31.10.2025 12:37
Emelian1917 0 661 Источник

Наша цель

Создать полностью автоматический Telegram-канал, который не просто парсит новости, а анализирует их с точки зрения практической пользы для малого и среднего бизнеса (МСБ). Наш AI-ассистент будет отсеивать "инфошум" и генерировать ежедневную сводку с конкретными идеями, инструментами и инфоповодами.

Инструменты:

  • Make.com (для сценария автоматизации)

  • GNews.io (для сбора новостей)

  • Google Gemini AI (для анализа и генерации контента)

  • Telegram Bot (для публикации)

Короткий экскурс в Make.com

Если вы еще не работали с Make (бывший Integromat), вот суть в двух словах:

  • Это как LEGO для IT-процессов. У вас есть "кубики" (модули) и "сценарий", по которому вы их соединяете.

  • Модули — это отдельные приложения или утилиты (Gmail, Google Sheets, HTTP, AI, Telegram).

  • Триггер — модуль, который запускает сценарий (например, "каждый день в 9:00").

  • Операции — это "топливо". Каждое действие модуля (прочитать письмо, добавить строку, отправить запрос к AI) тратит одну операцию. На бесплатных тарифах их лимит, но для нашего проекта хватит.

Последовательные шаги

Шаг 1. Создаем Роутер и Триггер

  1. Создайте новый сценарий в Make.com.

  2. Первым модулем выберите Flow Control -> Router. Это "разветвитель", который позволит нам запустить несколько веток сценария параллельно (например, собрать новости по разным запросам).

  3. К первому входу роутера прикрепите триггер. Самый простой — Tools -> Schedule (Basic).

  4. Настройте триггер: Run scenario: Every day, Time: 09:00 (или любое удобное вам время).

Шаг 2. Добавляем модуль HTTP (Парсер новостей)

Нам нужно "скормить" AI сырые данные. Мы будем использовать GNews.io — это простой API для доступа к Google News.

  • Зачем HTTP? Этот модуль позволяет отправлять запросы на любой URL и получать ответ. По сути, это наш "паук", который будет лазить по новостным сайтам.

  • Почему GNews? Он позволяет делать сложные поисковые запросы, используя AND, OR, NOT, и искать в конкретных полях (заголовок, описание).

  • Как получить API ключ?

    1. Зарегистрируйтесь на gnews.io.

    2. В личном кабинете (Dashboard) вы сразу увидите свой API Key. Скопируйте его.

Теперь добавьте модуль к одной из веток роутера: HTTP -> Make a request.

Шаг 3. Настраиваем модуль HTTP (Первый запрос)

Настройте модуль следующим образом. Это наш первый, самый сложный запрос, ищущий пересечение платформ (iPaaS, low-code) с конкретными задачами (автоматизация инспекций, сервисов) и упоминанием конкретных инструментов (n8n, Zapier).

  • URL: https://gnews.io/api/v4/search

  • Method: GET

  • Query String: (добавьте три параметра)

    1. q: ("generative AI" OR "RPA" OR "no-code") AND ("business process" OR "workflow automation" OR "marketing automation") AND ("Make.com" OR "Zapier")

      В этой части вы можете изменить запрос на тот, который вам более интересный в той нише, которая вам интересна. Так мы определяем тематику новостей.

    2. lang: en

    3. max: 10

    4. in: title,description

    5. apikey: [Ваш API ключ из GNews.io]

  • Parse response: Yes

Шаг 4. Клонируем модули (Расширяем охват)

Чтобы AI получил более полную картину, мы добавим еще два запроса. Кликните правой кнопкой мыши на созданном HTTP-модуле и выберите Clone. Присоедините клон к другой свободной ветке роутера. Повторите еще раз.

Теперь у вас три HTTP-модуля. Измените в них только значение q:

  • Модуль 2 (q): ("generative AI" OR "RPA" OR "no-code") AND ("business process" OR "workflow automation" OR "marketing automation") AND ("Make.com" OR "Zapier")

  • Модуль 3 (q): ("intelligent automation" OR "computer vision") AND ("industrial automation" OR "manufacturing automation" OR "quality assurance") AND ("Make.com" OR "Power Automate")

Вы можете изменить запросы и добавить больше модулей, чтобы задать свою новостную специфику.

Шаг 5. Добавляем Array Aggregator (Собираем все в кучу)

Сейчас у нас три отдельных потока новостей. Нам нужно "склеить" их в один большой список (массив) перед тем, как обрабатывать дальше.

  1. Добавьте модуль Tools -> Flow Control -> Array Aggregator.

  2. Присоедините выходы всех трех HTTP-модулей ко входу этого агрегатора.

  3. Source Module: Router (Это важно! Мы хотим, чтобы он ждал выполнения всех веток, идущих от роутера).

  4. Aggregated fields: Data (Это поле, которое возвращает GNews, в нем лежат сами новости).

Шаг 6. Добавляем Iterator (Разбираем пачку)

Мы получили один большой массив (пачку) новостей. Теперь нам нужно "разобрать" эту пачку и обработать каждую новость по отдельности.

  1. Добавьте модуль Tools -> Flow Control -> Iterator.

  2. В поле Array вставьте значение из Array Aggregator: {{31.array[].data.articles}} (цифра "31" у вас может быть другой — просто кликните на поле и выберите array[] -> data -> articles из модуля Array Aggregator).

Шаг 7. Добавляем Text Aggregator (Готовим "сырье" для AI)

AI (особенно Gemini) работает лучше, когда получает весь контекст сразу, а не по одной новости. Мы соберем все найденные новости в один большой текстовый файл.

  1. Добавьте модуль Tools -> Text Aggregator.

  2. Source Module: Iterator (тот, что из Шага 6).

  3. Row Separator: New Row (каждая новость будет с новой строки).

  4. Text: (Здесь мы ��орматируем, как будет выглядеть каждая новость в общем файле) Заголовок: {{10.title}}\nОписание: {{10.content}}\n\n (Цифра "10" у вас может быть другой — используйте переменные title и content из Iterator).

Шаг 8. Добавляем Google Gemini AI (Мозг операции)

Это сердце нашей автоматизации. Этот модуль прочитает весь собранный текст и сгенерирует по нашему заданию готовый пост для Telegram.

  • Как получить API ключ:

    1. Перейдите в Google AI Studio.

    2. Войдите под своим Google-аккаунтом.

    3. Нажмите "Create API key" и создайте ключ. Скопируйте его.

  • Настройка модуля:

    1. Добавьте модуль Google Gemini.

    2. Connection: Создайте новое подключение, используя свой API ключ.

    3. AI Model: Выберите gemini-1.5-flash-latest (он быстрый и экономичный).

    4. Messages:

      • Item 1

        • Role: User

        • Parts:

          • Item 1

            • Message Type: Text

            • Text: СЫРЫЕ ДАННЫЕ НОВОСТЕЙ ДЛЯ АНАЛИЗА: {{11.text}} (Здесь 11.text — это выход из Text Aggregator из Шага 7).

    5. System Instructions:

      • Prompts

        • Prompt 1

          • Value: (Сюда вы вставляете свой промпт аналитики. Это самая важная часть. Пример моего промпта вы можете забрать в конце статьи в разделе для платных подписчиков)

Шаг 9. Используем Set Variable (Разрезаем пост)

Gemini выдал нам один ОГРОМНЫЙ текст. Если мы отправим его в Telegram одним сообщением, это будет "простыня", которую никто не прочитает. К тому же, в Telegram есть лимит на длину сообщения.

Мы используе�� "ножницы". Мы разрежем весь текст на куски по нашему секретному разделителю SPLIT_HERE.

  1. Добавьте модуль Tools -> Set variable.

  2. Variable name: text_parts

  3. Variable value: {{split(3.candidates[].content.parts[].text; "SPLIT_HERE")}}

    • 3.candidates... — это выход из модуля Gemini.

    • split(...; "...") — это функция Make, которая "режет" текст по указанному разделителю и превращает его в массив (пачку) кусков.

Шаг 10. Используем Iterator (Снова)

Теперь у нас есть массив (пачка) из 10 кусков текста. Нам нужно отправить каждый кусок в Telegram отдельным сообщением.

  1. Добавьте модуль Tools -> Flow Control -> Iterator.

  2. Array: {{12.text_parts}} (используйте переменную, которую мы создали в Шаге 9).

Шаг 11. Используем Telegram-бота (Публикация)

Финал! Отправляем наши сообщения в канал.

  • Как создать бота и получить ключ:

    1. В Telegram найдите @BotFather.

    2. Напишите ему /newbot.

    3. Следуйте инструкциям. Он даст вам HTTP API Token (ключ) вида 123456:ABC-DEF....

  • Как настроить канал:

    1. Создайте новый публичный или частный канал в Telegram.

    2. Добавьте своего бота в канал в качестве администратора с правом публикации сообщений.

  • Как узнать Chat ID:

    1. Если канал публичный, Chat ID — это его адрес (например, @my_channel_name).

    2. Если канал частный, узнать ID чуть сложнее. Самый простой способ: отправьте любое сообщение в канал из Telegram, а затем выполните в браузере запрос: https://api.telegram.org/bot<YourToken>/getUpdates (замените <YourToken> на ваш ключ). Вы увидите JSON-ответ, где будет chat: { "id": -10012345678... }. Вот это id (начинается с -100...) и есть ваш Chat ID.

  • Настройка модуля:

    1. Добавьте модуль Telegram Bot -> Send a Text Message or a Reply.

    2. Connection: Создайте новое подключение, вставив свой HTTP API Token.

    3. Chat ID: Укажите ID вашего канала (например, @my_channel_name или -10012345678).

    4. Text: {{13.value}} (используйте переменную value из Iterator'а из Шага 10).

    5. Parse Mode: HTML. Это критически важно, чтобы наши теги <b> и <i> (жирный/курсив) корректно отображались в Telegram.

Что в итоге?

Когда сценарий запустится:

  1. Он соберет 30 новостей по трем сложным запросам.

  2. Склеит их в один файл.

  3. Отправит этот файл в Gemini с очень подробной инструкцией.

  4. Gemini сгенерирует один большой текст, разделенный SPLIT_HERE.

  5. Make.com разрежет этот текст на 10 кусков.

  6. Make.com отправит эти 10 кусков в Telegram по очереди, с небольшой задержкой между ними.

В вашем канале это будет выглядеть как 10 последовательных сообщений, которые вместе составляют единую аналитическую сводку.

Мы создали не просто "парсер", а полноценного AI-аналитика, который работает 24/7. Экспериментируйте с промптом (Шаг 8) и запросами (Шаг 3, 4), чтобы "настроить" фокус вашего канала.

Напишите в личку, если вам нужен промпт и уже готовый к использованию blueprint этого сценария автоматизации или у вас есть любые вопросы по материалу статьи.

Комментарии (0)