n8n.
Автоматизация процессов на open source — n8n и Ollama
Привет, Хабр. Я бизнес-архитектор, в свободное от основной работы время занимаюсь обучением, а также автоматизацией учебного процесса на базе open source инструментов. В качестве инструмента автоматизации процессов я недавно начал применять сервис n8n. В этом материале я расскажу о собственной практике использования инструмента n8n, а также затрону возможности использования больших языковых моделей (LLM), установленных локально с помощью Ollama для создания AI-агентов в n8n. Почему n8n
Как я собрал автономную AI-новостную систему за полтора месяца
Полтора месяца назад у меня было семь воркфлоу в n8n для новостного пайплайна. Каждый делал что-то своё. Выглядит это, конечно, красиво, наблюдаешь, как крутятся воркеры. Но если посмотреть внутрь, то постоянно происходят какие то сбои. Где-то новость застряла, и сразу разобраться порой не получается. И вроде исправил одно, но следом влезают другие проблемы.Итог: семь воркфлоу — семь точек отказа. И каждый ломается по-своему.
Playwright MCP и n8n: как мы используем ИИ в автоматизации тестирования
ИИ в автоматизации тестированияЗаписали подкаст с практикующими QA-автоматизаторами о том, как реально внедрять ИИ в тестирование. Без хайпа — только опыт и грабли.Что внутри:
AI для умного дома: что уже работает сегодня (часть 1)
В статье — не просто список инструментов, а как они сочетаются, какие подводные камни ждут при развёртывании, какие цифры можно ожидать по производительности и как обойти ограничения Llama 8B без облачных кредитов.1. Ollama — локальные LLMOllama запускает большие языковые модели на вашем сервере. Без облака, без API-ключей.Зачем в умном доме: понимание естественного языка. «Включи свет в гостиной» → модель извлекает намерение и сущность, можно передать в HA.Ресурсы:
Воякс — аналитик ИИ-автоматизации
Woyax AI Process Auditor — ИИ-агент для автоматического аудита бизнес-процессов. Бот проводит серию интервью с сотрудниками компании через мессенджер, выявляет рутину и узкие места, извлекает структурированные инсайты и формирует отчёт с рекомендациями по ИИ-автоматизации. No-code AI-агент на базе n8n, RAG, Qdrant и нескольких LLM-провайдеров — построенный на одном VPS в Docker Compose.
Event-Driven подход в пет-проекте: автоматизация Telegram-канала на NiFi, Kafka и n8n
Привет, Хабр! Хочу рассказать про один странный пет-проект, который немного вырвался из-под контроля.Все описанные потоки можно попробовать в github Скачивайте, ставьте звездочки)Началось всё обычно: есть VPS (2 ядра, 6 ГБ RAM, 40 GB NVMe), есть свободное время и желание сделать что-то полезное. А ещё есть давняя хотелка — попробовать Kafka в реальном бою. Ну и Telegram-канал для изучения английского как-то сам напросился: новости BBC, разбор лексики, викторины — вроде не сложно, но и не совсем hello world.
Эпопея в трёх частях: ИИ-инструменты в работе QA. Практическое применение Cursor, n8n и LLM
ВведениеЗа последние несколько лет роль QA-инженера заметно изменилась. Мы всё меньше сосредотачиваемся на проверке готового функционала и всё больше участвуем в анализе систем, данных и архитектурных решений.В нашей команде это особенно проявилось после реструктуризации: в зоне моей ответственности оказалось около 40 сервисов. Приходится глубже разбираться в устройстве системы, понимать, как двигаются данные между сервисами на более низком уровне, — документации и регламентов уже недостаточно.Нагрузка растёт:
Бустер для мозга. Projects в Claude. Методологическая магия
СпойлерМожет показаться что я рекламирую Claude - нет, у ChatGPT есть такая же штука.Захочется наброситься со словами - да это же очевидно, открыл Америку! - жгите слогом.Нейроскептики скажут - опять доверили стохастическому генератору ответственное дело, куда катится мир! - ОПС, ребятаТут как в FPV - если есть 10 лет опыта, то технологии настолько быстро меняются, что последний год всегда перечеркивает весь предыдущий опыт.О предметной областиУ меня есть продуктовая компания, которая производит и продает контроллеры, позволяющие управлять освещением. Это тысячи электронных плат в год.
2025 — Год AI-сотрудников
2025 год оказался переломным для индустрии AI.Сотни новых LLM, image- и video-моделей. Сотни миллионов долларов инвестиций. Поглощения. Офферы по $100 млн для ведущих исследователей.Но мы увидели и нечто гораздо более интересное.По-настоящему важное событие другое: мы впервые массово увидели - переход от “LLM как помощник” к “AI как рабочая сила”.Модели больше не используются только в формате «вопрос–ответ». Они системно заменяют интеллектуальный труд в бизнес-процессах:андеррайтинг в финтехе;маркетинговая аналитика;проверка сложных домашних заданий;
