О проекте

Тема превращается в SEO-черновик: исследование, текст, изображение и загрузка в WordPress. Редактор проверяет материал перед публикацией.

Бизнес-задача

Перед интегратором стояла задача устранить «узкие места» в процессе ведения корпоративного блога:

• Высокая стоимость создания контента (оплата работы копирайтеров и редакторов).
• Нерегулярность публикаций из-за человеческого фактора.
• Сложность масштабирования (невозможность быстро выпускать десятки статей).
• Необходимость в уникальных изображениях для оформления статей.

Описание решения

Решение построено по принципу «Trigger-Action» (Триггер — Действие) и включает в себя 5 ключевых этапов обработки данных.

Этап 1: Инициация и Контекст

• Триггер: Процесс запускается через мессенджер Telegram. Пользователь отправляет боту тему статьи или необработанную идею.
• Обогащение данными: Система обращается к Google Таблицам (Google Sheets), чтобы получить актуальные SEO-ключевые слова (High Volume Keywords), соответствующие теме, для органического внедрения в текст.

Этап 2: Глубокое исследование (Deep Research)

Чтобы избежать фактических ошибок («галлюцинаций» ИИ), специализированный ИИ-агент предварительно проводит исследование темы. Он собирает факты, статистику и тренды, формируя базу знаний для будущей статьи.

Этап 3: Генерация контента (ИИ Copywriting)

На этом этапе работает цепочка нейросетей (GPT-4o-mini):

• Написание текста: ИИ-копирайтер создает лонгрид (2000–4000 слов), структурированный по стандартам B2B (вступление, H2-H3 заголовки, списки, таблицы сравнения).
• SEO-упаковка: Отдельный модуль генерирует привлекательный заголовок (Title), URL (Slug) и Meta Description.
• HTML-верстка: Текст автоматически конвертируется в чистый HTML с классами WordPress, готовый к публикации.

Этап 4: Генерация медиа-контента

Система создает уникальную графику для каждой статьи:

• На основе заголовка статьи формируется технический промпт для нейросети.
• Модель Flux.1-schnell генерирует изображение в высоком разрешении (1920×1080).
• Изображение автоматически загружается в медиатеку сайта.

Этап 5: Публикация и Отчетность

• Создается черновик поста в WordPress.
• Привязывается сгенерированное изображение (Featured Image).
• Прописываются Alt-теги и мета-данные.
• В Telegram отправляется отчет об успешном создании материала.

Технологии и интеграции

В проекте использованы передовые инструменты автоматизации и ИИ:

Категория	Инструмент / Технология	Назначение
Оркестрация	n8n	Управление логикой и интеграциями
LLM (Текст)	OpenAI GPT-4o-mini	Генерация текста, кода и логики
ИИ (Графика)	Flux.1-schnell	Генерация фотореалистичных изображений
Базы данных	Google Sheets	Хранение семантического ядра (SEO)
CMS	WordPress REST API	Публикация контента
Интерфейс	Telegram Bot API	Управление системой

Что изменилось

Статьи собираются в единый процесс, включая оформление и иллюстрации. На выходе — черновик для редакторской проверки, а не обещание поисковых позиций.

О проекте

Система собирает публикации из RSS, отсеивает повторные ссылки и готовит текст с медиа в Airtable. Выбор новостей и публикация остаются за редактором.

Результатом работы является готовая база черновиков в Airtable, откуда редактору остается только выбрать лучшие новости и опубликовать их в один клик.

Задача бизнеса

Ведение новостного или тематического канала требует постоянного мониторинга десятков источников.

• Рутина: Редактор тратит 3–4 часа в день на чтение лент конкурентов.
• Плагиат: Прямое копирование постов снижает охваты и доверие аудитории.
• Хаос: Ссылки на интересные посты теряются в «Избранном».

Задача: Создать конвейер, который соберет все новости в одном месте, отсеет уже виденные и подготовит уникальный текст для публикации, освободив редактора от рутины.

Как работает решение

Воркфлоу реализован в n8n и выполняет роль «умного фильтра» входящей информации.

Этап 1: Мониторинг источников (RSS Ingestion)

• Система берет список отслеживаемых каналов из базы Airtable.
• Через модуль RSS Read загружаются последние публикации каждого канала.

Этап 2: Дедупликация (Smart Filtering)

Самый критичный этап — не допустить повторной обработки старых постов.

• Система проверяет каждый URL новости по базе данных.
• JavaScript-алгоритм: Сравнивает входящий поток с архивом и отфильтровывает записи, которые уже были обработаны. В работу идут только абсолютно новые посты.

Этап 3: ИИ-Рерайтинг (Content Transformation)

• Новая новость отправляется в OpenAI (GPT-4o-mini).
• Промпт-инжиниринг: Агенту задана роль «Редактора». Ему поручено:
• Сохранить факты и смысл.
• Изменить стиль на более живой и современный.
• Убрать следы «копипаста».
• Отформатировать текст под ограничения Telegram (до 1000 знаков, без сложной HTML-разметки).

Этап 4: Извлечение медиа (Media Extraction)

• С помощью Regex (Регулярных выражений) и JavaScript из исходного кода поста извлекаются ссылки на изображения или видео, чтобы пост не был «голым» текстом.

Этап 5: Агрегация (Database Update)

• Оригинальный текст, новый уникальный ИИ-текст, ссылка на источник и картинка сохраняются в Airtable.
• Записи присваивается статус «Todo» (К публикации).

Технологии и интеграции

Категория	Технология	Роль в проекте
Logic	n8n	Циклы обработки списков (Loops), условия
Data Source	RSS / XML	Получение контента из Telegram-каналов
ИИ	GPT-4o-mini	Рерайтинг и саммаризация текста
Database	Airtable	Хранение источников и готового контента
Code	JavaScript + Regex	Фильтрация дублей и парсинг HTML-тегов

Что изменилось

Источники, оригиналы и подготовленные тексты собраны в одной базе. Повторные URL исключаются из обработки; редактор получает черновики для выбора и проверки фактов.