Від заявок і CRM до AI-підтримки та аналітики.
Мої власні реалізації на n8n, Make, API та Python. Каталог показує архітектуру й функціональність; клієнтські результати для демонстраційних рішень не заявляються.
Показано 11 із 11 проєктів
Авторська система AI-продажів для e-commerce
Екосистема на Make.com для збору лідів з Instagram і продажів у Telegram. AI-консультант перевіряє товари в Google Sheets, зберігає контекст розмови, оформлює замовлення або передає діалог менеджеру.
Хмарна автоматизація обробки заявок із сайту
Реальний проєкт у цьому портфоліо: захищена форма зберігає заявки в Cloudflare D1, а n8n обробляє чергу кожні 30 хвилин.
AI-автоматизація воронки продажів
Три workflow на n8n поєднують BANT-кваліфікацію, Zoho CRM, аналіз діалогів і щотижневі AI-звіти в Telegram.
Автоматизація клієнтської підтримки та аналітики
Чотири workflow для Gmail: класифікація звернень, стандартні відповіді, чернетки, ескалація та AI-аналітик із пам’яттю і Tool Calling.
AI-контроль критичних звернень та SLA
Класифікація звернень, пріоритети P1–P4, терміни реагування та три рівні ескалації в Slack.
AI-автоматизація новинного контенту
Єдиний проєкт для збору AI-новин, фільтрації дублів, підготовки текстів і доставки в Telegram. Включає AI Morning Digest.
AI-кваліфікація лідів та CRM-автоматизація
Окрема реалізація для заявок із Wix: hot / warm / cold, CRM, Google Sheets, Telegram та Klaviyo.
AI-автоматизація пошуку вакансій
Чотири workflow для агрегації вакансій, AI-відбору, супровідних листів та відстеження відповідей.
AI-помічник у Telegram
Telegram copilot із маршрутизацією запитів, пошуком документації, новинами й допомогою в розборі коду.
Автоматизація LinkedIn-аналітики
Збір статистики LinkedIn за розкладом через Apify, обробка Make та власний Next.js-дашборд.
Моніторинг криптоактивів та облік портфеля
Власний вебзастосунок для обліку криптовалютного портфеля, аналізу прибутків і збитків та моніторингу ринкових котирувань через Bybit WebSocket API.
Для роботи із заявками почніть із надійного збереження даних і передачі в CRM. Якщо основне навантаження — листування, перегляньте приклади AI-класифікації та передачі складних звернень людині. У звітності важливо відокремити обчислення в коді від пояснення результатів мовною моделлю.
Кейси показують різні підходи: подієві webhooks, обробку за розкладом, Telegram-інтерфейси та API-інтеграції. Вибір залежить від джерел даних, потрібної частоти оновлення й правил доступу.
Опишіть джерела даних, інструменти та задачу, яку хочете автоматизувати.
Обговорити задачу ↗.png){kind=small}