Реальные процессы в N8N VS фейковые шаблоны

Если вы не сидите в Linkedin, то возможно не знаете, что там происходит золотая лихорадка n8n сценариев.
Тысячи людей комментируют посты взамен на шаблоны n8n, которые спасут их от всех болезней и голода.
Большая часть авторов таких постов - ноунемы, которые увидели возможность и стали раздавать чужие шаблоны направо и налево, что в целом не мешает набирать им тысячи комментариев.

Как это работает:

1️⃣ Человек оставляет комментарий под постом и добавляется к автору (писать в личку без коннекта нельзя)

2️⃣ Система распознает активность и начинает раскручивать пост с большим количеством комментариев.

3️⃣ Автор отдает в личке или в комментарии материал. При этом его комментарий о выдаче материала тоже учитывается и пост продолжает виралиться.

Но в реальности авторы виральных постов могут не отвечать днями или вообще ничего не отвечать - они ограничены лимитами сообщений в личку и своим временем.

Я решил тоже поучаствовать в этой лихорадке, но со своим реальным материалом.
Раздав паре сотен людей материалы вручную я понял, что это нужно автоматизировать и создал вместе с Lovable простой сервис.

Как работает сервис:

1️⃣ Я создаю уникальную ссылку для каждого из постов.

2️⃣ Человек оставляет комментарий, переходит по ссылке и вставляет ссылку на свой комментарий в моем сервисе. (рис. 1)

3️⃣ Я дергаю Apify с ID поста и URL комментария, он проверяет оставлен ли комментарий под постом и выдает материал или ошибку.

4️⃣ Человек получает ссылку на материал и должен ее сохранить, так как она доступна лишь раз.

5️⃣ Я вижу в админке все комментарии и людей, которые забрали ссылку. (рис. 2)

Вроде все просто, прямо как в шаблонах псевдокреаторов? Но нет.

Если вы строите систему для реального использования, вам нужно учесть все возможные варианты взаимодействия пользователя с системой, а также внутренние ошибки.
В моем случае есть 6 ошибок, которые нужно обработать:

1️⃣ Человек скинул вместо ссылки на комментарий левую фигню

2️⃣ Человек скинул вместо комментария под моим постом, коммент под левым постом (да-да, таких умников хватает)

3️⃣ Человек использует чужой комментарий - поэтому я делаю разовый доступ к материалу

4️⃣-5️⃣ Apify выдал внутреннюю ошибку

6️⃣ Все прошло успешно, но комментарий не найден через Apify.

Таким образом, чтобы реализовать отказоустойчивый простой процесс в 4-5 шагов нам нужно использовать 38 нодов (рис. 3), что крайне далеко от влажных фантазий псевдокреаторов.

Сможет ли такое сгенерировать ИИ? Да, но еще далеко не скоро.

____

Записаться на курс по Lovable можно здесь

MVP за 25 минут

У меня постоянно спрашивают как искать заказы - найти их не так сложно, другой вопрос в том, чтобы зацепить клиента и остановить его выбор на себе.

Час назад начался звонок с потенциальным клиентом, он из UK и сказал, что выбирает агентство для автоматизации внутренних процессов компании.

Мы договорились с ним сделать простое тестовое задание - по запросу находить в гугл подходящие профили Linkedin и выводить их списком. Этот функционал отражает часть их HR процесса и будет одновременно полезен и показателен.

Я сказал, что сделаю ко вторнику, но мой азарт пересилил и уже через 25 минут после окончания звонка я собрал это простое MVP.

В основе лежит Scrapeless, который ходит в гугл с фильтром site:linkedin.com, а также Apify актор, который может подтянуть детали профиля.

Как думаете, насколько сильно будет удивлен клиент?

_ _ _ _

Этот проект я сделал на Lovable.
Успевайте записаться на курс по Lovable до повышения цен.