Автоматический контент-конвейер с n8n: один блог-пост = 5 платформ

Каждую неделю одно и то же: публикую статью на сайте — и начинается. Переписать для LinkedIn: длинный пост, hook в первых строках, хештеги. Нарезать тред для Twitter: 280 символов на твит, 6-8 частей, нумерация. Подпись для Instagram: эмодзи, короткие абзацы, 25 хештегов. Email-рассылка: тема, прехедер, три абзаца с интригой. Telegram: неформальный тон, markdown, без заголовка.

Два часа работы. Каждый раз. На одну и ту же суть в пяти разных обёртках.

Три месяца назад я построил workflow в n8n, который делает это за минуту. Статья заходит на вход — на выходе пять готовых текстов, каждый адаптирован под свою площадку. Не идеально (иногда правлю пару фраз), но 10 минут ревью вместо двух часов ручной работы.

Общая схема

11 нод. Пять AI-вызовов идут параллельно — n8n запускает их одновременно. Общее время определяется самым медленным вызовом, а не суммой. На практике: 40-70 секунд от webhook до уведомления.

Webhook Trigger → HTTP Request (забрать статью) → Code (извлечь текст из HTML) → параллельно 5 AI-нод (LinkedIn, Twitter, Instagram, Email, Telegram) → Merge → Google Sheets → Telegram Bot уведомление.

Trigger: запуск конвейера

Webhook-нода. POST-запрос с URL статьи. Запуск — одна команда curl с URL и токеном. Можно автоматизировать дальше: CMS шлёт webhook при публикации, n8n ловит — конвейер стартует без участия человека.

HTTP Request + Code: извлечение текста

HTTP Request забирает полный HTML страницы. JavaScript-нода парсит HTML: ищет контент в теге article или main, конвертирует заголовки, параграфы и списки в простой текст с минимальной разметкой. Извлекает H1 как заголовок. Обрезает до 10 000 символов для LLM.

На выходе: заголовок, текст, URL. Этот объект идёт во все пять AI-нод.

Пять AI-нод: параллельная генерация

Каждая нода — вызов gpt-4o-mini с промптом, заточенным под конкретную платформу.

1200-1500 символов. Первые 2 строки — цепляющий hook (видны до «ещё»). Структура: hook → проблема → инсайт → вывод → вопрос к аудитории. 3-5 эмодзи для визуального разделения. 3-5 хештегов в конце. Тон: эксперт делится опытом.

Twitter Thread

6-8 твитов, каждый строго до 270 символов. Первый твит — самый сильный тезис или провокация. Нумерация с эмодзи нитки. Последний — итог и ссылка. Короткие предложения, без причастных оборотов.

Instagram

Подпись 600-900 символов + тезисы для карусели из 5-7 слайдов. Первое предложение — hook. Эмодзи в начале абзацев. CTA на сохранение/пересылку. 20-25 хештегов после точек.

Email Newsletter

Тема до 50 символов без спам-слов. Прехедер до 90 символов. Тело 300-500 слов: зацепка, 3-4 ключевых тезиса (не пересказ — выжимка), CTA на полную статью. Тон: личное письмо, не корпоративная рассылка. P.S. с дополнительным фактом.

800-1200 символов. Без заголовка — сразу сильное первое предложение. Markdown для акцентов. 3-5 эмодзи на весь пост. Ссылка на статью в конце. Тон: свой человек рассказывает интересное за кофе.

Merge и Output

Нода Merge собирает выходы всех пяти AI-нод в один объект. Далее — Google Sheets: каждая статья это строка с датой, заголовком, пятью текстами, URL и статусом «На ревью». Открыл таблицу — вся неделя контента перед глазами.

Telegram Bot шлёт уведомление: контент готов, ссылка на таблицу, ждёт ревью.

Тонкости production-эксплуатации

Валидация длины. LLM не всегда соблюдает ограничения. Code-нода после Merge обрезает твиты >280 символов, LinkedIn-посты >1500 символов. Грубая обрезка, но лучше, чем текст, который не влезает.

Retry на ошибках. 429 (rate limit), 500 (server error) — каждая AI-нода настроена на 3 повтора с паузой 10 секунд. Если один вызов упал — он повторится. Остальные не затронуты.

Стоимость. Пять вызовов gpt-4o-mini: ~15 000 input + ~6 000 output токенов. Примерно $0.003 за статью. При 4 статьях в месяц — чуть больше $0.01 в месяц.

Как расширить

Автоматическая публикация. Добавить ноды API для каждой платформы. Контент из таблицы — напрямую по расписанию.

Генерация изображений. DALL-E / Stable Diffusion нода: cover image для статьи и карточка для Instagram на основе заголовка.

Перевод. Параллельная ветка: перевод каждого текста на английский. Второй комплект для англоязычной аудитории.

Аналитика. Отдельный workflow через неделю: собрать метрики каждого поста, записать в ту же таблицу. Через месяц — данные для оптимизации промптов.

Результат

Было: 2 часа ручной работы после каждой статьи. 8 часов в месяц. Часто пропускал — статья выходила только на сайте.

Стало: 60 секунд автоматики + 10 минут ревью. 44 минуты в месяц. Дистрибуция на каждую статью без исключений.

Настройка заняла вечер. n8n self-hosted, бесплатный. Стоимость LLM — меньше доллара в год. Один блог-пост → пять платформ → 60 секунд. Арифметика, которая освобождает два часа каждую неделю на то, что действительно требует человека: думать и писать.