🎙 Выпуск 2. Подкаст: Автоматизация в строительстве с n8n.
📅 Неделя 35, 2025 (25–31 августа)

Основные темы выпуска:
▪️ Баланс работы и обучения: почему инженеры должны тратить до 80% времени на развитие
▪️ Пассионарии, «шаманы» и «лемминги»: метафоры кризисов и автоматизации
▪️ n8n для контроля качества на стройке: кейсы агент-помощников и RAG
▪️ Excel, датафреймы и открытые форматы — борьба за независимость от проприетарного ПО
▪️ ODA против Autodesk: открытые SDK и реальная цена открытости
▪️ n8n-пайплайны и примеры автоматизации: от удаления сообщений в чате до работы с DWG и BIM
▪️ Вопрос денег: донаты, внутренний «кошелёк» в Telegram и блокчейн-прозрачность
▪️ AI-ассистенты и практические кейсы (почта, финансы, контент, путешествия)

✨ Описание:
Обсуждаем, как инженеры переосмысляют роль обучения и творчества в эпоху автоматизации, и что значит быть «пассионарием» в строительной компании. Разбираем философию открытых данных, критикуем Excel и закрытые форматы, обсуждаем роль ODA и Autodesk. В практической части — реальные кейсы: n8n-воркфлоу для DWG и IFC, агенты для почты и финансов, а также примеры применения ИИ в недвижимости и строительстве.

Выпуск 1. Неделя 34, 2025 (21–24 августа): https://news.1rj.ru/str/n8ndevelopment/55

➡️ Начало обсуждений 35 недели: https://news.1rj.ru/str/n8n_pipelines/4091

#audio #video #podcast

🎥 Аудио- Видео-презентация книги «Agentic Design Patterns» (на русском)
Автор идеи использовать NotebookLM для данной книги: Евгений Эрман @EvgenyErman

🔥 Уникальный формат: содержание оригинальной книги представлено в виде видео через NotebookLM.
Теперь ключевые идеи можно не только читать, но и смотреть в динамичной форме.

📚 О чём книга:
▪️ Дизайн-паттерны для агентных систем
▪️ Архитектуры и практики применения
▪️ Примеры, которые помогут разработчикам и исследователям

👀 Ссылка на проект и материалы:
🔗 https://github.com/pridees/agentic-design-patterns-book-rus

💡 Отличная возможность познакомиться с подходами к проектированию агентных систем через визуальный формат!

#audio #video #podcast

🎙 Выпуск 3. Подкаст: Автоматизация в строительстве с n8n
📅 Неделя 36, 2025 (1–7 сентября)

🔑 Основные темы выпуска:
▪️ «Красная кнопка» для инженеров: мечта о LLM, которая понимает DWG, PDF и AutoCAD
▪️ Векторизация 150 000 DWG-файлов: как превратить чертежи в датафреймы для ИИ
▪️ Классификация элементов в Revit и n8n: замена OmniClass на собственные классификаторы
▪️ Автокадчики и ревитчики как «разметчики реальности» — философия цифрового строительства
▪️ IFC против USD/glTF: что выберет рынок — сложные ядра или простые треугольники
▪️ Workflow для Telegram: саммари постов, автоматическая «газета» и кошелёк сообщества TON
▪️ Кейсы: от анализа рукописных чертежей сарая до автоматической трассировки кабеля в Revit
▪️ Мониторинг чатов ЖК и проектов: превращение сообщений в задачи через n8n

✨ Описание:
Эта неделя — про грандиозные идеи и практические эксперименты. От обсуждения «идеального ИИ для инженеров» до реальной работы с DWG, Revit и Telegram: сообщество делится своими наработками, спорит о будущем IFC и открытых геометрических ядер, показывает первые шаги в автоматизации распознавания задач в чатах и создании собственных «персонализированных газет».

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

➡️ Начало обсуждений 36 недели: https://news.1rj.ru/str/n8n_pipelines/4871

#audio #video #podcast

У нас сбор.

Если вы хотите у себя что-то автоматизировать или начать разбираться с n8n: нужно во вселенную что-то отдать 🤷🏻‍♂️

Добавить в свою жизнь автоматизации и workflow вы сможете только двумя способами:
▪️Нужно или писать мысли из своей субъективной нейросетки-головы, если есть время и возможность
▪️Или нужно донатить тем, кто будет это делать за вас и по закону вселенной сделает то - что вы хотели автоматизировать

Если не делиться и не поддерживать — вероятность изменений в вашей жизни остаётся минимальной.
Во Вселенной ничего не появляется просто так: либо вы создаёте новые идеи, либо помогаете другим делать это за вас.

В результате - вы получите рано или поздно готовые workflow JSON, которые можно просто взять, адаптировать и показать своей команде или руководству.

—————————————————————

Чтобы вознаграждать авторов и поддерживать развитие, у нас есть новый блокчейн-кошелёк коммьюнити:

👉 Посмотреть кошелёк в TONScan:
https://tonscan.org/address/UQCq7mB29vaa0NNSl2VYGTYsgqSaTxDbfdQmJewHBlbK6H8B

Все переводы полностью прозрачны:
✅ каждый донат отображается публично
✅ видны все расходы и переводы авторам workflow n8n
✅ выплаты обычно составляют 1 000–4 000 ₽ в зависимости от сложности workflow n8n

Как можно поддержать разработчиков?
Криптовалюта
▪️ TON (Telegram):

UQCq7mB29vaa0NNSl2VYGTYsgqSaTxDbfdQmJewHBlbK6H8B

▪️ Ethereum (ERC-20):

0x47A0A48fCf8B05c91f143072e4c9372236B97d76

▪️ USDt (сеть TON):

UQCq7mB29vaa0NNSl2VYGTYsgqSaTxDbfdQmJewHBlbK6H8B

Донат через Telegram
▪️ Открыть форму доната: https://news.1rj.ru/str/tribute/app?startapp=dvkK

Мобильный перевод
▪️ Если вам удобнее перевести напрямую со счёта или карты — напишите @Maksim_Ikryanov, и мы подберём удобный способ.


✨ Отдавая — мы запускаем движение энергии. Именно благодаря этому движению Вселенная отвечает нам новыми возможностями и результатами 🤌🏼

⚡️ Бесплатный n8n workflow для RAG с данными из Google Drive
Автор: Артём Бойко — @artemboikoo

Этот воркфлоу реализует полноценный RAG-пайплайн: загрузка документов из Google Drive, их преобразование в эмбеддинги и сохранение в Pinecone для последующего поиска и ответов через чат-агента на основе OpenAI.

🔄 Логика работы:
▪️ Google Drive — выбор папки с документами
▪️ Download — скачивание файлов
▪️ Loop Over Items — поочередная обработка
▪️ Recursive Character Text Splitter — разбиение текста на чанки
▪️ Default Data Loader — приведение данных к формату документов
▪️ Embeddings OpenAI — генерация векторных представлений
▪️ Pinecone Vector Store — сохранение векторных данных
▪️ Chat Trigger — запуск при сообщении в чат
▪️ AI Agent — связка памяти, модели и векторного поиска
▪️ OpenAI (GPT-4o) — генерация ответов на вопросы
▪️ Window Buffer Memory — контекстная память для диалога

🧩 Возможные сценарии:

▪️Автоматическая загрузка и индексирование документов из Google Drive
▪️Поиск по корпоративным PDF/DOCX с помощью LLM
▪️Чат-бот для работы с внутренними файлами
▪️Построение RAG-архитектуры для ассистентов и справочных систем

📎 Файл: RAG mit Data from GDrive.json
Обсуждения кейса в группе: https://news.1rj.ru/str/n8n_pipelines

#workflow #pipeline #json

🎙 Выпуск 4. Подкаст: Автоматизация в строительстве с n8n
📅 Неделя 37, 2025 (8–14 сентября)

🔑 Основные темы выпуска:
▪️ Анализатор чатов: фиксация проблем и решений, задачи «на конец недели»
▪️ Telegram как единая точка входа: почему для прорабов всё сложнее Excel — «rocket science»
▪️ Автоматизация малого бизнеса: n8n + таблицы против «зоопарка» корпоративных систем (Jira, 1C, Bitrix, Autodesk)
▪️ Дискуссия о «качественном ПО»: наследие и будущее Bitrix, Autodesk, Revit и DWG
▪️ Контент-заводы: связка n8n, LLM и HeyGen для генерации видео, аудио и текста
▪️ Open Source против SaaS: почему рабочие пайплайны будут легко переноситься между платформами
▪️ Российские аналоги n8n: проекты Сбера, Т-Банка и других игроков
▪️ Масштабирование автоматизации: от бытовых задач и малого бизнеса до систем уровня Oracle и Confluence

✨ Описание:
На этой неделе обсуждаем, как превратить чаты в полноценный таск-трекер с помощью n8n, и почему для малого бизнеса Telegram и Excel остаются «последней границей». Сообщество спорит о судьбе Bitrix, Autodesk и DWG-формата, делится философией Open Source против SaaS и рассказывает о первых шагах к созданию «контент-заводов» — автоматической генерации видео и статей для стройки. Также рассматриваем российские аналоги n8n и обсуждаем, как автоматизация меняет работу от микробизнеса до корпораций.

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. Выпуск 36. Неделя 35, 2025 (1–7 сентября): https://news.1rj.ru/str/n8ndevelopment/60

➡️ Начало обсуждений 37 недели: https://news.1rj.ru/str/n8n_pipelines/4961

#audio #video #podcast

⚡️ n8n-workflow: интеграция с SIGNAL DOCS
автор: Александр Попов (@popov_bim)
видео: https://vkvideo.ru/video-230401166_456239022

Что умеет воркфлоу:
▪️ Скачивание файла из DOCS по имени проекта → папка → файл (поиск проекта, корневой папки и дочерней папки, затем выбор item + topVersionId).
▪️ Загрузка JSON-контента в DOCS с созданием object → version → item либо привязкой новой версии к существующему файлу.
▪️ Скачивание по прямой ссылке вида /projects/{projectId}/folders/{folderId}/items/{itemId}?version=… (разбор URL, получение списка версий и signedUrl для скачивания).
▪️ Загрузка в папку по URL проекта/папки + заданному имени файла (получение signedUrl, загрузка в S3, commit, создание версии и item/привязка).
▪️ Поддержка путей папок с рекурсивным проходом: Папка1/Папка2/... или с обратными слэшами — удобно, когда путь передают строкой.

Готовые узлы в воркфлоу:
▪️ DownloadFileFromDocs — скачать по проекту/папке/имени.
▪️ UploadFileToDocs — загрузить JSON в проект/папку/имя с авто-созданием/обновлением.
▪️ DownloadFileFromDocs1 — скачать по прямому URL item.
▪️ UploadFileToDocs1 — загрузить по URL папки + имя файла.
▪️ DownloadFileFromDocs2 — навигация по пути папок, список файлов и прямые signedUrl.

Быстрый старт:
▪️ В ноде Set укажите client_id, client_secret, project_name, folder_name, file_name (для загрузки также content или text).
▪️ Запустите нужный узел (скачивание или загрузку) — на выходе получите signedUrl, itemId, versionId, а для загрузки ещё и превью сформированного JSON.

Практические заметки:
▪️ Держите client_id/client_secret в Credentials n8n, а не в нодах Set — в примере встречаются тестовые значения и даже демонстрационный JWT в payload, так делать в проде не стоит.
▪️ Для загрузки текст превращается в JSON с полями text, createdAt, source (удобно для аудита).

Файл воркфлоу: Интеграция с DOCS.json (вложение к посту).

#workflow #pipeline #json

⚡️ Firecrawl — open-source краулер для LLM

Инструмент для извлечения данных с веб-сайтов в удобный Markdown-формат, который подходит для обучения и обогащения моделей.

▣ Возможности
▪️ Обработка динамического контента и JavaScript-страниц
▪️ Поддержка PDF и изображений
▪️ Работа с защищёнными страницами (авторизация)

▣ Интеграции
▪️ Langchain
▪️ LlamaIndex
▪️ Dify
▪️ Поддержка SDK: Python / Node.js / Go / Rust

▣ Лицензия
AGPL-3.0

🔗 GitHub: https://github.com/mendableai/firecrawl
📌 Инструкция по локальному запуску — в репозитории

⚡️ Dify — платформа для разработки LLM-решений
Отличный бесплатный конкурент для n8n

Dify — это open-source платформа для создания и запуска приложений на базе LLM. Она объединяет все ключевые инструменты для быстрой разработки и масштабирования AI-сервисов.

▣ Возможности
▪️ Интуитивный интерфейс для сборки AI-процессов
▪️ Настройка конвейера RAG
▪️ Поддержка агентов и инструментов
▪️ Управление моделями и подключениями
▪️ Быстрый переход от прототипа к продукту

▣ Ресурсы
🖥 GitHub: https://github.com/langgenius/dify

🟡 Официальный сайт: https://dify.ai/

Бывший генеральный директор Google.

Как на самом деле будет выглядеть приложения и искусственный суперинтеллект.

Смотреть полное интервью: https://www.youtube.com/watch?v=qaPHK1fJL5s&t=708s

#audio #video #podcast

Техническое руководство по контент-заводам — автоматизированным системам для сбора, обработки, генерации и публикации контента с использованием n8n, LLM и интеграций с внешними сервисами.

Краткое описание:
⚡️ Это пошаговое руководство охватывает архитектуру, настройку, оптимизацию и масштабирование контент-фабрик. В нём подробно описаны технические модули (парсинг, классификация, генерация контента, публикация), примеры кода для интеграции API, использование RAG и CAG подходов, а также развёртывание n8n через Docker Compose.

Основные разделы:

▪️ Архитектура контент-завода — модули сбора данных, AI-классификация, генерация и публикация.
▪️ Настройка n8n — системные требования, Docker Compose для production, работа с PostgreSQL и Redis.
▪️ Интеграция AI & LLM — классификация, RAG и CAG, оптимизация промптов.
▪️ Базы данных — подключение векторных и реляционных хранилищ.
▪️ Парсинг — Apify, Puppeteer, BAS, OCR-сервисы.
▪️ Развертывание — рекомендации по продакшн-инфраструктуре.
▪️ Оптимизация — масштабирование, кеширование, балансировка нагрузки.
▪️ Безопасность — аутентификация, права доступа, шифрование.
▪️ Монетизация — модели заработка на автоматизированных контент-фабриках.

📌 Документ сочетает теорию, практические примеры и готовые куски кода, что делает его одновременно учебником и рабочим мануалом для разработчиков и интеграторов.

Руководство по созданию «контент-завода», системы, которая сама собирает, анализирует и генерирует материалы для любых платформ.

Мы разбираем:
▪️ Архитектуру процессов — от сбора и классификации данных до генерации и публикации
▪️ Используемые технологии — n8n как оркестратор, LLM (GPT-4, Gemini, Claude и др.), базы данных и инструменты DevOps
▪️ Практические аспекты — настройка системных промптов, работа с RAG/CAG, интеграция с соцсетями и корпоративными платформами
▪️ Вызовы и решения — качество исходных данных, оптимизация работы моделей, обеспечение соответствия требованиям законодательства

Этот материал станет опорой для специалистов, стремящихся внедрить современные методы автоматизации и масштабировать процессы создания контента.

Архитектура контент завода: https://news.1rj.ru/str/n8ndevelopment/75
Техническое руководство по созданию контент завода: https://news.1rj.ru/str/n8ndevelopment/77

#audio #video #podcast