Summary
This chapter covers how to design and model a visual workflow automation pipeline—using flowchart nodes for triggers, branching parallel API calls, data normalization and merging, and integration with an LLM for final output.

General domain of usage
E-commerce product listing analysis and summary generation

**Перетворіть ваш письмовий ODT (Outcome, Data, Trigger)** на зрозумілу карту в Miro, яку будь-хто зможе швидко осягнути. Орієнтуйтеся на одну точку входу, сфокусовані гілки, локальне очищення, одне об'єднання та один фінальний результат.

* **Прокладіть найкоротший шлях** від початку до результату
* Залишайте **одне джерело істини** та один фінальний знімок перед виведенням
* Використовуйте **гілкування та об'єднання** лише тоді, коли вхідні дані дійсно незалежні
* Віддавайте перевагу **чітким підписам замість складного з'єднання**, щоб у майбутньому ви могли зрозуміти карту за кілька секунд.


Створіть **чітку, мінімалістичну карту в Miro**, яка відображає фінальне розташування вузлів. Позначте, де саме дані **очищаються** та **об'єднуються**, і покажіть, як **фінальний знімок** підключається до LLM та вузлів виводу. План має бути простим, але достатньо деталізованим, щоб будь-хто, включаючи вас у майбутньому, міг відтворити робочий процес без плутанини чи несподіванок.

Яка ключова мета при створенні карти Miro за вашим ODT-планом?

n8n — це гнучка платформа автоматизації для підключення застосунків, трансформації даних і створення робочих процесів з використанням AI. Ви здобудете ґрунтовні базові знання на основі реальних практичних прикладів, охоплюючи тригери, роботу з JSON, теорію потоків даних, інтеграцію AI, вебхуки та повноцінні збірки автоматизацій. Основна увага приділяється розумінню того, як інформація рухається через робочий процес і як структурувати ці дані, щоб вузли та API працювали передбачувано. У результаті ви зможете проєктувати, налагоджувати та впроваджувати надійні автоматизації, які працюють від початку до кінця.

Практичний огляд середовища n8n, основних інструментів і підходу, необхідного для створення автоматизацій. Розглядаються такі поняття, як ефективне використання AI, розуміння потоків даних через вузли, імпорт шаблонів і трансформація сирих даних у структурований результат.

Зосереджене вивчення ключових компонентів робочого процесу. Тригери, вузли обробки даних, HTTP-запити, вебхуки та логіка керування потоком. Матеріал формує чітку ментальну модель запуску виконання, трансформації даних і прийняття рішень щодо маршрутизації.

Детальний розгляд того, як n8n представляє та обробляє дані. Теми включають структуру JSON, читання повних корисних навантажень, виправлення некоректного JSON, роботу з масивами та об'єктами, а також роботу з бінарними файлами. Мета — забезпечення передбачуваної та впевненої обробки даних у всіх робочих процесах.

Покрокове перетворення плану ODT у структурований шаблон автоматизації. Матеріал охоплює надійні RSS-стрічки, підготовку даних для LLM, генерацію твітів за допомогою циклів Airtable, проєктування потоків, орієнтованих на результат, і побудову повного робочого процесу в Miro.

Повний процес створення від початкової ідеї до фінального результату. Теми включають структурування потоку, нормалізацію даних API, організацію циклів, захист від помилок і запис результатів в Airtable із застосуванням вдосконаленої автоматизації, що демонструє надійність і прозорість на всіх етапах.

Схема Робочого Процесу Miro