Программа и содержание
Сайт: Сайт автора
Соберите AI-ассистента для инцидентов на n8n за 3 недели
От первого воркфлоу в Docker до агента с MCP-инструментами и подтверждением человеком. Без магии: с секретами, ретраями и лимитами, как в проде
Для кого этот интенсив
Технические специалисты, которые уже работают с инфраструктурой, не умеют программировать и хотят избавиться от рутины с помощью ИИ так, чтобы автоматизацию не стыдно было запустить в продакшене
Зачем вам n8n
n8n — это быстрый способ собрать ИИ-автоматизацию для инженерных задач и держать её в своём контуре
Меньше рутины на дежурствах
Алерт приходит уже с контекстом и предложенными шагами — не нужно тратить первые минуты на сбор информации
ИИ под вашим контролем
Человек подтверждает действия, агент ограничен в правах, расход токенов лимитирован
Ваша инфраструктура — ваши правила
Self-hosted n8n: без облачных подписок и передачи данных наружу
Один инструмент вместо зоопарка скриптов
Вебхуки, API, LLM и агенты — в единой схеме
Что будете уметь после интенсива:
Поднимать n8n в Docker Compose и строить воркфлоу с триггерами, ветвлением и передачей данных
Принимать события из GitHub/GitLab и мониторинга через вебхуки, работать с любым API через HTTP Request
Вызывать LLM со structured output: классифицировать алерты, вытаскивать данные из логов, делать саммари
Отличать задачи для агента от задач для обычного воркфлоу, собирать AI-агента с tools и human-in-the-loop
Подключать MCP-серверы к агенту
Писать свои ноды для внутренних API
Готовить AI-воркфлоу к проду: секреты, ретраи, бюджетные лимиты, развёртывание
Программа интенсива
Все темы собирают один проект: каждая добавляет новый слой к вашему AI-ассистенту
Неделя 1. Основы n8n и интеграции
Тема 1. n8n за 15 минут: первый воркфлоу
Поднимаем n8n в Docker Compose. Разбираем ноды, триггеры, executions, items, expressions и ветвление. Собираем первый воркфлоу: триггер - действие - результат.
Результат: свой n8n и docker-compose для запуска.
Тема 2. Интеграции: API и вебхуки
Разбираем вебхуки, готовые ноды для интеграций и универсальную ноду HTTP Request. Принимаем событие из GitHub/GitLab или мониторинга, добираем данные и выполняем действие.
Результат: воркфлоу, который реагирует на внешние события.
Неделя 2. ИИ внутри воркфлоу
Тема 3. LLM внутри воркфлоу
Промпт и модель, structured output, классификация, извлечение данных, саммари. Где LLM нужен, а где обычный IF надёжнее. Алерт или логи - LLM - severity, саммари и следующие шаги.
Результат: воркфлоу с LLM и структурированным ответом.
Тема 4. AI-агент и инструменты
Чем агент отличается от воркфлоу, как работает tool calling, как ограничить действия агента и где нужен человек (human-in-the-loop). Агент получает инцидент и сам решает: запросить метрики, проверить деплой или создать issue. Дополнительно разберем базовый RAG: научить агента искать знания в ваших документах.
Результат: агент с инструментами и подтверждением человеком.
Тема 5. MCP в n8n
Что такое MCP, какие бывают виды транспорта и как подключать MCP-инструменты. Расширяем агента из темы 4.
Результат: агент с MCP-инструментами.
Неделя 3. Расширение, прод и финальный кейс
Тема 6. Расширяем n8n кодом
Как написать свою собственную ноду и что с ними можно делать. Создаем кастомную ноду для внутреннего API.
Результат: своя нода.
Тема 7. AI-автоматизация в проде
Как развернуть n8n по-взрослому: секреты, ретраи, бюджетные лимиты на токены. Делаем AI-воркфлоу production-ready.
Результат: чек-лист вывода воркфлоу в прод.
Тема 8. Финальный кейс: AI Incident Assistant
Соединяем всё: webhook - AI - инструменты и RAG - подтверждение человеком - действие.
Результат: рабочий ассистент в вашем репозитории.
Итоговый артефакт — AI Incident Assistant:
Рабочий ассистент для разбора инцидентов, собранный за 8 дней. Принимает алерт по вебхуку, классифицирует его через LLM, собирает контекст с помощью агента и инструментов, ждёт вашего подтверждения и выполняет действие.
Репозиторий можно показать на собеседовании или развернуть у себя в команде.
Что будет в вашем репозитории:
docker-compose для запуска n8n
Воркфлоу с вебхуками и интеграциями
Воркфлоу с LLM и structured output
AI-агент с инструментами и human-in-the-loop
Подключённый MCP-сервер
Своя нода для внутреннего API
Чек-лист вывода в прод
Финальный AI Incident Assistant
Что входит:
Видео, гайды и шпаргалки
Шаблоны воркфлоу для каждого дня
Финальный кейс
Спикеры
- София Филиппова. Инженер по искусственному интеллекту в компании Innova
5+ лет в бэкенд-разработке на Python и Node. js
Ведущий инженер компании-партнера Microsoft
Работаю с ИИ-проектами для рынка Европы и США, включая проекты для мировых ИИ-провайдеров
- Виктор Ведмич. Старший архитектор решений
10+ лет в DevOps и системной архитектуре
Помогаю клиентам проектировать и запускать решения на базе крупного облачного провайдера (гиперскейлера)
Kubernetes, GitOps, IaC и CI/CD — от дизайна до продакшена