Курс AI Automation Engineer

Большинство Zapier-автоматизаций «забывают» всё после завершения. В этом модуле вы научитесь строить системы с памятью: хранить данные между запусками, обрабатывать списки и массивы, вести журналы событий — и всё это без какой-либо внешней базы данных.
Навыки: строить stateful-воркфлоу / обрабатывать массивы / настраивать обработку ошибок / дебажить live vs test режимы

Отдельные инструменты для бизнеса не имеют готового коннектора в Zapier. Здесь вы научитесь подключать любой сервис через API, писать собственную логику на JavaScript прямо внутри Zapier — и строить сложные цепочки, где один Zap запускает другой.
Навыки: интегрировать любой REST API / писать JS-шаги в workflow / строить Sub-Zap оркестрацию / реализовывать retry-логику

Make — это не просто альтернатива Zapier. Это другая архитектура автоматизации: визуальный редактор сценариев, мощный контроль потока и значительно больше гибкости при работе с массивами и сложной логикой.
Навыки: строить сценарии с разветвлённой логикой / использовать Iterator и Aggregator / подключать внешние API / создавать AI-агентов в Make

8n — это не Zapier, только бесплатный. Это другая философия автоматизации: больше гибкости, больше контроля, но и больше возможностей.
Навыки: ориентироваться в n8n-архитектуре / настраивать credentials безопасно / строить и дебажить workflows / сравнивать подходы Zapier, Make vs n8n

То, что в Zapier требует обходных путей, в n8n работает нативно: обработка больших массивов данных, прямые подключения к базам данных, гибкие HTTP-запросы к любым API.
Навыки: реализовывать сложную API-интеграцию / трансформировать данные через код / строить модульную архитектуру воркфлоу / хранить состояние между запусками

Как добавить ChatGPT или другой AI в свою автоматизацию — и сделать это правильно. Особый фокус — n8n, где можно строить настоящих AI-агентов с памятью.
Навыки: интегрировать LLM в автоматизацию / строить AI-агента с памятью в n8n / сравнивать стоимость AI-задач между платформами / подключать локальные модели через Ollama

Gmail, Google Sheets, Drive, Docs, Calendar — инструменты, которыми пользуется большинство команд. Вы научитесь автоматизировать работу с ними на обеих платформах.
Навыки: автоматизировать Google Workspace end-to-end / обрабатывать большие массивы Sheets без лимита задач / генерировать документы из шаблона / синхронизировать Calendar с CRM

Автоматизируем полный цикл продажи: от первого контакта до подписания сделки. AI квалифицирует лид, обогащает его данными, готовит коммерческое предложение и отправляет follow-up в нужный момент.
Навыки: автоматизировать полный цикл продажи / строить AI-агента для квалификации лидов / настраивать голосового AI-агента / реализовывать multi-touch follow-up

Строим поддержку, которая отвечает быстро, точно и без участия человека в 80% случаев. AI ищет ответ в базе знаний компании, готовит черновик — и либо отправляет сразу, либо передаёт оператору.
Навыки: строить AI-support с human-in-the-loop / реализовать RAG-бота на документации продукта / настраивать SLA-алерты и эскалацию / автоматизировать post-sale онбординг

От идеи до публикации — без ручной работы. AI генерирует контент-план, распределяет посты по каналам и отслеживает результаты.
Навыки: строить AI-контент-конвейер / автоматизировать мультиканальный постинг / настраивать рекламные триггеры / персонализировать массовые рассылки через LLM

AI-инструменты для работы с файлами: преобразование аудио в текст, извлечение данных из PDF и инвойсов, генерация изображений. Особое внимание — пакетной обработке.
Навыки: строить аудио-транскрипционный pipeline / извлекать структурированные данные из документов / обрабатывать медиафайлы в масштабе / сравнивать стоимость платформ для медиа

Самый продвинутый модуль курса. AI-агент — это не просто «запрос к ChatGPT». Это система, которая сама решает, какие действия выполнить, помнит контекст разговора и может управлять другими агентами.
Навыки: строить AI-агента с долгосрочной памятью / настраивать multi-agent оркестрацию / реализовать RAG с внешней базой знаний / выбирать между Zapier Agents, Make Agents и n8n Agent

Как выбирать между Zapier, Make и n8n — и обосновывать это решение перед клиентом или руководством.
Навыки: выбирать платформу по объективным критериям / считать реальную стоимость для клиента (TCO) / проектировать гибридную архитектуру / презентовать решение enterprise-заказчику

Хотите запустить n8n на собственном сервере — и чтобы это работало стабильно, с резервными копиями и защищённым соединением?
Навыки: деплоить n8n на любой VPS / настраивать HTTPS для webhook-эндпоинтов / автоматизировать backup и обновления / мониторить production workflows

Как сделать так, чтобы автоматизация не ломалась под нагрузкой, не стоила лишнего и отвечала корпоративным требованиям безопасности.
Навыки: оптимизировать task-consumption в Zapier и операции в Make / масштабировать n8n горизонтально / настраивать enterprise SSO / профилировать и оптимизировать workflows

Три реальных проекта, которые вы сдаёте в двух версиях — для Make и для n8n. Это ваше портфолио. Параллельно — практический трек: как находить клиентов на фриланс-биржах, вести переговоры, правильно оценивать стоимость работы и строить стабильный доход на автоматизациях.
Навыки: сдать 3 enterprise-уровня проекта / оформить портфолио Zapier + Make + n8n специалиста / вести брифинг и определять нужную платформу / закрывать контракты от $2K+