⚡️ Интеграция с DOCS (SGNL.PRO) через n8n
👨‍💻 Автор: Александр Попов @popov_bim

🎥 Видео-инструкция: vkvideo.ru/video-230401166_456239023

📂 Назначение

Workflow автоматизирует загрузку и скачивание файлов в систему SGNL DOCS через публичное API.
Поддерживаются все стандартные операции:
▪️ Скачивание по имени проекта, папки и файла
▪️ Загрузка по имени проекта, папки и файла
▪️ Скачивание по прямой ссылке на элемент
▪️ Загрузка по ссылке на папку и имени файла


🔄 Пример логики
1️⃣ Получение токена (auth/token)
2️⃣ Поиск проекта по имени
3️⃣ Определение корневой и дочерней папки
4️⃣ Генерация Signed URL
5️⃣ Загрузка файла на S3
6️⃣ Commit и создание новой версии
7️⃣ Привязка версии к существующему item или создание нового

💡 Применение
- Автоматическая выгрузка отчётов и данных в DOCS
- Интеграция с Revit, BIM360, или другими CAD системами
- Быстрое резервное копирование JSON-результатов скриптов n8n
- Управление файлами и версионностью без ручного входа в интерфейс SGNL.PRO

#workflow #pipeline #docs #sgnl #json #n8n

🎙 Выпуск 9. Подкаст: Автоматизация в строительстве с n8n
📅 Неделя 42, 2025 (12–19 октября)

🔑 Основные темы выпуска:
▪️ Power BI ↔️ PostgreSQL: подключение, сертификаты и практические советы
▪️ «ГОСТ-бот»: RAG/агенты для автоматической навигации по нормативке и пересечениям разделов
▪️ ГЭСН/ФСНБ/ФСЭМ: где «спрятана» зарплата машинистов, чем помогает XML ФСЭМ и поле LabourMach
▪️ Google Sheets через n8n: точечные обновления ячеек via HTTP Request и batchUpdate
▪️ IFC vs USD и Omniverse: куда движется рынок форматов и зачем стройке «треугольники»
▪️ n8n AI Workflow Builder (Beta): генерация флоу из текста, пока в облаке
▪️ MVP-подход и прайсинг: что автоматизировать первыми 60–70% задач, как считать «быстрые сметы»

✨ Описание:
Неделя получилась максимально «инженерной». Обсуждаем, как собрать консультанта по ГОСТам на базе n8n и RAG, чтобы быстро находить нужные пункты и разруливать пересечения между разделами. Разбираем связку ГЭСН-ФСНБ-ФСЭМ: почему труд машинистов часто «сидит» в стоимости эксплуатации машин, как вытащить код водителя/разряд из XML ФСЭМ и где помогает параметр LabourMach. В практическом блоке показываем, как через ноду HTTP Request дергать Google Sheets batchUpdate для адресного апдейта ячеек, а также спорим про «тяжелый» IFC против «легкого» USD и роль Omniverse. Плюс новости по n8n: AI Workflow Builder уже генерирует флоу из текста, но пока доступен только в облаке. И традиционно — о приземленном: как быстро прикидывать стоимость работ на 100 м², умножать на регион/инфляцию и не забыть про материалы и накладные — всё в духе MVP и здравого смысла.

Выпуск 1. Неделя 34, 2025 (21–24 августа): https://news.1rj.ru/str/n8ndevelopment/55
Выпуск 2. Неделя 35, 2025 (25–31 августа): https://news.1rj.ru/str/n8ndevelopment/57
Выпуск 3. Неделя 36, 2025 (1–7 сентября): https://news.1rj.ru/str/n8ndevelopment/60
Выпуск 4. Неделя 37, 2025 (8–14 сентября): https://news.1rj.ru/str/n8ndevelopment/66
Выпуск 5. Неделя 38, 2025 (15–21 сентября): https://news.1rj.ru/str/n8ndevelopment/91
Выпуск 6. Неделя 39, 2025 (21–28 сентября): https://news.1rj.ru/str/n8ndevelopment/104
Выпуск 7. Неделя 40, 2025 (29.09 - 05.10): https://news.1rj.ru/str/n8ndevelopment/109
Выпуск 8. Неделя 41, 2025 (05.10 - 12.10): https://news.1rj.ru/str/n8ndevelopment/113

➡️ Начало обсуждений 42 недели: https://news.1rj.ru/str/n8n_pipelines/9993

🔊 Выпуск 9. Аудио-подкаст: https://news.1rj.ru/str/n8ndevelopment/119
📺 Выпуск 9. Видео-подкаст: https://news.1rj.ru/str/n8ndevelopment/120

#audio #video #podcast

Выпуск 9. Аудио-подкаст: Сметы, ГОСТы и Спор о "Безумной Идее": Разбор Переписки Профи и Демократизация ИИ в n8n.

Описание выпуска: https://news.1rj.ru/str/n8ndevelopment/118

Выпуск 9. Видео-подкаст: неделя 42.
Описание выпуска: https://news.1rj.ru/str/n8ndevelopment/118

🧮 OpenConstructionEstimate – открытая база данных строительных работ: 55 719 «рецептов» строительства – кодифицированный язык того, как мы строим.

Еще совсем недавно кулинарные рецепты хранились только в семейных книгах, а сегодня рецепт к любому блюду можно получить в два клика. Строительство движется в том же направлении: монтаж гипсокартонной перегородки в Бразилии по сути тот же, что и в Германии – те же физические законы, те же шаги, те же ресурсы. Отличается только местная стоимость людей, материалов и машин.

Уже почти 10 лет я автоматизирую сметные расчеты и связываю CAD/BIM с ERP-системами. Воркфлоу уже есть (n8n, Sim.ai, Jupyter Notebook и др.), но всегда не хватало одного элемента: чистой, детализированной и открытой базы работ, описанных через ресурсы.

Именно поэтому собрал эту open-source базу на 9 языках для 9 стран.

Что внутри:
55 719 уникальных видов работ, основанных на 27 672 ресурсах, для каждого есть:
▪️ трудозатраты (часы)
▪️ машино-часы
▪️ потребление воды
▪️ потребление электроэнергии
▪️ углеродный след (CO₂)

Зачем это нужно:
✅ 4D/5D/6D BIM: связь объёмов из BIM с реальными «рецептами» работ.
✅ Прозрачность: общий язык между заказчиком и подрядчиком; честные нормы и объёмы за каждой строкой счета.
✅ Аналитика и ML: данные готовы к векторизации и использованию в ML/LLM.

Я уже векторизовал датасет, чтобы можно было использовать десятилетия структурированных знаний с реальных стройплощадок.

🌍 Языки и уровни цен
База и региональные уровни цен доступны для:
🇩🇪 Немецкий – Берлин
🇨🇦 Английский – Торонто
🇫🇷 Французский – Париж
🇪🇸 Испанский – Барселона
🇮🇳 Хинди – Мумбаи
🇧🇷 Португальский – Сан-Паулу
🇷🇺 Русский – Санкт-Петербург
🇨🇳 Китайский – Шанхай
🇦🇪 Арабский – Дубай
Город = базовый уровень цен

✅ Как получить доступ бесплатно, если вы хотите протестировать базу на своих 4D/5D/6D-проектах:
Отправьте заявку на сайте: openconstructionestimate.com

Как только релиз будет готов, я свяжусь с вами и отправлю ранний доступ к таблицам и гайду по внедрению.

Открытые CAD/BIM-данные + открытые ресурсные базы = прозрачные процессы, честные бюджеты и новая культура доверия в строительстве 🤝

Тест датасета и работа с ним на сайте:
https://openconstructionestimate.com/

Запустил публичный репозиторий с открытой базой строительных работ и ресурсов 🚀

🧮 OpenConstructionEstimate — DDC CWICR

Открытая мультиязычная база для сметных расчётов и 5D-моделей:
• 55 000+ позиций работ (work items)
• 27 000+ ресурсов (материалы, труд, машины)
• 9 языков
• Готовые форматы: Excel, CSV, Parquet + снапшоты Qdrant для семантического поиска
GitHub

Что внутри:
— Стандартизированное описание работ: код, единица измерения, состав работ, классификация
— Разбивка по ресурсам: материалы, трудозатраты, машины, энергия
— Стоимостные показатели и вариации цен
— Схема данных (около 85 полей) для прямой загрузки в BI, Python, n8n и любые свои пайплайны
GitHub

Кому это может быть полезно:
— Сметчикам и cost-менеджерам (как референс и база для своих библиотек)
— BIM / CAD-специалистам (связка моделей с расценками и ресурсами)
— Разработчикам и data-инженерам (как готовый датасет для RAG, Qdrant, AI-агентов и автоматизации смет)

🔗 Репозиторий на GitHub:
https://github.com/datadrivenconstruction/OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR

Если тема интересна, ставьте ⭐️ репозиторию, чтобы не пропустить новые версии базы и примеры интеграции.

⚡️ Бесплатный workflow для n8n: ПРОЕКТ (REVIT) → БЮДЖЕТ
Автоматизированная смета и сроки на базе отраслевых стандартов, накопленных десятилетиями

Опубликован бесплатный open-source pipeline для n8n, который превращает CAD-файлы Revit 2015–2026 в полноценные расчёты стоимости и трудоёмкости/сроков — с использованием AI (LLM) и векторной базы из 55 000+ строительных работ в 9 языках.

Что это значит для классических ролей:

👤 BIM-менеджер раньше: вручную экспортирует и структурирует данные, проверяет классификацию элементов, пытается делать качественный маппинг
🤖 Теперь: находит нужные функции для группировки QTO, а элементы классифицируются автоматически

👤 Сметчик раньше: ищет расценки в базах, копирует нужные описания работ в таблицы
🤖 Теперь: векторный поиск (open-source) находит семантически подходящие позиции за миллисекунды по простым запросам

👤 Опытный сметчик раньше: раскладывает сборки на работы и операции на основе опыта
🤖 Теперь: LLM определяет релевантные параметры количества и маппит BIM-данные на стандартизированные работы

👤 Прораб раньше: оценивает трудозатраты и объёмы материалов «по наработке»
🤖 Теперь: открытые базы данных содержат документированные нормы - 100 лет коллективного знания

👤 Руководитель проекта раньше: агрегирует стоимость по этапам, делает отчёты
🤖 Теперь: pipeline автоматически выдаёт разбивку по фазам в HTML + Excel

Классические роли — BIM-менеджер, сметчик, РП — постепенно перестают быть «ручными операторами данных». Ключевой навык теперь не в том, чтобы руками перепроверять таблицу и искать правильную группу, а в том, чтобы правильно собрать промпт и настроить параметры workflow.

Как работает pipeline:
1️⃣ BIM-модель конвертируется в структурированные данные
2️⃣ AI классифицирует элементы и декомпозирует их в строительные работы
3️⃣ Векторный поиск подбирает наиболее релевантные расценки из базы DDC CWICR
4️⃣ Смета по стоимости и трудоёмкости формируется автоматически
Скорость обработки: 3–10 секунд на группу элементов

Реальный пример
С помощью ChatGPT уходит в среднем около 20 минут, чтобы посчитать сметную стоимость стандартного Revit-проекта от Autodesk (rac_basic_sample.rvt).

📥 Забрать workflow бесплатно на GitHub:
https://github.com/datadrivenconstruction/OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR
⭐️ Поставьте звезду репозиторию, если вы хотите больше подобных решений

Обсуждение в группе:
https://news.1rj.ru/str/n8n_pipelines/12513

⬆️ Этот workflow - как первый пример использования автоматизации сметных баз, который вы можете настраивать под собственные задачи. Пример полностью функционален и готов к использованию прямо сейчас - не требуется никакой дополнительной настройки, кроме ключей API (LLM и QDRANT).
Запустите его, изучите результаты и поймите, как работает каждый этап.

n8n предоставляет более 400 встроенных интеграций с такими платформами, как Google Sheets, Notion, Slack, Airtable, базами данных (PostgreSQL, MongoDB), облачным хранилищем и другими. Каждый узел в этом рабочем процессе является модульным — вы можете:

🔄 Менять поставщиков LLM (OpenAI ↔️ Claude ↔️ Gemini ↔️ Grok)
📊 Подключаться к вашей ERP-системе или системе управления проектами
📁 Экспортировать результаты в любое место назначения (облачное хранилище, электронная почта, информационные панели)
🔧 Изменять любой этап в соответствии с вашей методологией оценки

Вы можете адаптировать рабочий процесс под свои нужды. Без ограничений. Без лицензионных сборов. Полный контроль.

——————————————————————————-

Моё субъективное мнение: у специалистов, которые сегодня игнорируют автоматизацию workflow и AI-агентов, есть примерно 5 лет, прежде чем индустрия строительства пойдёт дальше без них. Инструменты — бесплатные и открытые. Данные — открытые. Вопрос только в том, кто научится пользоваться этим первым.

♻️ Смело делитесь постом с коллегами, у кого проблемы с качеством данных и расчётами. Этот workflow может сэкономить часы ручной работы — и он полностью бесплатный.

Пример расчёта через Workflow стандартного проекта rac_basic_sample.rvt

⚡️ Telegram-приложение для составления смет - автоматический анализ фото или описанию проекта

Telegram-бот для составления смет, который позволяет получать черновик смет по текстовым запросам-описанию или фотографиям со строительной площадки.

Как это работает:
▪️ пользователь описывает проект текстом или отправляет фото
▪️ бот анализирует ввод
▪️ находит подходящие позиции
▪️ формирует готовую смету в HTML, CSV, PDF для дальнейшего использования

Пожалуйста, попробуйте его потестить: @OpenConstructionEstimate_bot
Можно писать текстом, можно отправлять фото - бот попытается собрать из этого данные.

Если:
▪️ нет критичных косяков
▪️ логика в целом понятна и рабочая
тогда выложу бота здесь в группе и open-source на GitHub (n8n workflow + описание).

Любой фидбек в ЛС и группе приветствуется 🙋🏻‍♂️

🏠 Telegram-бот для бронирования жилья
Автор pipeline: Ant @Ahplg

n8n workflow | кнопочный бот
Готовый шаблон Telegram-бота на n8n для автоматизации бронирования квартир, апартаментов и гостевых домов. Подходит для частных арендодателей и мини-отелей.

💡 Все персональные данные в workflow заменены на placeholder’ы — перед запуском нужно подставить свои значения.

✨ Возможности

▪️ Кнопочное меню
▪️ Цены, условия и скидки
▪️ Фото квартир
▪️ Правила заселения
▪️ Бронирование через Google Form с chat_id
▪️ Приём скриншотов оплаты
▪️ Подтверждение / отклонение менеджером
▪️ Автоотправка Wi-Fi
▪️ Запрос отзывов
▪️ Быстрая связь с администратором

🔄 Как работает

▪️ Гость заходит в бота (в т.ч. по QR-коду в квартире)
▪️ Выбирает действия кнопками
▪️ Заполняет форму бронирования
▪️ Отправляет скрин оплаты
▪️ Менеджер подтверждает → гость получает инструкции

🔧 Что внутри

▪️ Основной workflow — процесс бронирования
▪️ Фоновый workflow «Проверка броней»
▪️ Отслеживает новые строки в Google Sheets
▪️ Уведомляет гостя и менеджера
▪️ Отдельно присылает новые отзывы

⚙️ Что нужно настроить

▪️ Telegram Bot API
▪️ Google Forms и Google Sheets
▪️ Chat ID менеджера
▪️ Ссылки на фото и контакты

📌 Примечание
▪️ Бот работает фоном, минимизируя ручную работу

#workflow #pipeline #json #n8n #telegrambot

🩺 @dnevnik_anton_bot — Telegram-бот “Дневник давления” (n8n workflow)
Бот: @dnevnik_anton_bot
Автор pipeline: Ant @Ahplg

Бот помогает вести дневник артериального давления прямо в Telegram, а все записи автоматически сохраняются в Google Таблицу через Google Form. По кнопке можно получить красивый экспорт с таблицей и средними значениями.


Что умеет:
📝 Запись АД, пульса, приёма лекарств и самочувствия (через форму)
📤 Экспорт истории измерений + итоговая статистика (среднее АД/пульс, кол-во записей)
⏰ Напоминания утром и вечером (под расписание)
📖 Встроенные разделы: инструкция / правила / советы

🔗 Google Forms + Google Sheets (данные остаются у вас)

P.S. Это инструмент для самоконтроля и дисциплины; медицинские решения — только с врачом.

#workflow #pipeline #json #n8n #telegrambot

🚀 n8n Workflow для автоматизации получения смет через описание строительной площадки в телеграмм боте

Пример бота для составления смет в Telegram:
@TextOpenConstructionEstimate_bot
Создавайте полные сметы на основе текстовых описаний.


DDC CWICR Text Estimator — AI-бот для Telegram, который превращает текстовое описание работ в полноценную смету с ресурсной разбивкой.

✨ Возможности
▪️ AI-парсинг — опишите работы обычным текстом, ИИ извлечёт позиции, объёмы и единицы измерения
▪️ Семантический поиск — находит расценки в базе 55,000+ позиций через Qdrant + OpenAI Embeddings
▪️ 9 языков — DE · EN · RU · ES · FR · PT · ZH · AR · HI
▪️ Экспорт — HTML-отчёт, Excel-таблица, PDF-документ
▪️ Ресурсная разбивка — трудозатраты, материалы, механизмы отдельно

🎯 Как это работает
Вы: "Монтаж гипсокартонных перегородок 100мм
с минватой — 150 м², керамогранит на
пол 80 м², подвесной потолок 120 м²"

Бот: сначала определяет работы, которые вы можете редактировать
и потом составляет полную смету:

📊 СМЕТА
1. Перегородки ГКЛ 100мм — 150 м² × ₽5,847 = ₽877,050
2. Керамогранит напольный — 80 м² × ₽3,420 = ₽273,600
3. Потолок подвесной — 120 м² × ₽2,890 = ₽346,800
─────────────────────────────
ИТОГО: ₽1,497,450

[📥 Excel] [📄 PDF] [🔍 Детали]

📦 Что внутри

✅ n8n Workflow (JSON) — импортируй и запускай
✅ Поддержка OpenAI / Claude / Gemini
✅ Готовые Qdrant-коллекции с эмбеддингами
✅ Документация по настройке
✅ Open Source (MIT License)


🔗 Ссылки
GitHub и полные инструкции по установки: github.com/datadrivenconstruction/OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR
🌐 Демо онлайн: openconstructionestimate.com
💬 Чат сообщества: @datadrivenconstruction

Пример бота для составления смет в Telegram:
@TextOpenConstructionEstimate_bot

Начало обсуждение в группе n8n:
https://news.1rj.ru/str/n8ndevelopment/123