоматических процессов. Она довольно гибкая и подходит для разных задач.

- Google Sheets: Простая таблица, где можно хранить данные. Она интегрируется с другими сервисами, что очень удобно.

- AI агент "meta-llama/llama-4-maverick": Это модель искусственного интеллекта, которая может анализировать тексты и данные. Она помогает для ответа клиенту и обработки векторной базы данных.

Зачем это нужно в госзакупках?

Если вы участвуете в госзакупках, то знаете, что предложений от поставщиков может быть очень много. Автоответчик помогает:

- Быстро обрабатывать входящие письма.

- Анализировать предложения с помощью AI.

- Вести учёт поставщиков в одной таблице.

- Отправлять ответы автоматически, чтобы не тратить время.

В заключение

Email автоответчик — это не просто удобно, но и очень полезно, особенно если вы работаете с большим количеством данных. Я сам только начал изучать эти инструменты, но уже вижу, как они могут облегчить жизнь. Если вы тоже хотите попробовать, начните с n8n и Google Sheets — это довольно просто и эффективно.

Для получения этого шаблона пишите в комментариях.

В этой статье мы рассмотрим, как можно автоматизировать процесс сбора данных о компаниях и их последующий анализ с использованием современных инструментов: n8n, Serper AI, Firecrawl и Google Sheets.

Скачать готовый проект вы можете абсолютно бесплатно, пишите в комментариях, я предоставлю ссылку.

1. Использование n8n для автоматизации процессов

n8n — это мощный инструмент для автоматизации рабочих процессов, который позволяет интегрировать различные сервисы и API. С помощью n8n можно настроить автоматический сбор данных из различных источников, таких как поиск в картах, сайты компаний и другие платформы. Вы можете установить n8n на свой сервер всего за 7 руб в день!

2. Поиск в картах через Serper AI

Serper AI — это инструмент для поиска данных в картах, который позволяет находить информацию о компаниях, их местоположении, контактных данных и других важных деталях. Интеграция Serper AI с n8n позволяет автоматизировать процесс поиска и сбора данных о потенциальных клиентах.

3. Поиск по сайту компании через Firecrawl

Firecrawl — это инструмент для поиска и извлечения данных с веб-сайтов компаний. С его помощью можно собирать информацию о продуктах, услугах, контактных данных и других важных аспектах бизнеса. Интеграция Firecrawl с n8n позволяет автоматизировать процесс сбора данных с сайтов компаний.

4. Хранение данных в Google Sheets

Google Sheets — это удобный инструмент для хранения и анализа данных. Собранные данные о компаниях можно автоматически загружать в Google Sheets, где их можно структурировать, анализировать и визуализировать. Интеграция Google Sheets с n8n позволяет автоматизировать процесс загрузки данных и их обновления.

5. Анализ данных и поиск потенциальных клиентов

Собранные данные можно использовать для анализа и поиска потенциальных клиентов. Анализ данных позволяет выявить компании, которые могут быть заинтересованы в ваших продуктах или услугах, а также определить их потребности и предпочтения.

Надеюсь, статья была полезной. Если у вас есть вопросы, пишите в комментариях, обязательно отвечу и помогу с реализацией подобного проекта!

В данной статье я расскажу о том, как можно создать контент-завод с использованием платформы n8n и ряда бесплатных инструментов. Этот метод подходит для начинающих программистов, которые хотят автоматизировать процессы создания контента для YouTube, Instagram и других платформ.

Архитектура системы

Контент-завод состоит из четырех основных воркфлоу, каждый из которых отвечает за определенный этап создания контента:

1. Генерация идей текста

2. Создание изображений

3. Генерация видео

4. Монтаж видео

Используемые инструменты

• DeepSeek: для генерации идей текста.

• OpenAI: для генерации идей текста.

• Flux: для создания изображений.

• HailuoAI: для генерации видео.

• Runway: для генерации видео.

• Звукограм: для генерации голосового сопровождения.

• Creatomate: для монтажа видео.

Воркфлоу в n8n

1. Генерация идей текста

Этот воркфлоу использует DeepSeek и OpenAI для генерации идей текста. Входные данные — ключевые слова или темы, на основе которых инструменты генерируют несколько вариантов идей текста. Эти идеи передаются в следующий воркфлоу для дальнейшей обработки.

2. Создание изображений

Flux используется для создания изображений на основе идей текста, сгенерированных DeepSeek и OpenAI. Входные данные — текст идей. Выходные данные — набор изображений, которые будут использоваться в видео.

3. Генерация видео

HailuoAI и Runway отвечают за генерацию видео. Входные данные — изображения, созданные Flux, и текст идей. Выходные данные — сырое видео, которое передается в следующий воркфлоу для монтажа.

4. Монтаж видео

Creatomate используется для монтажа видео, сгенерированного HailuoAI и Runway. Входные данные — сырое видео и голосовое сопровождение, сгенерированное Звукограмом. Выходные данные — готовое видео, которое можно загрузить на YouTube или Instagram.

Технические детали

- Интеграция инструментов: Каждый инструмент интегрирован в n8n через API. Это позволяет автоматизировать передачу данных между этапами.

- Обработка ошибок: В каждом воркфлоу предусмотрена обработка ошибок, чтобы система могла корректно работать даже в случае сбоев.

- Масштабируемость: Система легко масштабируется за счет добавления новых воркфлоу или интеграции дополнительных инструментов.

Заключение

Использование n8n и бесплатных инструментов позволяет создать эффективный контент-завод, который автоматизирует процесс создания контента. Этот подход подходит для начинающих программистов и может быть легко адаптирован под конкретные нужды.

Пишите в комментарии если у вас есть вопросы, или вы хотите создать подобный проект.