Всю прошлую неделю занимался тем, о чем обычно в красивых презентациях никто не рассказывает - триггерами.

На бумаге всё звучит просто: “если событие произошло - запускаем поток”.

На практике:

- один триггер ловит событие, но не передаёт его дальше;
- другой срабатывает дважды;
- третий запускается идеально… но только когда ему вздумается.

Самое сложное - выстроить стабильный цикл: событие - сигнал - узел - поток.

Чтобы сервис понимал: “вот это - старт, а вот это - просто шум”.

И что интересно: каждый день это кажется уже не борьбой, а диалогом с системой.

Потихоньку выравниваю логику.
Становится понятнее, где должны быть границы, как должен вести себя каждый узел в момент запуска.

Чуть-чуть ещё - и триггерная система будет железной.

Если тоже сталкивались с тем, что одна маленькая часть проекта может засосать на неделю - поставьте 🔥
Значит, вы понимаете это чувство.

Крайние дни я почти полностью провёл внутри системы.

И в какой-то момент поймал себя на мысли: она начинает превращаться не в “набросок платформы”, а в инструмент, у которого уже есть характер.

Раньше всё выглядело так: включил интеграцию, протестировал запрос - работает, идём дальше.

Сейчас всё иначе.

Внутри каждого приложения уже появились свои настоящие функции.

Не заглушки, не демо, а реальные действия, которыми можно пользоваться:
- Telegram умеет принимать сообщения, понимать команды, отвечать и передавать данные дальше.
- Gmail собирает письмо, подставляет переменные и отправляет его.
- Google Calendar создаёт события, меняет их и возвращает ID.
- Google Sheets спокойно пишет строки, читает данные и обновляет ячейки.

И самое приятное - всё это работает в одном сценарии, когда цепочка проходит ровно так, как ты задумал.

Это ещё не “платформа”. Но это уже не эксперимент.

Это тот момент, когда система начинает говорить: “Я уже что-то умею. Поехали дальше.”

Если вам интересно, что внутри уже ожило - поставьте 🔥.
Понимание, что вы это читаете, реально помогает продолжать.

Есть маленькое наблюдение, которым хочу поделиться.

Когда начинаешь строить систему с нуля, кажется, что самая тяжёлая часть - техническая.

Но по факту самая сложная вещь - держать ровный темп, когда задачи начинают “жрать” твою энергию без остатка.

Не узел, не триггер, не API. А момент, когда ты в 23:40 снова ловишь ошибку, и у тебя выбор: “забить” или всё-таки раскрутить её до конца.

За последние недели я понял, что успех платформы зависит не только от архитектуры, а от способности продолжать копать, когда всё вокруг намекает: «пойди спать».

Забавно, но это оказалось более важным, чем любой кусок кода.

Поставьте 🔥, если у вас тоже бывали такие противостояния “я против своей усталости”.

Давно хочу поднять одну мысль. И пусть эта неделя начнётся именно с неё.

Продолжаю развивать свою платформу автоматизации: дорабатываю архитектуру, триггеры, интеграции, отлаживаю внутреннюю логику. Работа движется каждый день - и чем дальше, тем чаще возвращаюсь к одному и тому же вопросу.

А есть ли вообще смысл создавать новое решение в автоматизации, когда рынок выглядит уже сформированным?

С одной стороны - инструментов хватает.
С другой - в реальных компаниях автоматизация почти всегда ломается на деталях, под которые существующие решения просто не подходят.
То дорого, то слишком сложно, то не хватает гибкости, то всё держится на костылях.

Хочу честно спросить у вас, тех, кто работает с API, интеграциями, бизнес-логикой и автоматизацией. Ваше мнение для меня правда важно.

👇 Оставил небольшой опрос.

В платформе появился ещё один важный элемент - ноды ChatGPT.

Теперь можно использовать модели OpenAI прямо внутри потоков: подключать генерацию текста, обработку данных, ответы, подсказки и любые сценарии, которые опираются на ИИ.

Это то обновление, которое незаметно меняет ощущение всей системы.

Потоки перестают быть просто последовательностью действий, в цепочке появляется интеллект, который дополняет автоматизацию.

Делюсь этим, потому что для меня это один из тех шагов, после которых начинаешь смотреть на продукт иначе.

Показываю один из тестовых потоков, который уже можно собрать на платформе.

Никакой магии, всё довольно прямолинейно, но наглядно показывает, как элементы начинают работать вместе.

Вот цепочка:

1. Поток принимает запрос через вебхук.
2. Сообщение уходит в Assistant Message - это передача данных в ChatGPT.
3. Потом задержка (в данном случае минута), которая регулирует тайминг.
4. Assistant Run формирует ответ от модели.
5. И финальный шаг - Telegram отправляет сообщение пользователю.

Всё движется последовательно, и по логам хорошо видно, как проходит каждый шаг.

Это базовый пример, но уже на нём легко объяснить, как растёт сложность: можно добавлять ветки, условия, разные источники данных, несколько ассистентов и так далее.

Если интересно увидеть более сложные сценарии, напишите в комментариях или поставьте 🔥, чтобы понять, стоит ли показывать такую внутреннюю кухню дальше.

У меня тут несколько дней прошли в очень “земном режиме”. Без кодинга, без узлов, без потоков. Ничего особенного не делал по платформе, просто выдохнул и отвлёкся от всей этой истории.

Забавно, но иногда такие паузы дают больше, чем сидение за ноутом до ночи. Голова проветрилась, и теперь гораздо яснее, куда двигаться дальше.

Накидал для себя несколько направлений, между которыми думаю прыгнуть в ближайшее время:
- немного допилить узлы,
- разобрать интерфейс,
- улучшить сценарии,
- и наконец-то собрать пару “живых” примеров автоматизаций.

В общем, ничего геройского сейчас не происходило, просто нормальная пауза, после которой уже тянет обратно в работу.

Если есть запрос на какую-то конкретную тему - напишите. Позже, думаю смогу разобрать интересующий узел, показать поток или приоткрыть какую-то часть платформы, которая вам интересна.

Небольшая пауза оказалась полезнее, чем я ожидал. Когда голова проветрилась, стало гораздо проще вернуться к работе и влететь в неё прям с двух ног.

В платформе появилась ещё одна интеграция - Airtable.

Теперь можно подключать базы, читать таблицы, обновлять записи и использовать Airtable как полноценный источник данных внутри потоков.

Это важное обновление, потому что оно открывает доступ к огромному числу кейсов: ведение каталогов, CRM мини-системы, учётные таблицы, складские записи, формирование отчётов - всё это теперь можно помещать в автоматизацию.

Дальше, расширение набора действий и улучшение поведения нод.

Если у вас есть конкретный сценарий под Airtable, который хотелось бы увидеть в примере, пишите. Интересно собрать несколько показательных потоков на базе этой интеграции.

Хочу показать один из потоков, который уже реально работает внутри платформы.

Это, автоматизированная выдача товара по запросу.

Никаких ручных таблиц, файлов на рабочем столе, пересылок фото или поисков где лежит тот самый файл. Вся логика собирается в одном месте, и запускается сама.

Что делает поток:

- принимает запрос через Webhook,
- проходит через серию фильтров, выбирая нужную ветку,
- ищет данные в Airtable,
- достаёт файл из Google Drive,
- отправляет пользователю фото в Telegram с описанием товара.

На скрине видно, что поток уже не линейный. Это полноценная разветвлённая система с независимыми ветками и отдельными правилами для каждого пути.

По сути, это небольшой автоматизированный сервис, который сам понимает, что искать, где взять и как ответить.

И да, всё это без единой строчки кода.

Сейчас начинаю собирать более продвинутые потоки с параллельной логикой, условиями и несколькими источниками данных одновременно.

Если интересно увидеть разбор какого-то конкретного кейса или идею в действии, напишите. Возможно, следующий поток соберу как раз на основе вашего запроса.

Хочу показать следующий поток, который собирается поверх того, что я показывал до этого.

Заранее прошу прощения за низкое качество вложений. Буду исправляться 😊

В прошлый раз поток просто находил товар и отправлял фото пользователю. Теперь, это уже полноценная логика добавления товара в корзину, где каждая ветка отвечает за свой путь.

Что здесь происходит:

- Webhook принимает данные от пользователя
- Airtable ищет нужный товар
- Фильтры определяют, что нужно сделать дальше
- Если товар уже есть в корзине - запись обновляется
- Если товара нет - создаётся новая позиция
- Параллельно подтягиваются изображения из Google Drive
- Telegram отправляет итоговое уведомление пользователю

По сути, это маленькая модель корзины, собранная целиком на потоках, без кода, без API-ручного программирования и без сторонних сервисов.

На скрине видно, как логика начинает расползаться вширь: появляются условия, разные типы операций, обновления, создание записей, агрегаторы.

Это уже не просто автоматизация, а зачаток полноценной внутренней бизнес-логики.

И всё это собирается визуально, шаг за шагом.

Если интересно, могу показать следующий этап:
- удаление из корзины,
- расчёт итогов,
- или полноценный checkout-процесс.

Напишите, что было бы полезнее разобрать, ориентируюсь на ваш интерес.

За время работы с автоматизациями я всё чаще ловлю себя на одной мысли: большинство проблем в no-code платформах появляются не из-за интеграций, а из-за execution (исполнений потоков).

Опишу несколько типичных ошибок, которые встречаются чаще всего.

1. Непредсказуемый порядок выполнения: Когда шаги вроде бы идут по цепочке, но внутри движка они могут выполняться не так, как ожидает пользователь.

В итоге сценарий “иногда работает, иногда нет”, и отладка превращается в гадание.

2. Потеря состояния между шагами: Execution не понимает, что именно уже было выполнено, где сценарий находится сейчас и что делать при повторном запуске.

Особенно болезненно это проявляется при ретраях и ошибках.

3. Ошибки, которые проглатываются: В интерфейсе всё зелёное, но внутри шаг упал, данные не дошли, а пользователь узнаёт об этом слишком поздно.

Логи либо отсутствуют, либо не дают понимания, что пошло не так.

4. Execution, завязанный на UI: Когда логика выполнения слишком тесно связана с тем, как выглядит редактор.

Меняешь одно - ломаешь другое. Добавляешь фичу в UI - рискуешь стабильностью.

5. Отсутствие защиты от крайних сценариев: Параллельные запуски, повторные события, задержки, паузы.

Пока система маленькая - всё кажется нормальным. Как только появляется реальная нагрузка, всплывают самые неприятные баги.

Именно поэтому сейчас основной фокус - не на внешнем блеске, а на том, чтобы execution был понятным, стабильным и честным.

Всё остальное можно исправить. Фундамент - нет.

В прошлых постах я писал про важность контроля исполнения потоков. Это не абстрактная тема - это то, из-за чего большинство no-code потоков либо работают стабильно, либо превращаются в лотерею.

Сейчас фокус нацелен на страницу executions и то, как потоки ведут себя после запуска.

Есть всего несколько состояний:

Success
Поток дошёл до конца. Все шаги отработали, результат получен.

Error
Поток остановился из-за ошибки. Это неприятно, но честно - система сразу показывает, где и почему всё сломалось.

Skipped
Шаг был пропущен. Условие не выполнилось, и поток просто пошёл дальше.

Почему я этим занимаюсь сейчас?

Потому что без понятного execution невозможно нормально отлаживать потоки. Когда ты видишь не просто что-то пошло не так, а конкретный шаг, время, длительность и попытки - работа становится предсказуемой.

Очень скоро приведу эту часть в порядок, чтобы потоки было легко читать уже после запуска, а не разбираться вслепую.

Это не самая заметная часть платформы, но именно она делает автоматизацию рабочей, а не декоративной.

С наступающим Новым годом!

Спасибо, что были рядом в этом году - читали, реагировали, возвращались к постам, иногда молчали, иногда писали, но оставались здесь.

Этот канал для меня не просто лента мыслей про автоматизацию, а место, где можно честно делиться процессом, ошибками, сомнениями и маленькими победами.

В новом году хочу пожелать вам простых, но важных вещей:

- ясности в решениях,
- спокойствия внутри,
- энергии на то, что действительно важно,
- и проектов, которые приносят не только деньги, но и смысл;

Пусть Новый год будет не про гонку, а про движение в своём темпе.

Спасибо, что вы здесь. Продолжаем путь дальше.