Когда дедлайны по проекту поджимают, ускорить работу помогают ИИ для скриптов. Эти инструменты полезны на всех этапах: от создания простых утилит и автоматизации задач до написания кода для API, обработки данных и тестирования. Везде, где важны структура, точность и быстрая генерация кода, нейросети становятся настоящим помощником — от первоначальной генерации до рефакторинга, если правильно задать вводные и доработать результат под конкретные нужды проекта.

Я пересмотрел около 20 разных сервисов — от универсальных инструментов для кода до специализированных решений для Python, Java, C# и других языков. В итоге я собрал свой личный топ-10: те, которые стабильно дают качественные результаты и существенно экономят время.

ТОП-10 ИИ для скриптов в 2026 году

1. Study AI — генератор кода, который пишет функции, скрипты и алгоритмы.

2. ChatGPT — чат для скриптов, их анализа и кода.

3. GPTunneL — единый доступ к десяткам/сотням ИИ для текста, скриптов и кода.

4. ruGPT — генерирует скрипты для Python, Java, C#.

5. AISearch — генерирует черновик по ТЗ, переписывает под тон.

6. MashaGPT — быстро генерирует логические ходы для кода.

7. Chad AI — может помочь в генерации кода для чат-ботов.

8. SmartBuddy — написание скриптов для разных языков программирования.

9. Gemini 3 Pro — генерирует скрипты и решает сложные задачи.

10. DeepSeek-V3 — создание скриптов и алгоритмов для различных приложений.

1. Study AI

Хороший ИИ для написания скриптов для программирования: от автоматизации рутинных задач до логики чат-ботов или интерактивных обучающих примеров. Сервис понимает запросы на естественном языке, строит пошаговый план, генерирует готовые фрагменты и объясняет, как все работает. Для меня это удобно, когда нужно быстро проверить идею или получить основу под сценарий кода без долгого написания вручную.

• Тарифы: FREE — бесплатно; START — 199 ₽ в неделю; PRO — 699 ₽ в месяц; ULTIMA — 1599 ₽ в месяц

• Подходит для: генерации скриптов на Python, JavaScript, C#, Java, Bash и других языках в зависимости от формулировки задачи

• Ключевые функции: генерация скриптов по ТЗ, примеры запуска/использования, рефакторинг кода, объяснение логики, обработка ошибок, комментарии

Что понравилось:

• Нейросеть для писания скриптов генерирует несколько решений на выбор.

• Объясняет каждое действие в коде — можно учиться на готовом примере.

• Помогает исправить ошибки и оптимизировать структуру.

Минусы:

• На базовом тарифе быстро заканчиваются лимиты, если часто перегенерировать варианты.

Перейти на сайт сервиса >>>

2. ChatGPT

Через этот ИИ для создания скриптов я прогоняю идеи, а он помогает быстро продумать логику, накидать структуру, сгенерировать код и сразу же отредактировать: с комментариями, обработкой ошибок, логированием и тестовыми кейсами. Плюс удобно, что модель рассчитана на длинный контекст — можно держать в чате требования, примеры входных данных и несколько итераций правок.

• Тарифы: FREE (0 ₽), START (199 ₽/нед), PRO (699 ₽/мес), ULTIMA (1599 ₽/мес)

• Подходит для: генерации скриптов на Python, JavaScript, Java, C#, Bash

• Ключевые функции: генерация скриптов по ТЗ, рефакторинг и оптимизация, пояснения/комментарии в коде, варианты реализации, адаптация под ограничения окружения, примеры входных/выходных данных

Что понравилось:

• Автоматический роутинг и акцент на точность — меньше лишней “воды” при нормальном ТЗ.

• Большой контекст (на странице заявляют 400K токенов) — удобно вести длинный проектный диалог про скрипт.

• Сильная сторона AI для создания скриптов — задачи для кода/логики.

• Хорошо заходит итерациями: “план → код → улучшения → крайние случаи → тесты”.

Минусы:

• Оплата фактически “за диалог”: при частых перегенерациях токены улетают заметно.

Перейти на сайт сервиса >>>

3. GPTunneL

GPTunneL я использую как “переключатель моделей”, когда нужно быстро собрать скрипт для программирования: сначала накидать алгоритм, потом сгенерировать код, а дальше прогнать рефакторинг и крайние случаи уже другой моделью. За счет того, что внутри много разных нейросетей и есть API, удобно делать все в одном месте — от черновика скрипта и комментариев до заготовок реплик для бота/CLI и вариантов реализации.

• Тарифы: оплата по факту, цены за 1000 токенов (контекст/генерация); например GPT OSS 20B — 0.01/0.04 ₽, GPT-4o Search — 1.35/2.7 ₽, Claude Sonnet 4.5 — 1.2/6 ₽ 

• Подходит для: генерации скриптов на Python, JavaScript, Java, C#, Bash, SQL и других языках, включая обработку данных, интеграции и автоматизацию

• Ключевые функции: генерация скриптов по ТЗ, выбор модели под задачу, варианты реализации, пояснения/комментарии, рефакторинг, API‑интеграции

Что понравилось:

• Большой выбор моделей “под разные этапы” разработки: идея → код → правки → оптимизация.

• Можно платить за использование и подбирать модель под бюджет.

• Есть API и интеграции — удобно, если скрипты нужно встраивать в бота/сервис.

• Видно цены по моделям (контекст/генерация) — проще контролировать расход.

• Позиционируется как единая “экосистема” под разные типы задач (текст/код/прочее), меньше переключений.

Минусы:

• При длинных диалогах/частых перегенерациях расход токенов заметно растет — нужен контроль лимитов.

Перейти на сайт сервиса >>>

4. ruGPT

ruGPT я обычно держу как быстрый инструмент, когда нужно накидать скрипт для программирования по описанию задачи: автоматизация на Python, небольшие утилиты, обработка данных, простая логика бота или “скелет” функций. Он помогает не только с генерацией, но и с оптимизацией/переписыванием под более понятную структуру, что удобно, когда надо быстро получить рабочий черновик и дальше дожать руками.

• Тарифы: бесплатный — 0 ₽ (10 стартовых запросов/мес, лимит до 5000 символов); «Мини» — от 138 ₽/мес (~200 запросов); «Стандарт» — от 303 ₽/мес (~500); «Продвинутый» — от 523 ₽/мес (~1000)

• Подходит для: генерации скриптов на Python, JavaScript, C#, Java и других языках (в зависимости от формулировки задачи)

• Ключевые функции: генерация кода по ТЗ, рефакторинг/оптимизация, пояснения в комментариях, адаптация под разные языки, примеры запуска

Что понравилось:

• Нейросеть быстро  создает скрипт под задачу и поддерживает разные языки (Python/JavaScript и др.).

• Есть бесплатный старт, чтобы протестировать подход на одной-двух задачах.

• Порог входа низкий: формулируешь задачу словами — получаешь основу скрипта.

Минусы:

• Лимиты запросов/символов на тарифах могут мешать, если много итераций “перегенерации”.

• Без четкого ТЗ (входные данные, версии, ограничения) иногда выдает слишком общий скрипт и приходится уточнять.

Перейти на сайт сервиса >>>

5. AISearch

Если мне нужно за 5–10 минут собрать основу сценария и дальше шлифовать подачу, я открываю эту нейросеть для создания скриптов. Она хорошо справляется с быстрым черновиком по вводным, умеет переписывать куски “под голос”, усиливать отдельные фрагменты и выдавать несколько вариантов одной и той же сцены. В итоге сервис я чаще всего использую для рекламных и промо-скриптов, UGC, подкастов/интервью (план + вопросы), обучающих сценариев и вебинаров, а также для скриптов продаж/поддержки с ветками диалога и типовыми ответами.

• Тарифы: Бесплатно — 0 ₽ (3000 символов/день); AI Master — 99 ₽/мес (20 000 символов/день); Безлимит — 2499 ₽/мес (до 1 000 000 символов в запросе)

• Подходит для: генерации скриптов на Python, JavaScript, Java, C# и других языках (в зависимости от формулировки задачи)

• Ключевые функции: генерация кода по ТЗ, адаптация под разные языки, встроенный рерайт/оптимизация, примеры запуска, возможность уточнять логику итерациями.

Что понравилось:

• Быстро генерирует конкретные скрипты под задачу с примерами ввода/вывода.

• Умеет переписывать/оптимизировать уже готовый код под обновлённые требования.

• Прост в использовании — достаточно чёткой формулировки задачи.

• Можно задавать ограничения и условия среды (версия, форматы).

• Хорошо подходит для учебных и рабочих задач, где требуется быстрый результат.

Минусы:

• Лимиты на бесплатном тарифе заканчиваются быстро, если много вариантов и правок.

Перейти на сайт сервиса >>>

6. MashaGPT

Эта нейросеть, пишущая скрипты, помогает быстро генерировать структурированные решения по техническому заданию. Она умеет разбирать вводные, накидывать рабочие фрагменты кода, предлагать варианты реализации, переписывать и оптимизировать существующий код, а также адаптировать под нужный стиль и формат. Особенно полезен, когда нужно за короткий промежуток получить несколько вариантов решений, логические шаги и объяснения.

• Тарифы: бесплатно (есть лимит сообщений); GPT Pro — 990 ₽/мес, GPT Ultra — 1990 ₽/мес, GPT Enterprise — 4990 ₽/мес

• Подходит для: Python, Java, C#, JavaScript и других языков

• Ключевые функции: генерация кода, рефакторинг, объяснение логики, несколько вариантов решений, адаптация под стиль/тон

Что понравилось:

• Быстро выдает рабочие заготовки кода по ТЗ.

• Может переписать и улучшить уже готовый скрипт.

• Поддерживает итерации с уточнением условий.

• Помогает с пояснениями и комментариями.

• Хорошо справляется с логическими структурами и последовательностями.

Минусы:

• Лимиты бесплатной версии заметно ограничены при активной работе.

Перейти на сайт сервиса >>>

7. Chad AI

Этот ИИ для генерации помогает быстро генерировать кодовые скрипты, структурированные решения и логические блоки для программирования. Он подходит как для базовой генерации, так и для итеративной шлифовки кода: от идеи до рабочего прототипа, с вариантами реализации и объяснениями. В отличие от более узко специализированных генераторов, здесь удобно задавать сложные требования, получать ответы в разных стилях и адаптировать под реальный проект.

• Тарифы: Бесплатно — 0 ₽ (7 запросов/день); Мини — 290 ₽/мес; Опти — 590 ₽/мес; Плюс — 1690 ₽/мес; Про — от 2590 ₽ 

• Подходит для: Python, Java, C#, JavaScript и других языков

• Ключевые функции: генерация скриптов, варианты реализации, пояснения/комментарии, адаптация под тон, логические ветки, интеграция с веб‑поиском и шаблоны промптов

Что понравилось:

• Быстро выдает рабочие заготовки кода по четко заданному ТЗ.

• Дает альтернативные варианты реализации одной и той же задачи.

• Удобно использовать итерациями: “исправь”, “сделай компактнее”, “добавь проверки”.

• Есть шаблоны/подсказки, которые экономят время при формулировке запроса.

Минусы:

• При общих или неопределенных вводных скрипт может быть слишком обобщенным.

Перейти на сайт сервиса >>>

8. SmartBuddy

AI‑помощник, который помогает быстро генерировать скрипты программного кода на различных языках программирования. Он позволяет создавать работающие фрагменты кода по четким техническим заданиям, будь то автоматизация, обработка данных, создание функций или алгоритмов. Сервис поддерживает рефакторинг существующих скриптов, улучшает их структуру и добавляет необходимые комментарии для удобства чтения и дальнейшей работы. Особенно полезен, когда нужно быстро получить рабочий черновик кода с примерами запуска.

• Тарифы: бесплатный базовый доступ

• Подходит для: создания скриптов на Python, Java, JavaScript, C# и других языках программирования

• Ключевые функции: генерация скриптов по ТЗ, улучшение кода, рефакторинг, комментарии, примеры запуска, поддержка множества языков

Что понравилось:

• Быстрая генерация скриптов под конкретные задачи с примерами ввода/вывода.

• Умение оптимизировать и переписывать код с учетом уточнений и улучшений.

• Добавление комментариев и пояснений для понимания логики кода.

• Возможность рефакторинга существующих скриптов.

• Четкие и понятные примеры запуска с результатами работы кода.

Минусы:

• Требует четких вводных данных, иначе генерация может быть слишком общей.

Перейти на сайт сервиса >>>

9. Gemini 3 Pro

Мощная AI‑модель для генерации скриптов программного кода, которая справляется с широким спектром задач: от простых утилит и автоматизации до сложных алгоритмов, API‑клиентов и архитектурных шаблонов. Благодаря глубокому анализу ТЗ и большому контексту, она выдает четкие, структурированные скрипты с комментариями и примерами запуска, что ускоряет разработку и помогает избежать типовых ошибок. Особенно полезна, когда нужен рабочий код с минимальными итерациями правок.

• Тарифы: доступ через API‑портал с оплатой за токены

• Подходит для: генерации скриптов на Python, JavaScript, Java, C#, SQL, Bash и других языках, включая сценарии для автоматизации, парсинга, обработки данных и интеграций

• Ключевые функции: генерация скриптов по ТЗ, пояснения/комментарии в коде, альтернативные варианты решения, тестовые примеры, адаптация под ограничения окружения

Что понравилось:

• Высокое качество структурированных скриптов по четким техническим заданиям.

• Скрипты часто готовы к запуску без большого объема правок.

• Поддерживает разные языки программирования в одном интерфейсе.

• Может генерировать альтернативы и варианты решений под разные условия.

• Комментарии и пояснения в коде упрощают чтение и сопровождение.

Минусы:

• Доступ реализован через API/портал — требует настройки и понимания, как расходуются токены.

Перейти на сайт сервиса >>>

10. DeepSeek-V3

Продвинутая AI‑модель, которая специализируется на генерации полноценных скриптов программного кода и алгоритмов по техническому заданию. Она умеет анализировать сложные условия, учитывать входные/выходные данные, ограничения по среде выполнения и выдавать готовые решения с пояснениями, что помогает быстро переходить от идеи к рабочему прототипу. Особенно полезна, когда нужно получить структурированный и понятный код для автоматизации, обработки данных или интеграции с API.

• Тарифы: доступ через API‑интерфейс с оплатой по факту

• Подходит для: генерации скриптов на Python, JavaScript, Java, C#, Bash, SQL и других языках (в зависимости от формулировки задачи)

• Ключевые функции: генерация скриптов по ТЗ, комментарии в коде, несколько вариантов решения, адаптация под ограничения окружения, примеры входных/выходных данных

Что понравилось:

• Генерирует структурированные и понятные скрипты, которые удобно читать и развивать.

• Умеет учитывать входные/выходные данные и условия, что снижает количество правок.

• Подходит для разных языков и задач в одном месте.

• Часто выдает альтернативные варианты реализации.

• Хорошо справляется и с простыми сценариями, и со сложными логическими цепочками.

Минусы:

• Без грамотного ТЗ может потребоваться несколько итераций уточнений.

Перейти на сайт сервиса >>>

Скрипты для программирования: от задачи до рабочего кода

Мой лайфхак: сначала прошу псевдокод и план функций, и только потом — финальный код. Так я быстрее ловлю ошибки в логике и не трачу итерации на переписывание всего файла. И еще — всегда добавляю строку “покрой крайние случаи” (пустой файл, битые строки, нет прав, таймауты), иначе половина проблем всплывает уже после запуска.

Универсальный промпт

Когда использовать: нужно получить хороший первый черновик без 10 уточнений.

Промпт:

Напиши скрипт на [язык] для задачи: [описание].
Вход: [данные/файлы/аргументы], выход: [что должно получиться].
Ограничения: [скорость/память/форматы/версии].
Требования: обработка ошибок, логирование, понятные функции/классы, комментарии, тестовый пример.
Верни: код целиком + пример запуска + тестовые данные + ожидаемый результат.

Пример:

Язык: Python. Задача: собрать все CSV из папки, удалить дубли по email, сохранить итоговый CSV.

Python: автоматизация и обработка данных

Когда использовать: быстрые утилиты, парсинг, склейка данных, отчеты.

Промпт:

Напиши Python-скрипт для [задача]. Версия: [3.11].
Добавь: argparse, logging, типы, валидацию входа, нормальные исключения.
Дай: код + 3 примера запуска + один тест (pytest).

Пример:

Задача: “Считать Excel, сделать свод по менеджерам, выгрузить CSV + лог ошибок”.

Java: CLI-утилиты и API-клиенты со структурой

Когда использовать: когда нужен строгий код, нормальная архитектура и предсказуемость.

Промпт:

Напиши Java CLI-утилиту (Java [17]) для задачи: [ ].
Аргументы: [--input --output --mode].
Требования: классы/пакеты, логирование, обработка ошибок, читабельность.
Верни: код + краткое описание структуры + пример запуска.

Пример:

Задача: “Считать JSON заказов, посчитать выручку по дням, сохранить CSV”.

C#: .NET-скрипты “как для продакшена”

Когда использовать: утилиты под процессы, интеграции, файлы, небольшие сервисные задачи.

Промпт:

Напиши C# (.NET [8]) утилиту для задачи: [ ].
Вход/выход: [ ]. Добавь: appsettings.json, logging, обработка ошибок.
Верни: Program.cs + пример appsettings.json + пример запуска.

Пример:

Задача: “Прочитать CSV лидов, отправить в API, залогировать успех/ошибки”.

Поддержка и чат-боты

Я всегда прошу у ИИ словарь запрещенных формулировок (что нельзя говорить клиенту) и список “красных флагов”, где бот/оператор обязан эскалировать. Еще полезно сразу задать рамки: что можно запрашивать у клиента (почта/заказ), а что нельзя (пароли/карты) — тогда сценарии получаются безопаснее и чище.

FAQ-база: быстрые ответы без канцелярита

Когда использовать: если поддержка повторяет одно и то же десятки раз в день.

Промпт:

Составь базу ответов для поддержки по продукту [продукт].
Дай 20 вопросов-ответов: доставка/оплата/возврат/доступ/ошибки/гарантии.
Тон: [дружелюбный/деловой].
Формат: вопрос → короткий ответ → уточняющий вопрос → следующий шаг.

Пример:

Продукт: онлайн-сервис подписки. Тон: дружелюбный.

Эскалация: когда нужно передать “человеку”

Когда использовать: чтобы бот/1-я линия не закапывались в сложных кейсах.

Промпт:

Напиши скрипт эскалации на 2-ю линию.
Триггеры: ошибка оплаты, безопасность, юридический вопрос, повторная жалоба.
Дай: текст клиенту + шаблон внутреннего тикета (данные, логи, шаги, время, аккаунт).

Пример:

Добавь сроки: “ответим в течение 2 часов в рабочее время”.

Негатив и конфликт: тушим, а не раздуваем

Когда использовать: жалобы, агрессия, публичные комментарии.

Промпт:

Сгенерируй скрипт ответа на негатив: [ситуация].
Дай 3 тона: мягко-эмпатично, нейтрально-делово, строго по регламенту.
Структура: признание эмоций → проверка → решение → срок → компенсация/альтернатива → закрытие.

Пример:

Ситуация: “сняли деньги два раза”.

Дерево диалога: чтобы бот не тупил на развилках

Когда использовать: сложные сценарии с диагностикой и несколькими путями решения.

Промпт:

Построй дерево диалога для бота поддержки. Цель: решить проблему [ ].
Ветки: [4–6 типовых причин].
Для каждой: вопросы диагностики → решение → если не помогло → эскалация.
Формат: Если пользователь X → бот Y → следующий шаг Z.

Пример:

Проблема: “не получается войти”. Ветки: “не приходит код”, “забыл пароль”, “ошибка 500”, “аккаунт заблокирован”.

Если относиться к ИИ для скриптов как к ускорителю, который помогает быстрее создать рабочий код, процесс разработки становится гораздо проще. За несколько минут можно получить структуру, начальный скелет кода, логику между блоками и даже несколько вариантов решений. Дальше остается только выбрать лучший вариант, убрать лишнее и доработать его под свои нужды.

Нейросеть действительно экономит время, когда даешь четкие вводные: цель, формат, ограничения и требования к коду. Главное — не ожидать идеального результата с первого раза, а использовать ее как инструмент для быстрого старта и доработки.

Зашёл в ВК в группу Мегафона.Боты на месте, триггер работает.
https://vk.com/wall-3785_1864392

Ну и как не вспомнить старый скрин,не мой,из X(Twitter).Тут конечно вообще шедевр.

Добавил на всякий тег "fake news",а то любят у нас модеры похожие скрины из Twitter удалять

Хотел найти на пикабу статьи по N8N, но поиск выдал... ничего. Неожиданно, т.к. тема набирает обороты, но раз ничего, то я буду первым.

Что-ж это за зверь такой, N8N?
По факту, это модульный конструктор автоматизаций без кода(ну почти =) ). Вся логика выстраивается как конструктор из кубиков. По очереди. Множество проектов можно собрать вообще не написав ни одной строки кода, а если вдруг оно нужно будет, тут за вас это за секунду сделает любая нейросеть, хоть ChatGPT, хоть Gemini, хоть... Deepseek... Если как обычно не уснет во время ответа))
Давайте сразу пример, чтобы было интереснее. У меня есть основная электронная почта, которой уже куча лет. И там творится полный... Хаос. Назовем это так) Там и спам, и реклама, и че только нет. И разгребать ручками мне это надоело, да и куча уведомлений на телефон отвлекают. Я сделал автоматизацию, это ИИ сам разбирает мою почту, решает что важно, а что нет, и сообщает мне только о важном. И теперь у меня почта разбирается сама, реклама\спам удаляются сразу, а я получаю только важные уведомления, которых не так-то и много... Кстати... Я тут говорил давайте сразу пример, а в итоге налил 3 ведра воды. Эт норма, привыкайте, если еще читаете =)
Вот, теперь точно сразу пример. Вот так выглядит вся автоматизация. Весьма короткая. Для тех, кто вообще не в теме, сейчас все расскажу)

Итак, давайте по очереди. Видите ноду Schedule Trigger?.. Ах да. Нода, это... тот самый кубик, о котором я говорил выше. И из этих кубиков строим башню. Каждая нода отвечает за свой функционал. Она может что-то делать сама, а может слушать, что ей сказали другие ноды, которые уже выполнили свою часть работы. надеюсь понятно объяснил.
Итак. Schedule Trigger. По факту, это нода расписания, когда она будет будить следующую ноду, чтобы наша автоматизация начала работать. У меня стоит 20 секунд в настройках. Можно указывать интервал в секундах, минутах, часах, днях, неделях, месяцах и в CRON(линуксойды оценят).

Да. Все на английском, и русского нет. Но он и не особо нужен т.к. сейчас любой браузер умеет переводить на русский без проблем, так что не проблема.
Дальше мы видим ноду "Получаем 1 письмо". Она просто обращается к моему почтовому ящику по IMAP и забирает оттуда все непрочитанные письма из папки "Входящие". А почему в названии указано получаем 1 письмо, а по факту получаем все? А вот, потому что нэйминг это важно, но я иногда этим пренебрегаю в своих проектах т.к. понимаю че происходит. Но так делать не хорошо!
Вот нам нода отдала все непрочитанные сообщения. Дальше мы запускаем цикл... Ах да, цикл.. Цикл, это такое действие... Как бы объяснить... Вот у тебя есть пакет с продуктами. И тебе нужно из него все выложить. Вот твое действие выкладывания продуктов это цикл. Ты засунул руку в пакет, взял продукт, положил на стол, засунул руку в пакет... Вот это и есть цикл. Повторяющееся действие раз за разом, пока ты не придешь к цели. Твоя цель - выложить все продукты. Надеюсь теперь тебе стало понятнее)
Вот мы запускаем цикл, наша задача в нем брать по 1 непрочитанному сообщению до момента, пока этих самых непрочитанных сообщений не останется.
Мы берем первое сообщение, а дальше отдаем его ноде "Разбираем письмо". Это AI Agent. Ага, роботы на службе кожаных, хорошо, что пока так, а не наоборот) Вот эта нода, это логика какого-либо ИИ действия. Она может обрабатывать информацию, сохранять в память, читать из памяти, изменять информацию, придумывать и еще 100500 опций. Умная она короче. Но ей нужны мозги. Видишь снизу от нее "Google Gemini Chat Model"? Вот это как раз мозги. Для того, чтобы сортировать письма по полезности, мы будем скармливать письмо ИИ, и оно будет решать насколько это важно. А как оно будет решать? В AI Agent ноде мы пишем промт. Ага... Промт... Промт, это условие. Например ты говоришь: Вася, вот дрова лежат, их нужно порубить топором, на пне, и отнести в дровяную. И Вася понимает, что ему нужно сделать и как. Что пень выкидывать не нужно, да и топор на кашу пускать тоже. Промт пишется на русском. Просто как бы ты это объяснил человеку, так и объясняй ИИ. Для старта этого будет достаточно.
Вот что я написал у себя:

Классифицируй письмо: важное | полезное | спам.
Классифицируй строго на русском языке и маленькими буквами! Строго как я написал!
Верни строго JSON {"class":"...","reason":"..."} без текста вокруг.

ПРАВИЛА КЛАССИФИКАЦИИ:
1️⃣ ВАЖНОЕ — письма, связанные с:
- Steam (любые уведомления, подтверждения, коды, безопасность)
- Госуслуги (всё: заявления, ответы, уведомления, задолженности, налоги, коды подтверждения, ссылки для подтверждения входа/регистрации)
- Любые письма с кодами подтверждения, подтверждением почты, регистрации, восстановления пароля
- Ответы от госорганов и официальных сервисов
- письма от no-reply@oplata.info

2️⃣ ПОЛЕЗНОЕ — письма, содержащие:
- Кассовый чек
- Акт оказанных услуг
- Документы, счета, квитанции, отчёты, билеты, брони, гарантийные талоны

3️⃣ СПАМ — всё остальное, включая:
- Напоминания о входе на сайт, о доставке, о действиях ребёнка
- Уведомления о входе в аккаунт (без кода подтверждения)
- Новости, рассылки, акции, маркетплейсы, голосования, реклама, обновления условий

Как видишь все просто) Обычный спам он и так поймет и удалит, но я под себя еще фильтры сделал. И вот он определил тип важности сообщения, дальше мы видим ноду "Code in JavaScript". Внутри код, который разбирает ответ от ИИ и делает из него только 1 строку. важное \ полезное \ спам. Это не обязательно, как я уже сейчас знаю, но это был мой самый первый проект, так что там есть косячки) Где я взял скрипт для ноды? Просто отдал Gemini то, что отвечает ИИ и сказал что мне нужно получить только 1 слово на выходе. Дальше тупо скопировал ответ и вставил. Сам я там ниче не писал. Удобненько)
Дальше у нас нода "Switch". По факту это как дорожный знак. Указывает куда тебе нужно) Как видите там 3 пункта, тех самых что нам отдал AI Agent)
Логика простая, поняли, что письмо спам = переместили в папку "Удаленные"
Поняли что просто полезное, переместили в папку "полезное". Я на почте себе отдельно папку создал с таким названием, чтобы удобненько там лежали)
И самое интересное, это письма категории "важное") Если нам нода сообщила, что вот это письмо важное, то это письмо передается такому-же AI Agent, как и до этого, но только теперь он должен сделать из этого письма короткую выжимку только основного, чтобы не читать 100500 букв, как сейчас это делаешь именно ты =) Он сам поймет что важно в сообщении, а что мусор, и сожмет это буквально в 1-2 предложения)
Дальше у нас идет нода HTML. Опять же, там код... Который я тоже не писал руками) Я попросил ИИ сделать так, чтобы этот код оформлял мне сообщение для того, чтобы его можно было отправить в телеграм. У телеграм по умолчанию нельзя просто взять и отправить письмо, т.к. есть символы, которые он считает, например, за оформление текста. А мне это не нужно. И ИИ мне честно этот код дал, я его скопировал и вставил и все заработало))
Дальше уже финал! Мы берем ноду "Сообщение в телеграм" чтобы отправить сообщение в телеграм и... Отправляем его! Но, тут есть нюанс, нужно же его отправить от кого-то, верно? Вот тут нам нужно будет в телеграм сделать бота, который нам будет присылать сообщения) Благо это делается за минуту, мы в телеграм идем в отцу ботов(с праздничком, кстати =) ) @botfather и там нажимаем создать нового бота. Там нас спрашивают как назвать бота и потом какая ссылка будет. Все) Нам выдают API токен. Вот он то нам и нужен. ВАЖНО!! Не показывай и не пересылай его никому! Представь что это твой паспорт. Будешь его всем показывать? Вот и это не показывай)) Дальше открываешь ноду телеграм, и там в самом верху есть строка "Credential to connect with". Тут выбираешь New Credentials и вставляешь свой API ключ. Ну, ты только что научился работать с ботами, поздравляю=) Теперь твое письмо уйдет тебе. Почему тебе? А там ниже есть еще поле "Chat ID". Вот в него ты должен написать свой ID телеграм) Только на него и будет приходить информация. Но ты не переживай, если где-то будет ошибка тебе обязательно напишут и ошибку и как ее исправить) И.. Последняя нода "Читаем важное". Делает элементарное действие, помечает это письмо прочитанным) Все, цикл завершен и мы возвращаемся в начало цикла и проходим все эти шаги, пока у нас не останется непрочитанных писем)
Ты еще тут? Красавчик) Как видишь, схема простая, что по реализации, что по логике, если выкинуть тонну воды из моего текста, то там останется то... Но я так не умею)
Что еще можно сделать на N8N? Да фактически все, на что фантазии хватит. Я, например, написал автоматизации, которые ведут у меня одновременно 14! групп в телеграм) Там боты сами знают тематики каналов, сами думают над текстом, генерируют по теме будущего поста изображения, потом все это публикуют. Я там участвую ровно никак) 100% автоматизация) Вообще все, что ты делаешь руками, ты можешь автоматизировать на 100% или близко к этому значению. И это круто!
Вот тебе еще пример того, что я сделал буквально вчера, чтобы ты мог посмотреть:)
Календарь пастафарианцев: https://t.me/SvyatyeLapshi где ежедневно будут публиковаться праздники пастафариан. Всем пастафарианам отдельный привет =)
Канал #МамаПонимает https://t.me/MamaPonimaet где я сказал ИИ, что он это профессиональный психолог, консультант по детско-родительским отношениям и автор популярного Telegram-канала. Ну там, на самом деле, очень длинный промт, с нюансами, как он должен писать, что он должен проверять инфу и т.п. и .т.д.
Но, как видишь даже такие вещи уже реальны) Если вдруг зайдет статья. Могу написать потом как я реализовал этот проект по автопубликации тем, там тоже не сложно, на самом деле)
Всех обнял, приподнял =)