Знание языка программирования уже не обязательно, чтобы писать сложный код и собирать интеграции между сотнями сервисов. Всё это делает Nat, визуальный конструктор автоматизаций. В этом видео мы разберём автоматизацию, которая будет делать подробный resarch информации за вас. Детально разберём работу основных нот в NITN, а также вы получите топовую автоматизацию, которой сможете пользоваться уже сегодня. К концу этого ролика вы перестанете бояться автоматизации и научитесь мыслить узлами, что позволит вам создавать собственные мощные workflow для любых задач. Добро пожаловать в Реальный мир технологий. С вами Виталий Волченко. Перед просмотром ролика настоятельно прошу подписаться на мой канал и поставить лайк на это видео, чтобы не пропустить подробные обзоры и топовые инструменты с искусственным интеллектом. Всем приятного прорыва. А сейчас мы кратко разберём, что вообще такое NA10, и сразу перейдём к нашим автоматизациям.
NA10 - это, по сути, no codструмент, который позволяет строить большие автоматизации, например, для ресрча информации. Её мы разберём в этом видео. Так и ещё и выстраивать фрагменты кода, если нужно дополнительный функционал. Также у Nat есть прямые конкуренты, такие как Make и Zaper. В них также можно настраивать автоматизации. Если вы хотите, чтобы я разобрал эти инструменты, дайте знать об этом в комментариях. И напишите, какие автоматизации вы бы хотели видеть в следующих видео. А теперь давайте кратко пробежимся по основным блокам. Мы тут надолго не задержимся. На данном этапе нам нужно только создание рабочего процесса. И здесь есть очень крутая штука, которая называется template, то есть шаблоны. Тут вы можете найти нужную для вас категорию и поискать подходящую автоматизацию, которую уже кто-то построил. К примеру, выбираем категория AI и поищем тут автоматизацию. Выберем Telegram саппорта с базой данных. Нажимаем на неё, переходим на страницу этой автоматизации. Здесь мы можем посмотреть на её описание и preview. Она нам подходит. Нажимаем на use for free. Нам выпадает список действий. Самый лёгкий - это первый. После нажатия на него нас перекидывает в наш workflow. Это наше рабочее пространство, и просит подключить все доступы. Не переживайте, сегодня мы не будем рассматривать эту автоматизацию, поскольку она очень большая. И мы начнём с чего-то более простого.
И вот мы переходим к первой автоматизации, а именно к ресрчу информации и популярных тем для видео. Вы можете видеть вот такую автоматизацию. И сейчас мы шаг за шагом разберём каждый узел. Начнём с самого начала, а именно с триггеров. В данном случае у нас используется триггер Телеграма на отправку сообщения. То есть автоматизация начинает работать, когда я отправляю сообщение в бота. Есть ещё очень много разных триггеров. Один из основных - это триггер на время. К примеру, вам нужно, чтобы автоматизация начинала свою работу каждый день в 10:00 утра. Вы просто прописываете это, и каждое утро будет запускаться процесс. Вообще эта автоматизация нужна, чтобы сделать resarch темы для понимания, популярна ли тема на Ютубе. Поэтому следующая нода - это HTTP request. В этом случае эта нода служит, чтобы обратиться к Ютубу и взять оттуда ссылки на наши видео. Вот у нас стоит метод get. При необходимости мы можем его поменять, но нам это ни к чему, и вам это не понадобится, поскольку, напомню, после просмотра идите в описание, там будет ссылка на мой Telegram-канал, и там вы найдёте эти автоматизации. Как мы видим, в но HTTP request у нас есть параметры, но перед этим мы вставим ссылку, чтобы наша нода брала информацию из Ютуба. И вот есть параметр, который называется KY. Он, собственно, и даёт доступ к нашему Ютубу. А сейчас давайте я вам покажу, как взять ваш апи ключ. Переходим на вот этот сайт. Там создаём новый проект и произвольно его называем. Теперь в поиске нам нужно написать YouTube data AP V3 и затем включить его. Затем нужно перейти в учётные данные, нажать на создание учётные данные и выбрать. Всё готово. Теперь вы можете использовать этот ключ в нашей автоматизации. Его нужно вставить вот в это поле. Идём далее. Но код. Здесь можно делать вообще всё, что угодно, так как эта нода позволяет вставить любой код или скрипт. В нашем Workflow эта нода исполняет функцию выявления ID у каждого видео и записывания каждого в одну строчку. В конце мы запустим наш workflow и шаг за шагом посмотрим работу каждой ноды. Далее у нас снова идёт HTTP request, но в этот раз он берёт все ID из предыдущей ноды код и просматривает статистику по каждому видео. Это нужно, чтобы в дальнейшем мы отсеяли непопулярные видео и оставили только те, которые успешны. Вот вы можете детально посмотреть на настройки и увидите, что здесь мы запрашиваем статистику и по стандарту вставляем апи ключ. Переходим к следующей и очень важной ноде, а именно к ноде if. Тут всё просто. Она служит, чтобы отсеивать и определять, что нужно пропускать дальше по цепочке, а что нужно убрать. Конкретно в этой автоматизации она служит, чтобы увидеть, больше ли пяти видео на Ютубе по теме набрали 15.000 просмотров и выше, либо меньше. И тут стоит следующее условие: если больше пяти, то алгоритм работает дальше. А если меньше, то наша автоматизация останавливается, и в нашего Telegramбота отправляется сообщение с нодой if. Мы разобрались. Идём дальше. И идём мы к самому интересному. к работе с нейросетью. Мы сталкиваемся с базовой LLM цепью, которая выполняет определённую функцию, используя любую модель. У меня стоит ча. Вначале зайдём в саму модель. И тут вам нужно подключить ваш API ключ от Open AI. Сейчас быстро разберём, как это сделать. Переходим на этот сайт. Залогиньтесь в свой аккаунт. Затем перейдите в дашборд и тут нажать на API CAS. Тут нужно нажать создать новый ключ. Произвольно его назвать и нажать создать. У вас появился ваш ключ, который нужно скопировать и вставить в нашу автоматизацию. Возвращаемся в наш workflow, заходим в нашу модель. Затем сверху нажать на credit to connect with и нажать на create new credital. И тут нам нужно просто вставить наш API ключ и нажать сохранить. Всё, это очень простое действие. И ещё нам нужно выбрать модель. У меня стоит GPT4. Теперь нам нужно нашей модели задать инструкцию. Для этого переходим в нашу LLM. И тут просто вставляем наш промт. В этом пронте уже всё есть. Задана роль и задачи, и показано, откуда и что брать для анализа. Мы почти у финиша. И тут нас встречает опять NODA Code, которая тут работает как сборщик и упаковщик всего, что было ранее. Она формирует полноценный отчёт. Следующая нода у нас - это конвертер информации в файлы. Очень полезная функция, учитывая, что у Телеграма есть ограничение по отправке сообщения. Её можно настроить на конвертацию в абсолютно любой файл, но сейчас нам нужен именно текстовый документ. В финале нас ждут две ноды Телеграма и две ноды на отправку сообщения. В первой ноде у нас простое шаблонная сообщение, которое говорит нам, что тема актуальная. Кстати, сейчас расскажу, как подключать Telegram. В нашем Workflow мы работаем с Telegramботом. Чтобы его создать, вам нужно в поиске Телеграма вбить ботф. Затем после старта нажать на New Bot и придумать ему название. Затем нам нужно придумать никнейм нашему боту. И в конце у нас создастся бот. И нам нужно скопировать вот этот API ключ. Его нужно вставить в наш Workflow. Схема такая же, как и с Open AI. Есть ещё один немаловажный момент, чтобы наш бот понимал, в какой чат ему нужно отправить сообщение, нужно ему предоставить чат ID. Для этого мы можем зайти в этого бота и запросить нужные нам данные. Затем копируем эти цифры, идём обратно в нашу ноду Телеграма и вставляем вот сюда. Также проделываем со второй нодой. Перейдём ко второй ноде. Тут всё хитрее. Мы будем отправлять не текстовое сообщение, а файл. Нам нужно зайти в ноду, а в операции указать отправку документа. Также указать чат ID и включить BinaryФа. И вот мы разобрали шаг за шагом, как работает наша автоматизация. Теперь протестируем её в деле.
Пришло время тестировать. Нажимаем на Execute Workflow и видим, что Telegram триггер ждёт, пока мы ему отправим тему для ресерча. Сейчас очень популярна тема с новой моделью от Гугла Нанобана. Давайте просто отправим в наш Telegramбот такой запрос. Как мы видим, наша автоматизация пошла в работу. Она шаг за шагом выполняет действия. видим, как она задерживается на нейросети, потому что она делает нам отчёт. И через несколько секунд нам в Telegram отправляется два уведомления: шаблонное и сам файл, который мы можем открыть и посмотреть детальнее. Давайте теперь ещё какую-нибудь тему выберем. К примеру, NateN. И вот через несколько секунд у нас снова готовый отсчёт. Теперь давайте шаг за шагом пройдём этот путь. Вначале заходим на Telegram Trigger и видим, что он передал информацию дальше. А именно вот наш запрос нанобана. Далее мы видим, что NOA HTTP request взяла кучу заголовков и ссылок на YouTube видео. Далее вноде код мы видим, как она передала всю информацию в ID всех видео и выкатила сплошную строку. Далее мы снова видим ноду HTTP request, которая собирает со всех видеостатистику. Мы можем увидеть описание, сколько просмотров, лайков и комментариев. Далее информация идёт ещё одну ноду код, и мы можем видеть, как она отсеяла все неподходящие видео и оставила только те, у которых больше 15.000 просмотров. Переходим к ноде и видим, как она передала данные по ветке true, так как видео с большим количеством просмотров было больше пяти. И на очередь код, которая берёт список популярных видео и превращает его в красивый читаемый список с кликабельными ссылками в формате MKDown. Теперь всё переходит в руки нейросети и на основе ссылок и темы CH GPT делает отчёт. Далее работает ещё одна нода Code и структурирует всё в один отчёт. После чего мы видим, как наш конвертер файлов создался и отправляется к нам в Telegramбот.
По итогу мы разобрали крутую автоматизацию, которая познакомила вас с крутыми нодами, и мы поняли, как в целом происходит процесс создания и работы таких автоматизаций. NA10 - это действительно безумно крутой инструмент, который позволяет автоматизировать практически любую задачу. В этом видео для ознакомления мы разобрали несложную автоматизацию. Если вы хотите, чтобы я показал вам что-то посложнее и интереснее, обязательно пишите об этом в комментариях. Также обязательно переходите в мой Telegram-канал. Там я опубликовал эту автоматизацию, которую вы можете с лёгкостью перенести себе и пользоваться. Ещё очень рекомендую посмотреть наше видео, где мы разобрали суперкрутой инструмент, про который делали ресч в этом выпуске, а именно нанобана. Спасибо за просмотр. Всем приятного прорыва. M.
