Интенсив по n8n для DevOps-инженеров [Slurm] [София Филиппова, Виктор Ведмич]

Складчина: Интенсив по n8n для DevOps-инженеров [Slurm] [София Филиппова, Виктор Ведмич]

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

1. Меньше рутины на дежурствах
   Алерт приходит уже с контекстом и предложенными шагами — не нужно тратить первые минуты на сбор информации
2. ИИ под вашим контролем
   Человек подтверждает действия, агент ограничен в правах, расход токенов лимитирован
3. Ваша инфраструктура — ваши правила
   Self-hosted n8n: без облачных подписок и передачи данных наружу
4. 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:

1. docker-compose для запуска n8n
2. Воркфлоу с вебхуками и интеграциями
3. Воркфлоу с LLM и structured output
4. AI-агент с инструментами и human-in-the-loop
5. Подключённый MCP-сервер
6. Своя нода для внутреннего API
7. Чек-лист вывода в прод
8. 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

Старт 16 ноября
Цена: 9900 руб.
Скрытая ссылка