1. Создание AI-ассистента для генерации контента из новостей в n8n [0]

thumbnail Этот раздел описывает процесс создания AI-ассистента в n8n для автоматической генерации контента для социальных сетей на основе новостей.

1.1. Обзор и назначение AI-ассистента [0]

  1. Цель создания AI-ассистента [0]
    • Создание AI-ассистента, который будет генерировать контент для социальных сетей на основе новостей. [0]
    • Контент будет предназначен для Telegram, Threads и Instagram. [1]
    • AI-ассистент будет искать актуальные новости по заданной теме, обрабатывать их и создавать посты. [2]
    • Сгенерированный контент будет сохраняться в Google Таблицах или Notion. [8]
  2. Функциональность AI-ассистента [7]
    • AI-помощник ищет информацию в интернете, находит новости и на их основе создает три типа контента. [7]
    • Он будет определять идею контента, тему, целевую аудиторию и сам контент для различных платформ. [9]
  3. Способы работы AI-ассистента [12]
    • Автономный режим: Пользователь задает тему в Telegram, и ассистент находит новости и генерирует контент, который может быть выдан в Telegram или сохранен в таблице. [13]
    • В связке с главным AI-ассистентом: Главный ассистент делегирует задачу по генерации контента этому AI-помощнику, позволяя работать в едином интерфейсе. [17]

1.2. Подготовка и доступ к шаблону [22]

  1. Варианты создания шаблона [22]
    • Пошаговое создание шаблона с нуля вместе с автором видео. [23]
    • Импорт готового шаблона AI-агента и главного ассистента из файла, с последующей небольшой корректировкой под свои задачи. [24]
  2. Используемый сервис [27]
    • Для создания автоматизации используется сервис n8n (или n8n). [27]
  3. Получение шаблона и дополнительных материалов [30]
    • Шаблон доступен в первом закрепленном сообщении или в описании к видео на YouTube. [30]
    • Ссылка с ботом для получения доступа к Telegram-каналу находится в первом закрепленном сообщении. [31]
    • В Telegram-канале предоставляется подробная инструкция по активации шаблона, а также другие шаблоны для n8n или Make. [32]
    • Канал также содержит базу промтов (более 10 000), обзоры сервисов и чат для общения. [34]
  4. Преимущества самостоятельного создания шаблона [35]
    • Самостоятельное создание шаблона позволяет лучше понять сервис n8n и научиться создавать собственные автоматизации. [36]

2. Настройка триггера и обработки сообщений в n8n [38]

thumbnail Этот раздел описывает настройку начальных этапов рабочего процесса в n8n, включая триггер Telegram и обработку текстовых и голосовых сообщений.

2.1. Настройка триггера Telegram [38]

  1. Создание нового шаблона [38]
    • Шаблон называется "Тест контент news". [38]
  2. Выбор триггера [40]
    • В качестве триггера используется Telegram "On Message", который активирует шаблон при поступлении сообщения. [41]
    • Необходимо выбрать существующего Telegram-бота или создать нового, указав API-ключ из BotFather. [42]
    • Проводится тестирование подключения Telegram-бота. [46]

2.2. Обработка текстовых и голосовых сообщений [50]

  1. Использование узла Switch [50]
    • Узел Switch используется для разделения обработки текстовых и голосовых сообщений. [50]
    • Добавляются два выходных элемента: один для голосовых сообщений (войс), другой для текстовых. [52]
  2. Обработка голосовых сообщений [55]
    • Голосовые сообщения в Telegram передаются как файлы. [66]
    • Используется узел Telegram "Get File" для получения файла голосового сообщения. [66]
    • Для расшифровки голосового сообщения используется сервис OpenAI (ChatGPT). [69]
    • Необходимо выбрать аккаунт OpenAI и ввести API-ключ, полученный на платформе platform.openai.com. [71]
    • Проводится тестирование обработки голосового сообщения, включая получение File ID и его расшифровку. [76]
  3. Обработка текстовых сообщений [57]
    • Текстовые сообщения обрабатываются напрямую. [57]
    • Проводится тестирование отправки текстового сообщения, которое передается дальше по цепочке. [117]

3. Создание AI-агентов для генерации контента [120]

thumbnail Этот раздел описывает создание нескольких AI-агентов в n8n, каждый из которых выполняет определенную задачу в процессе генерации контента.

3.1. Генерация идеи контента [120]

  1. Назначение первого AI-агента [121]
    • Первый агент отвечает за генерацию идеи контента, которая будет записываться в соответствующий раздел таблицы. [121]
  2. Настройка промта для генератора идей [123]
    • Используется промт, который генерирует идею названия контента на основе входящих данных (например, новостей о компании). [125]
    • Промт представлен в виде XML-файла, сгенерированного ChatGPT. [125]
    • Агент называется "генератор идей контента". [129]
    • В качестве модели используется OpenAI ChatGPT 3.5 Turbo из-за ее доступности и эффективности. [135]

3.2. Генерация темы и целевой аудитории [140]

  1. Создание AI-агента для темы контента [144]
    • Копируется предыдущий AI-агент и настраивается для генерации темы контента. [144]
    • Используется инструкция, направленная на генерацию темы из задачи для дальнейшего контента. [147]
  2. Создание AI-агента для целевой аудитории [149]
    • Третий агент определяет целевую аудиторию (ЦА) для контента. [150]
    • Используется специальный промт для определения ЦА. [152]
    • Возможно усиление этого агента путем подключения базы данных с информацией о целевой аудитории, как это было показано в видео "Эй, продавец". [153]

3.3. Сохранение данных в Google Таблицах [156]

  1. Настройка узла Google Sheets [158]
    • Выбирается узел Google Sheets для создания строки в таблице. [158]
    • Необходимо подключить аккаунт Google Drive, пройдя аутентификацию один раз. [159]
    • Процесс подключения включает создание сервисного аккаунта в Google Cloud, предоставление доступа к Google Sheets и Google Drive, а также создание API-ключа и загрузку JSON-файла. [160]
    • Выбирается таблица "n8n контент креатор" и лист. [171]
    • В таблицу подгружаются столбцы: идея контента, тема контента, целевая аудитория, пост для Telegram, пост для Threads, пост для Instagram. [172]
  2. Тестирование записи данных в таблицу [175]
    • Запускается тестирование процесса генерации идей, темы и целевой аудитории. [174]
    • При первом тестировании возникает ошибка при выгрузке в таблицу, так как система не знает, что выгружать. [177]
    • После корректного указания, какие данные брать из AI-агентов (идея контента, тема, целевая аудитория), ошибка устраняется. [179]
    • При повторном тестировании с промтом "Какие новости произошли по теме гроб? Создай на основе этой новости контент" данные успешно записываются в таблицу. [184]
    • В таблице появляются: идея контента, тема контента ("найти последние новости и обновление по теме игрока"), целевая аудитория ("IT специалисты, исследователи, разработчики"). [186]

4. Поиск новостей в интернете и генерация контента [187]

thumbnail Этот раздел описывает процесс поиска актуальных новостей в интернете, их обработки и генерации контента для различных социальных сетей.

4.1. Чтение данных из Google Таблиц и поиск новостей [187]

  1. Чтение данных из Google Таблиц [188]
    • Добавляется узел "Read Sheets" для чтения данных из Google Таблицы. [188]
    • При тестировании с тем же запросом данные из таблицы успешно считываются и передаются дальше. [191]
    • Система видит все данные, кроме самих постов, которые будут созданы позже. [193]
  2. Настройка узла Limit [194]
    • Узел "Limit" (Last Items) настраивается для добавления данных всегда в последнюю строку таблицы, а не для изменения первой строки. [194]
  3. Подключение поиска в интернете [203]
    • Используется узел HTTP Request с сайтом tavily.com для поиска информации в интернете. [209]
    • Tavily.com позволяет подключать LM-модели к интернету. [211]
    • Сервис бесплатный и предоставляет 1000 кредитов на новом аккаунте. [214]
    • Необходимо скопировать API-ключ с tavily.com и ввести его в настройках узла HTTP Request. [216]
    • Можно выбирать период поиска информации и количество результатов. [219]
    • После настройки бот подключается к интернету. [221]

4.2. Обработка результатов поиска и генерация контента [222]

  1. Разделение и агрегация новостей [222]
    • Используется узел "Split Out" для разделения найденных новостей по тематике. [222]
    • Узел "Aggregate" используется для разделения новостей по смысловым частям, чтобы AI мог их обрабатывать. [223]
    • Настраиваются названия для узлов: "Raw content" для Aggregate и "Result" для Split Out. [229]
  2. Создание AI-агентов для контента в соцсетях [235]
    • Создается AI-агент "Telegram" для генерации контента для Telegram-канала. [235]
    • Агент получает данные о целевой аудитории и задаче, а также использует промт, где он выступает как эксперт по контенту для Telegram. [236]
    • Промт включает информацию о поступившей новости и целевой аудитории. [248]
    • AI-агент Telegram копируется для создания агентов "Threads" и "Instagram". [250]
    • Для Threads и Instagram используются соответствующие промты, учитывающие ограничения по количеству символов. [258]
    • В качестве модели для генерации текста используется OpenAI ChatGPT 3.5 Turbo (или Claude). [261]
  3. Обновление данных в Google Таблицах [265]
    • Данные о сгенерированном контенте для Telegram, Threads и Instagram записываются в Google Sheets путем обновления последней строки. [266]
    • Проводится тестирование всей системы с промтом "Какие новости произошли по теме игрок?". [270]
    • Возникает ошибка, связанная с выбором метода (GET вместо POST) в узле HTTP Request, которая исправляется. [275]
    • Для корректной записи данных в таблицу необходимо дополнить поля, указывающие, откуда брать данные по целевой аудитории и теме контента (из Google Таблиц). [279]
    • После внесения исправлений и повторного тестирования, данные успешно записываются в Google Таблицу: идея контента, тема контента, целевая аудитория, пост для Telegram, пост для Threads и пост для Instagram. [284]

5. Финальная настройка и тестирование системы [299]

thumbnail Этот раздел описывает финальные штрихи в настройке системы, включая отправку уведомлений пользователю и оптимизацию вывода.

5.1. Отправка уведомлений и оптимизация вывода [299]

  1. Настройка отправки уведомлений [299]
    • Добавляется узел "Send Text Message" для отправки уведомления пользователю о завершении работы. [299]
    • Узел "Edit Files" используется для формирования сообщения, например, "Все готово, можешь переходить по ссылке". [301]
    • Для отправки сообщения в Telegram необходимо указать Chat ID и текст. [303]
    • Проводится тестирование отправки сообщения, но возникают ошибки, связанные с невидимостью данных или некорректным выбором Chat ID. [305]
  2. Оптимизация промтов и сообщений [317]
    • Отмечается, что качество выходного текста зависит от промта. [317]
    • Промты и тексты сообщений можно адаптировать под свои задачи. [318]
    • При тестировании появляется ошибка, но данные успешно записываются в Google Таблицу. [320]
  3. Корректировка отправки сообщения [321]
    • Текст сообщения и Chat ID берутся из предыдущих шагов. [321]
    • Проводится тестирование, но система требует полного тестирования всего процесса. [324]

5.2. Завершение настройки и проверка работы [325]

  1. Проверка записи данных и уведомлений [325]
    • Система записывает данные в Google Таблицу. [328]
    • После выполнения задания приходит сообщение: "Отлично, я выполнил задание, все посты доступны по ссылке". [329]
    • Ссылка ведет в Google Таблицу с созданными постами. [330]
    • Нежелательное сообщение от Telegram (SMS in shtend N 8 8) отключается в настройках бота. [340]
  2. Готовность системы [342]
    • AI-ассистент и вся система готовы к работе. [342]

6. Дополнительные возможности и выводы [343]

thumbnail
  1. Интеграция с главными ассистентами [344]
    • Возможность подключения созданных систем к главным AI-ассистентам через таблицы будет рассмотрена в отдельном видео. [344]
    • Пример такой реализации показан, где главный ассистент подает данные, а Telegram деактивируется. [345]
  2. Заключение и рекомендации [347]
    • Видео было полезным, и зрителям рекомендуется изучать сервис n8n из-за его широких возможностей для работы с ассистентами и ботами. [347]
    • Автор видео — Игорь Зуевич. [349]
    • Зрителей призывают ставить лайки, делиться видео и оставлять комментарии для продвижения. [350]
    • Все шаблоны и промты доступны в Telegram-канале автора (ссылка в закрепленном сообщении или описании). [354]