Summary  
This chapter explains how to implement code that ingests data, filters it, applies branching logic, generates outputs (e.g., tweets, posts, documents) and stores everything in a structured system—all within a reusable, parameterized pipeline.

General domain of usage  
Content automation

Ваша автоматизація тепер виконує повний робочий процес:

- Отримує елементи RSS;
- Фільтрує релевантні заголовки;
- Генерує **твіти**, **пости для LinkedIn** та блог-статті;
- Зберігає довгий контент у **Google Docs**;
- Зберігає все в одному рядку у **Google Sheets**.

Ця система є багаторазовою. Змініть джерело, AI або базу даних — весь результат адаптується.

Ви засвоїли основний шаблон, який використовується у реальних проектах автоматизації:

- **Отримання даних → фільтрація → розгалуження логіки → генерація результатів → збереження у структурованій системі**.

Ця єдина структура лежить в основі автоматизації контенту, звітних конвеєрів, дослідницьких систем і AI-орієнтованих публікаційних процесів.

Цей самий шаблон працює для будь-якої сфери. Змініть джерело даних, змініть формат результату, залиште логіку незмінною. Це основа масштабованих систем автоматизації.

Який крок робить цю автоматизацію багаторазовою для різних галузей?

Дізнайтеся, як створювати потужні, реальні системи автоматизації за допомогою Make.com та AI. Почніть з основ побудови сценаріїв і керування потоками, потім опануйте обробку даних, функції, API та вебхуки. Перейдіть до розширених робочих процесів, які поєднують RSS-стрічки, AI-агентів і мультимедійне опрацювання для створення інтелектуальних конвеєрів контенту. Завершіть складанням повної системи автоматизації, керуванням результатами AI та дослідженням ідей для масштабування робочих процесів.

Вивчення основ автоматизації Make.com, включаючи базові принципи платформи, побудову сценаріїв, створення робочих процесів з використанням AI, інтеграції та логіку маршрутизації даних з декількома шляхами.

Дізнайтеся, як Make зберігає та обробляє дані, опануйте вбудовані функції, працюйте з масивами та використовуйте логічні помічники для трансформації та контролю інформації у ваших робочих процесах.

Дослідження принципів роботи API та вебхуків у Make, включаючи надсилання запитів, отримання даних і створення сценаріїв автоматизації в реальному часі.

Дізнайтеся, як поєднувати RSS-стрічки з AI агентами у Make для збору, обробки та трансформації контенту у повністю автоматизовані, інтелектуальні робочі процеси.

Дослідження проєктування автоматизованих мультимедійних робочих процесів, побудова повної системи створення контенту на основі AI, керування згенерованими результатами та планування шляхів подальшого розширення.

Огляд та ідеї для розширення